Mi az adattudomány? Bevezetés, Alap Concepts & Folyamat

Mi az adattudomány?

Data Science az a kutatási terület, amely magában foglalja a betekintést hatalmas mennyiségű adatból különböző tudományos módszerek, algoritmusok és folyamatok segítségével. Segít felfedezni a rejtett mintákat a nyers adatokból. Az adattudomány kifejezés a matematikai statisztika, az adatelemzés és az evolúció miatt jelent meg big adatok.

Az adattudomány egy interdiszciplináris terület, amely lehetővé teszi a tudás kinyerését strukturált vagy strukturálatlan adatokból. Az adattudomány lehetővé teszi, hogy egy üzleti problémát kutatási projektté alakítson, majd visszafordítsa gyakorlati megoldássá.

Miért az adattudomány?

Íme a Data Analytics technológia használatának jelentős előnyei:

• Az adatok a mai világ olaja. A megfelelő eszközökkel, technológiákkal, algoritmusokkal az adatokat felhasználhatjuk és kifejezetten üzleti előnyökké alakíthatjuk
• A Data Science fejlett gépi tanulási algoritmusok segítségével segíthet felderíteni a csalásokat
• Segít megelőzni a jelentős pénzügyi veszteségeket
• Lehetővé teszi az intelligencia képesség kiépítését a gépekben
• Érzelemelemzést végezhet az ügyfelek márkahűségének felmérésére
• Lehetővé teszi, hogy jobb és gyorsabb döntéseket hozzon
• Segít abban, hogy a megfelelő terméket ajánlja a megfelelő vásárlónak, hogy javítsa vállalkozását

Adattudományi komponensek

Statisztika

A statisztika az adattudományi alapismeretek legkritikusabb egysége, és a numerikus adatok nagy mennyiségben történő gyűjtésének és elemzésének módszere vagy tudománya, hogy hasznos betekintést nyerjünk.

Megjelenítés

A vizualizációs technika segítségével hatalmas mennyiségű adathoz férhet hozzá könnyen érthető és emészthető vizualizációban.

Gépi tanulás

Gépi tanulás olyan algoritmusok felépítését és tanulmányozását kutatja, amelyek megtanulnak előrejelezni az előre nem látható/jövőbeli adatokkal kapcsolatban.

Deep Learning

Deep Learning A módszer egy új gépi tanulási kutatás, ahol az algoritmus kiválasztja a követendő elemzési modellt.

Adattudományi folyamat

Most ebben Adattudományi oktatóanyag, megtanuljuk az adattudományi folyamatot:

1. Felfedezés

A felderítési lépés magában foglalja az összes azonosított belső és külső forrásból származó adatok beszerzését, ami segít megválaszolni az üzleti kérdést.

Az adatok lehetnek:

• Naplók webszerverekről
• A közösségi médiából gyűjtött adatok
• Népszámlálási adatkészletek
• Az API-k segítségével online forrásokból streamelt adatok

2. Készítmény

Az adatokban sok inkonzisztencia lehet, például hiányzó értékek, üres oszlopok, helytelen adatformátum, amelyet meg kell tisztítani. A modellezés előtt fel kell dolgozni, fel kell tárni és kondicionálni kell az adatokat. Minél tisztábbak az adatai, annál jobbak az előrejelzései.

3. Modelltervezés

Ebben a szakaszban meg kell határoznia a módszert és a technikát a bemeneti változók közötti kapcsolat megrajzolásához. A modell tervezése különböző statisztikai képletek és képletek felhasználásával történik vizualizációs eszközök. Az SQL elemzési szolgáltatások, az R és a SAS/access néhány olyan eszköz, amelyet erre a célra használnak.

4. Modellkészítés

Ebben a lépésben elindul a tényleges modellépítési folyamat. Itt a Data tudós adatkészleteket oszt ki képzéshez és teszteléshez. A betanítási adatkészletre olyan technikákat alkalmaznak, mint az asszociáció, osztályozás és klaszterezés. Az elkészített modellt teszteljük a „tesztelési” adatkészlettel.

5. Operaracionalizálni

Ebben a szakaszban szállítja le a végső alapmodellt jelentésekkel, kóddal és műszaki dokumentumokkal. A modell alapos tesztelés után valós idejű termelési környezetbe kerül.

6. Közölje az eredményeket

Ebben a szakaszban a legfontosabb megállapításokat minden érdekelt féllel közöljük. Ez segít eldönteni, hogy a projekt eredménye sikeres vagy kudarc a modell bemenetei alapján.

Adattudományi munkakörök

A Data Scientist legjelentősebb munkakörei a következők:

• Adat tudós
• Az adatok Engineer
• Data Analyst
• Statisztikus
• dátum Archikivédik
• Adatadminisztrátor
• Business Analyst
• Data/Analytics Manager

Tanuljuk meg részletesen, mit takarnak az egyes szerepek:

Adat tudós

Szerep: A Data Scientist olyan szakember, aki hatalmas mennyiségű adatot kezel, hogy lenyűgöző üzleti elképzeléseket alkosson különféle eszközök, technikák, módszertanok, algoritmusok stb. segítségével.

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

Az adatok Engineer

Szerep: A szerepe a adatmérnök nagy mennyiségű adattal dolgozik. Olyan architektúrákat fejleszt, konstruál, tesztel és karbantart, mint a nagyméretű feldolgozórendszerek és adatbázisok.

Nyelvek: SQL, Hive, R, SAS, Matlab, Python, Java, Ruby, C + + és Perl

Data Analyst

Szerep: Egy adatelemző felelős hatalmas mennyiségű adat bányászatáért. Kapcsolatokat, mintákat, trendeket fognak keresni az adatokban. Later meggyőző jelentéseket és vizualizációkat fog készíteni az adatok elemzéséhez a legéletképesebb üzleti döntések meghozatalához.

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

Statisztikus

Szerep: A statisztikus statisztikai elméletek és módszerek segítségével gyűjti, elemzi és megérti a kvalitatív és kvantitatív adatokat.

Nyelvek: SQL, R, Matlab, Tableau, Python, Perl, Sparkés Hive

Adatkezelő

Szerep: Az adatadminisztrátornak biztosítania kell, hogy a adatbázis minden érintett felhasználó számára elérhető. Azt is biztosítja, hogy megfelelően működjön, és megóvja attól hacker.

Nyelvek: Ruby on Rails, SQL, Java, C# és Python

Business Analyst

Szerep: Ennek a szakembernek javítania kell az üzleti folyamatokat. Közvetítő a cégvezetői csapat és az informatikai részleg között.

Nyelvek: SQL, Tableau, Power BI és Python

Olvassa el a Data Science Interjú kérdések és válaszok című részt is: Kattints ide

Eszközök az adattudományhoz

Az adatok elemzése	Adattárolás	Adatok megjelenítése	Gépi tanulás
R, Spark, Python és a SAS	Hadoop, SQL, Kaptár	R, Csoportkép, Nyers	Spark, Azure ML stúdió, Mahout

Az adattudomány és a BI (üzleti intelligencia) közötti különbség

paraméterek	Üzleti intelligencia	Data Science
Észlelés	hátranézett	Előretekintés
Adatforrások	Strukturált adatok. Többnyire SQL, de időnként Data Warehouse)	Strukturált és strukturálatlan adatok. Például naplók, SQL, NoSQL vagy szöveg
Megközelítés	Statisztika és vizualizáció	Statisztika, gépi tanulás és grafikon
Hangsúly	Múlt és jelen	Elemzés és neurolingvisztikai programozás
Eszközök	Pentaho. Microsoft Bl, QlikView,	R, TensorFlow

Olvassa el a Data Science vs Machine közötti különbséget is: Kattints ide

Az adattudomány alkalmazásai

Az adattudomány néhány alkalmazása:

Internetes keresés

A Google keresés a Data Science technológiát használja, hogy a másodperc töredéke alatt megkeressen egy adott találatot

Ajánlórendszerek

Ajánlórendszer létrehozása. Például: „Barátok javasolt” a Facebookon vagy javasolt videók” a YouTube, minden a Data Science segítségével történik.

Kép- és beszédfelismerés

A beszéd olyan rendszereket ismer fel, mint a Siri, a Google Assistant és az Alexa, amelyek a Data science technikán futnak. Sőt, a Facebook a Data Science segítségével felismeri a barátodat, amikor feltöltöd vele a fényképet.

Játékvilág

Az EA Sports, a Sony és a Nintendo Data Science technológiát használ. Ez javítja a játékélményt. A játékokat ma már gépi tanulási technikákkal fejlesztik, és magasabb szintre lépve frissíthetik magukat.

Online ár-összehasonlítás

A PriceRunner, a Junglee, a Shopzilla az adattudományi mechanizmuson dolgozik. Itt API-k segítségével lekérik az adatokat a releváns webhelyekről.

Az adattudományi technológia kihívásai

• A pontos elemzéshez sokféle információra és adatra van szükség
• Nem áll rendelkezésre megfelelő adattudományi tehetségállomány
• A vezetőség nem nyújt pénzügyi támogatást egy adattudományi csapat számára
• Az adatok elérhetetlensége/nehéz hozzáférése
• Az üzleti döntéshozók nem használják hatékonyan az adattudomány eredményeit
• Nehéz elmagyarázni másoknak az adattudományt
• Adatvédelmi problémák
• Jelentős területi szakértő hiánya
• Ha egy szervezet nagyon kicsi, akkor nem lehet Data Science csapata

Összegzésként

• Az adattudomány az a kutatási terület, amely magában foglalja a betekintést hatalmas mennyiségű adatból különféle tudományos módszerek, algoritmusok és folyamatok segítségével.
• A statisztika, a vizualizáció, a mély tanulás és a gépi tanulás fontos adattudományi fogalmak.
• Az adattudományi folyamat felfedezés, adat-előkészítés, modelltervezés, modellépítés, Operaracionalizálja, kommunikálja az eredményeket.
• A fontos adattudós munkakörök a következők: 1) adattudós 2) adatmérnök 3) adatelemző 4) statisztikus 5) adatkezelő Architect 6) Data Admin 7) Business Analyst 8) Data/Analytics Manager.
• R, SQL, Python, az SaS alapvető adattudományi eszközök.
• Az üzleti intelligencia előrejelzései visszafelé tekintenek, míg a Data Science esetében előre tekintenek.
• Az adattudomány fontos alkalmazásai: 1) Internetes keresés 2) Ajánlórendszerek 3) Kép- és beszédfelismerés 4) Játékvilág 5) Online ár-összehasonlítás.
• Az információk és adatok sokfélesége az adattudományi technológia legnagyobb kihívása.