Co je to Data Science?
Data Science je proces aplikování vědeckých výpočtů k získání smysluplných poznatků z miliard a bilionů dat pomocí vhodných statistických metod.
Disciplína, která je v těchto dnech ústy každého. Typ, který se v posledních letech exponenciálně zvýšil z důvodu obrovského objemu dat generovaných z více zdrojů.
Později v tomto článku bychom se podívali na to, jak Data Science ovlivnila naše životy a jak byste mohli být také vědcem údajů se správným přístupem a osvojením specifických dovedností, které jsou pro něj nezbytné.
Definice
O přesné definici Data Science existuje masivní debata. V opačném pohledu neexistuje žádná formální definice, která by mohla být připojena k ekosystému, a různá pole vnímají Data Science odlišně.
Předpokládejme, že kdokoli, kdo pracuje jako softwarový inženýr, často nazývá vizualizaci dat pomocí nástroje jako role Data Science, zatímco někdo, kdo pracuje ve zdravotnictví a pracuje s citlivými údaji o pacientech, aby předpovídal rakovinu z buněk, by to nazval údajovým vědcem .
Laicky řečeno, kvůli rozmanitosti jeho aplikace, je definována odlišně lidmi patřícími do různých oborů, ale všichni poukazují na jednu věc - extrahování informací z dat pomocí některých metod.
Různé podmnožiny Data Science
Jedná se o směs matematiky a statistiky, strojového učení, znalostí domén, IT a vývoje softwaru.
Matematika a statistika jsou jádrem, protože všechno od exploratorní analýzy dat po modelování budov vyžaduje řešení čísel, vektorů, pravděpodobnosti atd.
Strojové učení lze dále rozdělit na hluboké učení a umělou inteligenci a jedná se o modelovou podmnožinu Data Science. Kromě toho se základní vývoj softwaru a IT dovednosti považují za nezbytné pro použití v těchto oblastech.
Konečně, mít znalosti o podnikání nebo doméně by mohlo jít dlouhou cestou při určování přesnosti výsledku, protože různé firmy používají různá data pro predikci a použití správných dat je nanejvýš důležité pro ověření důvěryhodnosti našeho výstupu.
Porozumění Data Science
Jedná se především o vědu, která slouží k odkrytí skrytých vzorců z dat. Tyto skryté vzorce nebo postřehy by mohly jít dlouhou cestou k dosažení průlomových výsledků v několika oblastech a ke zlepšení životů lidí. Výše uvedený obrázek ukazuje šest fází pracovního postupu Data Science, který pomáhá při vytváření předpovědí a vytváření modelů, které se mají použít při výrobě. Podrobně je to popsáno v další části.
Práce s Data Science
Práce v oblasti datových věd by byla rozdělena do následujících kategorií.
- Porozumění problému - Je nezbytné, aby bylo prohlášení o problému jasné, než se ponoříte do skutečné implementační části. Znalost toho, co je třeba zjistit, je zásadní pro získání správných dat a odvození dokonalého řešení.
- Získání správných dat - Jakmile je problém pochopen, je nezbytné získat správná data pro provedení operace.
- Průzkumná analýza dat - Říká se, že devadesát procent práce provedené vědcem údajů je Data Wrangling. Termín „data wrangling“ se týká čištění a předzpracování dat před dodáním do modelu. Kroky zahrnují kontrolu duplicitních dat, odlehlých hodnot, hodnot NULL a několika dalších anomálií, které nespadají pod konvenci požadovaných dat pro firmu.
- Vizualizace dat - Jakmile jsou data vyčištěna a předběžně zpracována, je nutné data vizualizovat a zjistit správné funkce nebo sloupce, které lze použít pro náš model.
- Kategorické kódování - Tento krok je použitelný v případech, kdy jsou vstupní prvky kategorické a je třeba je převést na číselné (0, 1, 2 atd.), Aby se použily v našem modelu, protože stroj nemůže pracovat s kategoriemi.
- Výběr modelu - Výběr správného modelu pro konkrétní prohlášení o problému je nezbytný, protože každý model se nemůže dokonale hodit pro každou sadu dat.
- Použití správné metriky - Na základě obchodní domény by měla být vybrána metrika, která by určovala dokonalost modelu.
- Komunikace - Podnikatel, akcionáři, často nerozumí technickému know-how společnosti Data Science, a proto je nezbytné sdělit výsledky jednoduše podniku, který by pak mohl přijít s opatřeními ke zmírnění všech předpokládaných rizik.
- Nasazení - Jakmile je model vytvořen a podnik je spokojen se zjištěními, model by mohl být nasazen do výroby a použit v produktu.
Co můžete dělat s Data Science?
Rychle spotřebovává náš každodenní život. Počínaje ranním probuzením až do postele, není jediný okamžik, že by nás účinky Data Science neovlivnily. Pojďme se podívat na některá použití Data Science, která nám v nedávné době usnadnila život.
Příklad 1:
YouTube je oblíbeným způsobem zábavy, znalostí, zpráv v našem každodenním životě. Raději sledujeme videa, než procházíme diapozitivy dlouhých článků. Jak jsme se však na YouTube stali tak návykovými? Co dělá YouTube tak jedinečným a odlišným?
Odpověď je jednoduchá. YouTube používá naše data k doporučení videí; chtěli bychom vidět další. Používá algoritmus doporučujícího systému ke sledování našich vzorců vyhledávání a na základě toho; jeho zpravodajský systém nám ukazuje ta videa, která jsou do jisté míry příbuzná tomu, které jsme viděli, takže jsme přilepeni na kanál a pokračujeme v procházení ostatními videi.
V zásadě tak šetří čas a energii při manuálním vyhledávání videí, která by nám mohla být na základě našich představ užitečná.
Příklad 2:
Podobně jako na YouTube je systém doporučení také používán na webových stránkách elektronického obchodování, jako jsou Netflix, Amazon.
V případě Netflixu se zobrazují ty televizní pořady nebo filmy, které mají něco společného s tím, které jsme sledovali, a tak šetří čas hledáním podobných videí.
Společnost Amazon dále doporučuje produkty založené na našem vzorci nákupu a zobrazuje ty produkty, které spolu s tímto produktem kupovali jiní kupující nebo co bychom mohli koupit na základě našich nákupních zvyklostí nebo vzorů.
Příklad 3:
Jedním z hlavních průlomů v Data Science je Amazon's Alexa nebo Apple Siri. Často jsme unavení procházet telefonem po kontaktech nebo se cítit líní, abychom nastavili výstražné zvonky nebo připomenutí.
V tomto ohledu pro nás systémy virtuálního asistenta dělají vše pro nás jen posloucháním našich příkazů. Vyprávíme Alexovi nebo Sirimu o věcech, které chceme, a systém převede náš přirozený hlas na text pomocí topologie přirozeného zpracování jazyka (uvidíme to později) a extrahujeme z tohoto textu poznatky, abychom vyřešili naše problémy.
Z hlediska laiků používá tento inteligentní systém terminologii řeči k hlasu, aby ušetřil čas a vyřešil naše problémy.
Příklad 4:
Data Science usnadnila život sportovců i lidí zapojených do sportovních arén. Obrovské množství údajů, které jsou v dnešní době k dispozici, by mohlo být použito k analýze zdravotních a duševních stavů sportovce a připravit se na hru odpovídajícím způsobem.
Data mohou být také použita k vytvoření strategií a přehrání soupeře ještě před začátkem zápasu.
Příklad 5:
Data Science také usnadnila život ve zdravotnictví. Lékaři a vědci by mohli pomocí Deep Learning analyzovat buňku a především zabránit zastavení nemoci.
Mohli by také předepsat vhodné léky pro pacienta na základě predikce z dat.
Nejlepší společnosti v oblasti vědy o datech
Je považována za nejžádanější práci 21. století, kdy se profesionálové z různých prostředí pustí na cestu stát se datovým vědcem.
V současné době se téměř každá společnost snaží začlenit Data Science do svých produktů, aby zjednodušila proces a urychlila operace, aby byla zajištěna přesnost v optimálním čase. Seznam takových společností je obrovský a bylo by považováno za nespravedlivé zařadit jeden proti druhému, pokud jde o nejlepší, protože různé společnosti používají údaje z různých důvodů.
Spolu s USA se trh v Indii rozšiřuje a v budoucnu by to prospělo pouze profesionálům. Zde jsou některé z nejlepších společností, v nichž má Data Science vyčerpávající využití: -
JP Morgan, Deloitte, Bitwise, Salesforce, LinkedIn, Flipkart, WNS, Mc Kinsey & Company, IBM, Ola Cabs, Mu Sigma, Stripe, Amazon, Big Basket, Netflix, Wipro, Enterprise Bot, Accenture, Myntra, Manthan, TCS, Cisco, Cartesian Analytics, HCL, EDGE Networks, Walmartovy laboratoře, Cognizant, (24) 7.ai, Target Corporation, TEG Analytics, Citrix, Sigmoid, Facebook, Twitter, Google Inc., Gobble, Reliance, Square, niki.ai, Dropbox, Airbnb, Khan Academy, Uber, Pinterest, Fractal Analytics.
Webové stránky, na kterých byste mohli najít několik datových věd, jsou - LinkedIn, Indeed, Simply Hired a AngelList.
Kdo je tím pravým publikem pro učení technologií Data Science?
Data Science je o práci s daty a každé pole používá data nějakým způsobem. Nemusíte tedy patřit do určité disciplíny, abyste byli datovým vědcem.
Co však musíte udělat, je zvědavé myšlení a dychtivost vytěsnit poznatky z dat.
Výhody Data Science
- Data Science by mohla pomoci zmírnit čas a omezení přidělování rozpočtu a pomoci při růstu podniku.
- Strojem určené výsledky několika ručních úkolů, které by mohly být lepší než lidské účinky.
- Pomáhá předcházet selhání půjčky, používané při odhalování podvodů a několika dalších případech použití ve finanční oblasti.
- Vytvářejte statistiky ze surových, nestrukturovaných textových dat.
- Předpovídání budoucího výsledku by mohlo zabránit finanční ztrátě mnoha velkých společností.
Požadované dovednosti v oblasti datové vědy
Výše uvedený obrázek ukazuje důležitost dovedností požadovaných na základě různých rolí.
Programování, vizualizace dat, komunikace, intuice dat, statistika, data wrangling, strojové učení, softwarové inženýrství a matematika, jsou požadovanými dovednostmi pro každého, kdo chce vstoupit do prostoru vědy o údajích.
Proč bychom měli používat Data Science?
Využití datové vědy v akademické praxi a ve skutečném životě je velmi odlišné. Na akademické půdě se Data Science používá k řešení několika skvělých projektů, jako je rozpoznávání obrazu, detekce obličeje atd.
Na druhou stranu se Data Science v každodenním životě používá k prevenci podvodů, detekce otisků prstů, doporučení produktů atd.
Rozsah vědy o údajích
Příležitosti nebo rozsah v Data Science jsou neomezené. Jak je vidět na obrázku výše, odborník by mohl pracovat v několika různých rolích v Data Science v závislosti na jejich dovednosti a úrovni odbornosti.
Proč potřebujeme Data Science?
V dnešní době je hodně práce manuální a vyžaduje mnoho času a zdrojů, což často způsobuje překážku rozpočtu přidělenému na projekt. Velké společnosti někdy hledají řešení pro optimalizaci takových úkolů a zajištění omezení rozpočtu a zdrojů.
Poskytuje příležitost automatizovat zdlouhavé procesy a vytvářet takové vynikající výsledky, které by při ruční práci nemusely být možné.
Jak vám tato technologie pomůže v kariérním růstu?
Tento průzkum společnosti Forbes ukazuje, že Data Science je budoucnost a je tu zůstat. Dny manuální práce skončily a Data Science by automatizoval každý takový úkol. Pokud tedy chcete v budoucnu v tomto odvětví zůstat relevantní, je nutné, abyste se naučili různé aspekty a zvýšili své šance na to, že budete vždy zaměstnáni.
Závěr
Pokud jste absolvent nebo pracovní profesionál, je nejvyšší čas, abyste doufali na loď Data Science a zapojili se do komunity Data Science.
Doporučené články
Toto byl průvodce Co je to Data Science. Zde jsme diskutovali o různých podmnožinách vědy o datech, jejím životním cyklu, výhodách, rozsahu atd. Další informace naleznete také v dalších navrhovaných článcích -
- Rozdíl mezi datovou vědou a vizualizací dat
- Dotazník na otázky vědy s daty a odpovědi
- Srovnání datové vědy a umělé inteligence
- Data Science vs Data Analytics
- Úvod do datových vědních algoritmů