Шта је наука о подацима?
Сциенце Сциенце је процес примене научних израчуна како би се помоћу одговарајућих статистичких метода извукли значајни увиди из милијарди и билиона бајтова података.
Дисциплина која је ових дана свакоме реч. Тип који се последњих година експоненцијално повећава због огромне количине података које генеришу из више извора.
Касније у овом чланку погледали бисмо како је Дата Сциенце утицала на наше животе и како бисте такође могли да будете Дата Сциентист с правим ставом и овладавањем специфичним вештинама које су потребне за то.
Дефиниција
Постоји велика расправа о тачној дефиницији Дата Сциенце-а. Ако не гледамо уназад, не постоји ниједна формална дефиниција која би се могла прикључити екосистему, а различита поља различито доживљавају Дата Сциенце.
Претпоставимо да би свако ко ради као софтверски инжењер визуализацију података назвао алатом као Дата Сциенце улогу, док би неко ко ради у здравственој индустрији и бавио се осетљивим подацима о пацијенту за предвиђање рака из ћелија назвао то послом Дата Сциентист .
Лаички речено, због разноликости његове примене, различито га дефинишу људи који припадају различитим пољима, али све упућује на једну ствар - вађење информација из података неким методама.
Разне подгрупе Дата Сциенце-а
Ово је мешавина математике и статистике, машинског учења, познавања домена, ИТ и развоја софтвера.
Математика и статистика су језгра, јер све од истраживања истраживачких података до израде модела захтева бављење бројевима, векторима, вероватноћом итд.
Машинско учење може се даље поделити на дубинско учење и вештачку интелигенцију, а оно је подскуп за изградњу модела Сциенце Сциенце. Поред тога, сматра се да су неопходни за развијање софтвера и ИТ вештине неопходне за примену у тим областима.
Коначно, посједовање знања о пословању или домени могло би доста напредовати у одређивању тачности резултата, јер различита предузећа користе различите податке за предвиђање и употреба правих података је од највеће важности за провјеру вјеродостојности наших резултата.
Разумевање науке о подацима
То је првенствено Наука која се користи за откривање скривених образаца из података. Ти скривени обрасци или увиди могли би увелико постићи постизање револуционарних резултата на неколико поља и побољшати живот људи. Слика изнад приказује шест фаза у току рада Дата Сциенце-а што помаже у прављењу предвиђања и стварању модела који ће се користити у производњи. Детаљно је описано у следећем одељку.
Рад са науком о подацима
Рад на пољу Дата Сциенце биће подељен у следеће категорије.
- Разумевање проблема - Битно је да изјава проблема буде јасна пре него што уђете у стварни део имплементације. Знање шта треба открити је кључно за добијање правих података и за постизање савршеног решења.
- Добијање правих података - Када се проблем схвати, неопходно је набавити праве податке за обављање операције.
- Истраживачка анализа података - Каже се да деведесет процената посла који обавља знанственик података представља препирка података. Израз смењивање података односи се на чишћење и претходну обраду података пре него што се убаци у модел. Кораци укључују проверу дупликата података, оутлиерс, НУЛЛ вредности и неколико других аномалија које не спадају у уговор о жељеним подацима за посао.
- Визуализација података - Једном када су подаци очишћени и претходно обрађени, потребно је визуализовати податке да бисте пронашли праве функције или ступце који ће се користити за наш модел.
- Категоричко кодирање - Овај корак је применљив у оним случајевима где су улазна својства категорична и потребно их је трансформисати у нумеричке (0, 1, 2, итд.) Да би се користила у нашем моделу јер машина не може да ради са категоријама.
- Избор модела - Избор правог модела за одређену изјаву проблема је од суштинског значаја јер се сваки модел не може савршено уклопити за сваки скуп података.
- Коришћењем праве метрике - На основу пословне домене треба одабрати метрику која би одређивала савршенство модела.
- Комуникација - Бизнисмен, акционари, често не разумеју техничко знање Дата Сциенце-а и зато је од суштинског значаја да се подаци доставе на једноставан начин пословању који би потом могао да смисли мере за ублажавање свих предвиђених ризика.
- Примена - Једном када се модел изгради, а посао је задовољан налазима, модел би могао да се примени у производњу и користи у производу.
Шта можете учинити са Дата Сциенце-ом?
Брзо троши наш свакодневни живот. Почевши од буђења ујутро до одласка у кревет, нема ни једног тренутка да ефекти Сциенце Сциенце-а не утичу на нас. Погледајмо неке од употреба Дата Сциенце-а који су нам у последње време олакшали живот.
Пример 1:
ИоуТубе је омиљени начин забаве, знања, вести у нашем свакодневном животу. Радије гледамо видео записе него пролазимо кроз слајдове дугих чланака. Али како смо постали толико заразни на ИоуТубе? Шта је ИоуТубе учинио толико јединственим и другачијим?
Па, одговор је једноставан. ИоуТубе користи наше податке да препоручи видео снимке; желели бисмо да видимо следеће. Користи алгоритам систем препорука за праћење наших образаца претраживања и на основу тога; његов обавештајни систем показује нам оне видео записе који су донекле повезани са оним који смо видели, тако да смо залепљени за канал и настављамо да сурфамо кроз остале видео снимке.
У основи, то штеди наше време и енергију да ручно тражимо видео снимке који би нам могли бити од помоћи на основу наших жеља.
Пример 2:
Слично као на ИоуТубе-у, систем препорука користи се и на веб локацијама е-трговине као што су Нетфлик, Амазон.
У случају Нетфлик-а приказују нам се оне ТВ емисије или филмови који су донекле повезани са оним који смо гледали и тако штедимо наше време да потражимо још сличних видео записа.
Поред тога, Амазон препоручује производе на основу нашег обрасца куповине и приказује оне производе које су други купци купили заједно са тим производом или оне које бисмо могли купити на основу наших навика или обрасца куповине.
Пример 3:
Једно од највећих открића у Дата Сциенце-у је Амазонова Алека или Аппле-ова Сири. Често нам је заморно сурфати телефоном по контактима или смо лени да поставимо звона или подсетнике.
С тим у вези, системи виртуалних помоћника раде све ствари само за нас слушајући наше наредбе. Кажемо Алека или Сири о стварима које желимо и систем претвара наш природни глас у текст користећи топологију обраде природног језика (то бисмо касније видели) и из тог текста извлачимо увиде како бисмо решили наше проблеме.
Лаички речено, овај Интелигентни систем користи терминологију Говори на глас да би уштедио време и решио наше проблеме.
Пример 4:
Дата Сциенце је такође олакшала живот спортиста и људи који се баве Спортским аренама. Огромна количина података која је на располагању ових дана могла би се користити за анализу здравственог и менталног стања спортисте да се припреми у складу са тим.
Такође, подаци би се могли користити за прављење стратегија и надметање противника и пре почетка меча.
Пример 5:
Сциенце Сциенце је такође олакшао живот у сектору здравства. Медицина и истраживачи могли би помоћу Дееп Леарнинг-а да анализирају ћелију и спрече да се болест не појави у првом реду.
Такође би могли прописати одговарајуће лекове пацијенту на основу предвиђања из података.
Врхунске компаније за науку о подацима
Сматра се најтраженијим послом 21. века са професионалцима различитог порекла који су кренули на пут да би постали научник података.
Данас скоро свака компанија покушава уградити Дата Сциенце у своје производе како би поједноставила процес и убрзала пословање како би се осигурала тачност у оптималном времену. Листа таквих компанија је огромна и сматрало би се неправедним постављати једне против других у смислу најбољих, јер различите компаније користе податке из различитих разлога.
Заједно са САД-ом, тржиште у Индији се шири и то ће у будућности имати само користи професионалаца. Ево неких од најбољих компанија у којима Дата Сциенце има исцрпну употребу: -
ЈП Морган, Делоитте, битвисе, Салесфорце, ЛинкедИн, Флипкарт, ВНС, Мц Кинсеи & Цомпани, ИБМ, Ола Цабс, Му Сигма, Стрипе, Амазон, Биг Баскет, Нетфлик, Випро, Ентерприсе Бот, Аццентуре, Минтра, Мантхан, ТЦС, Цисцо, Цартесиан Аналитицс, ХЦЛ, ЕДГЕ Нетворкс, Валмарт лабс, Цогнизант, (24) 7.аи, Таргет Цорпоратион, ТЕГ Аналитицс, Цитрик, Сигмоид, Фацебоок, Твиттер, Гоогле Инц., Гоббле, Релианце, Скуаре, ники.аи, Дропбок, Аирбнб, Кхан Ацадеми, Убер, Пинтерест, Фрацтал Аналитицс.
Веб локације на којима можете да пронађете неколико отвора за Дата Сциенце су - ЛинкедИн, у ствари, једноставно ангажовани и АнгелЛист.
Ко је права публика за учење технологија Дата Сциенце?
Дата Сциенце се бави радом са подацима и свако поље користи податке на неки или други начин. Дакле, не требате припадати одређеној дисциплини да бисте били научник података.
Међутим, оно што требате учинити је знатижељна мисаоност и жеља да се извуку увиди из података.
Предности Дата Сциенце-а
- Наука података могла би помоћи у ублажавању ограничења у расподјели времена и буџета и помоћи у расту пословања.
- Машина је утврдила резултате неколико ручних задатака који би могли бити бољи од људских ефеката.
- Помаже у спречавању затезања кредита, који се користи у откривању превара и неколико других случајева употребе у финансијској домени.
- Стварање увида из сирових, неструктурираних текстуалних података.
- Предвиђање будућег исхода могло би спријечити финансијски губитак многих великих корпорација.
Потребне вештине науке о подацима
Горња слика указује на важност потребних вештина заснованих на различитим улогама.
Програмирање, визуализација података, комуникација, интуиција података, статистика, обрада података, машинско учење, софтвер инжењерство и математика потребне су вештине за све који желе да уђу у простор за Дата Сциенце.
Зашто бисмо користили Дата Сциенце?
Употреба Дата Сциенце-а у академским круговима и у стварном животу увелико је различита. Док је у академији, Дата Сциенце се користи за решавање неколико цоол пројеката као што су препознавање слике, препознавање лица итд.
С друге стране, у свакодневном животу се Дата Сциенце користи за спречавање преваре, откривање отисака прстију, препорука производа и тако даље.
Обим података о науци
Могућности или обим у Дата Сциенце је безграничан. Као што је приказано на слици горе, професионалац може да ради у неколико различитих улога у науци о подацима, у зависности од њиховог скупа вештина и нивоа стручности.
Зашто нам је потребна Дата Сциенце?
Велики део посла који је урађен у овом тренутку је ручни и одузима пуно времена и ресурса, што често изазива препреку у буџету намењеном пројекту. Велике компаније понекад траже решења за оптимизацију таквих задатака и обезбеђивање смањења буџета и ресурса.
Даје прилику за аутоматизацију заморних процеса и стварање тако изванредних резултата који можда нису били могући у ручном раду.
Како би вам ова технологија помогла у каријери?
Ово истраживање Форбеса показује да је Дата Сциенце будућност и да ће овдје остати. Дани ручног рада су завршени, а Дата Сциенце би аутоматизирао сваки такав задатак. Стога, ако желите остати релевантни у индустрији у будућности, потребно је да научите различите аспекте и повећате своје шансе да увијек будете запослени.
Закључак
Ако сте дипломирани или радни професионалац, крајње је време да се надате на брод Дата Сциенце и укључите се у заједницу Дата Сциенце.
Препоручени чланци
Ово је водич за Шта је наука о подацима. Овде смо расправљали о разним подскуповима наука о подацима, њеном животном циклусу, предностима, обиму итд. Такође можете проћи кроз наше друге предложене чланке да бисте сазнали више -
- Разлика између науке о подацима и визуелизације података
- Питања о интервјуима за науку са подацима са одговорима
- Поређење Дата Сциенце-а са вештачком интелигенцијом
- Дата Сциенце вс Гоогле аналитика
- Увод у алгоритме науке о подацима