В технологическом мире много шумихи вокруг науки о данных. Есть много стартапов, которые становятся поставщиками аналитических решений для бизнеса. Многие ИТ-специалисты меняют свою карьеру на науку о данных. Итак, что такое наука о данных. Какую работу выполняет специалист по данным? Это краткое руководство призвано ответить на эти вопросы.
Наука о данных — это междисциплинарная область, в которой инженеры, разработчики программного обеспечения и статистики используют данные для получения полезных бизнес-идей. Эти идеи могут прийти в форме визуализации закономерностей в данных, скрытых закономерностей в данных или прогнозов будущей стоимости.
Ниже приведены типичные шаги, связанные с проблемой науки о данных.
Сбор данных. Данные являются основным компонентом науки о данных. Без данных невозможно заниматься наукой о данных. Данные могут быть собраны из различных источников. Его можно легко загрузить, его можно извлечь из базы данных, иногда данные недоступны, в этом случае специалисту по данным необходимо извлечь данные из Интернета.
Очистка данных. Поскольку данные поступают из различных источников, их нельзя использовать напрямую для целей анализа. Часто общедоступные данные нуждаются в очистке, обработке отсутствующих значений, обработке аномалий, проверке и преобразовании. Некоторые из этих шагов можно выполнить с помощью SQL или Excel. Но для более сложных операций требуются знания программирования.
Исследовательский анализ данных. Этот шаг включает в себя визуализацию данных, создание сводок, сегментацию и поиск ответов на другие бизнес-вопросы. Здесь требуются инструменты, которые могут создавать сводки, комбинировать переменные для формирования составных переменных, графические утилиты и т. д. Требуется Excel, Matlab, R, Python или любой другой инструмент с этими функциями.
Предиктивный анализ. Многие бизнес-проблемы (не все) требуют прогнозирования будущих значений. Это могут быть продажи, отток или любая другая переменная. Этот шаг включает разработку функций, выбор функций, выбор модели и т. Д. Для этого требуется знание алгоритмов машинного обучения. Python, R и т. д. предоставляют эффективные библиотеки для машинного обучения.
Коммуникация. После того, как вы закончите исследование данных и прогнозы, последний шаг — сообщить о результатах. Специалист по данным создает сводки, графики, графики, чтобы легко рассказывать истории заинтересованным сторонам. Помогите им понять причинно-следственные связи и то, как они могут улучшить свой бизнес. Специалист по данным расскажет бизнесу о ключевых показателях эффективности и прогнозах.
Инструменты, используемые специалистом по данным
- Excel, SQL, SAS и т. д. для исследования данных.
- Python, Java, C++ и т. д. для сбора данных, очистки данных.
- Matplotlib, R, Matlab, Tableau, D3 и др. для визуализации данных.
- scikit-learn, R, tensorflow, torch и т. д. для машинного обучения.
- Hive, Spark, Hadoop и т. д. для обработки больших данных.
Специалисты по данным используют множество различных инструментов для своей работы. Как вы можете видеть из приведенных выше пунктов, не так важно, какие инструменты использует специалист по данным. Подойдет любой инструмент, помогающий обрабатывать и обрабатывать данные. Важно то, что специалисту по данным нужны сильные аналитические навыки, чтобы хорошо разбираться в науке о данных.
Если вы нашли эту статью полезной, рассмотрите возможность оставить чаевые. Спасибо за внимание и удачи в поиске работы!
Купите мне кофе, чтобы я мог сделать операцию моей кошке: https://www.buymeacoffee.com/botservices
