Introduktion til datavidenskab
Data Science er et af de hurtigst voksende, udfordrende og højt betalte job i dette årti. Så spørgsmålet er, hvad er datavidenskab? datavidenskab er et tværfagligt felt (det består af mere end en gren af studiet), der bruger statistik, datalogi og maskinlæringsalgoritmer til at få indsigt fra både strukturerede og ustrukturerede data. I henhold til 'Economic Times' har Indien set mere end 400 procent stigning i efterspørgslen efter fagfolk inden for datavidenskab på tværs af forskellige industrisektorer på et tidspunkt, hvor udbuddet af sådant talent vidner om langsom vækst.
Hovedkomponenter i datavidenskab
De vigtigste komponenter eller processer, der følges i Introduktion til datavidenskab, er som følger:
1. Dataundersøgelse
Det er det vigtigste trin, da dette trin tager mest tid. Cirka 70 procent af tiden bruges til dataudforskning. Hovedingrediensen til datavidenskab er data, så når vi får data, er det sjældent, at data er i en korrekt struktureret form. Der er en masse støj til stede i dataene. Støj betyder her en masse uønskede data, der ikke er påkrævet. Så hvad gør vi i dette trin? Dette trin involverer prøveudtagning og transformation af data, hvor vi kontrollerer observationer (rækker) og funktioner (kolonner) og fjerner støj ved hjælp af statistiske metoder. Dette trin bruges også til at kontrollere forholdet mellem forskellige funktioner (kolonner) i datasættet, ved forholdet mener vi, om funktionerne (kolonner) er afhængige af hinanden eller uafhængige af hinanden, om der mangler værdier i dataene eller ikke. Så dybest set transformeres og klargøres de til videre brug. Derfor er dette et af de mest tidskrævende trin.
2. Modellering
Så nu er vores data forberedt og klar til at gå. Dette er det andet trin, hvor vi rent faktisk bruger Machine Learning algoritmer. Her passer vi faktisk dataene ind i modellen. Valg af en model afhænger af den type data, vi har, og forretningskravet. For eksempel vil modelvalget til anbefaling af en artikel til en kunde være anderledes end den model, der kræves for at forudsige antallet af artikler, der vil blive solgt på en bestemt dag. Når modellen er besluttet, passer vi dataene i modellen.
3. Test af modellen
Det er det næste trin og meget vigtigt med hensyn til udførelsen af modellen. Modellen testes med testdata for at kontrollere nøjagtigheden og andre egenskaber ved modellen og foretage de nødvendige ændringer i modellen for at få det ønskede resultat. Hvis vi ikke får den ønskede nøjagtighed, kan vi igen gå til trin 2 (modellering) vælge en anden model og derefter gentage det samme trin 3 og vælge den model, der giver det bedste resultat i henhold til forretningsbehovet.
4. Implementering af modeller
Når vi når det ønskede resultat ved korrekt test i henhold til forretningskravene, afslutter vi modellen, som giver os det bedste resultat pr. Testresultater og implementerer modellen i produktionsmiljøet.
Egenskaber ved datavidenskab
Egenskaberne ved en dataforsker er som følger:
1. Forretningsforståelse
Det er den vigtigste egenskab, medmindre du forstår virksomheden, du ikke kan lave en god model, selvom du har godt kendskab til maskinlæringsalgoritmer eller statistiske færdigheder. En datavidenskabsmand skal forstå forretningsbehovet og udvikle analyser i overensstemmelse med det. Så domænekendskab til virksomheden bliver også vigtig eller nyttig.
2. Intuition
Selvom den involverede matematik er velprøvet og grundlæggende, men en dataforsker er nødt til at vælge den rigtige model med den rigtige nøjagtighed. Da alle modeller ikke vil opgive nøjagtige samme resultater. Så en dataforsker er nødt til at føle, når en model er klar til produktionsinstallation. De har også brug for intuitionen for at vide, på hvilket tidspunkt produktionsmodellen er forældet og har brug for refactoring for at reagere på skiftende forretningsmiljø.
3. Nysgerrighed
Data Science er ikke et nyt felt. Det har også været der før, men de fremskridt, der gøres på dette område, er meget hurtige, og nye metoder til at løse velkendte problemer udvikles konstant, da en dataforsker er nysgerrig efter at lære nye teknologier bliver meget vigtig.
Applikationer
Her i introduktionen til datavidenskab har vi klargjort anvendelsen af datavidenskaben, at det er enormt. Det kræves på alle områder. Her er eksempler på nogle få sektorer, hvor datavidenskab kan bruges eller bruges aktivt.
1. Marketing
Der er et stort omfang inden for markedsføring, for eksempel Forbedret prisstrategi Virksomheder som Uber, e-handelsvirksomheder kan bruge datavidenskabelig priser, som giver dem mulighed for at øge deres overskud.
2. Sundhedsvæsen
Brug af bærbare data til at forhindre og overvåge sundhedsmæssige problemer. De data, der genereres fra kroppen, kan bruges i sundhedsvæsenet for at forhindre fremtidige nødsituationer.
3. Bank og finans
Da vi drøftede introduktionen til datavidenskab nu, vil vi gå videre med anvendelsen af datavidensmæssige anvendelser i banksektoren til opdagelse af svig, hvilket kan være nyttigt til at reducere bankernes ikke-udøvende aktiver.
4. Regeringspolitikker
Regeringen kan bruge datavidenskab til at udarbejde bedre politikker til bedre at imødekomme befolkningens behov og hvad de ønsker ved hjælp af de data, de kan få ved at gennemføre undersøgelser og andre fra andre officielle kilder.
Fordele og ulemper ved datavidenskab
Efter at have gennemgået alle komponenter, egenskaber og den brede introduktion til datavidenskab, skal vi undersøge fordele og ulemper ved datavidenskab:
Fordele
I dette emne af Introduktion til datavidenskab viser vi dig også fordelene ved datavidenskab. Nogle af dem er som følger:
- Det hjælper os med at få indsigt fra de historiske data med dets kraftfulde værktøjer.
- Det hjælper med at optimere virksomheden, ansætte de rigtige personer og generere mere indtægter, da brug af data science hjælper dig med at tage bedre fremtidige beslutninger for virksomheden.
- Virksomheder kan udvikle og markedsføre deres produkter bedre, da de bedre kan vælge deres målkunder.
- Introduktion til Data Science hjælper også forbrugere med at søge efter bedre varer, især på e-handelswebsteder baseret på det datadrevne anbefalingssystem.
Ulemper
Da vi studerede om introduktionen til datavidenskab nu går vi videre med ulemperne ved datavidenskab:
Ulemperne er generelt, når datavidenskab bruges til kundeprofilering og krænkelse af kundens privatliv, da deres information, såsom transaktioner, køb og abonnementer, er synlig for deres moderselskaber. Oplysninger opnået ved hjælp af data science kan bruges mod en bestemt gruppe, individ, land eller samfund.
Anbefalede artikler
Dette har været en guide til Introduktion til datavidenskab. Her har vi drøftet introduktionen til data Science med hovedkomponenter og egenskaber ved introduktion til data science. Du kan også se på følgende artikler:
- Data Science vs Data Visualization
- Data Science Interview spørgsmål
- Data Science vs Data Analytics
- Predictive Analytics vs Data Science
- Data Science algoritmer | typer