Пришло время изучать науку о данных, прежде чем я объясню науку о данных, я хочу поговорить о данных. Вы думаете, что все на земле — это данные, или мы можем конкретно сказать, что данные — это только необработанные и бессмысленные значения в цифровом мире?
Что такое данные?
Согласно Википедии, определение данных выглядит следующим образом. Данные — это отдельные факты, статистические данные или элементы информации, часто числовые. В более техническом смысле данные представляют собой набор значений качественных или количественных переменных об одном или нескольких лицах или объектах, в то время как данное (единственное число данных) представляет собой единственное значение одной переменной.
Данные рассматриваются как исходный материал информации, поэтому мы можем определить любое значение, которое у нас есть, как данные. Это понятие часто используется для обозначения термина, используемого в информационной сфере. Само по себе это не имеет смысла и не используется. Согласно данным Statista, годовой объем данных, производимых всеми пользователями в мире, увеличился с 2 зеттабайт (2 000 000 000 000 ГБ) в 2010 году до 33 зеттабайт в 2018 году. Ожидается, что к 2025 году он достигнет 175 зеттабайт. проанализированы и осмыслены, то у нас будет только мусор данных. Здесь на помощь приходит наука о данных…
"Данные — это просто сводка тысяч историй. Расскажите несколько таких историй, чтобы сделать данные значимыми". — Чип и Дэн Хит
Что такое наука о данных?
Наука о данных объединяет многие области, включая математику, машинное обучение, информатику, предварительную обработку данных, экспертизу предметной области и статистические исследования, чтобы извлечь ценность из данных, как вы видите на схеме. Людей, которые занимаются наукой о данных, называют учеными данных. Они сочетают в себе ряд навыков для анализа и создания полезных идей на основе данных, собранных из Интернета, смартфонов, клиентов, датчиков и других источников.
наука о данных; Он включает в себя подготовку данных для анализа, включая очистку, агрегирование и обработку, чтобы сделать их пригодными для расширенного анализа данных. Затем аналитические приложения и специалисты по данным могут анализировать результаты, чтобы выявить закономерности и дать бизнес-руководителям возможность получить обоснованную информацию.
Хорошо, надеюсь, теперь определение стало для вас более ясным :). Как вы видите в схеме Data Science, у нас есть несколько названий, и каждое из них имеет значение. Давайте углубимся в эти темы и посмотрим, что происходит внутри этих заголовков.
Математика:
Что касается математических требований для науки о данных, постоянно возникают три темы: исчисление, линейная алгебра и статистика. Хорошая новость заключается в том, что для большинства должностей в науке о данных единственный вид математики, с которым вам нужно хорошо познакомиться, — это статистика.
Исчисление: оно используется в машинном обучении для формулирования функций, используемых для обучения алгоритмов для достижения их цели, известной с помощью функций потерь/затрат/целевых функций.
Линейная алгебра: она используется в машинном обучении и науке о данных, чтобы понять, как алгоритмы работают под капотом. Все дело в векторных/матричных/тензорных операциях.
Статистика: используется в науке о данных для анализа и понимания данных, обнаружения и вывода ценных идей и скрытых закономерностей.
Машинное обучение:
Машинное обучение в основном автоматизирует процесс анализа данных и делает прогнозы на основе данных в режиме реального времени без какого-либо вмешательства человека. Модель данных строится автоматически и дополнительно обучается, чтобы делать прогнозы в реальном времени. Именно здесь алгоритмы машинного обучения используются в жизненном цикле науки о данных.
В процессе машинного обучения у нас есть несколько шагов для построения нашей модели и достижения значительного результата.
Первый собирает данные; это считается фундаментальным шагом машинного обучения. Сбор надежных и непротиворечивых данных становится очень важным для модели, поэтому этот шаг действительно важен для построения нашей модели. Второй шаг — подготовка данных; при сборе данных и преобразовании их в набор данных мы должны очистить данные и подготовить их к следующему шагу. Подготовка данных гарантирует, что набор данных не содержит ошибочных или поврежденных точек данных. Это также включает стандартизацию данных в единый формат. Набор данных также разделен на две части, которые будут использоваться для обучения вашей модели данных и оценки производительности обученной модели соответственно. Третья часть процесса — это модель обучения, именно здесь начинается «обучение». Набор обучающих данных используется для прогнозирования выходного значения. Этот вывод обязательно будет отличаться от желаемого значения на первой итерации. Но практика делает «Машину» совершенной. Шаг повторяется снова после внесения некоторых корректировок в инициализацию. Когда вы закончили с обучающей моделью, пришло время оценить производительность модели. В процессе оценки используется набор данных, который был отложен в процессе подготовки данных. Эти данные никогда не использовались для обучения модели. Таким образом, тестирование вашей модели данных на новом наборе данных даст вам представление о том, как ваша модель будет работать в реальных приложениях. Итак, мы находимся на последнем этапе процесса, который является прогнозированием, конечно, это не означает, что он совершенен и готов к развертыванию. Модель дополнительно улучшается за счет настройки параметров. Прогнозирование — это последний этап машинного обучения. На этом этапе развертывается ваша Модель данных, и Машина использует свои знания, чтобы ответить на ваши вопросы.
Информатика:
Важным компонентом, как и любой другой частью, является программирование. Наука о данных в основном использует программирование для описания алгоритмов для компьютеров, которые могут учиться без программирования. Конечно, мы не используем языки программирования только для этой цели. Мы часто используем языки программирования при извлечении или очистке данных из баз данных или файлов, визуализации этих данных, построении моделей машинного обучения, обучении моделей с данными или получении метрических результатов наших моделей.
Обработка данных:
Данные в необработанном виде бесполезны для любой организации. Обработка данных — это метод сбора необработанных данных и преобразования их в полезную информацию. Обычно это выполняется в виде пошагового процесса командой специалистов по данным и инженеров по данным в организации. Необработанные данные собираются, фильтруются, сортируются, обрабатываются, анализируются, сохраняются, а затем представляются в удобном для чтения формате.
Обработка данных имеет решающее значение для организаций, чтобы создавать лучшие бизнес-стратегии и повышать свое конкурентное преимущество. Преобразовывая данные в удобочитаемый формат, такой как графики, диаграммы и документы, сотрудники всей организации могут понимать и использовать данные.
Знание домена:
Экспертиза предметной области — это знание и понимание конкретной области. Как специалисты по данным, вы можете работать в самых разных отраслях, каждая из которых имеет свои тонкости, которые можно изучить только постепенно с течением времени.
Статистические исследования:
Статистика — одна из важнейших частей науки о данных. Очень важно работать над статистическими исследованиями, особенно при подготовке данных или попытке понять данные. Статистические исследования формируют теоретические основы методов и алгоритмов науки о данных. Понимание теоретических основ науки о данных необходимо, чтобы знать ограничения применяемых методов, а также правильно интерпретировать результаты процесса науки о данных.
Хорошо, я думаю, мы закончили с данными и наукой о данных. Спасибо за прочтение статьи :).