Știința datelor: tot ce trebuie să știți

Știința datelor este domeniul care adună, stochează și analizează informații despre lucruri pentru a obține informații valoroase.

Companiile s-au angajat în activități de știință a datelor de mult timp, dar explozia recentă a datelor utilizatorilor de internet și infrastructura cloud mai ieftină au creat un boom în industrie.

În comparație cu discipline similare, știința datelor este relativ nouă și încă în evoluție. Deci, oferă în egală măsură multă speranță ca o carieră pentru viitor.

Această postare enumeră tot ce trebuie să știți despre știința datelor și despre modul în care vă poate beneficia dvs. sau companiei dvs.

De ce Data Science?

Cererea de oameni de știință a datelor este în continuă creștere, așa că acesta este un motiv bun pentru a intra în domeniu. Un alt motiv bun este că știința datelor plătește relativ bine, așa că nu trebuie să vă deranjați prea mult cu privire la venituri.

În plus, puteți lucra ca cercetător de date în mai multe sectoare, astfel încât să nu vă limitați la o singură industrie. Pur și simplu aplicați-vă abilitățile analitice pentru a găsi modele și pentru a examina performanța de la servicii financiare la logistică, producție, telecomunicații, asistență medicală și așa mai departe.

Aplicații ale științei datelor

Știința datelor este un domeniu vast care se aplică multor industrii, astfel încât aplicațiile sale potențiale sunt vaste.

Următoarele sunt cele mai populare dintre aceste aplicații pentru știința datelor:

• Detectarea fraudelor și a riscurilor – Aceasta a fost una dintre cele mai vechi aplicații ale științei datelor. Colectarea și analiza diferitelor seturi de date au permis companiilor financiare să evite și să gestioneze mai bine datoriile neperformante și pierderile. De asemenea, a devenit posibilă identificarea cu ușurință a tranzacțiilor care aveau o mare posibilitate de a fi frauduloase.
  
• Asistență medicală – Știința datelor este, de asemenea, folosită în cercetarea medicală pentru a deriva legăturile dintre genetică, anumite boli și răspunsurile lor la medicamente. De asemenea, este utilizat în dezvoltarea medicamentelor prin utilizarea simulărilor de model pentru a prezice rezultatele viitoare ale medicamentelor.
  
• Recunoașterea imaginilor – Aceasta este o altă aplicație foarte populară a științei datelor. Recunoașterea imaginilor se referă la identificarea modelelor în seturi de date de imagine, cum ar fi imagini și videoclipuri, și oferă multe aplicații viitoare promițătoare.
  
• Motor de căutare – Știința datelor joacă, de asemenea, un rol important în prezentarea rezultatelor pe care le vedeți de la motoarele de căutare precum Google și Bing. Algoritmii utilizați aici compară miliarde de pagini pentru a găsi cele mai bune rezultate pentru fiecare termen de căutare. De asemenea, pot urmări clicurile utilizatorilor pentru a personaliza mai bine rezultatele în timp.
  
• Logistică – Optimizarea rutelor folosind știința datelor poate ajuta companiile să economisească mulți bani și să reducă costurile operaționale.
  
• Sisteme de recomandare – Acestea se bazează pe datele din toate activitățile tale anterioare pentru a încerca să prezică cele mai bune lucruri care ar putea fi relevante pentru tine. Sistemele de recomandare sunt peste tot, de la Netflix la Spotify, Amazon, Twitter și așa mai departe.
  
• Recunoașterea vorbirii – Similar sistemelor de recunoaștere a imaginilor, recunoașterea vorbirii folosește știința datelor pentru a permite mașinilor să înțeleagă vorbirea umană.
  
• Publicitate – Publicitatea direcționată este posibilă numai prin știința datelor, deoarece se bazează pe cantități mari de date demografice și psihografice ale utilizatorilor.

Știința datelor vs statistică

Știința datelor și statistica au multe în comun, cu toate acestea, există destul de multe diferențe între cele două discipline.

Pentru început, statistica este o disciplină mai ales matematică, care își propune să culeagă și să interpreteze date cantitative. Știința datelor, pe de altă parte, se bazează pe o gamă largă de discipline, de la matematică la informatică, bancare de date și așa mai departe.

Știința datelor se ocupă și cu seturi de date mult mai mari decât statisticile. Majoritatea modelării statistice au loc cu cantități relativ mici de date, în timp ce oamenii de știință din date trebuie adesea să se ocupe de cantități mari de date care se potrivesc pe mai multe computere.

În cele din urmă, în timp ce statisticile se concentrează în principal pe concluziile despre lume din datele disponibile, știința datelor se concentrează mai ales pe obținerea de semnificații predictive și optimizări din datele disponibile.

Știința datelor vs inteligența artificială

Știința datelor și inteligența artificială sunt doi termeni care se suprapun adesea. Dar, deși sunt înrudite, nu sunt la fel.

Știința datelor este o abordare cuprinzătoare a colectării, pregătirii și analizei datelor pentru a obține informații, în timp ce inteligența artificială este implementarea algoritmilor predictivi pentru a obține informații.

Inteligența artificială face parte din știința datelor, termenul umbrelă pentru toate metodele și modelele conexe de lucru cu date mari.

Cum lucrează un Data Scientist

Munca unui cercetător de date poate fi împărțită în patru secțiuni majore, acestea sunt:

• Colectarea și stocarea datelor
• Analiza și interpretarea datelor
• Construirea de instrumente și modele pentru a face predicții din date
• Vizualizarea și raportarea datelor

Abilități necesare pentru știința datelor

• Matematică – disciplină care se explică de la sine.
  
• Învățare automată – Aplicarea algoritmilor în modul de învățare la seturi mari de date în căutarea tiparelor, adesea realizată în limbajul Python.
  
• Modelarea datelor – Metoda de organizare și gestionare a unor cantități mari de date pentru a obține informații din acestea.
  
• Inginerie software – Procesul de creare a algoritmilor care furnizează cantități uriașe de date pentru a genera informații. Instrumentele populare includ Python și R.
  
• Statistici – capacitatea ta de a produce informații semnificative dintr-un set de date.
  
• Data-banking – Capacitatea de a stoca și de a prelua date din sisteme simple, cum ar fi foile de calcul Excel, până la baze de date SQL mai complexe.

Cum să devii un Data Scientist

Cel mai simplu mod de a deveni un om de știință a datelor este să obții mai întâi o diplomă de licență într-un domeniu relevant, cum ar fi știința datelor, informatica, matematica sau statistica, și apoi să urmezi ghidul pas cu pas pentru deținătorii care nu au diplomă. paragraful următor.

Cum să obțineți un loc de muncă în știința datelor fără diplomă

Este la fel de posibil să obțineți un loc de muncă în știința datelor fără diplomă. Important este că știi ce faci și poți oferi un loc de muncă bun atunci când sunteți angajat.

Următorii sunt pașii de care aveți nevoie pentru a obține un loc de muncă în știința datelor fără diplomă:

1. Stăpânește abilitățile de bază – Aceasta include subiecte precum matematica, statistica, probabilitatea, analiza datelor, IT și fundamentele de programare, cum ar fi Git.
   
2. Noțiuni de bază ale științei datelor de master – În continuare, va trebui să stăpâniți abilități specifice științei datelor, cum ar fi limbajele R și Python, Excel, SQL, Spark, Hadoop etc.
   
3. Înscrieți-vă într-un Bootcamp sau un curs - A avea o certificare profesională în industria științei datelor vă va dovedi dedicarea oricărui potențial angajator. Deci, luați în considerare obținerea certificărilor IBM, DASCA, Open CDS sau Microsoft Azure.
   
4. Construiește-ți portofoliul – Deși certificatele nu sunt dovada 100% a capacității tale de a livra, un portofoliu de locuri de muncă anterioare este. Așadar, va trebui să arăți de ce ești capabil prin construirea unui portofoliu, de preferință online și pe o platformă precum GitHub. Aceasta poate include totul, de la proiecte personale la muncă pro-bono, stagii și locuri de muncă conexe.
   
5. Îmbunătățiți-vă abilitățile de interviu – Aceasta este abilitate finală de care aveți nevoie odată ce CV-ul dvs. devine impresionant și vă câștigă interviuri.
   
6. Hunt For Jobs – Partea finală a puzzle-ului. Trebuie să ieși în mod activ acolo și să faci lucrurile să se întâmple.

Lista locurilor de muncă în domeniul științei datelor

Oamenii de știință de date lucrează într-o serie de industrii și cu scopuri diferite, ceea ce înseamnă că deseori au roluri de muncă ușor diferite. Cu toate acestea, fișa postului va enumera adesea în detaliu sarcinile așteptate de la cercetătorul de date.

Iată câteva dintre cele mai populare:

• Analist de date
• Data Architect
• Inginer de date
• Data Scientist
• Administratorul bazei de date
• Analist de afaceri
• Analist cantitativ
• Manager de date și analize
• Inginer de învățare automată
• Statistician

Lista instrumentelor pentru știința datelor

Există o mulțime de instrumente pentru știința datelor, dar aici sunt cele mai populare.

• Tensorflow – Platformă populară de învățare automată.
• Jupyter – Mediu de dezvoltare integrat bazat pe web pentru peste 40 de limbi.
• R – Un limbaj de programare statistică și grafică.
• Posit R Studio – Mediu de dezvoltare integrat pentru R.
• Python – limbaj popular de analiză a datelor și de programare de automatizare.
• RapidMiner – Platformă de știință a datelor pentru întreprinderi.
• BigML – Platformă simplă de învățare automată.
• Scikit-learn – Învățare automată și instrument de analiză predictivă a datelor.
• Informatica – Instrument de integrare a datelor.
• AWS Redshift – Depozitare de date scalabilă pentru cloud
• Cognos – Instrument de raportare Analytics de la IBM.
• Matplotlib – Biblioteca de vizualizare pentru limbajul de programare Python.
• Apache Spark – Motor de date bancare la scară largă pentru analiză și învățare automată.
• Apache Hadoop – Cadru pentru procesarea distribuită a seturilor mari de date.
• Mahout – Platformă de învățare automată de la Apache
• Azure ML Studio – IDE bazat pe web pentru oamenii de știință de date
• Tableau – Instrument de analiză și vizualizare a datelor.
• Excel – Software pentru foi de calcul de la Microsoft.
• Plotly – Bibliotecă de grafică gratuită și open-source pentru Python
• Google Charts – Instrument gratuit și puternic de vizualizare a datelor.
• Infogram – Instrument intuitiv de vizualizare și raportare.

Întrebări frecvente (FAQs)

Concluzie

Ajunși la sfârșitul acestei postări despre știința datelor și ce înseamnă aceasta pentru tine și afacerea ta, ar fi trebuit să obții o perspectivă sau două utile.

Știința datelor va continua să crească și aceasta include aplicațiile, oportunitățile de angajare și impactul economic. Deci, cel mai bine este să te adaptezi acum, dacă nu ai făcut-o deja.