Hvad er datavidenskab?
Data Science er processen med anvendelse af videnskabelige beregninger for at udtrække meningsfuld indsigt fra milliarder og billioner byte af data ved hjælp af passende statistiske metoder.
Den disciplin, der er alles mund til mund i disse dage. Den type, der er steget eksponentielt i de senere år på grund af den enorme mængde data, der genereres fra flere kilder.
Senere i denne artikel skal vi se på, hvordan Data Science har påvirket vores liv, og hvordan du også kunne være en Data Scientist med den rigtige holdning og mestre de specifikke færdigheder, der kræves til det.
Definition
Der er en massiv debat om den nøjagtige definition af Data Science. Bagefter er der ikke nogen formel definition, der kan knyttes til økosystemet, og forskellige felter opfatter Data Science forskelligt.
Antag, at enhver, der arbejder som softwareingeniør, ofte benævner datavisualisering ved hjælp af et værktøj som en Data Science-rolle, mens nogen, der arbejder i sundhedsindustrien og beskæftiger sig med følsomme patientdata for at forudsige kræft fra cellerne, ville kalde et Data Scientist-job .
På lægmandsmæssige vilkår på grund af mangfoldigheden af dens anvendelse defineres forskelligt af mennesker, der tilhører forskellige felter, men alle peger på den ene ting - udtræk information fra data ved hjælp af nogle metoder.
De forskellige undergrupper af Data Science
Dette er en blanding af matematik og statistik, maskinlæring, domænekendskab, it og softwareudvikling.
Matematik og statistik er kernen, da alt fra sonderende dataanalyse til modelbygning kræver håndtering af tal, vektorer, sandsynlighed og så videre.
Maskinlæring kunne videre opdeles i Deep Learning og Artificial Intelligence, og det er modelbyggets undergruppe af Data Science. Derudover anses væsentlig softwareudvikling og it-færdigheder for at være nødvendige for at anvende inden for disse områder.
Endelig kan det at have forretning eller domæne-viden gå langt i at bestemme nøjagtigheden af resultatet, da forskellige virksomheder bruger forskellige data til forudsigelse og brug af de rigtige data er yderst vigtig i at verificere vores outputs troværdighed.
Forstå Data Science
Det er primært videnskaben, der bruges til at afdække skjulte mønstre fra data. Disse skjulte mønstre eller indsigter kunne gå langt med at opnå banebrydende resultater på flere områder og forbedre menneskers liv. Billedet ovenfor viser de seks trin i en Data Science-arbejdsgang, som hjælper med at gøre forudsigelser og opbygge modeller, der skal bruges i produktionen. Det er beskrevet i detaljer i det næste afsnit.
Arbejder med datavidenskab
Data Science arbejde ville blive opdelt i følgende kategorier.
- Forstå problemet - Det er vigtigt, at problemklaringen er klar, før du dykker ned i den faktiske implementeringsdel. Viden om, hvad man skal finde ud af, er afgørende for at få de rigtige data og udlede den perfekte løsning.
- Sådan får du de rigtige data - Når problemet er forstået, er det bydende nødvendigt at få de rigtige data til at udføre handlingen.
- Undersøgende dataanalyse - Det siges, at halvfems procent af det arbejde, der udføres af en datavidenskabsmand, er datavridning. Udtrykket datakrangling refererer til rengøring og forbehandling af dataene før fodring til modellen. Trinene involverer at kontrollere for duplikatdata, outliers, NULL-værdier og flere andre afvigelser, som ikke falder ind under konventionen om en ønsket data for virksomheden.
- Datavisualisering - Når dataene er renset og forbehandlet, er det nødvendigt at visualisere dataene for at finde ud af de rigtige funktioner eller kolonner, der skal bruges til vores model.
- Kategorisk kodning - Dette trin gælder i de tilfælde, hvor inputfunktionerne er kategoriske og nødvendige for at blive omdannet til numerisk (0, 1, 2 osv.), Der skal bruges i vores model, da maskinen ikke kan arbejde med kategorier.
- Modelvalg - Det er vigtigt at vælge den rigtige model til en bestemt problemopgørelse, da hver model ikke passer perfekt ind for hvert datasæt.
- Brug af den rigtige metrisk - Baseret på forretningsdomænet, skal den metriek, der bestemmer en model's perfektion, vælges.
- Kommunikation - Forretningsmanden, aktionærerne, forstår ofte ikke den tekniske viden om Data Science, og det er derfor vigtigt at kommunikere konklusionerne på en enkel måde til virksomheden, som derefter kunne komme med foranstaltninger til at afbøde eventuelle forudsete risici.
- Implementering - Når modellen er bygget, og virksomheden er tilfreds med resultaterne, kan modellen blive anvendt til produktion og brugt i produktet.
Hvad kan du gøre med Data Science?
Det forbruger hurtigt vores daglige liv. Fra at vågne op om morgenen til at gå i seng, er der ikke et eneste øjeblik, at virkningerne af Data Science ikke påvirker os. Lad os se på nogle af anvendelserne af Data Science, som har gjort vores liv let i nyere tid.
Eksempel 1:
YouTube er den foretrukne tilstand af underholdning, viden, nyheder i vores daglige liv. Vi foretrækker at se videoer end at gå gennem lysbilleder af lange artikler. Men hvordan blev vi så vanedannende på YouTube? Hvad har gjort YouTube så unik og anderledes?
Nå, svaret er enkelt. YouTube bruger vores data til at anbefale videoer; vi vil gerne se næste. Den bruger en anbefalingssystemalgoritme til at spore vores søgemønstre og baseret på den; dens intelligenssystem viser os de videoer, der er noget relateret til den, vi har set, så vi limes fast på kanalen og fortsætter med at surfe gennem de andre videoer.
Så det sparer dybest set vores tid og energi at manuelt kigge efter videoer, der kan være nyttige for os baseret på vores smag.
Eksempel 2:
I lighed med YouTube bruges anbefalingssystemet også på e-handelswebsteder som Netflix, Amazon.
I tilfælde af Netflix får vi vist de tv-shows eller film, der er noget relateret til det, vi har set, og dermed sparer vi tid til at se efter flere lignende videoer.
Derudover anbefaler Amazon produkterne baseret på vores købsmønster, og det viser de produkter, som andre købere har købt sammen med det produkt, eller hvad vi kunne købe baseret på vores shoppingvaner eller mønstre.
Eksempel 3:
Et af de største gennembrud inden for Data Science er Amazons Alexa eller Apples Siri. Vi synes ofte kedeligt at surfe gennem vores telefon for kontakter eller føler os doven med at indstille alarmklokker eller påmindelser.
I denne forbindelse gør de virtuelle assistentsystemer alle tingene for os kun ved at lytte til vores kommandoer. Vi fortæller Alexa eller Siri om de ting, vi ønsker, og systemet konverterer vores naturlige stemme til tekst ved hjælp af Natural Language Processing-topologien (det vil vi se senere) og udtrække indsigt fra den tekst for at løse vores problemer.
Udtrykt som lægfolk bruger dette intelligente systemer tale til stemmeterminologi for at spare tid og løse vores problemer.
Eksempel 4:
Data Science har også lettet livet for atleter og mennesker, der er involveret i sportsarenaer. Den enorme mængde data, der er til rådighed i disse dage, kunne bruges til at analysere en sportsmands helbred og mentale forhold for at forberede sig i overensstemmelse hermed til et spil.
Dataene kan også bruges til at lave strategier og outplay modstanderen, selv før kampen starter.
Eksempel 5:
Data Science har også lettet livet i sundhedsområdet. Medikamenterne og forskerne kunne bruge Deep Learning til at analysere en celle og forhindre en sygdom i at forekomme i første omgang.
De kunne også ordinere passende medicin til en patient på baggrund af forudsigelsen fra dataene.
Top Data Science virksomheder
Det betragtes som det mest efterspurgte job i det 21. århundrede med fagfolk med forskellige baggrunde, der går i gang med at blive datavidenskabsmand.
I dag forsøger næsten ethvert selskab at integrere Data Science i sine produkter for at forenkle processen og hurtigere driften for at sikre nøjagtighed i optimal tid. Listen over sådanne virksomheder er enorm, og det vil blive betragtet som uretfærdigt at lægge den ene mod den anden i form af det bedste, da forskellige virksomheder bruger data af forskellige grunde.
Sammen med USA udvides markedet i Indien, og det vil kun være professionelle i fremtiden. Her er nogle af de bedste virksomheder, hvor Data Science har en udtømmende anvendelse: -
JP Morgan, Deloitte, Bitwise, Salesforce, LinkedIn, Flipkart, WNS, Mc Kinsey & Company, IBM, Ola Cabs, Mu Sigma, Stripe, Amazon, Big Basket, Netflix, Wipro, Enterprise Bot, Accenture, Myntra, Manthan, TCS, Cisco, Cartesian Analytics, HCL, EDGE Networks, Walmart labs, Cognizant, (24) 7.ai, Target Corporation, TEG Analytics, Citrix, Sigmoid, Facebook, Twitter, Google Inc., Gobble, Reliance, Square, niki.ai, Dropbox, Airbnb, Khan Academy, Uber, Pinterest, Fractal Analytics.
De steder, hvor du kunne finde flere Data Science-åbninger, er - LinkedIn, Faktisk, Simply Hired og AngelList.
Hvem er det rigtige publikum til at lære Data Science-teknologier?
Data Science handler om at arbejde med data, og hvert felt bruger data på en eller anden måde. Derfor behøver du ikke at tilhøre en bestemt disciplin for at være datavidenskabsmand.
Hvad du dog skal gøre er en nysgerrig tankegang og en iver efter at skitsere indsigt fra data.
Fordele ved datavidenskab
- Data Science kunne hjælpe med at afbøde begrænsninger for tids- og budgetallokering og hjælpe med væksten i virksomheden.
- Maskine bestemte resultater af flere manuelle opgaver, der kunne være bedre end menneskelige effekter.
- Det hjælper med at forhindre misligholdelse af lån, der bruges til opdagelse af svig og adskillige andre tilfælde af anvendelse i det økonomiske domæne.
- Generer indsigt fra rå, ustrukturerede tekstdata.
- At forudsige det fremtidige resultat kunne forhindre mange store virksomheders økonomiske tab.
Nødvendige data videnskabelige færdigheder
Ovenstående billede viser vigtigheden af de nødvendige færdigheder baseret på forskellige roller.
Programmering, datavisualisering, kommunikation, dataintuition, statistik, datavangling, maskinlæring, softwareteknik og matematik er de nødvendige færdigheder for enhver, der ønsker at komme ind i datavidenskabsområdet.
Hvorfor skal vi bruge Data Science?
Brugen af Data Science i akademia og i det virkelige liv er meget forskellig. Mens i akademiet bruges Data Science til at løse flere seje projekter som billedgenkendelse, ansigtsregistrering osv.
På den anden side bruges Data Science i dagligdagen til at forhindre svig, fingeraftryksdetektion, produktanbefaling og så videre.
Data Science omfang
Mulighederne eller omfanget i Data Science er ubegrænsede. Som vist på billedet ovenfor kunne en professionel arbejde i flere forskellige roller i datavidenskab afhængigt af deres kvalifikationssæt og ekspertiseniveauet.
Hvorfor har vi brug for datavidenskab?
Meget af det arbejde, der udføres i dag, er manuelt og tager meget tid og ressourcer, som ofte skaber hindringer for det budget, der er afsat til projektet. Store virksomheder ser undertiden efter løsninger til at optimere sådanne opgaver og sikre, at budget- og ressourcebegrænsningerne afbødes.
Det giver mulighed for at automatisere de kedelige processer og producere sådanne fremragende resultater, som måske ikke var muligt i manuelt arbejde.
Hvordan denne teknologi vil hjælpe dig i karrierevækst?
Denne undersøgelse foretaget af Forbes viser, at Data Science er fremtiden, og at den er her for at blive. Dage med manuelt arbejde er forbi, og Data Science vil automatisere enhver sådan opgave. Derfor, hvis du ønsker at forblive relevant i branchen i fremtiden, er det nødvendigt, at du lærer de forskellige aspekter og øger dine chancer for altid at blive ansat.
Konklusion
Hvis du er kandidat eller arbejder som professionel, er det på høje tid, at du håber på Data Science-skibet og involverer dig i Data Science-samfundet.
Anbefalede artikler
Dette har været en guide til Hvad er datavidenskab. Her diskuterede vi en række undergrupper af datavidenskab, dens livscyklus, fordel, omfang osv. Du kan også gennemgå vores andre foreslåede artikler for at lære mere -
- Forskel mellem datavidenskab og datavisualisering
- Data Science Interview spørgsmål med svar
- Sammenligning af datavidenskab vs kunstig intelligens
- Data Science vs Data Analytics
- Introduktion til Data Science Algorithms