Mi az adattudomány?
Az adattudomány a tudományos számítások alkalmazásának folyamata, amelynek eredményeként megfelelő statisztikai módszerek felhasználásával az adatok milliárd és trillió bájtnyi adatainak értelmezése lehetséges.
A fegyelem, amely manapság mindenki szót foglal magában. Az a típus, amely exponenciálisan nőtt az elmúlt években, a hatalmas mennyiségű adat miatt, amelyek több forrásból származnak.
Később ebben a cikkben megvizsgáljuk, hogy az adattudomány hogyan befolyásolta életünket, és hogyan tudna megfelelő adatállással rendelkező adattudós is lenni és elsajátítani az ehhez szükséges speciális készségeket.
Meghatározás
Hatalmas vita folyik az adattudomány pontos meghatározásáról. Utólag nézve nincs olyan formális meghatározás, amelyet az ökoszisztémához csatolhatnánk, és a különböző területek az adattudományt eltérően érzékelik.
Tegyük fel, hogy bárki, aki szoftvermérnökként dolgozik, gyakran kifejezi az adatmegjelenítést egy eszköz felhasználásával, mint Data Science szerepet, míg az egészségügyi szakembereknél dolgozó, érzékeny betegekkel foglalkozó adatok a rákok előrejelzésére a sejtekből hívják ezt Data Scientist állásra. .
A laikus szempontból az alkalmazás sokszínűségének köszönhetően a különböző területekhez tartozó emberek eltérően definiálják, de mind erre utalnak - az információk kinyerése az adatokból bizonyos módszerekkel.
Az adattudomány különféle részhalmaza
Ez a matematika és statisztika, a gépi tanulás, a domain ismeretek, az informatika és a szoftverfejlesztés keveréke.
A matematika és a statisztika a lényeg, mivel a felfedező adatok elemzésétől a modellépítésig minden szükséges számokkal, vektorokkal, valószínűséggel és így tovább.
A gépi tanulást tovább lehet osztani mély tanulásra és mesterséges intelligenciára, és ez az adattudomány modellépítő részhalmaza. Ezen túlmenően szükségesnek tartják az alapvető szoftverfejlesztési és informatikai ismeretek alkalmazását ezeken a területeken.
Végül, az üzleti vagy a domain ismeretek messzire vezethetnek az eredmény pontosságának meghatározásában, mivel a különböző vállalkozások eltérő adatokat használnak előrejelzéshez, és a helyes adatok használata rendkívül fontos a kimenetünk hitelességének igazolásához.
Az adattudomány megértése
Elsősorban a tudomány segítségével rejtett mintákat tárnak fel az adatokból. Ezek a rejtett minták vagy betekintések sokáig vezethetnek az úttörő eredmények eléréséhez több területen, és javíthatják az emberek életét. A fenti kép egy Data Science munkafolyamat hat szakaszát mutatja, amely elősegíti a termeléshez felhasználható előrejelzések készítését és modelleket. A következő szakaszban részletesebben ismerteti.
Munka az adattudománygal
Az adattudományi munkát a következő kategóriákba sorolhatnák.
- A probléma megértése - Fontos, hogy a problémamegjegyzés egyértelmű legyen, mielőtt belemerülne a tényleges megvalósítási részbe. A megfelelő adatok megszerzéséhez és a tökéletes megoldáshoz elengedhetetlen annak ismerete, hogy mit kell megtudni.
- Megfelelő adatok beszerzése - A probléma megértése után feltétlenül meg kell szerezni a megfelelő adatokat a művelet végrehajtásához.
- Feltáró adatanalízis - Azt mondják, hogy az adattudós munkájának kilencven százaléka az adatkezelés. Az adatcsúszás kifejezés az adatok tisztítására és előzetes feldolgozására utal, mielőtt a modellbe betáplálnák. A lépések tartalmazzák az adatok ismétlődő adatainak, kiugró értékeinek, NULL értékeinek és számos más olyan rendellenességnek a vizsgálatát, amelyek nem tartoznak az üzleti vállalkozás számára szükséges adatok egyezményébe.
- Adatmegjelenítés - Miután az adatokat megtisztították és előzetesen feldolgozták, el kell látnunk az adatokat, hogy megtudjuk a modellünkhöz használni kívánt funkciókat vagy oszlopokat.
- Kategóriakódolás - Ez a lépés azokban az esetekben alkalmazható, ahol a bemeneti jellemzők kategorikusak, és azokat numerikussá kell átalakítani (0, 1, 2 stb.), Hogy a modellünkben felhasználható legyen, mivel a gép nem tud kategóriákkal dolgozni.
- Modellválasztás - Egy adott problémameghatározáshoz megfelelő modell kiválasztása elengedhetetlen, mivel minden modell nem illeszkedik tökéletesen minden adatkészlethez.
- A megfelelő mutató használata - Az üzleti domain alapján ki kell választani azt a mutatót, amely meghatározza a modell tökéletességét.
- Kommunikáció - Az üzletember, a részvényesek gyakran nem értik az Data Science műszaki know-how-ját, ezért elengedhetetlen, hogy az eredményeket egyszerűen közöljék az üzleti vállalkozással, aki esetleg intézkedéseket hozhat a tervezett kockázatok csökkentésére.
- Telepítés - Amint a modell felépítésre kerül, és az üzleti vállalkozás elégedett az eredményekkel, a modellt be lehet építeni a gyártásba és felhasználni a termékben.
Mit lehet tenni az Data Science-val?
Gyorsan fogyaszt mindennapi életünket. A reggeli felébresztéstől a lefekvésig, egyetlen pillanat sem áll, hogy az adattudomány hatása nem befolyásol minket. Nézzük meg az adattudomány néhány olyan gyakorlatát, amely az utóbbi időben megkönnyítette az életünket.
1. példa:
A YouTube a szórakozás, tudás és hírek kedvenc módja mindennapi életünkben. Inkább a videókat nézzük, mint a hosszú cikkek diáit. De hogyan válunk annyira addiktívnak a YouTube-ra? Mi tette a YouTube-ot olyan egyedivé és különlegessé?
Nos, a válasz egyszerű. A YouTube adataink alapján ajánlja a videókat; szeretnénk látni a következőt. Ajánló rendszer algoritmust használ a keresési minták nyomon követésére, és ennek alapján; intelligenciarendszere megmutatja nekünk azokat a videókat, amelyek némileg kapcsolódnak a látotthoz, úgyhogy ragaszkodunk a csatornához, és folytatjuk a szörfözést a többi videóban.
Tehát alapvetően időt és energiát takarít meg, ha manuálisan keresünk olyan videókat, amelyek tetszésünk szerint hasznosak lehetnek nekünk.
2. példa:
A YouTube-hoz hasonlóan az ajánlási rendszert az e-kereskedelemmel foglalkozó webhelyeken is használják, mint például a Netflix, az Amazon.
A Netflix esetében azokat a TV-műsorokat vagy filmeket mutatjuk be, amelyek némileg kapcsolódnak a megtekintetthez, és ezzel időt takarít meg a hasonló videók kereséséhez.
Ezenkívül az Amazon a vásárlási mintánk alapján ajánlja a termékeket, és megjeleníti azokat a termékeket, amelyeket más vásárlók vásároltak a termékkel együtt, vagy azokat, amelyeket vásárlási szokásaink vagy mintáink alapján vásárolhattunk.
3. példa:
Az egyik legnagyobb áttörés az adattudományban az Amazon's Alexa vagy az Apple Siri. Gyakran unalmasnak találjuk a telefonon keresztüli böngészést, hogy kapcsolatba lépjenek, vagy lustanak érezzük magunkat a riasztási csengő vagy emlékeztető beállításához.
Ebben a tekintetben a virtuális asszisztens rendszerek mindent megtesznek nekünk, csak a parancsok meghallgatásával. Elmondjuk Alexa-nak vagy Siri-nek a kívánt dolgokat, és a rendszer természetes hangunkat szöveggé alakítja a természetes nyelvfeldolgozó topológia segítségével (ezt később láthatjuk), és betekintést nyerünk ebből a szövegből a problémáink megoldásához.
Laikus szavakkal: ez az intelligens rendszer a Speech to Voice terminológiát használja az időmegtakarításhoz és a problémáink megoldásához.
4. példa:
Az adattudomány megkönnyítette a sportolók és a sportarénákban részt vevő emberek életét. A manapság rendelkezésre álló óriási mennyiségű adat felhasználható egy sportoló egészségének és mentális állapotának elemzésére, hogy ennek megfelelően felkészülhessen egy játékra.
Az adatok felhasználhatók stratégiák készítésére és az ellenfél túlmutatására még a mérkőzés kezdete előtt.
5. példa:
Az adattudomány megkönnyítette az egészséget az egészségügyi ágazatban is. Az orvosok és a kutatók a Deep Learning segítségével sejteket analizálhatnak és megakadályozhatják a betegség kialakulását.
Az adatok előrejelzése alapján megfelelő gyógyszert is felírhatnak a beteg számára.
A legjobb adattudományi vállalatok
Ezt a XXI. Század legkeresettebb munkájának tekintik, a különféle háttérrel rendelkező szakemberek megkezdik az adattudósként való utazást.
Manapság szinte minden vállalat megkísérel beépíteni a Data Science termékeit, hogy egyszerűsítse a folyamatot, és gyorsítsa fel a műveleteket a pontosság garantálása érdekében az optimális időben. Az ilyen társaságok listája hatalmas, és méltánytalan lenne egymásnak a legjobbakat szétválasztani, mivel a különféle vállalatok különböző okokból használnak adatokat.
Az USA-val együtt az indiai piac bővül, és a jövőben ez csak a szakemberek javát szolgálná. Íme néhány a legnépszerűbb társaságok közül, ahol az Data Science kimerítő felhasználású: -
JP Morgan, Deloitte, Bitwise, Salesforce, LinkedIn, Flipkart, WNS, Mc Kinsey & Company, IBM, Ola Cabs, Mu Sigma, Stripe, Amazon, Big Basket, Netflix, Wipro, Enterprise Bot, Accenture, Myntra, Manthan, TCS, Cisco, Cartesian Analytics, HCL, EDGE Networks, Walmart labs, Cognizant, (24) 7.ai, Target Corporation, TEG Analytics, Citrix, Sigmoid, Facebook, Twitter, Google Inc., Gobble, Reliance, Square, niki.ai, Dropbox, Airbnb, Khan Academy, Uber, Pinterest, Fractal Analytics.
Azok a webhelyek, ahol több Data Science megnyitót találhat, a - LinkedIn, valóban, Simply Hired és AngelList.
Ki a megfelelő közönség az adattudományi technológiák tanulásához?
Az Data Science az adatokkal foglalkozik, és minden terület valamilyen módon vagy más módon használja az adatokat. Ezért nem kell egy adott tudományághoz tartoznia ahhoz, hogy adattudós legyen.
Ugyanakkor kíváncsi gondolkodásmódot és vágyat kell készíteni az adatokból származó betekintésre.
Az adattudomány előnyei
- Az adattudomány hozzájárulhat az idő- és költségvetési korlátozások enyhítéséhez, és elősegítheti az üzleti növekedést.
- Számos kézi feladat gépi meghatározása, amely jobb lehet, mint az emberi hatás.
- Segít megakadályozni a csalás felderítésében használt kölcsön-nemteljesítést, valamint a pénzügyi területen számos egyéb felhasználási esetet.
- Betekintést nyerhet nyers, strukturálatlan szöveges adatokból.
- A jövőbeli eredmény előrejelzése számos nagyvállalat pénzügyi veszteségét megakadályozhatja.
Szükséges adattudományi ismeretek
A fenti kép megmutatja a szükséges készségek fontosságát a különböző szerepek alapján.
Programozás, adatmegjelenítés, kommunikáció, adatgyűjtés, statisztikák, adatkezelés, gépi tanulás, szoftverfejlesztés és matematika mindenki számára szükséges készségek, akik belépni akarnak az adattudományi térbe.
Miért kellene az adattudományt használni?
Az adattudomány felhasználása az egyetemi és a valós életben rendkívül eltérő. Míg a tudományos életben, az Data Science-t számos jó projekt megoldására használják, például a képfelismerésre, az arcfelismerésre stb.
Másrészről, a mindennapi életben az Data Science-t használják a csalások, az ujjlenyomatok felderítésének, a termékjavaslatok stb. Megelőzésére.
Adattudomány hatóköre
Az adattudományban rejlő lehetőségek vagy terjedelem határtalan. Amint az a fenti képen látható, egy szakember az adattudományban többféle szerepet tölthet be, képességeitől és a hozzáértés szintjétől függően.
Miért van szükségünk az adattudományra?
A manapság elvégzett munka nagy része kézi jellegű, sok időt és erőforrásokat igényel, ami gyakran akadályozza a projekt számára elkülönített költségvetés felhasználását. A nagyvállalatok néha megoldásokat keresnek az ilyen feladatok optimalizálása, valamint a költségvetés és az erőforrások korlátozásának enyhítése érdekében.
Ez lehetőséget ad a fárasztó folyamatok automatizálására és olyan kiváló eredmények elérésére, amelyek a kézi munka során esetleg nem voltak lehetségesek.
Hogyan segít ez a technológia a karrier növekedésében?
A Forbes által készített felmérés azt mutatja, hogy az Data Science a jövő, és itt kell maradni. A kézi munka napjai véget értek, és az Data Science minden ilyen feladatot automatizálna. Ennélfogva, ha a jövőben is releváns akar maradni az iparágban, akkor fontos, hogy megismerje a különféle szempontokat, és növelje esélyét arra, hogy mindig alkalmazzák.
Következtetés
Ha diplomás vagy dolgozó szakember, itt az ideje, hogy reménykedjen az Data Science hajón, és vegyen magát bele az Data Science közösségbe.
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató az Mi az az adattudomány számára. Itt megvitattuk az adattudomány különféle részhalmazát, annak életciklusát, előnyeit, alkalmazási körét stb. További információkért áttekintheti a többi javasolt cikket is -
- Az adattudomány és az adatmegjelenítés közötti különbség
- Adattudományi interjúkérdések és válaszok
- Adattudomány és a mesterséges intelligencia összehasonlítása
- Data Science vs Data Analytics
- Bevezetés az adattudomány algoritmusaiba