В последнее время часто используются слова данные, наука о данных и большие данные, потому что мы наблюдаем экспоненциальный рост возможностей, которые предлагают эти слова. Данные — это факты и статистика, собранные вместе для справки или анализа. Данные — это все для человека и всей страны. Как люди, данные прошлого хранятся на основе опыта, поскольку мы учимся на повседневных сценариях. За последние годы он стал одним из актуальных материалов для решения задач. Исследователи во всех областях используют так много данных для своих качественных и количественных исследований, и я считаю, что мы случайно использовали данные в наших процессах обучения.
Глядя на то, насколько актуальными и важными были данные для человечества, возникла необходимость понять процессы получения данных и ноу-хау, чтобы лучше всего их можно было изучить для решения большинства сложных проблем, с которыми мы столкнулись. Именно здесь на помощь приходит наука о данных. Наука о данных — это междисциплинарная область, в которой используются научные методы, процессы, алгоритмы и системы для извлечения знаний и идей из шумных, структурированных, и неструктурированные данные, а также применять знания и полезные идеи из данных в широком диапазоне областей применения. Наука о данных связана с интеллектуальным анализом данных, машинным обучением и большими данными. Это действительно междисциплинарная область, охватывающая множество областей, таких как естественные науки (вычислительные науки, биология, здравоохранение), инженерия и автоматизация, социальные науки / гуманитарные науки, бизнес, санитария окружающей среды и т. д. В наши дни интересно знать, что большинство областей учебы и работы использует щепотку подхода науки о данных в решении проблем.
В 21 веке данные и наука о данных приобрели большую популярность, и спрос на их навыки увеличился. Это сделало технологии более мощными до такой степени, что мир использует данные с помощью искусственного интеллекта для решения сложных проблем.
Если вы хотите углубиться в науку о данных или хотите что-то узнать об этом, я думаю, вам понравится эта статья.
Цикл Data Science.
Очистка данных. Чаще всего это первый этап. Очистка данных — это процесс исправления или удаления неверных, поврежденных, неправильно отформатированных, дублирующихся или неполных данных в наборе данных. Как специалисты по данным, вы должны быть готовы принять любые данные по мере их поступления. Будьте готовы очистить данные для анализа и интерпретации.
Статистика. Работа с незнакомыми данными позволяет применять статистические методы на практике. Вы должны иметь как минимум средний статистический опыт, чтобы понимать и знать операции, которые необходимо выполнить для принятия более эффективных решений.
Машинное обучение. Вы должны быть знакомы с использованием и разработкой компьютерных систем, которые могут обучаться и адаптироваться без выполнения четких инструкций, используя алгоритмы и статистические модели для анализа и вывода закономерностей в данных. В основном для принятия лучших решений.
Визуализация. Визуальное представление данных имеет решающее значение для передачи их значения вашей аудитории. Очень немногие люди могут взглянуть на электронную таблицу или таблицу и сделать быстрые и четкие выводы о том, что говорят данные. Но каждый может сравнить размеры столбцов на гистограмме или проследить тенденцию на линейном графике. Вот почему специалисты по данным тратят время на создание разнообразных визуализаций, чтобы придать данным больше смысла.
Коммуникация. Это одна из важных частей цикла, поскольку теперь все извлеченные данные будут переданы заинтересованным сторонам. Вы должны проанализировать и спроектировать, как вы интерпретируете свои данные заинтересованным сторонам или членам команды.
На каждом этапе цикла есть навыки в отделе, и я рекомендую вам пойти и посмотреть полный курс по науке о данных от FreeCodeCamp.org на youtube.
Карьера в науке о данных.
Аналитик данных
Инженер данных
Специалист по данным
Инженер по машинному обучению
Ученый по машинному обучению
Архитектор решений.
Тем не менее, есть и другие второстепенные карьерные роли в науке о данных, которых нет в списке. В наши дни должностные инструкции по науке о данных не являются простыми, потому что работодатели иногда не знают, какая категория специалистов им нужна для правильной работы. Например, описание роли инженера по машинному обучению будет типичной ролью специалиста по данным или инженера, и наоборот. Я бы настоятельно посоветовал вам на пути к тому, чтобы стать и практиковать науку о данных, больше работать, по крайней мере, во всех областях, перечисленных выше.
Пожалуйста, я готов ответить на любые ваши вопросы.
Ждите блога о науке о данных на следующей неделе. И не забывайте, что благодаря вашим лайкам и комментариям я развиваюсь.
