Руководство для начинающих по науке о данных и ее применению

Поскольку мы движемся к цифровому миру, мы уже видим необходимость хранения больших данных. Аналогично, обработка таких больших данных требует использования научных методов, алгоритмов и инструментов. Наука о данных — это то, что может помочь нам в этом.

В настоящее время наука о данных приобретает все большее значение. Поэтому необходимо получить глубокие знания о науке о данных. Если вы новичок в этой области, то эта статья для вас. Эта статья представляет собой руководство для начинающих по науке о данных.

Руководство для начинающих по науке о данных

Наука о данных в основном связана с научными методами, алгоритмами и системами и используется для извлечения знаний из больших массивов данных. Раньше анализом больших данных занимались в основном математики или специалисты по статистике, но теперь время изменилось.

Теперь эксперты по данным используют для такого анализа искусственный интеллект и машинное обучение. В результате компьютер становится инструментом для анализа данных и приобретает большую популярность.

Жизненный цикл проектов в области науки о данных

В жизненном цикле науки есть несколько фаз. Они следующие:

1. Понимание темы

Перед началом проекта необходимо понять проблему и проанализировать ее, чтобы получить решение. Здесь вам необходимо ознакомиться с главной целью проекта. Это поможет вам понять приоритеты, различные спецификации и необходимый бюджет проекта.

2. Сбор данных

После того как вы определили цель проекта, вторым шагом будет сбор данных. Вы можете не найти полный набор данных в одном месте. Поэтому часто необходимо получить данные из различных источников, таких как веб-серверы, онлайн-репозитории и базы данных.

3. Подготовка данных

После получения данных следующим шагом является их обработка. Этот этап включает в себя очистку данных. Перед началом анализа необходимо очистить данные. Это самая трудоемкая часть из всех этапов.

4. Изучение данных

Как только вы получили чистые данные, вы готовы к их анализу. Исследование данных также известно как добыча данных. Этот этап очень полезен для понимания закономерностей в данных, а также для получения важных выводов из данных.

5. Моделирование и оценка

Здесь вы пробуете различные комбинации с вашими данными. Этот процесс в основном связан с использованием статистики и машинного обучения.

Как только вы закончили моделирование, необходимо оценить успешность модели. Оценка означает получение информации о достижении проекта.

6. Развертывание

Это заключительный этап. Как только вы закончили моделирование и оценку, вы готовы к развертыванию проекта. Он в основном связан с внедрением моделей в производство.

Навыки, необходимые для того, чтобы стать специалистом по анализу данных

Если вы хотите стать специалистом по анализу данных, вам следует получить степень бакалавра в области компьютерных наук, математики и статистики. Эти предметы дадут вам достаточные знания для обработки и анализа больших данных.

Большинство специалистов по науке о данных имеют степень магистра или доктора философии, поэтому вы можете записаться на курсы или пройти онлайн-обучение. Наука о данных связана с такими процессами, как R, Python, Apache Spark, платформа Hadoop, SQL/базы данных, машинное обучение, искусственный интеллект и визуализация данных.

Применение науки о данных

Перечислить все области применения науки о данных довольно сложно. Все, чем мы пользуемся, в большинстве случаев опирается на набор данных, как в случае с нашим мобильным телефоном. Наука о данных необходима для каждой отрасли.

1. Банковский сектор

Поскольку банки имеют дело с большим массивом данных, наука о данных является важным инструментом, который играет значительную роль в этом деле. Наука о данных широко используется, в частности, для моделирования рисков, выявления мошенничества, сегментации клиентов и прогнозирования в режиме реального времени.

2. Сектор здравоохранения

Сектор здравоохранения — это еще одна область, которая имеет дело с большим набором данных. Поэтому наука о данных оказывается полезным инструментом в этой области. Она помогает вести электрическую медицинскую карту пациентов, а также помогает врачам принимать решения на основе данных для более эффективного лечения.

Это особенно полезно, когда пациент страдает от сложной истории болезни.

3. Транспорт

Наука о данных находит свое применение в мире транспорта. Она полезна для оптимизации работы транспортных средств и создания безопасных условий для водителей. Различные транспортные компании, такие как Uber, используют науку о данных для улучшения качества обслуживания пользователей.

4. Игровая индустрия

Игровая индустрия развивается с большой скоростью, в нее играют миллионы игроков по всему миру. Таким образом, наука о данных играет важную роль в разработке игр.

Дизайн и функциональность игры очень важны для удержания игроков. Поэтому понимание, полученное в результате анализа игровых данных, очень важно.

5. Электронная коммерция

Наука о данных играет важную роль в электронной коммерции и розничной торговле. Она полезна для прогнозирования убытков, покупок, прибыли. Она также помогает понять интересы и симпатии покупателей, фиксируя их поведение в Интернете.

Это в конечном итоге помогает сектору электронной коммерции персонализировать рекомендации по продуктам и подталкивать клиентов к покупке. Таким образом, это помогает улучшить потребительский опыт.

Заключение

Итак, очевидно, что наука о данных — это будущее. Поскольку объем данных растет с каждым днем, растет и потребность в специалистах в области науки о данных. Это настолько развивающаяся область, что каждая компания в большей или меньшей степени связана с наукой о данных. Таким образом, сфера деятельности специалиста по анализу данных очень высока. Здесь мы представили руководство для начинающих по науке о данных. Надеемся, вам понравилась статья и вы нашли ее полезной.