Что такое наука о данных? Полное руководство.

Что такое наука о данных?

Наука о данных — это область, которая сочетает в себе знания предметной области, навыки программирования, а также математические и статистические знания для извлечения полезной информации из данных. Алгоритмы машинного обучения используются для обработки чисел, текста, изображений, видео, аудио и других данных для создания систем искусственного интеллекта (ИИ), которые могут выполнять задачи, для которых обычно требуется человеческий интеллект.

Любая организация заявила бы, что занимается какой-либо наукой о данных, но что это влечет за собой? Наука о данных посвящена извлечению чистой информации из необработанных данных для формулирования практических идей. Область расширяется так быстро и революционизирует так много секторов, что ее возможности трудно ограничить формальным описанием, но в целом наука о данных посвящена извлечению чистой информации из необработанных данных для формулирования практических идей.

Наши цифровые данные, получившие название «нефть двадцать первого века», являются самыми важными в этой области. В промышленности, науке и нашей повседневной жизни он приносит неисчислимые преимущества. Ваша поездка на работу, ваш последний поиск в Google ближайшей кофейни, ваш пост в Instagram о том, что вы ели, и даже данные о здоровье вашего фитнес-трекера — все это относится к различным наборам данных.

ученые в различных формах Наука о данных отвечает за то, чтобы приносить нам новые товары, обеспечивать прорывные идеи и делать нашу жизнь более комфортной, просеивая огромные озера данных в поисках корреляций и тенденций.

ОБЯЗАТЕЛЬНО ПРОЧИТАЙТЕ: Почему наука о данных важна?

Навыки обработки данных

Этот раздел «Что такое наука о данных?» Статья дает вам представление о навыках и инструментах, используемых людьми в разных областях науки о данных.

Чем занимается специалист по данным?

Специалист по обработке и анализу данных изучает бизнес-данные, чтобы получить полезную информацию. Другими словами, специалист по данным решает бизнес-задачи, следуя набору процедур, которые включают в себя:

• Чтобы лучше понять проблему, задавайте правильные вопросы.
• Получайте данные из различных источников, включая данные компании, общедоступные данные и т. д.
• Обрабатывайте необработанные данные и преобразовывайте их в формат, готовый к анализу.
• Подавайте данные в аналитическую систему, которая может быть алгоритмом машинного обучения или статистической моделью.
• Подготовьте выводы и выводы для представления соответствующим сторонам.

Как работает наука о данных?

Наука о данных включает в себя широкий спектр дисциплин и областей знаний, чтобы обеспечить всестороннее, тщательное и уточненное представление необработанных данных.

Чтобы эффективно просеивать запутанные массы информации и сообщать только самые важные фрагменты, которые помогут добиться прогресса и производительности, специалисты по данным должны быть квалифицированы во всем, от инженерии данных, математики, статистики, передовых вычислений и визуализации.

Чтобы строить модели и делать прогнозы с использованием алгоритмов и других методов, специалисты по данным в значительной степени полагаются на искусственный интеллект, особенно на его подобласти машинного обучения и глубокого обучения.

В целом жизненный цикл науки о данных состоит из пяти этапов, которые включают:

1. Захват: сбор данных, ввод данных, прием сигнала и извлечение данных — все это примеры захвата данных.
2. Поддержание: необходимо поддерживать хранение данных, очистку данных, размещение данных, анализ данных и архитектуру данных.
3. Процесс: Интеллектуальный анализ данных, кластеризация/классификация, моделирование данных и обобщение данных — все это этапы процесса.
4. Общайтесь: отчеты о данных, визуализация данных, бизнес-аналитика и принятие решений — это все, что необходимо сообщать.
5. Анализ: Исследовательский/подтверждающий, прогностический анализ, регрессия, анализ текста и качественный анализ — все это примеры анализа.

Все пять этапов требуют уникальных стратегий, услуг и, в некоторых случаях, набора навыков.

Использование науки о данных

Наука о данных позволяет нам достигать больших целей, которые раньше были невозможны или требовали значительного количества времени и усилий.

ДЛЯ ЧЕГО МОЖНО ИСПОЛЬЗОВАТЬ НАУКУ О ДАННЫХ?

• Выявление аномалий (мошенничество, болезни, преступления и т.д.)
• Принятие решений и автоматизация (проверка биографических данных, кредитоспособности и т. д.)
• Классификации (на почтовом сервере это может означать сортировку писем по папкам «важные» и «мусорные»)
• Предсказания (продажи, выручка и удержание клиентов)
• Распознавание образов (погодные условия, модели финансового рынка и т. д.)
• Оценка (мимика, голос, текст и т.д.)
• Наблюдения и предложения (на основе изученных предпочтений системы рекомендаций могут направить вас к фильмам, ресторанам и книгам, которые могут вам понравиться)

Вот несколько примеров того, как компании используют науку о данных для инноваций в своих отраслях, разработки новых товаров и улучшения окружающей среды.

Здравоохранение

В сфере здравоохранения наука о данных привела к целому ряду прорывов. Медицинские работники открывают для себя новые способы понимания болезней, практикуют профилактическую медицину, быстрее диагностируют заболевания и изучают новые варианты лечения благодаря обширной сети данных, которые теперь доступны во всем, от электронных медицинских карт до клинических баз данных и персональных фитнес-трекеров.

Беспилотные автомобили

Прогнозная аналитика используется Tesla, Ford и Volkswagen в их новейшей эре автономных транспортных средств. В этих автомобилях используются тысячи крошечных камер и датчиков для передачи информации в режиме реального времени. Беспилотные автомобили могут адаптироваться к ограничениям скорости, избегать рискованной смены полосы движения и даже перевозить пассажиров по кратчайшему пути с помощью машинного обучения, прогнозной аналитики и обработки данных.

Логистика

UPS использует аналитику данных для повышения производительности как внутри компании, так и на маршрутах ее распределения. Инструмент компании On-Road Integrated Optimization and Navigation (ORION) создает оптимизированные маршруты для водителей-экспедиторов с учетом погоды, дорожного движения, строительства и других факторов с использованием математического моделирования и алгоритмов, основанных на научных данных.

Ожидается, что в год наука о данных сэкономит логистической компании до 39 миллионов галлонов топлива и более 100 миллионов миль доставки.

Развлечения

Вы когда-нибудь задумывались, как Spotify всегда точно знает, какую песню вы ищете? Или как Netflix точно знает, какие сериалы вам понравятся? Гигант потоковой передачи музыки будет тщательно выбирать списки песен, основанные на музыкальном жанре или группе, в которой вы сейчас играете, используя науку о данных.
Вы в последнее время увлекаетесь кулинарией? Агрегатор данных Netflix обнаружит вашу потребность в кулинарном вдохновении и предложит подходящие шоу из своей обширной библиотеки.

Финансы

Финансовый сектор сэкономил миллионы долларов и неисчислимое количество времени благодаря машинному обучению и науке о данных. Обработка естественного языка (NLP) используется платформой JP Morgan Contract Intelligence (COiN) для обработки и извлечения важных данных из примерно 12 000 коммерческих кредитных соглашений в год.

То, что потребовало бы 360 000 часов ручного труда, теперь выполняется всего за несколько часов благодаря науке о данных. Кроме того, финтех-компании, такие как Stripe и PayPal, активно инвестируют в науку о данных, чтобы разработать программное обеспечение для машинного обучения, которое может легко выявлять и предотвращать мошенничество.

Кибербезопасность

Любая отрасль выигрывает от науки о данных, но кибербезопасность может быть наиболее актуальной. «Лаборатория Касперского», международная компания по кибербезопасности, использует науку о данных и машинное обучение для обнаружения более 360 000 новых образцов вредоносных программ каждый день. Способность науки о данных выявлять и изучать новые методы киберпреступлений в режиме реального времени имеет решающее значение для нашей потенциальной безопасности.

Игры

Наука о данных также используется для создания видео и компьютерных игр, что подняло игровой опыт на новую высоту.

Вывод

В будущем десятилетии данные станут нефтью для компаний. Теперь компании могут оценить будущий рост и оценить потенциальные угрозы, внедрив в свою деятельность методы обработки данных. Если вы заинтересованы в карьере в области науки о данных, сейчас самое время начать.

У вас есть какие-либо вопросы по поводу этой статьи «Что такое наука о данных?»? Если это так, пожалуйста, напишите об этом в разделе комментариев к статье. Наши специалисты помогут решить ваши вопросы в кратчайшие сроки.