Урок по наука за данни за начинаещи: какво е, основи и процес

Какво е Data Science?

Наука за данни е областта на изследване, която включва извличане на прозрения от огромни количества данни чрез използване на различни научни методи, алгоритми и процеси. Помага ви да откриете скрити модели от необработените данни. Терминът Data Science се появи поради развитието на математическата статистика, анализа на данните и голяма информация .

Data Science е интердисциплинарна област, която ви позволява да извлечете знания от структурирани или неструктурирани данни. Науката за данните ви позволява да превърнете бизнес проблем в изследователски проект и след това да го превърнете обратно в практично решение.

В този урок за наука за данни за начинаещи ще научите основите на науката за данни:

Защо Data Science?

Тук има значителни предимства от използването на технологията за анализ на данни:

  • Данните са маслото за днешния свят. С подходящите инструменти, технологии, алгоритми можем да използваме данни и да ги преобразуваме в отличително бизнес предимство
  • Data Science може да ви помогне да откриете измами с помощта на усъвършенствани алгоритми за машинно обучение
  • Той ви помага да предотвратите значителни парични загуби
  • Позволява да се изгради интелигентност в машините
  • Можете да извършите анализ на настроенията, за да прецените лоялността на марката на клиентите
  • Тя ви позволява да вземате по -добри и по -бързи решения
  • Помага ви да препоръчате подходящия продукт на правилния клиент, за да подобрите бизнеса си

Еволюция на DataSciences



Компоненти на Data Science

Статистика:

Статистиката е най -критичната единица от основите на науката за данните. Това е метод или наука за събиране и анализиране на числени данни в големи количества, за да получите полезна информация.

Визуализация:

Техниката за визуализация ви помага да получите достъп до огромни количества

данни в лесно разбираеми и смилаеми визуализации.

Машинно обучение:

Машинното обучение изследва изграждането и изучаването на алгоритми, които се научават да правят прогнози за непредвидени/бъдещи данни.

Дълбоко обучение:

Методът за дълбоко обучение е ново изследване за машинно обучение, при което алгоритъмът избира модела на анализ, който да следва.

Процес на научни данни

Сега в този урок за наука за данни ще научим процеса за наука за данни:

1. Откритие:

Стъпката на откриване включва събиране на данни от всички идентифицирани вътрешни и външни източници, което ви помага да отговорите на бизнес въпроса.

Данните могат да бъдат:

  • Регистрационни файлове от уеб сървъри
  • Данни, събрани от социалните медии
  • Набори от данни от преброяването
  • Данните се предават от онлайн източници, използвайки API

2. Подготовка:

Данните могат да имат много несъответствия като липсваща стойност, празни колони, неправилен формат на данните, които трябва да бъдат почистени. Трябва да обработвате, изследвате и кондиционирате данни, преди да моделирате. Колкото по -чисти са вашите данни, толкова по -добри са вашите прогнози.

3. Моделно планиране:

На този етап трябва да определите метода и техниката, за да очертаете връзката между входните променливи. Планирането на модел се извършва чрез използване на различни статистически формули и инструменти за визуализация . Услугите за анализ на SQL, R и SAS/достъп са някои от инструментите, използвани за тази цел.

4. Изграждане на модел:

В тази стъпка започва действителният процес на изграждане на модел. Тук специалистът по данни разпространява набори от данни за обучение и тестване. Към набора от данни за обучение се прилагат техники като свързване, класификация и групиране. Веднъж подготвеният модел се тества спрямо набора от данни за „тестване“.

5. Операционализирайте:

На този етап вие предоставяте окончателния базов модел с отчети, код и технически документи. Моделът е внедрен в производствена среда в реално време след задълбочено тестване.

6. Комуникирайте резултатите

На този етап ключовите констатации се съобщават на всички заинтересовани страни. Това ви помага да решите дали резултатите от проекта са успешни или неуспешни въз основа на данните от модела.

Роли на работните места в областта на науката за данни

Най -известните длъжности на Учен по данни са:

  • Учен по данни
  • Инженер по данни
  • Анализатор на данни
  • Статистик
  • Архитект на данни
  • Администратор на данни
  • Бизнес анализатор
  • Data/Analytics Manager

Сега в този урок за наука за данни, нека научим подробно какво включва всяка роля:

Учен по данни:

Роля:

Учен по данни е професионалист, който управлява огромни количества данни, за да излезе с убедителни бизнес визии, като използва различни инструменти, техники, методологии, алгоритми и т.н.

Езици :

R, SAS, Python, SQL, Hive, Matlab, Pig, Spark

Инженер по данни:

Роля :

Ролята на инженера по данни е да работи с големи обеми данни. Той разработва, конструира, тества и поддържа архитектури като мащабна система за обработка и бази данни.

Езици :

SQL, Hive, R, SAS, Matlab, Python, Java, Ruby, C + + и Perl

Анализатор на данни:

Роля :

Анализатор на данни е отговорен за извличането на огромни количества данни. Той или тя ще търси връзки, модели, тенденции в данните. По -късно той или тя ще предостави убедителни отчети и визуализация за анализ на данните, за да вземе най -жизнеспособните бизнес решения.

Езици :

R, Python, HTML, JS, C, C + +, SQL

Статистик:

Роля :

Статистикът събира, анализира, разбира качествени и количествени данни, като използва статистически теории и методи.

Езици :

SQL, R, Matlab, Tableau, Python, Perl, Spark и Hive

Дата на администратор:

Роля :

Администраторът на данни трябва да гарантира, че база данни е достъпен за всички подходящи потребители. Той също така се уверява, че работи правилно и се пази от него хакерство .

Езици :

Ruby on Rails, SQL, Java, C#и Python

Бизнес анализатор:

Роля :

Тази професионална нужда да подобри бизнес процесите. Той/тя като посредник между бизнес изпълнителния екип и ИТ отдела.

Езици :

SQL, Tableau, Power BI и, Python

Инструменти за DataScience

Анализ на данни Съхранение на данни Визуализация на данни Машинно обучение
R, искра, Python и SAS Hadoop, SQL, HiveR, Tableau, Raw Искра , Azure ML studio, Mahout

Разлика между Data Science с BI (Business Intelligence)

Параметри Бизнес разузнаване Наука за данни
ВъзприятиеПоглед назадОчаквам
Източници на данниСтруктурирани данни. Предимно SQL, но известно време хранилище на данни)Структурирани и неструктурирани данни. Подобно на дневници, SQL, NoSQL или текст
ПриближаванеСтатистика и визуализацияСтатистика, машинно обучение и графика
АкцентМинало и настоящеАнализ и невро-лингвистично програмиране
ИнструментиПентахо. Microsoft Bl, QlikView,R, TensorFlow

Приложения на Data Science

Сега в този урок за наука за данни ще научим за приложенията на науката за данни:

Интернет търсене:

Търсенето в Google използва технология за наука за данни за търсене на конкретен резултат в рамките на част от секундата

Препоръчителни системи:

За създаване на система за препоръки. Например, „предложени приятели“ във Facebook или предложени видеоклипове „в YouTube, всичко се прави с помощта на Data Science.

Разпознаване на изображения и реч:

Речта разпознава система като Siri, помощник на Google, Alexa работи по техниката на Data science. Освен това Facebook разпознава вашия приятел, когато качите снимка с него, с помощта на Data Science.

Светът на игрите:

EA Sports, Sony, Nintendo използват технология за наука за данни. Това подобрява вашето игрово изживяване. Сега игрите се разработват чрез техника на машинно обучение. Той може да се актуализира, когато преминете към по -високи нива.

Онлайн сравнение на цените:

PriceRunner, Junglee, Shopzilla работят върху механизма за наука за данни. Тук данните се извличат от съответните уебсайтове, използвайки API.

Предизвикателства на технологиите за наука за данни

  • За точен анализ е необходимо голямо разнообразие от информация и данни
  • Не е наличен адекватен набор от таланти за научни данни
  • Ръководството не предоставя финансова подкрепа за екип от научни данни
  • Недостъпност на/труден достъп до данни
  • Резултатите от Data Science не се използват ефективно от вземащите бизнес решения
  • Обясняването на науката за данните на другите е трудно
  • Проблеми с поверителността
  • Липса на значителен експерт в областта
  • Ако една организация е много малка, те не могат да имат екип по Data Science

Резюме

  • Науката за данните е областта на изследване, която включва извличане на прозрения от огромни количества данни чрез използване на различни научни методи, алгоритми и процеси.
  • Статистиката, визуализацията, дълбокото обучение, машинното обучение са важни концепции за наука за данни.
  • Процесът на наука за данни преминава през откриване, подготовка на данни, планиране на модели, изграждане на модели, операционализиране, съобщаване на резултати.
  • Важни роли в областта на изследователите на данни са: 1) учен по данни 2) инженер по данни 3) анализатор на данни 4) статистик 5) архитект на данни 6) администратор на данни 7) бизнес анализатор 8) мениджър по данни/анализ
  • R, SQL, Python, SaS са основни инструменти за наука за данни
  • Прогнозите на Business Intelligence гледат назад, а за Data Science - с нетърпение.
  • Важни приложения на науката за данните са 1) Интернет търсене 2) препоръчителни системи 3) разпознаване на изображения и реч 4) игрален свят 5) онлайн сравнение на цените.
  • Голямото разнообразие от информация и данни е най -голямото предизвикателство на технологията Data Science.