Здесь я собираюсь объяснить, что такое наука о данных и какие навыки необходимы, чтобы стать специалистом по данным. Я расскажу о ролях и обязанностях специалиста по данным и различных приложениях науки о данных. Я также расскажу о том, как наука о данных и большие данные работают вместе и как эта область приобретает все большее значение в мире. Давайте начнем это путешествие ...

Что такое Data Science

Наука о данных - это развивающаяся область, в которой используются научные методы, процессы, алгоритмы и системы для извлечения знаний и идей из многих структурных и неструктурированных данных.

Когда мы объединяем знания в предметной области и научные методы с технологиями, мы получаем науку о данных, которая позволяет находить решения существующих проблем. Давайте рассмотрим каждый компонент науки о данных отдельно.

Опыт в предметной области, научные методы и технологии:

Специалисты по обработке данных собирают данные, исследуют, анализируют и визуализируют их. Они применяют математические и статистические модели для поиска закономерностей и решений в данных. Специалисты по обработке данных также должны быть экспертами в предметной области, поскольку им необходимо иметь страсть к данным и обнаруживать в них правильные закономерности.

Традиционно эксперты в предметной области, такие как ученые и статистики, собирали и анализировали данные в лабораторных условиях или в контролируемой среде. Затем к данным были применены соответствующие законы или математические и статистические модели для анализа набора данных и извлечения из него соответствующей информации. Например, они использовали модель для расчета среднего, медианного, режима, стандартного отклонения и так далее для набора данных. Это помогло им проверить свою гипотезу или создать новую.

Анализ данных может быть описательным, прогнозным или предписывающим.

Описательный анализ данных означает изучение набора данных для расшифровки деталей. Прогнозный анализ данных означает создание модели на основе существующей информации для прогнозирования результатов и поведения. И предварительный анализ данных относится к предложению действий для данной ситуации с использованием собранной информации.

Технологии современной эпохи

Теперь у нас есть доступ к инструментам и методам обработки данных и извлечения необходимой нам информации. Например, есть инструменты обработки данных для обработки данных. У нас есть новые и гибкие языки программирования, такие как Python и R, которые более эффективны и просты в использовании. С созданием операционных систем, поддерживающих несколько платформ ОС, таких как Windows, Mac и Linux, стало проще интегрировать системы и обрабатывать большие данные. Дизайн приложений и обширные библиотеки программного обеспечения помогают разрабатывать более надежные, масштабируемые и управляемые данными приложения. Специалисты по обработке данных используют эти технологии для построения моделей данных и их автоматического запуска для эффективного прогнозирования результатов. Это называется машинным обучением, которое помогает лучше понять основные данные. Специалисты по обработке данных также могут использовать технологии для управления данными, извлечения из них информации и создания инструментов, приложений и сервисов.

Но только использование технологий и знание предметной области без математических и статистических знаний часто приводит к неправильным шаблонам и неверным интерпретациям. Это может нанести серьезный ущерб бизнесу.

Чем занимается Data Scientist в повседневной жизни:

Сбор данных, обработка данных, визуализация данных, отчет данных, информационные продукты:

Специалист по данным начинает свой день с вопроса или бизнес-задачи, а затем использует сбор данных для сбора данных из реального мира. Процесс Data Wrangling реализуется с помощью инструментов обработки данных и современных технологий, которые включают очистку данных, манипулирование данными, обнаружение данных и идентификацию шаблонов данных. Следующим шагом является создание и обучение моделей для машинного обучения. Специалист по анализу данных разрабатывает математические и статистические модели. После разработки модели данных она представляется с использованием методов Визуализации данных. Следующая задача - подготовить Отчет с данными. После подготовки отчета он / она наконец создает информационные продукты и службы.

Навыки, которыми должен обладать специалист по анализу данных:

Задавать правильные вопросы, Аналитическое мышление, Интерпретация и обсуждение данных, Статистическое и математическое мышление, Визуализация данных, Рассказ историй:

Специалист по анализу данных должен уметь задавать правильные вопросы, для решения которых ему / ей необходимы знания в предметной области. Тогда любопытство учиться и создавать новые концепции. И способность эффективно задавать вопросы экспертам в предметной области.

Специалисты по обработке данных должны мыслить аналитически, чтобы понимать скрытые закономерности в структуре данных.

Они должны иметь возможность интерпретировать и обрабатывать данные, удаляя избыточные и нерелевантные данные, собранные из различных источников.

Статистическое мышление и способность применять математические методы - важные черты специалиста по данным.

Специалист по анализу данных должен уметь визуализировать данные с помощью графики и надлежащим образом рассказывать истории, чтобы суммировать и передавать аналитические результаты аудитория. Здесь важную роль играет python и его библиотеки. Так что создание проектов с использованием наборов данных из реального мира поможет развить этот навык. Кроме того, создание приложений, управляемых данными для цифровых услуг и продуктов данных, несомненно, поможет вам получить необходимые навыки.

Источники больших данных:

Теперь, когда большие данные генерируются каждую секунду через различные носители, роль науки о данных стала более важной. Поэтому очень важно знать, что такое большие данные и как мы с ними связаны.

Каждый раз, когда вы входите в Facebook, Twitter, Instagram или YouTube, вы генерируете данные о себе, своих предпочтениях и даже о своем образе жизни.

Каждый раз, когда вы регистрируете свое сердцебиение с помощью биометрических датчиков вашего мобильного телефона, опубликуйте твит в Twitter, создайте любой блог или веб-сайт, включите GPS сеть мобильного устройства, загрузите или просмотрите изображение, видео или аудио или даже когда вы входите на веб-сайт, вы генерируете данные о себе, своих предпочтениях и своем образе жизни. Большие данные - это совокупность этих и многих других данных, которые мир постоянно создает. В наш век Интернета вещей (IoT) большие данные - реальность и необходимость. Обработка огромных объемов данных выполняется с помощью кластеров Hadoop.

На большие данные обычно ссылаются по трем категориям: объем, скорость и разнообразие.

Объем означает огромное количество данных, полученных из различных источников. Скорость означает поток огромных объемов данных с огромной скоростью от различных устройств, датчиков и приложений. Чтобы справиться с этим, требуется эффективная и своевременная обработка данных. Разнообразие означает разные форматы данных, а именно: Структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные.

Структурированные данные относятся к данным РСУБД (системы управления реляционными базами данных), которые можно легко сохранять и извлекать с помощью SQL.

Полуструктурированные данные обычно представлены в виде файлов, таких как документы xml, json и NoSQL база данных.

Неструктурированные данные указывают на текстовые файлы, изображения, аудио и видео. . Короче говоря, весь мультимедийный контент - это неструктурированные данные.

Вывод:

Важность науки о данных в нынешнюю эпоху может быть признана применительно к большим данным. Большие данные - это массивный набор данных, хранящихся в распределенных системах или машинах, широко известных как кластеры Hadoop. Data Science помогает извлекать информацию из этих данных и создавать предприятия, ориентированные на информацию. Очевидно, что опыт в области науки о данных станет верным способом получения прибыли в сегодняшней все более конкурентной деловой среде.