Мета науки про дані — отримати корисні знання з величезних обсягів неструктурованої та структурованої інформації. Основна мета цієї галузі полягає в тому, щоб знайти пояснення таємниць, про які ми зараз не знаємо. Фахівці в галузі науки про дані використовують широкий спектр методів, спираючись на такі різноманітні галузі, як інформатика, прогнозна аналітика, статистика та машинне навчання, щоб аналізувати великі набори даних у пошуках раніше неочікуваних закономірностей і ідей. Читайте далі, щоб дізнатися більше про процес обробки даних і про те, що таке науковий ступінь. Насолоджуйся поїздкою!
Що таке наука про дані?
Математика, статистика, розширена аналітика, штучний інтелект (ШІ) і машинне навчання є частиною інструментарію науки про дані, який використовується в тандемі з предметно-спеціальними знаннями для аналізу даних організації для аналізу. Рішення та плани можуть бути більш обґрунтованими завдяки цим висновкам.
Завдяки зростанню кількості доступних джерел даних наука про дані є сферою, яка швидко розвивається в кожному секторі. Вони стають дедалі важливішими, оскільки компанії покладаються на них для аналізу даних і надання конкретних рекомендацій для підвищення продуктивності. Аналітики можуть отримувати корисну інформацію завдяки численним ролям, інструментам і процесам життєвого циклу науки про дані.
Етапи проекту Data Science
Нижче наведено етапи проекту науки про дані:
#1. Поглинання даних
Фаза збору даних життєвого циклу починається зі збору необроблених структурованих і неструктурованих даних з усіх відповідних джерел. Ручне введення даних, сканування веб-сторінок і безперервне потокове передавання даних із систем і пристроїв — усе це приклади таких методів. Структуровані дані, наприклад інформація про клієнта, можна збирати з різних джерел, тоді як неструктуровані дані можуть надходити з файлів журналу, мультимедійних файлів, зображень, Інтернету речей (IoT) і соціальних мереж.
#2. Зберігання та обробка даних
Оскільки дані мають різноманітні форми та структури, компанії повинні оцінити кілька варіантів їх зберігання. Робочі процеси для аналітики, машинного навчання та моделей глибокого навчання спрощуються завдяки використанню стандартів, встановлених командами керування даними. Завдання ETL (вилучення, перетворення та завантаження) або інші технології інтеграції даних використовуються для очищення, дедуплікації, перетворення та об’єднання даних на цьому кроці. Перед завантаженням у сховище даних, озеро даних чи інше сховище ця підготовка даних має вирішальне значення для підвищення якості даних.
#3. Аналіз даних
Щоб дослідити упередження, тенденції, діапазони та розподіли значень у даних, спеціалісти з обробки даних проводять пошуковий аналіз даних. Генерація гіпотез для тестування a/b керується цим дослідженням аналітики даних. Це також дозволяє аналітикам з’ясувати, чи корисні дані для прогнозної аналітики, машинного навчання чи побудови моделі глибокого навчання. Організації можуть стати більш масштабованими, якщо вони почнуть покладатися на інформацію, надану моделями, яка залежить від правильності моделі.
#4. Спілкуйтесь
Звіти та інші візуалізації даних потім використовуються, щоб допомогти бізнес-аналітикам та іншим особам, які приймають рішення, зрозуміти результати та їхні наслідки для компанії. Науковці даних також можуть використовувати компоненти, вбудовані в такі мови програмування, як R і Python, або вони можуть звернутися до спеціалізованих інструментів візуалізації.
Інструменти Data Science
Найпоширенішими мовами програмування є ті, які науковці використовують для виконання статистичної регресії та дослідницького аналізу даних. Ці безкоштовні програми з відкритим кодом мають вбудовані функції для графічного представлення, машинного навчання та статистичного аналізу. Нижче наведено приклади таких мов:
Студія R: Безкоштовна мова програмного забезпечення та середовище розробки для статистичного аналізу та візуалізації.
python: Це дуже адаптивна та динамічна комп’ютерна мова. Python поставляється з безліччю модулів аналізу даних, включаючи NumPy, Pandas і Matplotlib. Науковці даних можуть використовувати такі сервіси, як GitHub і Jupyter Notebooks, для співпраці над проектами та обміну кодом і даними.
Цілком можливо, що деякі дослідники даних віддадуть перевагу роботі з графічним інтерфейсом користувача, і два поширені бізнес-інструменти для статистичного аналізу:
SAS: Універсальний програмний пакет для аналізу даних, звітності, аналізу даних і прогнозного моделювання; містить візуалізацію та інтерактивні інформаційні панелі.
SPSS для IBM: Включає складні інструменти статистичного аналізу, безліч алгоритмів машинного навчання, можливості аналізу тексту, масштабованість з відкритим кодом, інтеграцію великих даних і просту структуру розгортання.
Науковці даних та їхні інструменти
Науковці даних також навчаються використовувати бази даних NoSQL, фреймворк з відкритим кодом Apache Spark і популярну платформу обробки даних Apache Hadoop. Вони також добре розбираються в широкому спектрі інструментів візуалізації даних, від вбудованих графічних інструментів, які можна знайти в програмах для бізнес-презентацій і електронних таблиць (наприклад, Microsoft Excel), до спеціалізованого комерційного програмного забезпечення для візуалізації (наприклад, Tableau і IBM Cognos) і програм з відкритим кодом. інструменти (наприклад, D3.js (бібліотека JavaScript для створення інтерактивних візуалізацій даних) і RAW Graphs). PyTorch, TensorFlow, MXNet і Spark MLib – це лише деякі з популярних фреймворків, які використовують дослідники даних під час розробки моделей машинного навчання.
Незважаючи на зростаючий попит на науковців з обробки даних, підприємствам може бути важко знайти й утримати талант, який їм потрібен, щоб максимізувати віддачу від інвестицій у свої ініціативи з обробки даних. Щоб заповнити цю порожнечу, декілька організацій використовують багатокористувацькі платформи DSML (наука про дані, машинне навчання), таким чином створюючи позицію «науковця з даних громадян».
Що таке науковий ступінь
Багатьом навичкам, які можна передавати, студенти навчаються на програмах з вивчення даних. До них входять аналіз даних, комп’ютерне програмування, прогнозне моделювання, статистика, обчислення та економіка. Крім того, студенти, які вивчають науку про дані, часто вчаться передавати свої висновки та пропозиції на основі даних у спосіб, зрозумілий їхнім одноліткам. Основи штучного інтелекту (ШІ), машинного навчання та глибокого навчання також часто включаються в навчальну програму науки про дані.
Студенти, які цікавляться сферою застосування ступеня з науки про дані, повинні знати, що її власники знаходять роботу в багатьох галузях. Деякі випускники, наприклад, використовують розробку рішень інтелектуального аналізу даних, тоді як інші працюють із застосуванням прогнозної аналітики в бізнесі. Науковці даних є експертами в прогнозуванні майбутнього, поєднуючи свої знання машинного навчання, статистики й алгоритмів.
Прогностична аналітика має багато реальних застосувань, таких як прогнозування поведінки споживачів і тенденцій купівлі, оптимізація процесів, збільшення доходів, виявлення шахрайства та мінімізація ризиків. Фінансові послуги, виробництво, охорона здоров’я, інформаційні технології, роздрібна торгівля, освіта, уряд, енергетика та страхування – це лише деякі галузі, які зараз використовують прогнозну аналітику.
Метадані, тобто знання про дані, також є важливою частиною даних. Хто, коли, де та ким це зробив, а також скільки даних і де вони зберігаються. Метадані цінні, оскільки вони дають користувачам більше інформації для роботи, зберігають точність даних і пояснюють терміни. Важливі обов’язки в управлінні метаданими включають створення безпечних репозиторіїв, виправлення метаданих і забезпечення того, щоб технологія могла отримати доступ до метаданих, коли це необхідно, і все це виконують спеціалісти з обробки даних та їхні колеги.
Що таке Data Science проти Analytics
Багато людей використовують ці терміни як синоніми, однак широта є основною відмінністю між наукою про дані та аналітикою великих даних. Наука про дані – це загальноприйнятий термін для різноманітних дисциплін, які використовуються для аналізу величезних обсягів даних. Програмне забезпечення для аналізу даних є спеціалізованою формою цього і може розглядатися як невід’ємна частина процесу в цілому. Мета аналітики полягає в тому, щоб отримати інформацію, яку можна відразу використати, спираючись на запитання, які вже були поставлені.
Ці дві дисципліни також сильно відрізняються тим, скільки можливостей для відкриттів. Замість того, щоб зосереджуватися на оптимізації запитів, дослідники даних досліджують великі, часто неструктуровані набори даних у пошуках шаблонів. Цілеспрямований аналіз даних із урахуванням конкретних питань, на які можна відповісти за допомогою наявних даних, дає чудові результати. У той час як аналітика великих даних зосереджується на пошуку відповідей на запитання, наука про дані генерує ширшу інформацію, яка зосереджується на питаннях, які слід розглянути.
Науковці даних менше стурбовані наданням остаточних відповідей, а більше зацікавлені в дослідженні нових шляхів дослідження. Потенційні тенденції встановлюються на основі наявних даних, а також реалізуються вдосконалені методи аналізу та моделювання.
Однак ці дві дисципліни доповнюють один одного; їхні відповідні обов'язки складно переплітаються. Наука про дані закладає важливу основу та аналізує великі набори даних, щоб створити корисні перші враження, перспективні майбутні тенденції та потенційні ідеї. Ці дані самі по собі можуть допомогти покращити класифікацію та розуміння інформації, що робить їх корисними в таких сферах, як моделювання, удосконалення машинного навчання та вдосконалення систем штучного інтелекту. Однак наука про дані піднімає життєво важливі проблеми, які ми ніколи раніше не розглядали, але пропонує кілька конкретних рішень. Крім того, використання аналітики даних дозволяє нам перетворити прогалини в наших знаннях на корисну інформацію.
Процес дослідження даних
Науковці даних використовують методичну процедуру для аналізу, візуалізації та моделювання масивних наборів даних, і це те, до чого відноситься термін «Наука про дані». Вони можуть краще використовувати ресурси, що є в їхньому розпорядженні, і надавати значну цінність бізнесу, дотримуючись наукового процесу даних. Це допомагає організаціям економити гроші, утримуючи більше своїх поточних клієнтів і залучаючи нових. Як для неструктурованих, так і для структурованих необроблених даних може використовуватися метод науки про дані, який допомагає виявити приховані закономірності. Процедура також допомагає знайти рішення, підходячи до бізнес-проблеми як до проекту. Отже, давайте дізнаємося, що саме таке процес обробки даних і як він працює від початку до кінця.
Етапи процесу Data Science
Нижче наведено етапи процесу обробки даних.
#1. Формування проблеми
Доцільно спочатку визначити природу проблеми. Питання про дані потрібно перетворити на запитання про компанію, на які можна отримати відповідь. У більшості випадків відповіді людей на питання про їхні проблеми були б нечіткими. Перший крок — навчитися використовувати ці дані та отримувати корисні результати.
#2. Збір необроблених даних для проблеми
Збір необхідних даних є наступним кроком після визначення проблеми під час спроби знайти рішення бізнес-проблеми. Методи збору та отримання даних слід розглядати як частину цього процесу. Бази даних можна сканувати власноруч або придбати у сторонніх постачальників.
#3. Обробка даних для аналізу
Після завершення перших двох етапів і збору всіх необхідних даних вам потрібно буде обробити їх, перш ніж переходити до етапу аналізу. Якщо дані не були збережені належним чином, вони можуть стати переплутаними та схильними до неточностей, які можуть спотворити результати. Серед цих проблем — відсутні значення, повторювані значення, значення, встановлені на null, коли вони повинні бути нульовими, та багато інших. Щоб отримати надійніші результати, вам потрібно буде перевірити дані та виправити будь-які виявлені проблеми.
#4. Вивчення даних
Тут вам потрібно буде подумати про рішення, які допоможуть розкрити приховані зв’язки та ідеї. Вам потрібно буде глибше заглибитися в цифри, щоб виявити статистику, зокрема те, що сприяє збільшенню або зниженню продажів продукту. Вам потрібно звернути пильнішу увагу або оцінити таку інформацію. Це надзвичайно важлива частина будь-якої процедури науки про дані.
#5. Виконання поглибленого аналізу
У цьому розділі вам поставлять запитання, які вимагають розуміння арифметики, статистики та технології. Щоб ефективно аналізувати дані та знаходити всю інформацію, яка в них міститься, ви повинні використовувати всі інструменти науки про дані, які є у вашому розпорядженні. Можливо, вам знадобиться розробити прогностичну модель, яка зможе розрізняти типових клієнтів і клієнтів із низькою ефективністю. У своєму дослідженні ви можете зустріти різні критерії, такі як вік або активність у соціальних мережах, які відіграють важливу роль у визначенні того, хто б купив певну послугу чи продукт.
#6. Повідомлення результатів цього аналізу
Після вжиття цих заходів ви повинні ефективно повідомити про свої результати та ідеї відповідального менеджера з продажу. Правильне спілкування допоможе знайти рішення поставленого завдання. Дія може бути результатом ефективного спілкування. З іншого боку, неефективне спілкування може призвести до бездіяльності.
Значення процесу Data Science
Нижче наведено важливість процесу обробки даних:
#1. Дає кращі результати та підвищує продуктивність
Без сумніву, конкурентна перевага існує для будь-якої організації, яка має дані або доступ до них. Організація може отримати необхідні дані в різних форматах і використовувати їх для прийняття обґрунтованих рішень. робляться висновки, і керівники компанії отримують впевненість у цих висновках завдяки використанню наукового підходу, який підтверджується даними та статистикою. Це покращує конкурентоспроможність компанії та її продуктивність.
#2. Це спрощує створення звітів
Дані зазвичай використовуються для збору значень і створення звітів на основі цих чисел. Після того, як дані очищено та введено в структуру, до них можна отримати доступ одним клацанням миші, а складання звітів займає лише кілька хвилин.
#3. Швидко, точно та ще надійніше
Дуже важливо гарантувати швидкий і безпомилковий процес збору інформації та статистики. У застосуванні до даних науковий підхід майже не залишає місця для помилок. Це забезпечує вищий ступінь точності в подальшій процедурі. Процедура також дає чудові результати. Кілька суперників часто діляться однаковою інформацією. Переможе фірма, яка володіє найбільш точною та достовірною інформацією.
#4. Легке зберігання та розповсюдження
Величезні обсяги даних вимагають таких же великих сховищ. Це збільшує ймовірність того, що деяка інформація чи дані будуть втрачені або неправильно витлумачені. Документи та складні файли можна класифікувати та акуратніше зберігати завдяки використанню цифрової інфраструктури в процесі науки про дані. Це спрощує процес отримання та використання інформації. Ще одна перевага науки про дані полягає в тому, що дані зберігаються в цифровому вигляді.
#5. Зниження витрат
Використання процесу обробки даних для збору та зберігання даних усуває необхідність багаторазово збирати й аналізувати ті самі дані. Дублювати цифрові файли для цілей резервного копіювання дуже легко. Передача та зберігання дослідницьких даних спрощено. Завдяки цьому корпорація економить кошти. Це також сприяє економії коштів, запобігаючи втраті інформації, яка інакше була б записана. Прийняття процедури науки про дані також допомагає зменшити втрати, спричинені недостатньою інформацією. Витрати можна ще більше скоротити, якщо дані використовуватимуться для прийняття добре продуманих, впевнених рішень.
#6. Безпечно та безпечно
Безпека даних значно покращується, коли вони зберігаються в цифровому вигляді за допомогою процедури обробки даних. Зростання цінності даних з часом призвело до збільшення частоти крадіжок даних. Після обробки дані шифруються та захищаються від незаконного доступу за допомогою різноманітних інструментів.
Кар'єра для спеціальностей Data Scientist
Такі компанії, як Apple, Amazon, Facebook і Google, не єдині, кому потрібні спеціалісти з обробки даних. Науковці даних користуються попитом у багатьох секторах, зокрема в автомобільній промисловості, охороні здоров’я, телекомунікаційному секторі та енергетичному секторі. Популярні спеціалізації в галузі data science включають:
№ 1. Розробник програмного забезпечення
Архітектор додатків — це спеціаліст із програмного забезпечення, який допомагає у плануванні, розробці та оцінці програмних систем.
#2. Розробник бізнес-аналітики
Розробники BI створюють такі ресурси BI, як звіти та програмне забезпечення. Вони також створюють стратегії для аналізу даних.
#3. Інженер даних
Науковці даних оцінюють величезні обсяги даних, зібраних і підготовлених інженерами даних.
#4. Архітектор підприємства
Ті, хто працюють архітекторами підприємств, мають забезпечити, щоб їхні компанії використовували найефективніші технологічні стратегії.
#5. Інженер машинного навчання
Інженери, які спеціалізуються на програмуванні автономних систем машинного навчання, які використовуються для розробки моделей прогнозування. Чим довше програмне забезпечення використовується, тим точнішими будуть його прогнозні моделі.
Середня зарплата за фахом Data Science
PayScale повідомляє, що річний дохід науковців із обробки даних у нижніх 10% розподілу заробітної плати становить близько 66,000 96,000 доларів із середньою винагородою приблизно 10 134,000 доларів. Річна зарплата для XNUMX% найбільших заробітчан становить понад XNUMX XNUMX доларів США.
Зарплата працівника може становити від 30,000 60,000 до XNUMX XNUMX доларів США або більше, залежно від рівня його досвіду, освіти та сертифікатів, а також галузі, у якій він працює, і місця його посади. Сертифікат IBM Data Science Professional Certificate, SAS Certified Data Scientist і Microsoft MCSE: Data Management and Analytics – лише деякі приклади відповідних сертифікатів.
Що таке Data Science і Cloud Computing?
Хмарні обчислення дозволяють масштабувати науку про дані, пропонуючи доступ до більшої кількості ресурсів, таких як обчислювальна потужність, простір для зберігання та інші інструменти. Оскільки великі набори даних регулярно використовуються в науці про дані, вкрай важливо мати інструменти, які можуть масштабуватися разом з даними, особливо для проектів, чутливих до часу. Озера даних та інші хмарні рішення для зберігання даних також пропонують легкий доступ до інфраструктури зберігання, призначеної для обробки величезних обсягів даних. Кінцеві користувачі виграють від адаптивності цих систем зберігання, оскільки вони можуть швидко розгортати величезні кластери за потреби.
Вони можуть піти на певні тимчасові жертви в обмін на більший довгостроковий результат, додавши додаткові обчислювальні вузли для прискорення обробки даних. Структура ціноутворення для хмарних платформ може відрізнятися від користувача до користувача, від великих корпорацій до новостворених підприємств, і розроблена таким чином, щоб задовольнити всіх між ними.
Набори інструментів для науки про дані зазвичай широко використовують технології з відкритим кодом. Коли ресурси розміщені в хмарі, командам не потрібно турбуватися про їх налаштування чи підтримку їх актуальності на своїх локальних машинах. Доступ до технологічних досягнень і аналізу даних ще більше демократизується завдяки тому, що кілька хмарних провайдерів пропонують готові набори інструментів, які дозволяють дослідникам даних розробляти моделі без кодування.
Наскільки складна наука про дані?
Наука про дані – це складна область дослідження. Це пов’язано з низкою факторів, найважливішим з яких є необхідний широкий досвід. Наука про дані базується на основі математики, статистики та комп’ютерного програмування. З математичної сторони ми маємо лінійну алгебру, теорію ймовірностей і статистику.
Чи потребує Data Science кодування?
Так, оскільки дослідники даних використовують такі мови програмування, як Python і R, для створення моделей машинного навчання та керування масивними наборами даних.
Які навички потрібні спеціалістам із обробки даних?
Нижче наведено навички, необхідні науковцю даних:
- Програмування.
- Статистика і ймовірність.
- Боротьба з даними та керування базами даних.
- Машинне та глибоке навчання.
- Візуалізація даних.
- Хмарні обчислення.
- Навички міжособистісного спілкування
Заключні думки
Науковці даних відіграють вирішальну роль у своїх компаніях, і вони процвітають, коли їхня робота викликає інтелектуальний виклик і дає їм можливість застосувати свій досвід вирішення проблем. Через критичну нестачу науковців із обробки даних по всій країні їхній досвід також користується великим попитом. Ті, хто вивчає науку про дані, можуть знайти кілька корисних можливостей завдяки високому попиту в галузі та адаптивності наборів навичок випускників.
Статті по темі
- ІНЖЕНЕР ДАНИХ: Вимоги до кваліфікації та зарплата 2023
- БІЗНЕС-ІТ-СЕРВІС: значення, послуги, аналітик і зарплата
- Чому стати бізнес-аналітиком?
- 30 НАЙКРАЩИХ СТУПЕНІВ У 2023 РОЦІ
- НАЙВИЩЕ ОПЛАЧУВАНІ СТУПЕНІ МАГІСТРА: Найкращі ступені магістра 2023
- КОМП'ЮТЕРНИЙ ІНЖЕНЕР: визначення, зарплата, чим вони займаються та вимоги
посилання
