Краткое введение в науку о данных для начинающих
В этой статье я кратко расскажу о следующих моментах:
- Значение науки о данных
- Процессы, связанные с наукой о данных
- Актуальность науки о данных в различных отраслях
Значение науки о данных
Наука о данных – это область исследования, в которой сочетаются знания предметной области, навыки программирования, знание математики и статистики для извлечения осмысленной информации из данных.
Специализация может быть связана с бизнесом, здравоохранением, технологиями, инженерией, финансами и т. д. Это навыки, на которых вы специализируетесь, и которые вы используете для получения информации в этих конкретных областях.
Навыки программирования – это ваша эффективность в работе с языками программирования, например Python, R, Julia (это наиболее часто используемые языки программирования, используемые специалистами по обработке и анализу данных) и т. д. Лично я использую Python. из-за множества доступных пакетов и простоты написания программ.
Математика и статистика важны в науке о данных, поскольку для получения информации из данных используются различные математические и статистические модели и алгоритмы, например алгоритм линейной регрессии для задач регрессии, логистическая регрессия для задач классификации и т. д.
Таким образом, специалисты по науке о данных применяют алгоритмы машинного обучения к числам, тексту, изображениям, видео, аудио и многому другому для создания систем искусственного интеллекта (ИИ) для выполнения задач, которые обычно требуют человеческого интеллекта. В свою очередь, эти системы генерируют инсайты, которые аналитики и бизнес-пользователи могут преобразовать в ощутимую ценность для бизнеса.
Процессы, связанные с наукой о данных
Проекты по науке о данных включают в себя ряд этапов сбора и анализа данных. В статье, которая описывает процесс обработки данных, Дональд Фармер, руководитель аналитической консалтинговой компании TreeHive Strategy, выделил шесть основных шагов:
- Определите связанную с бизнесом гипотезу для проверки.
- Соберите данные и подготовьте их к анализу.
- Экспериментируйте с различными аналитическими моделями.
- Выберите лучшую модель и запустите ее на основе данных.
- Представьте результаты руководителям предприятий.
- Разверните модель для постоянного использования со свежими данными.
Наука о данных, по словам Фармера, — это научная работа. Однако он заявил, что усилия по науке о данных в корпоративных компаниях «всегда будут с максимальной пользой сосредоточены на основных коммерческих реалиях», которые могут помочь компании. В результате, по его словам, специалисты по данным должны работать над проектами с заинтересованными сторонами на протяжении всего жизненного цикла аналитики.
Актуальность науки о данных в различных отраслях
Джессика Стаут, управляющий директор по науке о данных в филиале Fidelity Labs Fidelity Investments, сказала, что существует «очень четкая связь» между усилиями по науке о данных и бизнес-результатами на вебинаре в октябре 2020 года, организованном Институтом прикладных вычислительных наук Гарвардского университета. Она упомянула повышение рентабельности инвестиций, рост продаж, более эффективные операции, ускорение выхода на рынок, а также повышение вовлеченности и удовлетворенности клиентов в качестве потенциальных преимуществ компании.
Одним из наиболее значительных преимуществ науки о данных является то, что она расширяет возможности и облегчает принятие более эффективных решений. Организации, которые инвестируют в него, могут принимать бизнес-решения на основе поддающихся проверке фактов, основанных на данных. Теоретически такие решения, основанные на данных, должны привести к повышению эффективности бизнеса, снижению затрат и повышению эффективности бизнес-процессов и рабочих процессов.
Прогнозное моделирование, распознавание образов, обнаружение аномалий, классификация, категоризация и анализ настроений — вот некоторые из приложений, над которыми работают специалисты по данным, а также разработка таких технологий, как механизмы рекомендаций, системы персонализации и инструменты искусственного интеллекта (ИИ), такие как чат-боты. и автономные транспортные средства и машины.
Эти приложения поддерживают широкий спектр вариантов использования в бизнесе, включая следующие:
- Обслуживание клиентов
- Персонализация сайта
- Обнаружение мошенничества
- Управление рисками
- Торговля акциями
- Таргетированная реклама
- Аналитика клиентов
- Распознавание речи
- Логистика и управление цепочками поставок
- Обработка естественного языка
- Информационная безопасность
- Медицинская оценка
- Планирование технического обслуживания
- Распознавание изображений
Вы дочитали статью до конца! Спасибо за чтение и надеюсь, что вы многому научились. Если вам понравился мой контент и вы хотите связаться со мной, вы можете сделать это:
