Mis on andmeteadus?
Andmeteadus on teaduslike arvutuste rakendamine, mille eesmärk on saada asjakohaseid statistilisi meetodeid kasutades tähenduslikku teavet miljardist ja triljonist baitist andmetest.
Distsipliin, mis on tänapäeval kõigile suusõnaline. Tüüp, mis on viimastel aastatel hüppeliselt kasvanud, kuna tohutul hulgal andmeid saadakse mitmest allikast.
Hiljem selles artiklis vaatleme, kuidas andmeteadus on meie elu mõjutanud ja kuidas saaksite olla ka õige suhtumisega andmeside teadlane ning valdama selle jaoks vajalikke konkreetseid oskusi.
Definitsioon
Andmeteaduse täpse määratluse üle toimub massiivne arutelu. Tagantjärele puudub ametlik määratlus, mida saaks ökosüsteemile kinnitada, ja erinevad väljad tajuvad andmeteadust erinevalt.
Oletame, et keegi, kes töötab tarkvarainsenerina, nimetaks andmete visualiseerimist sageli tööriista abil andmete teaduse rolliks, samal ajal kui keegi tervishoiutööstuses töötav ja tundlike patsientide andmetega rakkude vähktõbe ennustav isik nimetab seda andmeteadlase töökohaks .
Tavapäraselt määratletakse eri valdkondadesse kuuluvad inimesed erinevalt selle rakenduse mitmekesisuse tõttu, kuid kõik osutavad sellele ühele asjale - teabe eraldamisel andmetest, kasutades mõnda meetodit.
Andmeteaduse erinevad alamhulgad
See on segu matemaatikast ja statistikast, masinõppest, domeeniteadmistest, IT-st ja tarkvaraarendusest.
Matemaatika ja statistika on tuum, kuna kõik alates uurimuslikust andmeanalüüsist kuni mudeli ehitamiseni nõuab arvude, vektorite, tõenäosuse jms käsitlemist.
Masinõppe võiks veelgi jagada süvaõppeks ja tehisintellektiks ning see on andmeteaduse mudelarenduse alamhulk. Lisaks peetakse neis valdkondades rakendamiseks vajalikuks tarkvara olulist arendamist ja IT-oskusi.
Lõpuks, äri- või domeeniteadmiste omandamine võib tulemuse täpsuse määramisel kaugele jõuda, kuna erinevad ettevõtted kasutavad ennustamiseks erinevaid andmeid ja õigete andmete kasutamine on meie väljundi usaldusväärsuse kontrollimisel ülimalt oluline.
Andmeteaduse mõistmine
See on peamiselt teadus, mida kasutatakse andmete peidetud mustrite paljastamiseks. Need varjatud mustrid või arusaamad võiksid kaugele jõuda, et saavutada murrangulisi tulemusi mitmes valdkonnas ja parandada inimeste elu. Ülaltoodud pilt näitab Data Science töövoo kuut etappi, mis aitab prognooside tegemisel ja tootmises kasutatavate mudelite loomisel. Seda kirjeldatakse üksikasjalikult järgmises jaotises.
Töötamine andmeteadusega
Andmeteaduse töö jagataks järgmistesse kategooriatesse.
- Probleemi mõistmine - enne tegeliku juurutamise osa juurde suundumist on oluline, et probleemi kirjeldus oleks selge. Õigete andmete saamiseks ja ideaalse lahenduse leidmiseks on oluline teada, mida teada saada.
- Õigete andmete hankimine - kui probleem on aru saadud, on toimingu tegemiseks hädavajalik hankida õiged andmed.
- Uuritav andmete analüüs - öeldakse, et üheksakümmend protsenti andmeteadlase tehtud tööst on Data Wrangling. Mõiste andmete vaevlemine viitab andmete puhastamisele ja eeltöötlusele enne mudeli sisestamist. Need toimingud hõlmavad duplikaatide andmete, kõrvalekallete, NULL-i väärtuste ja mitmete muude kõrvalekallete kontrollimist, mis ei kuulu ettevõtte jaoks vajalike andmete tavapärasuse alla.
- Andmete visualiseerimine - kui andmed on puhastatud ja eeltöödeldud, on vaja andmed visualiseerida, et leida meie mudeli jaoks sobivad omadused või veerud.
- Kategooriline kodeerimine - see samm on rakendatav nendel juhtudel, kui sisendfunktsioonid on kategoorilised ja meie mudelis kasutamiseks tuleb need muuta numbrilisteks (0, 1, 2 jne), kuna masin ei saa kategooriatega töötada.
- Mudeli valimine - konkreetse probleemilause jaoks õige mudeli valimine on oluline, kuna iga mudel ei sobi ideaalselt iga andmekogumi jaoks.
- Õige mõõdiku kasutamine - lähtudes ärivaldkonnast, tuleks valida mõõdik, mis määraks mudeli täiuslikkuse.
- Kommunikatsioon - ärimees, aktsionärid, ei mõista sageli andmeteaduste tehnilist oskusteavet ja seetõttu on oluline edastada leiud lihtsustatult ettevõttele, kes võiks seejärel kavandada kavandatavate riskide leevendamise meetmeid.
- Kasutuselevõtt - kui mudel on üles ehitatud ja ettevõte on tulemustega rahul, võiks selle mudeli tootmisesse kasutada ja tootes kasutada.
Mida saate teha andmeteadusega?
See tarbib kiiresti meie igapäevast elu. Alates hommikust ärkamisest kuni magamaminekuni, pole ühtegi hetke, mil Data Science ei mõjuta meid. Vaatame mõnda andmeteaduse tava, mis on meie elu viimasel ajal lihtsaks teinud.
Näide 1:
YouTube on meelelahutuse, teadmiste ja uudiste lemmikrežiim meie igapäevaelus. Eelistame videote vaatamist, mitte pikkade artiklite slaidide vaatamist. Kuid kuidas saime YouTube'ist nii sõltuvust tekitada? Mis on YouTube'i nii ainulaadseks ja erinevaks teinud?
Noh, vastus on lihtne. YouTube kasutab videote soovitamiseks meie andmeid; tahaksime näha järgmist. See kasutab meie otsingumudelite jälgimiseks soovituslikku süsteemi algoritmi ja selle põhjal; selle intelligentsussüsteem näitab meile neid videoid, mis on mõnevõrra seotud meie nähtuga, nii et oleme liidetud kanaliga ja jätkame surfamist teiste videote kaudu.
Põhimõtteliselt säästab see meie aega ja energiat videote käsitsi otsimisel, mis võiksid meile oma maitse järgi abiks olla.
Näide 2:
Sarnaselt YouTube'iga kasutatakse soovitussüsteemi ka sellistes e-kaubanduse veebisaitidel nagu Netflix, Amazon.
Netflixi puhul näidatakse meile neid telesaateid või filme, mis on meie vaadatavaga mõnevõrra sarnased, ja säästab sellega meie aega sarnaste videote otsimiseks.
Lisaks soovitab Amazon tooteid, mis põhinevad meie ostmismustril, ja see kuvab tooteid, mida teised ostjad on koos selle tootega ostnud või mida saaksime osta vastavalt meie ostuharjumustele või -mustritele.
Näide 3:
Üks suuremaid läbimurdeid Data Science'is on Amazoni Alexa või Apple'i Siri. Tihti on tüütu kontaktide kaudu oma telefonis surfata või tunneme end laisaks häirekellade või meeldetuletuste seadistamiseks.
Sellega seoses teevad virtuaalsed abisüsteemid kõik asjad meie heaks ainult meie käsklusi kuulates. Me räägime Alexale või Sirile soovitud asjadest ja süsteem teisendab meie loomuliku hääle tekstiks, kasutades loodusliku keele töötlemise topoloogiat (näeksime seda hiljem) ja eraldab sellest tekstist ülevaate meie probleemide lahendamiseks.
Vaadates kokku, kasutab see arukas süsteem kõne säästmiseks terminit Speech to Voice, et aega kokku hoida ja meie probleeme lahendada.
Näide 4:
Data Science on kergendanud sportlaste ja ka spordiareenidega seotud inimeste elu. Nendel päevadel saadaolevat tohutut hulka andmeid saab kasutada sportlase tervise ja vaimsete seisundite analüüsimiseks mänguks valmistumiseks.
Samuti võiks andmeid kasutada strateegiate koostamiseks ja vastase edestamiseks juba enne mängu algust.
Näide 5:
Andmeteadus on elu kergendanud ka tervishoiusektoris. Meedikud ja teadlased võiksid kasutada süvaõppimist raku analüüsimiseks ja haiguse esinemise peatamiseks.
Andmetest tuleneva ennustuse põhjal võiksid nad patsiendile välja kirjutada ka piisavad ravimid.
Parimad andmeteadusega tegelevad ettevõtted
Seda peetakse 21. sajandi kõige nõutumaks tööks, kus erineva taustaga spetsialistid alustavad andmeteadlaseks saamise teekonda.
Tänapäeval üritab peaaegu iga ettevõte oma andmetesse lisada Data Science, et protsessi lihtsustada ja toiminguid kiirendada, et tagada täpsus optimaalse aja jooksul. Selliste ettevõtete loetelu on tohutu ja parimate osas ei peetaks ebaõiglaseks üksteise suhtes kätt, kuna erinevad ettevõtted kasutavad andmeid erinevatel põhjustel.
Koos USA-ga laieneb ka India turg ja sellest oleks tulevikus kasu ainult spetsialistidele. Siin on mõned populaarsemad ettevõtted, kus Data Science on ammendav kasutamine: -
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.
Saidid, kus võiksite leida mitu Data Science'i avamist, on - LinkedIn, Tegelikult, lihtsalt palgatud ja AngelList.
Kes on õige sihtrühm andmeteadustehnoloogiate õppimiseks?
Data Science on seotud andmetega töötamisega ja igas valdkonnas kasutatakse andmeid mingil või teisel viisil. Seega ei pea te andmeteadlaseks saamiseks kuuluma konkreetsesse distsipliini.
Mida peate tegema, on aga uudishimulik mõtteviis ja püüdlus andmete põhjal teadmisi koguda.
Andmeteaduse eelised
- Andmeteadus võiks aidata leevendada aja- ja eelarvepiiranguid ning aidata kaasa ettevõtte kasvule.
- Mitme käsitsitoimingu masinas kindlaksmääratud tulemused, mis võivad olla inimmõjudest paremad.
- See aitab ära hoida pettuste tuvastamisel kasutatava laenu maksejõuetuse ja mitmeid muid finantsvaldkonna juhtumeid.
- Genereerige teadmisi töötlemata, struktureerimata tekstilistest andmetest.
- Tuleviku tulemuse prognoosimine võib ära hoida paljude suurkorporatsioonide rahalise kaotuse.
Nõutavad andmeside oskused
Ülaltoodud pilt näitab erinevate rollide põhjal nõutavate oskuste olulisust.
Programmeerimine, andmete visualiseerimine, kommunikatsioon, andmete intuitsioon, statistika, andmete segamine, masinõpe, tarkvaratehnika ja matemaatika on vajalikud oskused kõigile, kes soovivad astuda andmeteaduste ruumi.
Miks peaksime kasutama andmeteadust?
Andmeteaduse kasutamine akadeemilistes ringkondades ja reaalses elus on tohutult erinev. Akadeemias töötades kasutatakse Data Science'i mitme laheda projekti lahendamiseks, näiteks pildituvastus, näotuvastus jne.
Teisalt kasutatakse igapäevaelus Data Sciencei pettuste, sõrmejälgede tuvastamise, tootesoovituste ja muu sellise ärahoidmiseks.
Andmeteaduse ulatus
Andmeteaduse võimalused või ulatus on piiritu. Nagu ülaltoodud pildil näha, võiks spetsialist töötada andmeteaduse valdkonnas erinevates rollides, sõltuvalt nende oskuste kogumist ja teadmiste tasemest.
Miks me vajame andmeteadust?
Suur osa tänapäeval tehtud tööst on käsitsi tehtud ning võtab palju aega ja ressursse, mis sageli takistab projekti jaoks eraldatud eelarvet. Suurettevõtted otsivad mõnikord lahendusi selliste ülesannete optimeerimiseks ning eelarve- ja ressursipiirangute leevendamiseks.
See annab võimaluse tüütute protsesside automatiseerimiseks ja annab selliseid silmapaistvaid tulemusi, mis käsitsitöö ajal poleks ehk osutunud võimalikuks.
Kuidas see tehnoloogia aitaks teid karjääri kasvamisel?
See Forbesi küsitlus näitab, et Data Science on tulevik ja selleks tuleb siin jääda. Käsitsitöö päevad on läbi ja Data Science automatiseeriks iga sellise ülesande. Seega, kui soovite tulevikus selles valdkonnas endiselt asjakohane olla, peate õppima erinevaid aspekte ja suurendama oma võimalusi alati tööle saada.
Järeldus
Kui olete lõpetanud või töötav spetsialist, on ülim aeg loota Data Science'i laevale ja asuda osalema Data Science'i kogukonnas.
Soovitatavad artiklid
See on olnud teemaks Mis on andmeteadus. Siin arutasime infoteaduse mitmesugust alamhulka, selle elutsüklit, eelist, ulatust jne. Lisateabe saamiseks võite tutvuda ka meie teiste soovitatud artiklitega -
- Andmeteaduse ja andmete visualiseerimise erinevus
- Andmeteaduse intervjuu küsimused koos vastustega
- Andmeteaduse ja tehisintellekti võrdlus
- Andmeteadus vs andmeanalüüs
- Sissejuhatus andmeteaduse algoritmidesse