Увод у науку о подацима
Дата Сциенце један је од најбрже растућих, најзахтјевнијих и најплаћенијих послова ове деценије. Дакле, питање је шта је наука о подацима? Наука података је интердисциплинарна област (састоји се од више грана студија) која користи статистику, рачунарске науке и алгоритме машинског учења за стицање увида из структурираних и неструктурираних података. Према 'Ецономиц Тимесу', Индија је забележила пораст потражње за стручњацима науке података за више од 400 процената у различитим секторима индустрије у време када понуда таквих талената сведочи спорој расту.
Главне компоненте науке о подацима
Главне компоненте или поступак који следи у Уводу у науку о подацима су следећи:
1. Истраживање података
То је најважнији корак јер овај корак троши највише времена. Отприлике 70 одсто времена се потроши на истраживање података. Главни састојак науке о подацима су подаци, тако да ретко када су подаци у исправном структурираном облику. У подацима је доста буке. Бука овде значи пуно нежељених података који нису потребни. Па шта радимо у овом кораку? Овај корак укључује узорковање и трансформацију података у којима проверавамо запажања (редови) и карактеристике (ступци) и уклањамо буку користећи статистичке методе. Овај се корак користи и за провјеру односа између различитих значајки (ступаца) у скупу података, при чему однос подразумијевамо да ли карактеристике (ступци) овисе једна о другој или су неовисне једна о другој, да ли у подацима недостају вриједности или не. Тако се у основи подаци трансформишу и припремају за даљу употребу. Стога је ово један од најзахтјевнијих корака.
2. Моделирање
Дакле, до сада су наши подаци припремљени и спремни за употребу. Ово је други корак у којем заправо користимо алгоритме машинског учења. Овде податке уклапамо у модел. Избор модела зависи од врсте података које имамо и пословних захтева. На пример, избор модела за препоруку производа купцу биће другачији од модела потребног за предвиђање броја чланака који ће се продати одређеног дана. Једном када се модел одлучи, уклопимо податке у модел.
3. Тестирање модела
То је следећи корак и веома важан у погледу перформанси модела. Модел се тестира с тестним подацима како би се провјерила тачност и остале карактеристике модела и извршиле потребне промјене у моделу како би се добио жељени резултат. У случају да не добијемо жељену тачност, поново можемо прећи на корак 2 (моделирање), изаберите други модел, а затим поновите исти корак 3 и изаберите модел који даје најбољи резултат према пословним захтевима.
4. Примена модела
Једном када постигнемо жељени резултат правилним тестирањем према пословним захтевима, довршавамо модел који нам даје најбоље резултате по резултатима тестирања и модел постављамо у производно окружење.
Карактеристике науке о подацима
Карактеристике научника за податке су следеће:
1. Пословно разумевање
То је најважнија карактеристика, јер ако не разумете посао, не можете направити добар модел, чак и ако добро познајете алгоритме машинског учења или статистичке вештине. Научник мора да разуме пословне потребе и да развије аналитику у складу са тим. Дакле, знање о домену пословања такође постаје важно или корисно.
2. Интуиција
Иако је математика укључена и доказана је, али научник података мора одабрати прави модел с правом тачношћу. Као и сви модели неће дати потпуно исте резултате. Тако научник података мора да осети када је модел спреман за производњу. Такође им је потребна интуиција да знају у ком тренутку је производни модел устајан и потребно му је преуређивање да би одговорили на променљиво пословно окружење.
3. Радозналост
Наука података није ново поље. И раније је било тамо, али напредак који се постиже у овој области је веома брз и нове методе за решавање познатих проблема се непрестано развијају, тако да радозналост научника за податке о новим технологијама постаје веома важна.
Апликације
Овде у уводу у науку о подацима, разјаснили смо због примена науке о подацима да је огромна. То се захтева у свакој области. Ево примјера неколико сектора у којима се наука о подацима може користити или активно користити.
1. Маркетинг
Постоји огроман домет у маркетингу, на пример, побољшана стратегија цена Компаније попут Убера, компаније за е-трговину могу да користе цене засноване на подацима заснованим на подацима, што им омогућава да повећају зараду.
2. Здравствена заштита
Коришћење носивих података за спречавање и праћење здравствених проблема. Подаци добијени од тела могу се користити у здравству да се спрече будући хитни случајеви.
3. Банкарство и финансије
Док смо разговарали о уводу у науку о подацима сада ћемо ићи напред са применом науке о подацима у банкарском сектору за откривање превара које могу бити корисне у смањењу неквалитетне имовине банака.
4. Владине политике
Влада може користити науку о подацима да припреми боље политике како би боље задовољила потребе људи и шта желе користећи податке које могу добити вршећи анкете и друге из других званичних извора.
Предности и недостаци науке о подацима
Након што прођемо кроз све компоненте, карактеристике и широк Увод у науку о подацима, истражићемо предности и мане Дата Сциенце-а:
Предности
У овој теми Увода у науку о подацима, такође вам показујемо предности науке о подацима. Неки од њих су следећи:
- Помаже нам да са моћним алатима добијемо увид у историјске податке.
- Помаже у оптимизацији пословања, запошљавању правих особа и остваривању више прихода јер употреба науке о подацима помаже вам да донесете боље будуће одлуке за посао.
- Компаније могу боље развијати и пласирати своје производе јер могу боље одабрати циљане купце.
- Увод у науку о подацима такође помаже потрошачима у потрази за бољом робом, посебно на веб локацијама за е-трговину заснованим на систему препорученог на основу података.
Недостаци
Док смо проучавали увод у науку о подацима сада напредујемо са недостацима науке о подацима:
Недостаци су углавном када се наука података користи за профилирање и нарушавање приватности корисника, јер су њихове информације, попут трансакција, куповина и претплата, видљиве њиховим матичним компанијама. Информације добијене употребом науке о подацима могу се користити против одређене групе, појединца, државе или заједнице.
Препоручени чланци
Ово је био водич за Увод у науку о подацима. Овде смо разговарали о уводу у науку о подацима са главним компонентама и карактеристикама увођења у науку о подацима. Такође можете погледати следеће чланке:
- Дата Сциенце вс визуализација података
- Питања о интервјуу за науку о подацима
- Дата Сциенце вс Гоогле аналитика
- Предиктивна аналитика вс наука о подацима
- Алгоритми научних података | Врсте