Sissejuhatus andmeteadusesse
Andmeteadus on selle kümnendi üks kiiremini kasvavaid, väljakutseid pakkuvaid ja kõrgepalgalisi töökohti. Niisiis, küsimus on selles, mis on andmeteadus? andmeteadus on interdistsiplinaarne valdkond (see koosneb rohkem kui ühest õppeharust), mis kasutab statistikat, arvutiteadust ja masinõppe algoritme, et saada teadmisi nii struktureeritud kui ka struktureerimata andmetest. Väljaande "Economic Times" andmetel on Indias täheldatud enam kui 400 protsendi nõudluse kasvu infotehnoloogia spetsialistide vahel erinevates tööstussektorites ajal, mil selliste talentide pakkumine on aeglase kasvuga.
Andmeteaduse põhikomponendid
Andmeteaduse sissejuhatuses järgitud peamised komponendid või protsess on järgmine:
1. Andmete uurimine
See on kõige olulisem samm, kuna see samm võtab kõige rohkem aega. Ligikaudu 70 protsenti ajast kulub andmete uurimisele. Andmeteaduse peamine koostisosa on andmed, nii et kui andmeid saame, on harva andmed korrektselt struktureeritud kujul. Andmetes on palju müra. Müra tähendab siin palju soovimatut teavet, mida pole vaja. Mida me selles sammus teeme? See samm hõlmab proovide võtmist ja andmete teisendamist, mille käigus kontrollime vaatlusi (ridu) ja tunnuseid (veerge) ning eemaldame müra statistiliste meetodite abil. Seda sammu kasutatakse ka andmekogumis olevate erinevate tunnuste (veergude) seose kontrollimiseks. Selle suhte all peame silmas seda, kas tunnused (veerud) on üksteisest sõltuvad või üksteisest sõltumatud, kas andmetes puuduvad väärtused või mitte. Nii et põhimõtteliselt andmeid muudetakse ja valmistatakse ette edasiseks kasutamiseks. Seetõttu on see üks aeganõudvamaid samme.
2. modelleerimine
Niisiis, praeguseks on meie andmed ettevalmistatud ja valmis minema. See on teine samm, kus me tegelikult kasutame masinõppe algoritme. Siin sobivad andmed tegelikult mudeliga. Mudeli valik sõltub meil olevate andmete tüübist ja ärinõuetest. Näiteks mudeli valimine, kui soovitatakse artiklit kliendile, erineb mudelist, mis on vajalik konkreetsel päeval müüdavate artiklite arvu ennustamiseks. Kui mudel on otsustatud, sobivad andmed sellesse mudelisse.
3. Mudeli testimine
See on järgmine samm ja väga oluline mudeli jõudluse osas. Mudelit testitakse katseandmetega, et kontrollida mudeli täpsust ja muid omadusi ning teha soovitud tulemuse saamiseks mudelis vajalikud muudatused. Kui me ei saa soovitud täpsust, võime uuesti liikuda 2. sammu juurde (modelleerimine) ja valida teine mudel ning korrata sama 3. sammu ja valida mudel, mis annab ärinõuete kohaselt parima tulemuse.
4. Mudelite juurutamine
Kui oleme ärinõuetele vastavate nõuetekohaste katsete abil soovitud tulemuse saavutanud, valmistame mudeli, mis annab meile testimistulemuste põhjal parima tulemuse, ja rakendame mudeli tootmiskeskkonnas.
Andmeteaduse tunnused
Andmeteadlase omadused on järgmised:
1. Ettevõtte mõistmine
See on kõige olulisem tunnusjoon, sest kui te ei mõista äri, ei saa te head mudelit luua, isegi kui teil on head teadmised masinõppe algoritmidest või statistilistest oskustest. Andmeteadlane peab mõistma ärinõudeid ja arendama vastavalt sellele analüütikat. Nii muutub oluliseks või abistavaks ka ettevõtte domeeniteadmised.
2. Intuitsioon
Kaasatud matemaatika on küll tõestatud ja aluspõhjaline, kuid andmeteadlane peab valima õige mudeli õige täpsusega. Kuna kõik mudelid ei loobu täpselt samadest tulemustest. Seega peab andmeteadlane tundma, millal mudel on tootmise juurutamiseks valmis. Samuti vajavad nad intuitsiooni, et teada saada, kus tootmismudel on aegunud ja vajavad muutuvas ärikeskkonnas reageerimiseks reageerimist.
3. Uudishimu
Andmeteadus pole uus valdkond. See on olnud ka varem, kuid selles valdkonnas on edusammud väga kiired ja pidevalt arendatakse uusi meetodeid tuttavate probleemide lahendamiseks, nii et andmeteadlase uudishimu uute tehnoloogiate õppimisel muutub väga oluliseks.
Rakendused
Andmeteaduse sissejuhatuses oleme andmeteaduste rakenduste osas selgeks teinud, et see on tohutu. Seda nõutakse igas valdkonnas. Siin on näited vähestest sektoritest, kus andmeteadust saab kasutada või kasutatakse aktiivselt.
1. Turundus
Turunduses on tohutu ulatus, näiteks täiustatud hinnakujundusstrateegiaga ettevõtted nagu Uber, e-kaubanduse ettevõtted saavad kasutada andmeteadustepõhist hinnakujundust, mis võimaldab neil oma kasumit suurendada.
2. Tervishoid
Kantavate andmete kasutamine terviseprobleemide ennetamiseks ja jälgimiseks. Kehast saadud andmeid saab tervishoius kasutada tulevaste hädaolukordade ennetamiseks.
3. Pangandus ja rahandus
Nagu arutasime infoteaduse sissejuhatuse üle, jätkame andmetöötluse kasutamist pangandussektoris pettuste avastamiseks, mis võib olla abiks pankade mittetöötava vara vähendamisel.
4. Valitsuse poliitika
Valitsus saab kasutada andmeteadust parema poliitika ettevalmistamiseks, et rahuldada paremini inimeste vajadusi ja seda, mida nad soovivad kasutada, kasutades andmeid, mida nad saavad uuringute ja muude muude ametlike allikate kaudu.
Andmeteaduse eelised ja puudused
Olles tutvunud kõigi andmete, komponentide ja laiaulatusliku sissejuhatusega andmeteadusesse, uurime andmeteaduse eeliseid ja puudusi:
Eelised
Selles andmetöötluse sissejuhatuse teemas näitame teile ka andmeteaduse eeliseid. Mõned neist on järgmised:
- See aitab meil saada võimsate tööriistade abil ülevaate ajaloolistest andmetest.
- See aitab optimeerida ettevõtet, palgata õigeid inimesi ja teenida rohkem tulu, kuna infoteaduse kasutamine aitab teil teha ettevõtte jaoks paremaid otsuseid tulevikus.
- Ettevõtted saavad oma tooteid paremini välja töötada ja turustada, kuna nad saavad paremini valida oma sihtkliente.
- Sissejuhatus andmeteadusesse aitab tarbijatel otsida ka paremaid kaupu, eriti e-kaubanduse saitidel, mis põhinevad andmepõhisel soovitussüsteemil.
Puudused
Kui me uurisime andmeteaduste sissejuhatuse kohta, läheme nüüd edasi andmeteaduse puudustega:
Puudusteks on tavaliselt andmete teaduse kasutamine klientide profiilide koostamisel ja klientide privaatsuse rikkumisel, kuna nende teave, nagu tehingud, ostud ja tellimused, on nende emaettevõtetele nähtav. Andmeteaduse abil saadud teavet saab kasutada kindla rühma, üksikisiku, riigi või kogukonna vastu.
Soovitatavad artiklid
See on olnud juhend Data Science sissejuhatuseks. Siin on käsitletud andmeteaduse sissejuhatust andmetöötluse sissejuhatuse põhikomponentide ja tunnustega. Võite vaadata ka järgmisi artikleid:
- Andmeteadus vs andmete visualiseerimine
- Andmeteaduse intervjuu küsimused
- Andmeteadus vs andmeanalüüs
- Ennustav analüüs vs andmeteadus
- Andmeteaduse algoritmid | Tüübid