Цель науки о данных — получить полезные знания из огромных объемов неструктурированной и структурированной информации. Основное внимание в этой области уделяется поиску объяснений тайн, о которых мы в настоящее время ничего не знаем. Эксперты в области науки о данных используют широкий спектр методов, опираясь на такие разные области, как информатика, прогнозная аналитика, статистика и машинное обучение, для анализа больших наборов данных в поисках ранее непредвиденных закономерностей и идей. Читайте дальше, чтобы узнать больше о процессе науки о данных и о том, что такое степень науки о данных. Насладиться поездкой!
Что такое наука о данных?
Математика, статистика, расширенная аналитика, искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение — все это часть набора инструментов для обработки и анализа данных, который используется в тандеме с предметно-ориентированными знаниями для извлечения информации из данных организации. Решения и планы могут быть лучше основаны на этих выводах.
Из-за растущего числа доступных источников данных наука о данных является быстро расширяющейся областью в каждом секторе. Они приобретают все большее значение, поскольку предприятия полагаются на них для анализа данных и выработки конкретных рекомендаций по повышению производительности. Аналитики могут получать полезную информацию благодаря многочисленным ролям, инструментам и процессам жизненного цикла науки о данных.
Этапы проекта по науке о данных
Ниже приведены этапы проекта по науке о данных:
№1. Прием данных
Фаза сбора данных жизненного цикла начинается со сбора необработанных структурированных и неструктурированных данных из всех применимых источников. Ручной ввод данных, просмотр веб-страниц и непрерывная потоковая передача данных из систем и устройств — все это примеры таких методов. Структурированные данные, такие как информация о клиентах, могут быть собраны из различных источников, а неструктурированные данные могут поступать из файлов журналов, мультимедийных файлов, изображений, Интернета вещей (IoT) и социальных сетей.
№ 2. Хранение данных и обработка данных
Поскольку данные поступают в самых разных формах и структурах, предприятия должны оценить несколько вариантов их хранения. Рабочие процессы для аналитики, машинного обучения и моделей глубокого обучения упрощаются благодаря использованию стандартов, установленных группами управления данными. Задания ETL (извлечение, преобразование и загрузка) или другие технологии интеграции данных используются для очистки, дедупликации, преобразования и объединения данных на этом этапе. Перед загрузкой в хранилище данных, озеро данных или другой репозиторий эта подготовка данных имеет решающее значение для повышения качества данных.
№3. Анализ данных
Чтобы исследовать предубеждения, тенденции, диапазоны и распределения значений в данных, специалисты по данным выполняют исследовательский анализ данных. Генерация гипотез для A/B-тестирования основана на этом анализе данных. Это также позволяет аналитикам выяснить, полезны ли данные для прогнозной аналитики, машинного обучения или построения моделей глубокого обучения. Организации могут стать более масштабируемыми, если они начнут полагаться на информацию, предоставляемую моделями, которые зависят от правильности модели.
№4. Общаться
Отчеты и другие визуализации данных затем используются, чтобы помочь бизнес-аналитикам и другим лицам, принимающим решения, понять результаты и их значение для компании. Специалисты по данным могут также использовать компоненты, встроенные в языки программирования, такие как R и Python, или они могут обратиться к специализированным инструментам визуализации.
Инструменты данных науки
Наиболее распространенными языками программирования являются те, которые специалисты по данным используют для выполнения статистической регрессии и исследовательского анализа данных. Эти бесплатные программы с открытым исходным кодом имеют встроенные функции для графического представления, машинного обучения и статистического анализа. Ниже приведены примеры таких языков:
Студия Р: Свободный программный язык и среда разработки для статистического анализа и визуализации.
Питон: Это легко адаптируемый и динамичный компьютерный язык. Python поставляется с множеством модулей анализа данных, включая NumPy, Pandas и Matplotlib. Специалисты по данным могут использовать такие сервисы, как GitHub и Jupyter Notebooks, для совместной работы над проектами и обмена кодом и данными.
Вполне возможно, что некоторые специалисты по данным предпочитают работать с графическим пользовательским интерфейсом, и есть два широко распространенных бизнес-инструмента для статистического анализа:
SAS: Универсальный программный пакет для анализа данных, составления отчетов, интеллектуального анализа данных и прогнозного моделирования; имеет визуализацию и интерактивные информационные панели.
SPSS для IBM: Включает сложные инструменты статистического анализа, множество алгоритмов машинного обучения, возможности анализа текста, масштабируемость с открытым исходным кодом, интеграцию больших данных и простую структуру развертывания.
Специалисты по данным и их инструменты
Специалисты по данным также учатся использовать базы данных NoSQL, платформу с открытым исходным кодом Apache Spark и популярную платформу обработки данных Apache Hadoop. Они также хорошо разбираются в широком спектре инструментов визуализации данных, от встроенных графических инструментов, используемых в бизнес-презентациях и приложениях для работы с электронными таблицами (например, Microsoft Excel), до специализированного коммерческого программного обеспечения для визуализации (например, Tableau и IBM Cognos) и программного обеспечения с открытым исходным кодом. инструменты (такие как D3.js (библиотека JavaScript для создания интерактивных визуализаций данных) и RAW Graphs). PyTorch, TensorFlow, MXNet и Spark MLib — это лишь некоторые из популярных платформ, используемых специалистами по данным при разработке моделей машинного обучения.
Несмотря на растущий спрос на специалистов по данным, компаниям может быть сложно найти и удержать таланты, необходимые им для максимизации окупаемости инвестиций в их инициативы в области обработки данных. Чтобы заполнить эту пустоту, несколько организаций используют многопользовательские платформы DSML (наука о данных, машинное обучение), тем самым создавая позицию «гражданского специалиста по данным».
Что такое степень науки о данных
Многие передаваемые навыки преподаются студентам в рамках программ получения степени по науке о данных. К ним относятся анализ данных, компьютерное программирование, прогнозное моделирование, статистика, исчисление и экономика. Кроме того, студенты, изучающие науку о данных, часто учатся излагать свои выводы и предложения, основанные на данных, способами, понятными их сверстникам. Основы искусственного интеллекта (ИИ), машинного обучения и глубокого обучения также часто включаются в учебную программу по науке о данных.
Студенты, интересующиеся областью применения степени в области науки о данных, должны знать, что ее обладатели находят работу в самых разных отраслях. Некоторых выпускников, например, привлекают к разработке решений для интеллектуального анализа данных, в то время как другие работают, применяя прогностическую аналитику в бизнесе. Специалисты по обработке и анализу данных являются экспертами в прогнозировании будущего, объединяя свои знания в области машинного обучения, статистики и алгоритмов.
Предиктивная аналитика имеет множество реальных применений, таких как прогнозирование поведения потребителей и тенденций покупок, оптимизация процессов, увеличение доходов, выявление мошенничества и минимизация рисков. Финансовые услуги, производство, здравоохранение, информационные технологии, розничная торговля, образование, правительство, энергетика и страхование — вот лишь некоторые из отраслей, в которых в настоящее время используется прогнозная аналитика.
Метаданные, то есть знания о данных, также являются важной частью данных. Кто это сделал, когда, где и кем, а также сколько данных и где они хранятся. Метаданные ценны тем, что они дают пользователям больше информации для работы, обеспечивают точность данных и разъясняют термины. Важные обязанности в области управления метаданными включают создание безопасных репозиториев, исправление метаданных и обеспечение того, чтобы технология могла получить доступ к метаданным, когда это необходимо, и все это выполняют специалисты по данным и их коллеги.
Что такое наука о данных против аналитики
Многие люди используют эти термины взаимозаменяемо, однако широта является основным различием между наукой о данных и аналитикой больших данных. Наука о данных — это общий термин для различных дисциплин, используемых для анализа огромных объемов данных. Программное обеспечение для анализа данных является его специализированной формой и может рассматриваться как неотъемлемая часть процесса в целом. Цель аналитики — получить информацию, которую можно сразу же использовать, опираясь на уже заданные вопросы.
Эти две дисциплины также сильно различаются по тому, сколько места остается для открытий. Вместо того чтобы сосредотачиваться на оптимизации запросов, специалисты по данным исследуют большие, часто неструктурированные наборы данных в поисках закономерностей. Целенаправленный анализ данных с учетом конкретных вопросов, на которые можно ответить с помощью имеющихся данных, дает превосходные результаты. В то время как аналитика больших данных фокусируется на поиске ответов на вопросы, наука о данных дает более широкое понимание, которое фокусируется на том, какие вопросы следует решать.
Исследователи данных меньше озабочены предоставлением окончательных ответов и больше заинтересованы в изучении новых направлений исследований. Потенциальные тенденции устанавливаются на основе имеющихся данных, и реализуются усовершенствованные методы анализа и моделирования.
Однако эти две дисциплины дополняют друг друга; их соответствующие обязанности тесно переплетены. Наука о данных закладывает важнейшую основу и анализирует большие наборы данных для создания полезных первых впечатлений, предполагаемых будущих тенденций и потенциальных идей. Эти данные сами по себе могут помочь улучшить классификацию и понимание информации, что делает их полезными в таких областях, как моделирование, совершенствование машинного обучения и совершенствование систем искусственного интеллекта. Однако наука о данных поднимает жизненно важные проблемы, которые мы никогда раньше не рассматривали, и предлагает мало конкретных решений. Кроме того, использование анализа данных позволяет нам превратить пробелы в наших знаниях в полезную информацию.
Процесс обработки данных
Ученые данных используют методическую процедуру для анализа, визуализации и моделирования массивных наборов данных, и это то, к чему относится термин «наука о данных». Они могут лучше использовать имеющиеся в их распоряжении ресурсы и приносить значимую пользу бизнесу, следуя процессу обработки данных. Это помогает организациям экономить деньги, сохраняя больше своих текущих клиентов и привлекая новых. Как неструктурированные, так и структурированные необработанные данные могут извлечь выгоду из метода науки о данных, который помогает выявить скрытые закономерности. Процедура также помогает найти решение, рассматривая бизнес-проблему как проект. Итак, давайте выясним, что такое процесс науки о данных и как он работает от начала до конца.
Этапы процесса обработки данных
Ниже приведены этапы процесса обработки данных:
№1. Постановка проблемы
Целесообразно сначала определить характер рассматриваемой проблемы. Вопросы о данных должны быть преобразованы в вопросы о компании, на которые можно ответить. В большинстве случаев ответы людей на вопросы об их проблемах будут расплывчатыми. Первый шаг — научиться использовать эти входные данные и получать полезные результаты.
№ 2. Сбор необработанных данных для проблемы
Сбор необходимых данных — это следующий шаг после определения проблемы при попытке найти решение бизнес-вопроса. Методы сбора и получения данных должны рассматриваться как часть этого процесса. Базы данных можно сканировать самостоятельно или приобретать у сторонних поставщиков.
№3. Обработка данных для анализа
После того, как вы завершили первые два этапа и собрали все необходимые данные, вам нужно будет обработать их, прежде чем переходить к этапу анализа. Если данные не были должным образом сохранены, они могут стать беспорядочными и подверженными неточностям, которые могут исказить результаты. Среди этих проблем — отсутствующие значения, повторяющиеся значения, значения, установленные в нуль, когда они должны быть нулевыми, и многие другие. Чтобы получить более надежные результаты, вам необходимо изучить данные и устранить обнаруженные проблемы.
№ 4. Изучение данных
Здесь вам нужно подумать о решениях, которые помогут выявить скрытые связи и идеи. Вам нужно будет углубиться в цифры, чтобы раскрыть информацию, в том числе о том, что приводит к увеличению или уменьшению продаж продукта. Вы должны обратить более пристальное внимание или оценить такого рода информацию. Это чрезвычайно важная часть любой процедуры обработки данных.
№ 5. Выполнение углубленного анализа
В этом разделе вам будут заданы вопросы, требующие понимания арифметики, статистики и технологий. Чтобы эффективно анализировать данные и находить все содержащиеся в них идеи, вы должны использовать все имеющиеся в вашем распоряжении инструменты обработки данных. Возможно, вам потребуется разработать прогностическую модель, которая сможет различать типичных и малоэффективных клиентов. В своем исследовании вы можете столкнуться с различными критериями, такими как возраст или активность в социальных сетях, которые играют важную роль в определении того, кто купит конкретную услугу или продукт.
№ 6. Сообщение результатов этого анализа
После принятия этих мер вы должны эффективно сообщить свои результаты и идеи ответственному менеджеру по продажам. Правильная коммуникация поможет найти решение поставленной задачи. Действие может быть результатом эффективного общения. С другой стороны, неэффективное общение может привести к бездействию.
Значение процесса науки о данных
Ниже приведены значения процесса науки о данных:
№1. Дает лучшие результаты и повышает производительность
Нет сомнений в том, что любая организация, имеющая данные или доступ к данным, имеет конкурентное преимущество. Организация может получать необходимые данные в различных форматах и использовать их для принятия обоснованных решений. делаются выводы, и руководители компаний обретают уверенность в этих выводах благодаря использованию подхода, основанного на науке о данных, который подкрепляется данными и статистикой. Это повышает конкурентоспособность компании и ее производительность.
№ 2. Это упрощает составление отчетов
Данные обычно используются для сбора значений и последующего создания отчетов на основе этих чисел. После того, как данные очищены и введены в структуру, к ним можно получить доступ одним щелчком мыши, а составление отчетов занимает всего несколько минут.
№3. Быстрый, точный и более надежный
Крайне важно гарантировать быстрый и безошибочный процесс сбора информации и статистики. Применительно к данным подход науки о данных почти не оставляет права на ошибку. Это обеспечивает более высокую степень точности последующей процедуры. Процедура также дает превосходные результаты. Несколько соперников часто делятся одной и той же информацией. Побеждает фирма, обладающая самой точной и достоверной информацией.
№ 4. Простое хранение и распространение
Огромные объемы данных требуют столь же массивных хранилищ. Это увеличивает вероятность того, что некоторая информация или данные будут потеряны или неверно истолкованы. Бумаги и сложные файлы можно классифицировать и хранить более аккуратно благодаря использованию цифровой инфраструктуры в процессе обработки данных. Это упрощает процесс получения и использования информации. Еще одним преимуществом науки о данных является то, что данные хранятся в цифровом виде.
№5. Снижение цены
Использование процесса обработки данных для сбора и хранения данных избавляет от необходимости многократно собирать и анализировать одни и те же данные. Очень легко дублировать цифровые файлы для целей резервного копирования. Упрощена передача и хранение данных исследований. Благодаря этому корпорация экономит деньги. Это также способствует экономии средств, предотвращая потерю информации, которая в противном случае была бы записана. Принятие процедуры обработки данных также помогает уменьшить потери, вызванные недостатком информации. Затраты можно сократить еще больше, если данные используются для принятия взвешенных и уверенных в себе решений.
№ 6. Безопасно и надежно
Безопасность данных значительно повышается, когда они хранятся в цифровом виде с помощью процедуры обработки данных. Рост ценности данных с течением времени привел к увеличению частоты кражи данных. После обработки данные шифруются и защищаются от несанкционированного доступа с помощью различных инструментов.
Карьера для Data Scientist Majors
Такие компании, как Apple, Amazon, Facebook и Google, не единственные, кому нужны специалисты по данным. Специалисты по данным востребованы во многих секторах, включая автомобильную промышленность, здравоохранение, телекоммуникационный сектор и энергетический сектор. К популярным специализациям в области науки о данных относятся:
№1. Программист
Архитектор приложений — это специалист по программному обеспечению, который помогает в планировании, разработке и оценке программных систем.
№2. Разработчик бизнес-аналитики
Разработчики BI создают ресурсы BI, такие как отчеты и программное обеспечение. Они также создают стратегии для интеллектуального анализа данных.
№3. Инженер данных
Ученые данных оценивают огромные объемы данных, собранных и подготовленных инженерами данных.
№ 4. Архитектор предприятия
Тем, кто работает корпоративными архитекторами, поручено следить за тем, чтобы их компании использовали наиболее эффективные технологические стратегии.
№5. Инженер по машинному обучению
Инженеры, специализирующиеся на машинном обучении, программируют автономные системы, которые используются для разработки моделей прогнозирования. Чем дольше используется программное обеспечение, тем точнее становятся его прогностические модели.
Средняя зарплата по специальности «Наука о данных»
PayScale сообщает, что годовой доход специалистов по обработке и анализу данных из нижних 10% распределения заработной платы составляет около 66,000 96,000 долларов США, а средняя компенсация составляет около 10 134,000 долларов США. Годовая зарплата XNUMX% самых высокооплачиваемых работников составляет более XNUMX XNUMX долларов.
Зарплата сотрудника может составлять от 30,000 60,000 до XNUMX XNUMX долларов и более, в зависимости от его опыта, образования и сертификатов, а также отрасли, в которой он работает, и местоположения его должности. Сертификат IBM Data Science Professional Certificate, SAS Certified Data Scientist и Microsoft MCSE: управление данными и аналитика — это еще несколько примеров соответствующих сертификатов.
Что такое наука о данных и облачные вычисления?
Облачные вычисления позволяют масштабировать науку о данных, предлагая доступ к большему количеству ресурсов, таких как вычислительная мощность, пространство для хранения и другие инструменты. Поскольку большие наборы данных обычно используются в науке о данных, очень важно иметь инструменты, которые можно масштабировать вместе с данными, особенно для проектов, срочных. Озера данных и другие облачные решения для хранения также предлагают легкий доступ к инфраструктуре хранения, предназначенной для обработки больших объемов данных. Конечные пользователи получают выгоду от адаптивности этих систем хранения, поскольку они могут быстро развертывать огромные кластеры по мере необходимости.
Они могут пойти на некоторые временные жертвы в обмен на больший долгосрочный результат, добавив дополнительные вычислительные узлы для ускорения обработки данных. Структуры ценообразования для облачных платформ могут варьироваться от пользователя к пользователю, от крупных корпораций до молодых компаний, и предназначены для всех, кто находится между ними.
Наборы инструментов для науки о данных обычно широко используют технологии с открытым исходным кодом. Когда ресурсы размещаются в облаке, командам не нужно беспокоиться об их настройке или обновлении на своих локальных компьютерах. Доступ к технологическим достижениям и анализу данных еще более демократизируется тем фактом, что несколько облачных провайдеров предлагают предварительно упакованные наборы инструментов, которые позволяют специалистам по данным разрабатывать модели без программирования.
Насколько сложна наука о данных?
Наука о данных — сложная область исследования. Это связано с рядом факторов, наиболее важным из которых является широта необходимых знаний. Наука о данных построена на основе математики, статистики и компьютерного программирования. Что касается математики, то у нас есть линейная алгебра, теория вероятностей и статистика.
Требуется ли кодирование для науки о данных?
Да, поскольку специалисты по данным используют такие языки программирования, как Python и R, для создания моделей машинного обучения и управления массивными наборами данных.
Какие навыки нужны специалистам по данным?
Ниже перечислены навыки, необходимые специалисту по данным:
- Программирование.
- Статистика и вероятность.
- Обработка данных и управление базой данных.
- Машинное обучение и глубокое обучение.
- Визуализация данных.
- Облачные вычисления
- Коммуникабельность
Заключение
Специалисты по данным играют решающую роль в их компаниях, и они преуспевают, когда их работа бросает им интеллектуальный вызов и дает им возможность применить свой опыт решения проблем. Из-за острой нехватки специалистов по данным по всей стране их опыт также пользуется большим спросом. Те, кто изучает науку о данных, могут найти несколько полезных возможностей из-за высокого спроса в этой области и адаптируемости наборов навыков ее выпускников.
Статьи по теме
- ИНЖЕНЕР ПО ДАННЫМ: требования к навыкам и зарплата в 2023 году
- БИЗНЕС-ИТ-СЕРВИС: значение, сервис, аналитик и зарплата
- Зачем становиться бизнес-аналитиком?
- 30 ЛУЧШИХ ОБРАЗОВАНИЙ В 2023 ГОДУ
- САМЫЕ ВЫСОКОПЛАТИМЫЕ СТЕПЕНИ МАСТЕРА: лучшие степени магистра 2023
- КОМПЬЮТЕРНЫЙ ИНЖЕНЕР: определение, зарплата, чем они занимаются и требования
Рекомендации
