Úvod do datové vědy
Data Science je jedním z nejrychleji rostoucích, náročných a vysoce placených pracovních míst v tomto desetiletí. Otázka tedy zní, co je to věda o údajích? datová věda je interdisciplinární obor (skládá se z více než jednoho studijního oboru), který využívá statistiky, výpočetní techniku a algoritmy strojového učení k získání poznatků jak ze strukturovaných, tak nestrukturovaných dat. Podle časopisu „Economic Times“ zaznamenala Indie v době, kdy nabídka takových talentů svědčí o pomalém růstu, více než 400 procentní nárůst poptávky po odbornících v oblasti vědy v různých průmyslových odvětvích.
Hlavní složky datové vědy
Hlavní komponenty nebo proces, který se používá v úvodu do datové vědy, je následující:
1. Průzkum dat
Je to nejdůležitější krok, protože tento krok spotřebovává nejvíce času. Přibližně 70 procent času je věnováno průzkumu dat. Hlavní složkou pro vědu o datech jsou data, takže když získáme data, je jen zřídka, že data jsou ve správné strukturované formě. V datech je hodně hluku. Hluk zde znamená spoustu nechtěných dat, která nejsou vyžadována. Co děláme v tomto kroku? Tento krok zahrnuje vzorkování a transformaci dat, ve kterých kontrolujeme pozorování (řádky) a funkce (sloupce) a odstraňujeme šum pomocí statistických metod. Tento krok se také používá ke kontrole vztahu mezi různými vlastnostmi (sloupci) v sadě dat, vztahem máme na mysli, zda jsou funkce (sloupce) vzájemně závislé nebo nezávislé na sobě, zda v datech chybí nějaké hodnoty nebo ne. Data jsou tedy v zásadě transformována a připravena k dalšímu použití. Je to tedy jeden z časově nejnáročnějších kroků.
2. Modelování
Takže nyní jsou naše data připravena a připravena k provozu. Toto je druhý krok, ve kterém používáme algoritmy strojového učení. Zde vlastně zapadáme data do modelu. Výběr modelu závisí na typu dat, která máme, a na požadavku podnikání. Například výběr modelu pro doporučení výrobku zákazníkovi se bude lišit od modelu požadovaného pro predikci počtu předmětů, které budou prodány v určitý den. Jakmile je model rozhodnut, vložíme data do modelu.
3. Testování modelu
Je to další krok a je velmi důležitý s ohledem na výkon modelu. Model je testován s testovacími daty, aby se ověřila přesnost a další charakteristiky modelu a provedly požadované změny v modelu, aby se získal požadovaný výsledek. V případě, že nedosáhneme požadované přesnosti, můžeme znovu přejít ke kroku 2 (modelování), vybrat jiný model a poté opakovat stejný krok 3 a vybrat model, který dává nejlepší výsledek podle obchodního požadavku.
4. Nasazení modelů
Jakmile dosáhneme požadovaného výsledku správným testováním podle obchodních požadavků, dokončíme model, který nám poskytne nejlepší výsledek podle výsledků testování a nasadí model do produkčního prostředí.
Charakteristika datové vědy
Charakteristiky datového vědce jsou následující:
1. Obchodní porozumění
Je to nejdůležitější charakteristika, protože pokud nerozumíte podnikání, nemůžete vytvořit dobrý model, i když máte dobré znalosti algoritmů strojového učení nebo statistických dovedností. Vědec musí pochopit obchodní požadavky a podle toho rozvíjet analytiku. Důležitým nebo užitečným se tak stává i znalost domény z oboru.
2. Intuice
Přestože je matematika osvědčená a základní, vědec v oboru dat si musí vybrat správný model se správnou přesností. Protože všechny modely se nevzdají přesně stejných výsledků. Vědec údajů se musí cítit, když je model připraven k zavedení do výroby. Potřebují také intuici, aby věděli, v jakém okamžiku je výrobní model zastaralý, a potřebují refaktoring, aby reagovali na měnící se obchodní prostředí.
3. Zvědavost
Data Science není nové pole. Bylo to již dříve, ale pokrok v této oblasti je velmi rychlý a neustále se vyvíjejí nové metody řešení známých problémů, takže se stává velmi důležitá zvědavost vědců v oblasti učení se objevujícím se technologiím.
Aplikace
Zde v úvodu do vědy o datu jsme si vyjasnili aplikace datových věd, že je obrovská. Je to nutné v každém oboru. Zde uvádíme příklady několika sektorů, ve kterých lze vědu o údajích využívat nebo aktivně využívat.
1. Marketing
V marketingu existuje obrovský prostor, například Strategie vylepšených cen Společnosti, jako jsou společnosti Uber, společnosti elektronického obchodování, mohou používat ceny založené na vědeckých údajích, které jim umožňují zvyšovat své zisky.
2. Zdravotnictví
Používání nositelných dat k prevenci a sledování zdravotních problémů. Údaje generované z těla mohou být použity ve zdravotnictví k prevenci budoucích mimořádných událostí.
3. Bankovnictví a finance
Jak jsme diskutovali o úvodu do vědy o údajích, budeme nyní pokračovat v používání datových věd v bankovním sektoru pro odhalování podvodů, což může být užitečné při snižování nevýkonných aktiv bank.
4. Vládní politiky
Vláda může použít vědu o údajích k přípravě lepších politik, aby lépe vyhovovala potřebám lidí a tomu, co chtějí pomocí údajů, které mohou získat, provedením průzkumů a dalších z jiných oficiálních zdrojů.
Výhody a nevýhody datové vědy
Poté, co projdeme všechny komponenty, vlastnosti a široký úvod do vědy o datech, prozkoumáme výhody a nevýhody datové vědy:
Výhody
V tomto tématu Úvod do vědy o datech vám také ukážeme výhody Data Science. Některé z nich jsou následující:
- Pomáhá nám získat informace o historických datech pomocí výkonných nástrojů.
- Pomáhá optimalizovat podnikání, najímat správné osoby a generovat vyšší příjmy, protože použití datové vědy vám pomůže lépe se rozhodovat v budoucnu.
- Společnosti mohou vyvíjet a prodávat své výrobky lépe, protože si mohou lépe vybrat své cílové zákazníky.
- Úvod do vědy o datech také pomáhá spotřebitelům hledat lepší zboží, zejména na webech elektronického obchodování založených na systému doporučení založeném na údajích.
Nevýhody
Jak jsme studovali o úvodu do vědy o datu, nyní se potýkáme s nevýhodami vědy o datech:
Nevýhody jsou obecně, když se věda o údajích používá pro profilování zákazníků a porušování soukromí zákazníka, protože jejich informace, jako jsou transakce, nákupy a předplatné, jsou viditelné jejich mateřskými společnostmi. Informace získané pomocí datové vědy mohou být použity proti určité skupině, jednotlivci, zemi nebo komunitě.
Doporučené články
Toto byl průvodce Úvodem do datové vědy. Zde jsme diskutovali úvod do datové vědy s hlavními komponentami a charakteristikami úvodem do datové vědy. Můžete se také podívat na následující články:
- Data Science vs Vizualizace dat
- Dotazník pro otázky vědy o datech
- Data Science vs Data Analytics
- Prediktivní analytika vs. datová věda
- Algoritmy pro vědu o datech Typy