Автор оригинала: shainaz shaik.
Наука данных стала одной из самых востребованных работ 21-го века. Это стало модным словом, что почти все рассказывают об этих днях. Но какова наука о данных? В этой статье мы будем демистифицировать данные науки, роль ученого данных и взглянуть на инструменты, необходимые для овладения науки о данных.
Что такое наука о данных? «Наука данных о добыче, подготовке, анализе, визуализации и обслуживании информации. Это междисциплинарное поле, которое использует научные методы и процессы для достижения понимания данных».
С появлением новых технологий произошло экспоненциальное увеличение данных. Это создало возможность проанализировать и получать значимые идеи от данных. Требуется особый опыт «ученого данных», который может использовать различные статистические и машинные инструменты для изучения и анализа данных. Ученый данные, специализирующиеся на науке о данных, не только анализируют данные, но также использует алгоритмы обучения машин для прогнозирования будущих вхождений события. Следовательно, мы можем понять науку о данных в качестве поля, которая занимается обработкой, анализом, анализами и извлечением представления от данных, использующих различные статистические методы и компьютерные алгоритмы. Это междисциплинарное поле, которое сочетает в себе математику, статистику и информатику.
Почему наука о данных? Итак, после знания того, что именно наука о данных, вы должны исследовать, почему наука данных важна. Таким образом, данные стали топливом отраслей. Это новое электричество. Компании требуют функции данных, расти и улучшать свои предприятия. Данные ученые имеют дело с данными, чтобы помочь компаниям в принятии правильных решений. Подход, управляемый данными, предпринятый компаниями, с помощью данных ученых данных, которые проанализируют большое количество данных, чтобы получить значимые идеи. Эти идеи будут полезны для компаний, которые хотят проанализировать себя и их выступление на рынке. Кроме коммерческой промышленности, отраслей здравоохранения также используют науку о данных. Там, где технология находится в огромном требовании распознавания микроскопических опухолей и деформаций на ранней стадии диагностики.
Количество ролей для ученых данных выросло на 650% с 2012 года. Около 11,5 миллионов рабочих мест будут созданы к 2026 году, по данным Бюро У.С. Бюро статистики труда. Кроме того, работа ученого данных занимает среди вершины возникающих рабочих мест на LinkedIn. Вся статистика указывает на растущий спрос на данные ученых.
Роль ученого данных Возможно, вы захотите узнать, кто является ученым данных, а какие его/ее роли в разных полях. Ученый с данными имеет дело с неструктурированными, так и структурированными данными. Неструктурированные данные присутствуют в формате RAW, который требует обширных предварительной обработки данных, очистки и организации, чтобы придать значимую структуру на набор данных. Затем ученый данные исследует эти организованные данные и тщательно анализируют его, чтобы получить информацию от нее с использованием различных статистических методологий. Мы используем эти статистические методы для описания, визуализации и гипотезы информации от данных. Затем с использованием продвинутых алгоритмов машинного обучения, данные ученого прогнозируют возникновение событий и принимают решения, ориентированные на данные.
Ученый Data развертывает обширные массивы инструментов и практик для распознавания избыточных узоров в данных. Эти инструменты варьируются от SQL, Hadoop до Weka, R и Python. Ученые данные обычно действуют как консультанты, используемые компаниями, где они участвуют в различных процессах принятия решений и созданием стратегий. Другими словами, данные ученые используют осмысленные идеи от данных, чтобы помочь компаниям принимать умные бизнес-решения. Например – компании, как Netflix, Google и Amazon, используют науку на данных для разработки мощных систем рекомендаций для своих пользователей. Точно так же различные финансовые компании используют прогнозные аналитики и прогнозирование методов прогнозирования цен на акции. Наука данных помогла создать более умные системы, которые могут принимать автономные решения на основе исторических наборов данных. Благодаря ассимиляции с развивающимися технологиями, такими как компьютерное зрение, обработка естественного языка и укрепление укрепления, он проявил себя с образованием большей картины искусственного интеллекта.
Решение проблем с наукой о данных Решая реальную проблему с наукой на данных, первый шаг к решению он начинается с очистки и предварительной обработки данных. Когда ученый данных снабжен набором данных, он может находиться в неструктурированном формате с различными несоответствиями. Организация данных и удаление ошибочной информации облегчает анализ и привлечь понимание. Этот процесс включает в себя удаление избыточных данных, преобразование данных в предписанном формате, обрабатывающих недостающие значения и т. Д.
Ученый данные анализируют данные с помощью различных статистических процедур. В частности, два типа используемых процедур:
Описательная статистика статистики показывает, что вы являетесь ученым данных, работающим на компанию, которая производит сотовые телефоны. Вы должны проанализировать клиентов, используя мобильные телефоны вашей компании. Для этого вы сначала посмотрите на данные и понимаете различные тенденции и закономерности. В конце консервация вы будете суммировать данные и представлять его в виде графика или диаграммы. Поэтому вы применяете описательную статистику для решения проблемы.
Затем вы будете нарисовать «выводы» или выводы из данных. Мы будем понимать выделенную статистику с помощью следующего примера – предположим, что вы хотите узнать ряд дефектов, которые произошли во время производства. Однако индивидуальное тестирование мобильных телефонов может занять время. Поэтому вы рассмотрите образец данных телефонов и создадите обобщение о количестве дефектных телефонов в общем образце.
Теперь вы должны предсказать продажи мобильных телефонов в течение двух лет. В результате вы будете использовать регрессионные алгоритмы. Исходя из данных исторических продаж, вы будете использовать алгоритмы регрессии для прогнозирования продаж со временем.
Кроме того, вы хотите проанализировать, будут ли клиенты приобретет продукт на основе их годовой заработной платы, возраста, пола и кредитного рейтинга. Вы будете использовать исторические данные, чтобы узнать, будут ли клиенты купить (1) или нет (0). Поскольку есть два выхода или «классы», вы будете использовать алгоритм двоичного классификации. Кроме того, если есть более двух выходных классов, мы используем многомерную алгоритму классификации для решения проблемы. Оба вышеупомянутых задач являются частью «контролируемого обучения».
Есть также экземпляры «незамеченных» данных. В этом нет сегрегации выхода в фиксированных классах, как упомянуто выше. Предположим, что вы должны найти кластеры потенциальных клиентов и ведущих на основе их социально-экономического фона. Поскольку у вас нет фиксированного набора классов в ваших исторических данных, вы будете использовать алгоритм кластеризации для идентификации кластеров или наборов потенциальных клиентов. Кластеризация – это алгоритм «Оснащенного обучения».
Самостоятельные автомобили стали трендовой технологией. Принцип для самостоятельного вождения автомобиля является автономией, то есть возможность принимать решения без человеческого вмешательства. Традиционные компьютеры требовали человеческого входа к выходу доходности. Усиление укрепления решило проблему человеческой зависимости. Укоречением обучения заключается в том, чтобы принять конкретные действия, чтобы накопить максимальную награду. Вы можете понять это со следующим экземпляром: Предположим, что вы тренируете собаку, чтобы получить мяч. Тогда вы вознаградите собаку с удовольствием или вознаграждение каждый раз, когда это выбирает мяч. Вы не даете ему удовольствие, если он не принесет мяч. Собака будет реализовывать вознаграждение на угощение, если это вытесняет мяч обратно. Усиление Усиление использует тот же принцип. Мы приводим награду агенту на основе его действий, и он попытается максимизировать награду.
Ученый данные потребуют инструментов и программного обеспечения для решения вышеупомянутых проблем. Теперь мы посмотрим на некоторые из инструментов, которые используют данные ученого для этих проблем.
Инструменты для науки о данных Ученые данные используют традиционные статистические методологии, которые образуют основную степень алгоритмов машинного обучения. Они также используют глубокие алгоритмы обучения для генерации прочных прогнозов. Ученые данные используют следующие инструменты и языки программирования:
я. R R – это язык сценариев, который специально разработан для статистических вычислений. Он широко используется для анализа данных, статистического моделирования, прогнозирования времени, кластеризации и т. Д. R в основном используется для статистических операций. Он также обладает функциями объектно-ориентированного языка программирования. R – язык на основе переводчика и широко распространен в нескольких отраслях промышленности
II. Python, как R, Python – это язык программирования на основе переводчика. Python – это универсальный язык. Он в основном используется для науки о науке и разработки программного обеспечения. Python приобрел популярность благодаря простоте использования и читаемости кода. В результате Python широко используется для анализа данных, обработки естественного языка и компьютерного видения. Python поставляется с различными графическими и статистическими пакетами, такими как MatPlotlib, Numpy, Scipy и более продвинутые пакеты для глубокого обучения, таких как Tensorflow, Pytorch, Keras и т. Д. Для целей добычи данных, Wrungling, визуализации и развивающихся прогнозных моделей, мы используем Python. Это делает Python очень гибким языком программирования.
III. SQL SQL означает структурированный язык запроса. Ученые данные используют SQL для управления и запросы данных, хранящихся в базах данных. Возможность извлечения информации из баз данных является первым шагом к анализу данных. Реляционные базы данных – это сборник данных, организованных в таблицах. Мы используем SQL для извлечения, управления и манипулирования данными. Например, ученый, работающий в банковской промышленности, использует SQL для извлечения информации клиентов. В то время как реляционные базы данных используют SQL, «NoSQL» – это популярный выбор для не реляционных или распределенных баз данных. Недавно NoSQL набирает популярность благодаря своей гибкой масштабируемости, динамическому дизайну и природе с открытым исходным кодом. Mongodb, Redis и Cassandra – некоторые из популярных языков NoSQL.
Внутри Hadoop Big Data является еще одним трендовым сроком, который занимается управлением и хранением огромного количества данных. Данные либо структурированы или неструктурированы. Ученый данные должны иметь знакомство со сложными данными и должны знать инструменты, которые регулируют хранение массивных наборов данных. Один такой инструмент – Hadoop. Будучи программным обеспечением с открытым исходным кодом, Hadeoop использует распределенную систему хранения, используя модель, называемую «MapReduce». Существует несколько пакетов в Hadoop, например, Apache PIG, CIVE, HBASE и т. Д. Из-за его способности быстро обработать колоссальные данные, его масштабируемую архитектуру и недорогую развертывание, Hadoop стал самым популярным программным обеспечением для больших данных.
v. Cableau Tableau – это программное обеспечение визуализации данных, специализирующееся на графическом анализе данных. Это позволяет своим пользователям создавать интерактивные визуализации и приборные панели. Это делает Tableau идеальным выбором для демонстрации различных тенденций и понимание данных в виде интерактивных диаграмм, таких как Treemaps, гистограммы, коробки сюжеты и т. Д. Важная особенность Tableau – это его способность соединяться с электронными таблицами, реляционными базами данных и облачными платформами Отказ Это позволяет Cableau для непосредственно обработать данные, что облегчает пользователям.
VI. Weka для данных ученых с нетерпением ждет знакомых с помощью машинного обучения в действии, Weka – это идеальный вариант. WEKA обычно используется для добычи данных, но также состоит из различных инструментов, необходимых для операций по обучению машин. Это полностью программное обеспечение с открытым исходным кодом, который использует интерфейс GUI, что позволяет пользователям, чтобы пользователи могли взаимодействовать, не требуя ни одной строки кода.
Приложения науки о данных науки науки создали сильную закрепление в нескольких отраслях, таких как медицина, банковское дело, производство, транспортировка и т. Д. Он имеет огромные приложения и имеет различные виды применения. Некоторые из следующих применений науки о данных:
я. Наука данных в науке о медицинской науке играет ключевую роль в отрасли здравоохранения. С помощью алгоритмов классификации врачи могут обнаруживать рак и опухоли на ранней стадии с использованием программного обеспечения для распознавания изображений. Генетические отрасли использования науки о данных для анализа и классификации моделей геномных последовательностей. Различные виртуальные помощники также помогают пациентам разрешить свои физические и умственные заботы.
II. Наука данных в электронной коммерции Amazon использует систему рекомендации, которая рекомендует пользователям различных продуктов на основе их исторической покупки. Ученые данные разработали системы рекомендаций прогнозировать пользовательские предпочтения с использованием машинного обучения.
III. Наука данных в производстве промышленных роботов сделала взят над мирными и повторяющимися ролями, необходимыми в изготовлении. Эти промышленные роботы являются автономными в природе и используют научные технологии данных, такие как укрепление обучения и признание изображения.
Внутри Наука данных в качестве разговорных агентов Alexa Alexa и Siri Apple используют признание речи для понимания пользователей. Ученые данные разрабатывают эту систему распознавания речи, которая преобразует человеческую речь в текстовые данные. Кроме того, он использует различные алгоритмы машинного обучения для классификации пользовательских запросов и обеспечивают соответствующий ответ.
v. Наука данных в транспортировке самостоятельно вождения автомобилей используют автономные агенты, которые используют армирующие алгоритмы обучения и обнаружения. Автомобили в себе больше не являются фантастикой из-за достижений в науке о данных.
Резюме Хотя наука о данных является огромным предметом, являясь совокупностью нескольких технологий и дисциплин, можно приобрести эти навыки с правильным подходом. В конце концов, наука о данных – это очень надежное поле, которое лучше всего подходит людям, у которых есть умение экспериментов и решение проблем. С большим количеством приложений наука о данных стала самой универсальной карьерой.