Tietojenkäsittelytieteen perusteet
Data Science on yksi tämän vuosikymmenen nopeimmin kasvavista, haastavista ja korkeasti palkattavista työpaikoista. Joten, kysymys on, mikä on tietojen tiede? tietojenkäsittelytiede on monitieteinen ala (se koostuu useammasta kuin yhdestä tutkimuksen osasta), joka käyttää tilastoja, tietotekniikkaa ja koneoppimisalgoritmeja saadakseen käsityksen sekä jäsennellystä että jäsentämättömästä tiedosta. 'Economic Times'in mukaan Intia on nähnyt yli 400 prosentilla tietotekniikan ammattilaisten kysynnän eri teollisuudenaloilla ajankohtana, jolloin tällaisten kykyjen tarjonta on hidasta kasvua.
Tietotieteen pääkomponentit
Tietotekniikan johdannossa noudatetut pääkomponentit tai prosessit ovat seuraavat:
1. Tietojen etsintä
Se on tärkein vaihe, koska tämä vaihe kuluttaa eniten aikaa. Noin 70 prosenttia ajasta käytetään tiedon etsimiseen. Tietotekniikan tärkein ainesosa on data, joten kun saamme tietoja, on harvoin, että tiedot ovat oikeassa jäsennellyssä muodossa. Datassa on paljon melua. Melu tarkoittaa tässä paljon ei-toivottua tietoa, jota ei vaadita. Joten mitä teemme tässä vaiheessa? Tämä vaihe sisältää näytteenoton ja datan muuntamisen, jossa tarkistetaan havainnot (rivit) ja piirteet (sarakkeet) ja poistetaan melu tilastollisin menetelmin. Tätä vaihetta käytetään myös tarkistamaan tietojoukon eri piirteiden (sarakkeiden) välinen suhde. Suhteella tarkoitamme, ovatko ominaisuudet (sarakkeet) toisistaan riippuvaisia vai toisistaan riippumattomia, onko tiedoista puuttuvia arvoja tai ei. Joten periaatteessa tiedot muutetaan ja valmistetaan edelleen käyttöä varten. Siksi tämä on yksi aikaa vievimmistä vaiheista.
2. Mallinnus
Joten nyt, tietomme on valmis ja valmis menemään. Tämä on toinen askel, jossa käytämme todella koneoppimisalgoritmeja. Täällä me todella sovittaa tiedot malliin. Mallin valinta riippuu meillä olevan tiedon tyypistä ja liiketoimintavaatimuksista. Esimerkiksi mallivalinta artikkelin suosittelulle asiakkaalle on erilainen kuin malli, jota tarvitaan tietyn päivän aikana myytävien artikkeleiden määrän ennustamiseen. Kun malli on päätetty, sovitamme tiedot malliin.
3. Mallin testaaminen
Se on seuraava askel ja erittäin tärkeä mallin suorituskyvyn kannalta. Malli testataan testitiedoilla mallin tarkkuuden ja muiden ominaisuuksien tarkistamiseksi ja tarvittavien muutosten tekemiseksi malliin halutun tuloksen saamiseksi. Jos emme saa haluttua tarkkuutta, voimme jälleen siirtyä vaiheeseen 2 (mallintaminen) valitsemalla toisen mallin ja toistamalla sitten sama vaihe 3 ja valita malli, joka antaa parhaan tuloksen liiketoimintavaatimusten mukaisesti.
4. Mallien käyttöönotto
Kun olemme saaneet halutun tuloksen suorittamalla asianmukaiset testit liiketoimintavaatimusten mukaisesti, viimeistelemme mallin, joka antaa meille parhaan tuloksen testitulosten perusteella, ja otamme mallin käyttöön tuotantoympäristössä.
Datadatan ominaispiirteet
Tietotieteilijän ominaisuudet ovat seuraavat:
1. Liiketoiminnan ymmärtäminen
Se on tärkein ominaisuus, koska ellet ymmärrä yritystä, et voi tehdä hyvää mallia, vaikka sinulla olisi hyvät tiedot koneoppimisalgoritmeista tai tilastollisista taidoista. Tietoteknikon on ymmärrettävä liiketoimintavaatimus ja kehitettävä sen mukaan analytiikkaa. Joten myös verkkotunnuksen tuntemus yrityksestä tulee tärkeäksi tai hyödylliseksi.
2. Intuitio
Vaikka matematiikka on todistettu ja perusta, mutta tietotekijöiden on valittava oikea malli oikealla tarkkuudella. Koska kaikki mallit eivät anna täsmälleen samoja tuloksia. Joten data-tiedemiehen täytyy tuntea, kun malli on valmis tuotannon käyttöönottoon. He tarvitsevat myös intuition tietääkseen missä vaiheessa tuotantomalli on vanhentunut, ja tarvitsevat reagointia reagoidakseen muuttuvaan liiketoimintaympäristöön.
3. Uteliaisuus
Data Science ei ole uusi ala. Se on ollut siellä myös aikaisemmin, mutta tällä alalla edistytään erittäin nopeasti ja uusia menetelmiä tuttujen ongelmien ratkaisemiseksi kehitetään jatkuvasti, joten tietotekijöiden kiinnostuksesta oppia nousevia tekniikoita tulee erittäin tärkeätä.
Sovellukset
Täällä tietotekniikan johdannossa olemme selvittäneet tietotekniikan sovelluksista, että se on valtava. Sitä vaaditaan kaikilla aloilla. Tässä on esimerkkejä muutamasta sektorista, joilla datatietoa voidaan käyttää tai käytetään aktiivisesti.
1. Markkinointi
Markkinoinnissa on valtava laajuus, esimerkiksi parannettu hinnoittelustrategia Yritykset, kuten Uber, verkkokauppayritykset voivat käyttää tiedepohjaista hinnoittelua, joka antaa heidän kasvattaa voittoaan.
2. Terveydenhuolto
Käytettävän tiedon käyttö terveysongelmien ehkäisemiseksi ja seuraamiseksi. Kehosta syntyvää tietoa voidaan käyttää terveydenhuollossa tulevien hätätilanteiden estämiseksi.
3. Pankkitoiminta ja rahoitus
Kuten keskustelimme tietotieteen johdannosta, jatkamme tietotekniikan käyttöä pankkisektorilla petosten havaitsemiseksi, mikä voi auttaa vähentämään pankkien järjestämättömiä varoja.
4. Hallituksen politiikat
Hallitus voi käyttää tietotekniikkaa paremman politiikan laatimiseen, jotta se vastaa paremmin ihmisten tarpeita ja mitä he haluavat käyttämällä tietoja, jotka he voivat saada tekemällä tutkimuksia ja muita virallisista lähteistä.
Datadatan edut ja haitat
Tutkittuaan kaikki komponentit, ominaisuudet ja laajan tietotieteen johdannon, aiomme tutkia datatieteen etuja ja haittoja:
edut
Tässä tietojenkäsittelytieteen johdannossa esitetään myös datatieteen edut. Jotkut niistä ovat seuraavat:
- Se auttaa meitä saamaan käsityksen historiallisesta tiedosta tehokkaiden työkalujen avulla.
- Se auttaa optimoimaan yritystä, palkkaamaan oikeita henkilöitä ja tuottamaan enemmän tuloja, koska tietotekniikan käyttö auttaa sinua tekemään parempia tulevaisuuden päätöksiä yrityksestä.
- Yritykset voivat kehittää ja markkinoida tuotteitaan paremmin, koska ne voivat paremmin valita kohdeasiakkaat.
- Tietojenkäsittelytieteen perusteet auttavat myös kuluttajia etsimään parempia tuotteita, etenkin sähköisissä kauppasivustoissa, jotka perustuvat datavetoiseen suositusjärjestelmään.
haitat
Tutkiessamme tietojenkäsittelytieteen perusteita nyt eteenpäin tietotieteen haittoihin:
Haittoja ovat yleensä, kun tietojenkäsittelyä käytetään asiakkaiden profilointiin ja asiakkaiden yksityisyyden loukkaamiseen, koska heidän tiedot, kuten transaktiot, ostot ja tilaukset, ovat heidän emoyritystensä näkyvissä. Tietotekniikan avulla saatua tietoa voidaan käyttää tiettyä ryhmää, yksilöä, maata tai yhteisöä vastaan.
Suositellut artikkelit
Tämä on ollut opas tietojenkäsittelytieteen perusteisiin. Täällä olemme keskustelleet datatieteen johdannosta datatieteen perusteiden pääkomponenttien ja ominaisuuksien kanssa. Voit myös tarkastella seuraavia artikkeleita:
- Data Science vs. tietojen visualisointi
- Data Science -haastattelukysymykset
- Data Science vs. Data Analytics
- Ennustava analyysi vs. tietotiede
- Tietotieteen algoritmit | Tyypit