Что такое наука о данных?

Наука о данных — это междисциплинарная область, которая объединяет различные инструменты и методы из информатики, статистики, математики и предметной области для извлечения идей и знаний из данных. Цель науки о данных — выявить скрытые закономерности, предсказать будущие тенденции и принять обоснованные решения, используя данные.

Наука о данных включает в себя широкий спектр действий, от сбора и предварительной обработки данных до моделирования и визуализации. Некоторые из распространенных методов, используемых в науке о данных, включают машинное обучение, обработку естественного языка, глубокое обучение и статистический анализ.

Специалисты по данным используют такие инструменты, как статистика и машинное обучение, чтобы найти понимание в больших объемах данных, которые не могут быть просмотрены людьми в одиночку.

Наука о данных имеет множество применений — ее можно использовать для решения задач практически в любой отрасли! Например:

  • Здравоохранение. Анализ медицинских карт пациентов может помочь врачам лучше понять болезни, чтобы они могли более эффективно их лечить.
  • Маркетинг. Компании используют науку о данных для профилирования клиентов и таргетинга рекламы на определенную аудиторию в зависимости от их интересов или местоположения (сайты электронной коммерции, такие как Amazon, делают это постоянно). Специалисты по данным также анализируют поведение пользователей на веб-сайтах, чтобы улучшить их UX-дизайн.
  • Финансы/экономика. Финансовым учреждениям нужны точные прогнозы экономических тенденций, чтобы они могли делать разумные инвестиции, не рискуя слишком большими деньгами.
  • Организации государственного/государственного сектора (PSO): PSO несут ответственность за предоставление основных услуг, таких как здравоохранение, образование и т. д., но им часто не хватает надежной информации о том, насколько хорошо эти услуги работают; использование прогнозной аналитики может помочь им определить области, в которых необходимо внести улучшения.

Эволюция науки о данных

За последние несколько десятилетий наука о данных претерпела значительную эволюцию, обусловленную ростом больших данных и повышением доступности облачных вычислений. Первые годы науки о данных были сосредоточены в основном на анализе структурированных данных с использованием традиционных статистических методов, но ограничения этих методов стали очевидны по мере того, как данные становились более разнообразными и неструктурированными. В ответ наука о данных начала включать методы машинного обучения и искусственного интеллекта и с тех пор расширила сферу своей деятельности, включив в нее передовые методы, такие как глубокое обучение, обработка естественного языка и компьютерное зрение. Наука о данных также стала более междисциплинарной: специалисты из разных областей работают вместе над решением сложных проблем.

Забегая вперед, наука о данных готова продолжать развиваться по мере появления новых технологий и методов. Рост периферийных вычислений, Интернета вещей (IoT) и блокчейна, вероятно, окажет значительное влияние на науку о данных в ближайшие годы. По мере того как эти технологии продолжают развиваться, специалисты по обработке и анализу данных смогут использовать их для получения новой информации и открытия новых возможностей.

Первое использование науки о данных можно проследить до 1950-х годов, когда исследователи начали использовать компьютеры для анализа больших объемов информации. В 1970-х и 1980-х годах предприятия начали использовать программное обеспечение для анализа данных, такое как SPSS (статистический пакет для социальных наук) и SAS (система статистического анализа). Эти программы позволяли им делать прогнозы на основе больших наборов данных без каких-либо знаний о статистике или языках программирования, таких как Python или R.

Современные специалисты по данным используют передовые методы, такие как алгоритмы машинного обучения, которые позволяют им анализировать неструктурированные источники данных, такие как текстовые документы или изображения, что было невозможно раньше, потому что не было достаточной вычислительной мощности по доступным ценам!

Приложения науки о данных

Наука о данных — это широкая область, и существует множество потенциальных приложений в различных отраслях. Некоторые из наиболее распространенных применений включают в себя:

Как стать специалистом по данным?

Специалисты по данным пользуются большим спросом, и навыки, необходимые для того, чтобы стать одним из них, приобрести непросто. Если вы хотите узнать больше о науке о данных, есть несколько способов сделать это. Первый шаг — понять, что такое наука о данных:

  • Чем занимается Data Scientist?
  • Как стать Data Scientist?

Вы можете пройти онлайн-курсы или занятия в местном колледже или университете или даже через онлайн-платформы, такие как Coursera или Udemy. Вы также можете пройти стажировку в компании, которая занимается наукой о данных, и учиться на работе. (Если у вас достаточно терпения, рассмотрите возможность подписаться на меня в Медиуме или моем блоге, так как это позволит мне провести вас через всю экспедицию. 😛)

Лучший способ узнать, какой метод обучения лучше всего подходит для вас, — это тщательно изучить каждый вариант, прежде чем принимать какие-либо решения. Важно подумать, какой опыт и базу знаний вы хотите получить от своего образования, прежде чем выбрать один путь вместо другого (или несколько путей).

Data Scientist — Дорожная карта

Чтобы стать специалистом по данным, требуется разнообразный набор навыков и опыта. Вот подробное руководство о том, как стать специалистом по данным:

  1. Изучите основы статистики и математики, включая вероятность, линейную алгебру и исчисление. Понимание этих концепций обеспечит прочную основу для анализа данных и моделирования.
  2. Изучайте языки программирования, такие как Python и R, которые обычно используются в науке о данных. Оба языка имеют множество библиотек и инструментов, упрощающих процесс анализа данных.
  3. Ознакомьтесь с инструментами анализа и визуализации данных, такими как SQL, Pandas и Matplotlib. Эти инструменты позволяют вам манипулировать данными и визуализировать их, упрощая получение информации.
  4. Развить глубокое понимание алгоритмов и методов машинного обучения. Это включает в себя понимание различных типов алгоритмов машинного обучения, их сильных и слабых сторон, а также того, как выбрать правильный алгоритм для данной задачи.
  5. Получите опыт в специализированных областях, таких как обработка естественного языка, компьютерное зрение и глубокое обучение. Эти области требуют специальных знаний и опыта и пользуются большим спросом.
  6. Создайте портфолио проектов, демонстрирующих ваши навыки и опыт. Работодатели ценят практический опыт, а создание портфолио проектов поможет вам выделиться на переполненном рынке труда.
  7. Будьте в курсе последних тенденций и технологий в науке о данных. Область науки о данных постоянно развивается, и быть в курсе последних тенденций и технологий имеет решающее значение для сохранения конкурентоспособности.

Наука о данных — инструменты и технологии

Инструменты и технологии Data Science являются строительными блоками любого проекта Data Science. Их можно использовать для сбора, хранения, анализа и визуализации данных, чтобы получать информацию, которая поможет вам принимать более обоснованные решения.

Существует множество различных типов инструментов, доступных для проектов по науке о данных:

  • Языки программирования (например, Python) — используются для создания прогностических моделей.
  • Библиотеки машинного обучения (например, TensorFlow) — используются для обучения моделей машинного обучения.
  • Базы данных (например, MySQL) — используются для хранения больших объемов структурированных и неструктурированных данных.

Наука о данных — проекты

Проекты по науке о данных — отличный способ узнать об этой области, а также окунуться в науку о данных. Они также являются хорошим кормом для резюме, поэтому стоит взять его, если вы ищете работу в отрасли.

Вот несколько советов для успешных проектов Data Science: Подумайте о цели, прежде чем начинать свой проект. Чего ты хочешь достичь? Какую проблему ты пытаешься решить? Если возможно, держите в уме какой-то конечный результат, например: «Я хочу, чтобы моя модель/алгоритм/система/что-то-это-такое-делает-настоящую-работу» (назовем это штуковиной) быть в состоянии предсказать, купит ли кто-то продукт X, основываясь на его истории покупок и демографической информации». Это помогает сфокусироваться на вещах и предотвращает расползание области позже по дороге, когда все увязнет в слишком большом количестве требований или возникнут непредвиденные проблемы во время разработки из-за отсутствия такового, планируя заранее заранее при проектировании того, что именно нужно сделать в первую очередь, прежде чем переходить к другие задачи позже».

Наука о данных — Карьерный рост

Наука о данных — это широкая область, в которой доступно множество различных карьерных путей. В следующей таблице перечислены некоторые распространенные должности и навыки, необходимые для их получения:

  • Ученый по данным. Ученый по данным — это тот, кто использует свои знания в области статистики, машинного обучения и языков программирования, таких как R или Python, для анализа больших объемов данных, чтобы получить представление о том, что происходит в организации или отрасли. Они также могут отвечать за построение моделей, которые предсказывают будущие тенденции на основе исторических данных. В большинстве случаев для этого потребуется ученая степень (степень магистра или доктор философии) в области статистики или компьютерных наук, а также опыт работы профессиональным программистом, прежде чем перейти на эту должность на полную ставку.
  • Бизнес-аналитик. Бизнес-аналитики обычно работают в отделе маркетинга организации, где они помогают определить, какие продукты, скорее всего, хорошо продаются, анализируя прошлые данные о продажах, а также рыночные тенденции, связанные конкретно с целевой аудиторией (ами) этих продуктов. . Это требует сильных аналитических навыков, но не требует какого-либо формального образования, кроме предметов на уровне средней школы, таких как алгебра, потому что большая часть необходимой информации поступает непосредственно из общедоступных источников, таких как финансовые отчеты, публикуемые ежеквартально компаниями, зарегистрированными на фондовых биржах по всему миру».

Этика науки о данных

Этические последствия науки о данных огромны, и важно учитывать, как будет использоваться ваш анализ данных. Ниже приведены некоторые вопросы, которые вы можете задать себе при рассмотрении вопроса об этичности проекта:

Этично ли собираются данные? Если да, то как? Есть ли какие-либо проблемы с конфиденциальностью при сборе этой информации?

Как будет использоваться этот анализ? Кто будет иметь к нему доступ и каковы их намерения? Повредит ли кому-нибудь этот анализ (прямо или косвенно)? Если да, то как мы можем максимально уменьшить этот вред, но при этом достичь нашей цели (целей).

Оставайтесь с нами, чтобы узнать больше

Наука о данных — это быстрорастущая область, которая предлагает захватывающие карьерные возможности для тех, кто готов приложить усилия для овладения необходимыми навыками и технологиями. При соответствующем образовании, обучении и практическом опыте любой может стать успешным специалистом по данным и внести значимый вклад в эту область.

В следующем выпуске этой серии мы рассмотрим, как начать работу с наукой о данных. Мы углубимся в различные аспекты науки о данных и подробно изучим различные инструменты, методы и приложения. Независимо от того, являетесь ли вы начинающим специалистом по данным или просто хотите узнать больше об этой увлекательной области, эти статьи предоставят вам ценную информацию и практические знания, которые вы можете использовать для продвижения по карьерной лестнице.

Так что следите за новостями и не стесняйтесь делиться с нами своими отзывами и предложениями. Мы с нетерпением ждем ответа от вас!

Первоначально опубликовано на https://www.youknownothing.in 8 марта 2023 г.