Введение в науку о данных

Опубликовано: 22 Июля, 2021

В мире пространства данных, где организации имеют дело с петабайтами и эксабайтами данных, наступила эра больших данных, и сущность их хранилищ также выросла. До 2010 года это было серьезной проблемой для отраслей, связанных с хранением данных. Теперь, когда такие фреймворки, как Hadoop и другие, решили проблему хранения, акцент сместился на обработку данных. Наука о данных играет здесь большую роль. Все эти фантастические фантастические фильмы, которые вы любите смотреть, могут превратиться в реальность с помощью Data Science. В настоящее время его рост был увеличен множеством способов, и поэтому нужно быть готовым к нашему будущему, изучая, что это такое и как мы можем повысить его ценность. Без каких-либо догадок, давайте погрузимся в мир Data Science.

Прикоснувшись к малейшей идее, у вас могло возникнуть множество вопросов вроде «Что такое наука о данных?» Зачем это нужно? Как я могу быть специалистом по данным? так далее? Итак, давайте выберемся из этого затруднения.

Что такое Data Science?

Наука о данных как бы смешана с различными инструментами, алгоритмами и принципами машинного обучения. Проще говоря, это включает получение значимой информации или идей из структурированных или неструктурированных данных посредством процесса анализа, программирования и деловых навыков. Это область, содержащая множество элементов, таких как математика, статистика, информатика и т. Д. Те, кто хорошо разбирается в этих областях, имея достаточно знаний в области, в которой вы готовы работать, могут называть себя специалистом по данным. Сделать это непросто, но и возможно. Вам нужно начать с данных, это визуализация, программирование, формулирование, разработка и развертывание вашей модели. В будущем будет большой ажиотаж вокруг вакансий специалистов по обработке данных. Принимая это во внимание, будьте готовы подготовиться к тому, чтобы вписаться в этот мир.

Как работает наука о данных?

Наука о данных - это не одноэтапный процесс, так что вы сможете изучить его за короткое время и называть себя специалистом по данным. Это проходит из многих этапов, и каждый элемент важен. Чтобы добраться до лестницы, нужно всегда следовать правильным шагам. Каждый шаг имеет свою ценность и учитывается в вашей модели. Пристегнитесь и приготовьтесь узнать об этих шагах.

  • Постановка проблемы: работа не начинается без мотивации, но наука о данных не исключение. Очень важно четко и четко заявить или сформулировать постановку проблемы. Вся ваша модель и ее работа зависят от вашего утверждения. Многие ученые считают это главным и очень важным этапом науки о датах. Так что убедитесь, в чем состоит ваша проблема и насколько она может принести пользу бизнесу или любой другой организации.
  • Сбор данных: после определения постановки задачи следующим очевидным шагом будет поиск данных, которые могут потребоваться для вашей модели. Вы должны хорошо изучить, найти все, что вам нужно. Данные могут быть в любой форме, т.е. неструктурированными или структурированными. Они могут быть в различных формах, таких как видео, электронные таблицы, закодированные формы и т. Д. Вы должны собирать все эти виды источников.
  • Очистка данных: поскольку вы сформулировали свой мотив и собрали данные, следующим шагом будет очистка. Да, это! Очистка данных - самое любимое занятие специалистов по данным. Очистка данных - это удаление недостающих, избыточных, ненужных и повторяющихся данных из вашей коллекции. Для этого существуют различные инструменты с помощью программирования на R или Python. Выбор одного из них полностью зависит от вас. У разных ученых есть свои мнения, из которых следует выбирать. Что касается статистической части, R предпочтительнее Python, так как он имеет привилегию более 12000 пакетов. Хотя используется python, поскольку он быстрый, легко доступный, и мы можем выполнять те же действия, что и в R, с помощью различных пакетов.
  • Анализ и исследование данных: это одна из главных задач в области науки о данных, и время вывести Холмса изнутри. Речь идет об анализе структуры данных, обнаружении в них скрытых закономерностей, изучении поведения, визуализации влияния одной переменной на другие и последующем заключении. Мы можем исследовать данные с помощью различных графов, сформированных с помощью библиотек на любом языке программирования. В R ggplot - одна из самых известных моделей, тогда как matplotlib в Python.
  • Моделирование данных: после того, как вы закончите свое исследование, которое вы сформировали из визуализации данных, вы должны начать построение модели гипотез, чтобы она могла дать вам хороший прогноз в будущем. Здесь вы должны выбрать хороший алгоритм, который лучше всего подходит для вашей модели. Существуют различные виды алгоритмов, от регрессии до классификации, SVM (вспомогательные векторные машины), кластеризации и т. Д. Ваша модель может быть алгоритмом машинного обучения. Вы обучаете свою модель с помощью данных поезда, а затем тестируете ее с помощью тестовых данных. Это можно сделать разными способами. Один из них - это метод K-fold, при котором вы разделяете все данные на две части: одна - это поезд, а другая - тестовые данные. На этих базах вы тренируете свою модель.
  • Оптимизация и развертывание: вы следовали каждому шагу и, следовательно, создали модель, которая, по вашему мнению, лучше всего подходит. Но как определить, насколько хорошо работает ваша модель? Вот тут и приходит оптимизация. Вы проверяете свои данные и определяете, насколько хорошо они работают, проверяя их точность. Короче говоря, вы проверяете эффективность модели данных и, таким образом, пытаетесь оптимизировать ее для более точного прогнозирования. Развертывание связано с запуском вашей модели и позволяет людям извлекать из этого выгоду. Вы также можете получить обратную связь от организаций и людей, чтобы узнать их потребности, а затем продолжить работу над своей моделью.