4 ключевых столпа науки о данных

Опубликовано: 22 Мая, 2021

В мире пространства данных эра больших данных наступила, когда организации работали с петабайтами и эксабайтами данных. До 2010 года отраслям промышленности было очень трудно хранить данные. Теперь, когда популярные платформы, такие как Hadoop и другие, решили проблему хранения, основное внимание уделяется обработке данных. И здесь Data Science играет большую роль . В настоящее время развитие науки о данных происходит различными способами, поэтому нужно быть готовым к будущему, изучая, что такое наука о данных и как мы можем повысить ее ценность.

Наука о данных означает разные вещи для разных людей, но по сути наука о данных использует данные для ответа на вопросы. Это довольно широкое определение, и это потому, что нужно сказать, что наука о данных - это умеренно широкая область!

Data science is the science of analyzing raw data using statistics and machine learning techniques with the purpose of drawing conclusions about that information.

Столпы науки о данных

Обычно специалисты по анализу данных имеют разное образование и опыт работы, большинство из них должны иметь опыт или, в идеальном случае, быть мастерами в четырех ключевых областях .

  1. Базовые знания
  2. Математические навыки
  3. Информатика
  4. Общительность

Базовые знания

Большинство людей думают, что знания предметной области не важны в науке о данных, но очень-очень важны. Основная цель науки о данных - извлечь полезную информацию из этих данных, чтобы они могли принести прибыль бизнесу компании. Если вы не знаете о бизнес-стороне компании, о том, как работает бизнес-модель компании и как вы не можете построить ее лучше, то вы бесполезны для этой компании. Вам нужно знать, как задавать правильные вопросы нужным людям, чтобы вы могли воспринимать соответствующую информацию, необходимую для получения информации, которая вам нужна. Есть некоторые инструменты визуализации, используемые в бизнесе, такие как Tableau, которые помогают отображать ваши ценные результаты или идеи в надлежащем нетехническом формате, таком как графики или круговые диаграммы, которые могут понять деловые люди.

Математические навыки

Математические навыки очень важны, если вы попадаете в мир науки о данных. Если вы собираетесь пропустить эту часть вначале, то гарантированно вернетесь к этому разделу в середине обучения. Потому что, когда вы собираетесь применить сложный алгоритм машинного обучения для построения своей модели, вы должны понимать математику, лежащую в основе этого сложного алгоритма. Прежде чем глубоко погрузиться в науку о данных, вы должны осветить следующие вопросы. Считайте это самой важной предпосылкой науки о данных.

  • Линейная алгебра, многомерное исчисление и метод оптимизации : эти три вещи очень важны, поскольку они помогают нам понять различные алгоритмы машинного обучения, которые играют важную роль в науке о данных.
  • Статистика и вероятность : понимание статистики очень важно, поскольку это часть анализа данных. Вероятность также важна для статистики и считается предпосылкой для овладения машинным обучением.

Информатика

Информатика играет важную роль в науке о данных. Может ли он нарисовать сложную диаграмму или реализовать эти сложные алгоритмы машинного обучения, это невозможно без таких языков программирования, как Python и R. Чтобы обрабатывать большие объемы данных, вы должны знать реляционную базу данных, язык программирования SQL, MongoDB и т. Д. Вот список необходимых вам знаний в области информатики.

  • Знания в области программирования : необходимо хорошо разбираться в концепциях программирования, таких как структуры данных и алгоритмы . Используемые языки программирования: Python, R, Java, Scala . C ++ также полезен в некоторых местах, где производительность очень важна.
  • Реляционные базы данных : нужно знать базы данных, такие как SQL или Oracle, чтобы он / она мог извлекать из них необходимые данные в любое время.
  • Нереляционные базы данных : существует много типов нереляционных баз данных, но наиболее часто используемые типы - это Cassandra, HBase, MongoDB, CouchDB, Redis, Dynamo.
  • Машинное обучение : это одна из самых важных частей науки о данных и самый популярный предмет исследований среди исследователей, поэтому каждый год в этой области делаются новые успехи. По крайней мере, нужно понимать базовые алгоритмы контролируемого и неконтролируемого обучения . В Python и R доступно несколько библиотек для реализации этих алгоритмов.
  • Распределенные вычисления : это также один из наиболее важных навыков для обработки большого количества данных, потому что невозможно обработать такой объем данных в одной системе. Чаще всего используются инструменты Apache Hadoop и Spark . Двумя основными частями этих сборов являются HDFS (распределенная файловая система Hadoop), которая используется для сбора данных в распределенной файловой системе. Другая часть - map-reduce , с помощью которой мы манипулируем данными. Можно писать map-reduce в программах на Java или Python . Существуют различные другие инструменты, такие как PIG, HIVE и т. Д.

Общительность

Он включает как письменное, так и устное общение. Что происходит в проекте по науке о данных, так это после того, как сделаны выводы из анализа, о проекте нужно сообщить другим . Иногда это может быть отчет, который вы отправляете своему боссу или команде на работе. В других случаях это может быть сообщение в блоге. Часто это может быть презентация группе коллег. Тем не менее, проект по науке о данных всегда включает в себя некоторую форму передачи результатов проекта. Поэтому для того, чтобы стать специалистом по данным, необходимо иметь коммуникативные навыки.