Hva er datavitenskap? Introduksjon, grunnleggende Concepts & Prosess

Hva er datavitenskap?

data Science er studieområdet som involverer å trekke ut innsikt fra enorme mengder data ved hjelp av ulike vitenskapelige metoder, algoritmer og prosesser. Det hjelper deg å oppdage skjulte mønstre fra rådataene. Begrepet datavitenskap har dukket opp på grunn av utviklingen av matematisk statistikk, dataanalyse og store data.

Data Science er et tverrfaglig felt som lar deg trekke ut kunnskap fra strukturerte eller ustrukturerte data. Datavitenskap lar deg oversette et forretningsproblem til et forskningsprosjekt og deretter oversette det tilbake til en praktisk løsning.

Hvorfor datavitenskap?

Her er betydelige fordeler ved å bruke dataanalyseteknologi:

• Data er oljen for dagens verden. Med de riktige verktøyene, teknologiene, algoritmene kan vi bruke data og konvertere dem til en tydelig forretningsfordel
• Data Science kan hjelpe deg med å oppdage svindel ved hjelp av avanserte maskinlæringsalgoritmer
• Det hjelper deg å forhindre betydelige økonomiske tap
• Gjør det mulig å bygge intelligensevne i maskiner
• Du kan utføre sentimentanalyse for å måle kundemerkelojalitet
• Det lar deg ta bedre og raskere beslutninger
• Det hjelper deg å anbefale det riktige produktet til den rette kunden for å forbedre virksomheten din

Datavitenskapskomponenter

Statistikk

Statistikk er den mest kritiske enheten for grunnleggende datavitenskap, og det er metoden eller vitenskapen for å samle inn og analysere numeriske data i store mengder for å få nyttig innsikt.

Visualisering

Visualiseringsteknikk hjelper deg med å få tilgang til enorme mengder data i lett forståelige og fordøyelige bilder.

Maskinlæring

Maskinlæring utforsker bygging og studier av algoritmer som lærer å lage spådommer om uforutsette/fremtidige data.

Dyp læring

Dyp læring metode er ny maskinlæringsforskning der algoritmen velger analysemodellen som skal følges.

Datavitenskapsprosess

Nå i dette Opplæring i datavitenskap, vil vi lære datavitenskapsprosessen:

1. Oppdagelse

Oppdagelsestrinnet involverer innhenting av data fra alle identifiserte interne og eksterne kilder, noe som hjelper deg med å svare på forretningsspørsmålet.

Dataene kan være:

• Logger fra webservere
• Data samlet inn fra sosiale medier
• Folketelling datasett
• Data strømmet fra nettkilder ved hjelp av APIer

2. Forberedelse

Data kan ha mange inkonsekvenser som manglende verdier, tomme kolonner, et feil dataformat, som må renses. Du må behandle, utforske og betinge data før modellering. Jo renere dataene dine er, desto bedre er spådommene dine.

3. Modellplanlegging

I dette stadiet må du bestemme metoden og teknikken for å tegne forholdet mellom inngangsvariabler. Planlegging for en modell utføres ved å bruke ulike statistiske formler og visualiseringsverktøy. SQL-analysetjenester, R og SAS/tilgang er noen av verktøyene som brukes til dette formålet.

4. Modellbygging

I dette trinnet starter selve modellbyggingsprosessen. Her distribuerer Data scientist datasett for opplæring og testing. Teknikker som assosiasjon, klassifisering og clustering brukes på treningsdatasettet. Modellen, når den er klargjort, testes mot "testing"-datasettet.

5. Operationalisere

Du leverer den endelige basismodellen med rapporter, kode og tekniske dokumenter i dette stadiet. Modellen distribueres inn i et produksjonsmiljø i sanntid etter grundig testing.

6. Kommuniser resultater

I denne fasen blir de viktigste funnene formidlet til alle interessenter. Dette hjelper deg med å avgjøre om prosjektresultatene er en suksess eller en fiasko basert på input fra modellen.

Data Science Jobs Roller

De mest fremtredende jobbtitlene for Data Scientist er:

• Dataforsker
• Data Engineer
• Data analytiker
• statistiker
• Data Architect
• Dataadmin
• Business Analyst
• Data/Analytics Manager

La oss finne ut hva hver rolle innebærer i detalj:

Dataforsker

rolle: En dataforsker er en profesjonell som administrerer enorme mengder data for å komme opp med overbevisende forretningsvisjoner ved å bruke ulike verktøy, teknikker, metoder, algoritmer, etc.

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

Data Engineer

Rolle: Rollen til en dataingeniør er å jobbe med store mengder data. Han utvikler, konstruerer, tester og vedlikeholder arkitekturer som storskala prosesseringssystemer og databaser.

språk: SQL, Hive, R, SAS, Matlab, Python, Java, Ruby, C++ og Perl

Data analytiker

Rolle: En dataanalytiker er ansvarlig for å utvinne enorme mengder data. De vil se etter relasjoner, mønstre, trender i data. Later han eller hun vil levere overbevisende rapportering og visualisering for å analysere dataene for å ta de mest levedyktige forretningsbeslutningene.

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

statistiker

Rolle: Statistikeren samler inn, analyserer og forstår kvalitative og kvantitative data ved hjelp av statistiske teorier og metoder.

språk: SQL, R, Matlab, Tableau, Python, Perl, Spark, og Hive

Dataadministrator

Rolle: Dataadministrator bør sørge for at database er tilgjengelig for alle relevante brukere. Han sørger også for at den fungerer riktig og beskytter den mot hacking.

språk: Ruby on Rails, SQL, Java, C# og Python

Business Analyst

Rolle: Denne profesjonelle trenger å forbedre forretningsprosesser. Han/hun er et mellomledd mellom bedriftsledelsen og IT-avdelingen.

språk: SQL, Tableau, Power BI og, Python

Les også Data Science Intervju Spørsmål og Svar: Klikk her

Verktøy for datavitenskap

Dataanalyse	Datavarehus	Datavisualisering	Maskinlæring
R, Spark, Python og SAS	Hadoop, SQL, Hive	R, Tableau, Rå	Spark, Azure ML studio, Mahout

Forskjellen mellom datavitenskap med BI (Business Intelligence)

Parametre	Business Intelligence	data Science
Perception	Ser bakover	Ser frem
Datakilder	Strukturerte data. For det meste SQL, men en tid Data Warehouse)	Strukturerte og ustrukturerte data. Som logger, SQL, NoSQL eller tekst
Tilnærming	Statistikk og visualisering	Statistikk, maskinlæring og graf
Vektlegging	Fortid nåtid	Analyse og nevro-lingvistisk programmering
verktøy	Pentaho. Microsoft Bl, QlikView,	R, tensorflow

Les også forskjellen mellom Data Science vs Machine: Klikk her

Anvendelser av datavitenskap

Noen anvendelser av datavitenskap er:

Internett-søk

Google-søk bruker datavitenskapelig teknologi for å søke etter et spesifikt resultat innen en brøkdel av et sekund

Anbefalingssystemer

For å lage et anbefalingssystem. For eksempel «foreslåtte venner» på Facebook eller foreslåtte videoer på YouTube, alt gjøres ved hjelp av Data Science.

Bilde- og talegjenkjenning

Tale gjenkjenner systemer som Siri, Google Assistant og Alexa som kjører på datavitenskapsteknikken. Dessuten gjenkjenner Facebook vennen din når du laster opp et bilde med dem, ved hjelp av Data Science.

Spillverden

EA Sports, Sony, Nintendo bruker datavitenskapsteknologi. Dette forbedrer spillopplevelsen din. Spill er nå utviklet ved hjelp av maskinlæringsteknikker, og de kan oppdatere seg selv når du går til høyere nivåer.

Online prissammenligning

PriceRunner, Junglee, Shopzilla jobber med datavitenskapsmekanismen. Her hentes data fra de aktuelle nettsidene ved hjelp av APIer.

Utfordringer ved datavitenskapsteknologi

• Et stort utvalg av informasjon og data er nødvendig for nøyaktig analyse
• Ikke tilstrekkelig datavitenskapelig talentmasse tilgjengelig
• Ledelsen gir ikke økonomisk støtte til et datavitenskapsteam
• Utilgjengelighet/vanskelig tilgang til data
• Bedriftsbeslutningstakere bruker ikke datavitenskapelige resultater effektivt
• Det er vanskelig å forklare datavitenskap for andre
• Privatlivs problemer
• Mangel på betydelig domeneekspert
• Hvis en organisasjon er veldig liten, kan den ikke ha et Data Science-team

Sammendrag

• Datavitenskap er studieområdet som involverer å trekke ut innsikt fra enorme mengder data ved å bruke ulike vitenskapelige metoder, algoritmer og prosesser.
• Statistikk, visualisering, dyp læring, maskinlæring er viktige datavitenskapskonsepter.
• Datavitenskapsprosessen går gjennom oppdagelse, dataforberedelse, modellplanlegging, modellbygging, Operationalisere, kommunisere resultater.
• Viktige jobbroller for dataforsker er: 1) dataforsker 2) dataingeniør 3) dataanalytiker 4) statistiker 5) data Architect 6) Data Admin 7) Business Analyst 8) Data/Analytics Manager.
• R, SQL, Python, SaS er viktige datavitenskapelige verktøy.
• Spådommene til Business Intelligence ser bakover, mens for Data Science ser den fremover.
• Viktige anvendelser av datavitenskap er 1) Internettsøk 2) Anbefalingssystemer 3) Bilde- og talegjenkjenning 4) Spillverden 5) Prissammenligning på nett.
• Det store utvalget av informasjon og data er den største utfordringen ved datavitenskapsteknologi.