Bevezetés az adattudományba
A Data Science ezen évtized egyik leggyorsabban növekvő, kihívást jelentő és magas fizetésű munkahelye. Tehát a kérdés az, mi az adattudomány? az adattudomány egy interdiszciplináris terület (egynél több tanulmányi ágazatból áll), amely statisztikákat, számítástechnikát és gépi tanulási algoritmusokat használ fel betekintést nyerni mind a strukturált, mind a nem strukturált adatokból. A 'Economic Times' szerint Indiában több mint 400 százalékkal nőtt az adattudományi szakemberek iránti kereslet a különféle iparágakban egy olyan időben, amikor az ilyen tehetségek kínálata lassú növekedést tanúsít.
Az adattudomány fő alkotóelemei
Az adattudomány bevezetésében követett fő összetevők vagy folyamatok a következők:
1. Adatkutatás
Ez a legfontosabb lépés, mivel ez a lépés a legtöbb időt vesz igénybe. Az idő mintegy 70% -át adatkutatásra fordítják. Az adattudomány fő alkotóeleme az adatok, tehát amikor adatokat kapunk, ritkán fordul elő, hogy az adatok megfelelő strukturált formában vannak. Az adatokban nagyon sok zaj van jelen. A zaj itt sok nem kívánt adatot jelent, amelyekre nincs szükség. Tehát mit csinálunk ebben a lépésben? Ez a lépés magában foglalja az adatok mintavételét és átalakítását, amelynek során ellenőrizjük a megfigyeléseket (sorokat) és a jellemzőket (oszlopok), és statisztikai módszerekkel távolítjuk el a zajt. Ezt a lépést az adatkészletben szereplő különféle jellemzők (oszlopok) kapcsolatának ellenőrzésére is használjuk; a kapcsolat alatt azt értjük, hogy a jellemzők (oszlopok) egymástól függenek-e, vagy függetlenek-e egymástól, hogy hiányoznak-e az értékek az adatokban vagy nem. Tehát alapvetően az adatokat átalakítják és továbbkészítik további felhasználás céljából. Ezért ez az egyik legigényesebb lépés.
2. Modellezés
Tehát mára az adatok készen állnak és készen állnak a felhasználásra. Ez a második lépés, ahol valójában a Machine Learning algoritmusokat használjuk. Itt valójában beillesztjük az adatokat a modellbe. A modell kiválasztása az általunk használt adatok típusától és az üzleti követelményektől függ. Például a cikk kiválasztása egy cikknek az ügyfeleknek történő ajánlásához különbözik attól a modelltől, amely ahhoz szükséges, hogy megjósolja az egy adott napon eladható cikkek számát. Amint a modell eldöntésre kerül, belefoglaljuk az adatokat a modellbe.
3. A modell tesztelése
Ez a következő lépés, és nagyon fontos a modell teljesítménye szempontjából. A modell tesztelési adatokkal tesztelve ellenőrzi a modell pontosságát és egyéb jellemzőit, és elvégzi a modellben a kívánt eredmény eléréséhez szükséges módosításokat. Ha nem érjük el a kívánt pontosságot, akkor ismét léphetünk a 2. lépésre (modellezés), és válasszunk egy másik modellt, majd ismételjük meg ugyanazt a 3. lépést, és válasszuk azt a modellt, amely az üzleti követelmények szerint a legjobb eredményt nyújtja.
4. Modellek telepítése
Miután megkaptuk a kívánt eredményt az üzleti követelmények szerinti megfelelő teszteléssel, véglegesítjük azt a modellt, amely a tesztelési eredmények alapján a legjobb eredményt nyújtja, és a modellt telepítjük a termelési környezetbe.
Az adattudomány jellemzői
Az adattudós jellemzői a következők:
1. Üzleti megértés
Ez a legfontosabb jellemző, mivel ha nem érti meg az üzletet, akkor nem tud jó modellt készíteni, még akkor sem, ha jól ismeri a gépi tanulási algoritmusokat vagy statisztikai ismereteket. Az adattudósnak meg kell értenie az üzleti követelményt, és ennek megfelelően fejlesztenie kell az elemzést. Tehát a vállalkozás domain ismerete szintén fontos vagy hasznos lesz.
2. Intuíció
Bár a matematika bevált és megalapozott, az adattudósnak azonban ki kell választania a megfelelő modellt a megfelelő pontossággal. Mivel minden modell nem adja fel pontosan ugyanazt az eredményt. Tehát az adattudósoknak érezniük kell, mikor készen áll a modell a termelés bevezetésére. Szükségük van az intuícióra is ahhoz, hogy tudják, hogy a termelési modell hol áll, és refaktálásra van szükségük, hogy reagáljanak a változó üzleti környezetre.
3. Kíváncsiság
Az adattudomány nem új terület. Korábban már ott volt, de az e téren elért haladás nagyon gyors, és folyamatosan fejlesztenek új módszereket az ismerős problémák megoldására, így az adattudósok iránti kíváncsiság a feltörekvő technológiák megismerése szempontjából nagyon fontos.
Alkalmazások
Az adattudomány bevezetésében tisztáztuk az adattudomány alkalmazásait, hogy ez óriási. Minden területen kötelező. Íme néhány példa néhány olyan ágazatra, ahol az adattudomány felhasználható vagy aktív módon használható fel.
1. Marketing
Nagyon sok a marketing, például a továbbfejlesztett árképzési stratégia, például az Uber, az e-kereskedelemmel foglalkozó cégek használhatják az adattudomány alapú árazást, amely lehetővé teszi számukra a profit növelését.
2. Egészségügy
Hordható adatok felhasználása az egészségügyi problémák megelőzésére és figyelemmel kísérésére. A testből előállított adatok felhasználhatók az egészségügyi ellátásban a jövőbeli vészhelyzetek megelőzésére.
3. Banki és pénzügyek
Amint az adattudomány bevezetésének megbeszélésén megyünk, tovább folytatjuk az adattudomány felhasználását a bankszektorban a csalások felderítésére, ami segíthet a bankok nem teljesítő eszközeinek csökkentésében.
4. Kormánypolitika
A kormány felhasználhatja az adattudományt arra, hogy jobb politikákat készítsen annak érdekében, hogy jobban megfeleljen az emberek igényeinek és annak, mit akarnak az általuk igénybe vett adatok felhasználásával, amelyeket felmérések és más hivatalos forrásokból származó felmérések készítésével kaphatnak.
Az adattudomány előnyei és hátrányai
Miután áttekintettük az összes komponenst, jellemzőt és az adattudomány széles körű bevezetését, meg fogjuk vizsgálni az adattudomány előnyeit és hátrányait:
Előnyök
Az adattudomány bevezetésének ebben a témakörében bemutatjuk az adattudomány előnyeit is. Néhány közülük a következő:
- Segít betekintést nyerni a történeti adatokból a hatékony eszközökkel.
- Ez elősegíti az üzleti tevékenység optimalizálását, a megfelelő személyek felvételét és több bevételt generál, mivel az adattudomány használata segít jobb jövőbeli döntéseket hozni az üzleti életben.
- A vállalatok jobban fejleszthetik és forgalmazhatják termékeiket, mivel jobban meg tudják választani a megcélzott ügyfeleiket.
- Az adattudomány bevezetése elősegíti a fogyasztók számára a jobb áruk keresését, különösen az e-kereskedelem webhelyein, az adatközpontú ajánlásrendszer alapján.
hátrányok
Ahogy az adattudomány bevezetésével foglalkoztunk, az adattudomány hátrányaival járunk:
A hátrányok általában akkor állnak fenn, amikor az adattudományt használják az ügyfelek profilozására és az ügyfelek magánéletének megsértésére, mivel információik, például tranzakciók, vásárlások és előfizetések, az anyavállalatok számára jól láthatóak. Az adattudomány segítségével nyert információ felhasználható egy adott csoport, egyén, ország vagy közösség ellen.
Ajánlott cikkek
Ez útmutatóként szolgál az adattudomány bevezetéséhez. Itt megvitattuk az adattudomány bevezetését az adattudomány bevezetésének fő alkotóelemeivel és jellemzőivel. A következő cikkeket is megnézheti:
- Data Science vs Data Visualization
- Adattudományi interjú kérdései
- Data Science vs Data Analytics
- Prediktív elemzés vs adattudomány
- Adattudomány algoritmusai típusai