Mikä on tietotiede?
Data Science on prosessi, jossa tieteellisiä laskelmia saadaan tarkoituksenmukaisia tietoja miljardin ja biljoonan tavun tiedoista käyttämällä sopivia tilastollisia menetelmiä.
Kurinalaisuus, joka nykyään on kaikkien suusanallista. Tyyppi, joka on kasvanut räjähdysmäisesti viime vuosina, koska useista lähteistä syntyy valtavia tietomääriä.
Myöhemmin tässä artikkelissa tarkastellaan sitä, miten datatiede on vaikuttanut elämäämme ja kuinka voit myös olla tietoteknikko, jolla on oikea asenne ja hallitsevat siihen vaadittavat erityiset taidot.
Määritelmä
Tietotekniikan tarkasta määritelmästä käydään laajaa keskustelua. Jälkikäteen ei ole olemassa mitään muodollista määritelmää, jota voitaisiin kiinnittää ekosysteemiin, ja eri kentät näkevät datatieteen eri tavalla.
Oletetaan, että kuka tahansa ohjelmistosuunnittelijana työskentelevä käsittelee usein tietojen visualisointia työkalun avulla tiederoolina, kun taas terveydenhuollon alalla työskentelevä henkilö, joka käsittelee arkaluontoista potilastietoa solujen syövän ennustamiseksi, kutsuisi sitä tietoteknikon työksi .
Eri aloihin kuuluvat ihmiset määrittelevät maallikon kannalta sen soveltamisen monimuotoisuuden vuoksi eri tavoin, mutta kaikki viittaavat siihen yhdestä asiasta - tiedon poimimisesta tiedoista joidenkin menetelmien avulla.
Data Science: n eri osajoukot
Tämä on sekoitus matematiikkaa ja tilastotietoja, koneoppimista, verkkotunnusta, tietotekniikkaa ja ohjelmistokehitystä.
Matematiikka ja tilastotiedot ovat ydin, koska kaikki tutkivasta tietojen analysoinnista mallinrakennukseen edellyttää lukujen, vektorien, todennäköisyyden ja niin edelleen käsittelyä.
Koneoppiminen voitaisiin edelleen jakaa syväoppimiseen ja keinotekoiseen älykkyyteen, ja se on tietotekniikan mallirakennuksen alajoukko. Lisäksi välttämättömän ohjelmistokehityksen ja IT-taitojen katsotaan olevan välttämättömiä soveltamiseksi näillä aloilla.
Lopuksi, liiketoiminta- tai verkkotunnuksen tuntemus voi mennä pitkälle tuloksen tarkkuuden määrittämisessä, koska erilaiset yritykset käyttävät erilaista tietoa ennustamiseen ja oikeiden tietojen käyttäminen on äärimmäisen tärkeää tuotannon uskottavuuden todentamiseksi.
Tietojenkäsittelyn ymmärtäminen
Se on ensisijaisesti tiede, jota käytetään piilotettujen kuvioiden paljastamiseen tiedoista. Nämä piilotetut mallit tai oivallukset voisivat viedä pitkälle uraauurtavien tulosten saavuttamiseksi useilla aloilla ja parantaa ihmisten elämää. Yllä oleva kuva näyttää Data Science -prosessin kuusi vaihetta, joka auttaa tuottamaan ennusteita ja rakentamaan tuotannossa käytettäviä malleja. Se kuvataan yksityiskohtaisesti seuraavassa osassa.
Työskentely datatieteen kanssa
Tietojenkäsittelytiede jaettaisiin seuraaviin luokkiin.
- Ongelman ymmärtäminen - On tärkeää, että ongelman selvitys on selkeä, ennen kuin sukellaat varsinaiseen toteutuksen osaan. Tieto siitä, mitä selvittää, on välttämätöntä oikeiden tietojen saamiseksi ja täydellisen ratkaisun löytämiseksi.
- Oikeiden tietojen hankkiminen - Kun ongelma on ymmärretty, on välttämätöntä saada oikeat tiedot toiminnon suorittamiseksi.
- Tutkimusaineistoanalyysi - Sanotaan, että yhdeksänkymmentä prosenttia Data Scientistin tekemästä työstä on Data Wrangling. Termi tietojen häiriö viittaa tietojen puhdistamiseen ja esikäsittelyyn ennen mallille syöttämistä. Vaiheisiin sisältyy päällekkäisten tietojen, poikkeavuuksien, NULL-arvojen ja useiden muiden poikkeavuuksien tarkistaminen, jotka eivät kuulu liiketoiminnan toivotun datan yleissopimuksen piiriin.
- Tietojen visualisointi - Kun tiedot on puhdistettu ja esikäsitelty, on tarpeen visualisoida tiedot, jotta löydät oikeat ominaisuudet tai sarakkeet mallillemme käytettäväksi.
- Luokkakoodaus - Tätä vaihetta voidaan soveltaa tapauksiin, joissa syöttöominaisuudet ovat kategorioita ja jotka on muunnettava numeerisiksi (0, 1, 2 jne.) Käytettäväksi mallissamme, koska kone ei voi toimia luokkien kanssa.
- Mallin valinta - Oikean mallin valinta tietylle ongelmalausunnolle on välttämätöntä, koska jokainen malli ei sovi täydellisesti jokaiseen tietojoukkoon.
- Oikean mittarin käyttäminen - Liiketoiminta-alueen perusteella tulisi valita malli, joka määrittäisi mallin täydellisyyden.
- Kommunikaatio - Liikemies, osakkeenomistajat, ei usein ymmärrä tietotekniikan teknistä osaamista, ja siksi on välttämätöntä tiedottaa havainnoista yksinkertaisella tavalla yritykselle, joka voi sitten keksiä toimenpiteitä mahdollisten riskien vähentämiseksi.
- Käyttöönotto - Kun malli on rakennettu ja yritys on tyytyväinen havaintoihin, malli voitaisiin ottaa käyttöön tuotannossa ja käyttää tuotteessa.
Mitä voit tehdä Data Science: lla?
Se kuluttaa nopeasti jokapäiväistä elämäämme. Aamuin herättämisestä nukkumaan menemiseen ei ole yhtä hetkeä, että datatieteen vaikutukset eivät vaikuta meihin. Tarkastellaan joitain datatieteen käyttötapoja, jotka ovat viime aikoina helpottaneet elämäämme.
Esimerkki 1:
YouTube on viihteen, tiedon ja uutisten suosikkitila jokapäiväisessä elämässämme. Katsomme mieluummin videoita kuin pitkien artikkelien diojen läpi. Mutta kuinka meistä tuli niin riippuvuutta YouTubeen? Mikä on tehnyt YouTubesta niin ainutlaatuisen ja erilaisen?
No, vastaus on yksinkertainen. YouTube suosittelee videoitamme tietomme perusteella; haluaisimme nähdä seuraavaksi. Se käyttää suositusjärjestelmän algoritmia seuraamaan hakuominaisuuksiamme ja niiden perusteella; sen älykkyysjärjestelmä näyttää meille ne videot, jotka liittyvät jonkin verran näkemykseen, niin että olemme liimattu kanavalle ja jatkamme surffaamista muiden videoiden läpi.
Joten periaatteessa se säästää aikaa ja energiaa etsiä manuaalisesti videoita, joista meille voi olla hyötyä mieltymyksidemme perusteella.
Esimerkki 2:
Samoin kuin YouTube, suositusjärjestelmää käytetään myös verkkokauppasivustoilla, kuten Netflix, Amazon.
Netflix: n tapauksessa meille näytetään ne televisio-ohjelmat tai elokuvat, jotka liittyvät jonkin verran katsomasi ohjelmaan, ja säästää siten aikaa etsiä samankaltaisempia videoita.
Lisäksi Amazon suosittelee tuotteita ostokuviomme perusteella, ja se näyttää ne tuotteet, jotka muut ostajat ovat ostaneet kyseisen tuotteen mukana tai mitä voimme ostaa ostotapojemme tai malliemme perusteella.
Esimerkki 3:
Yksi suurimmista läpimurtoista Data Sciencessä on Amazonin Alexa tai Applen Siri. Usein on työlästä surffata puhelimemme kautta kontaktien suhteen tai tuntea olosi laiskoiksi asettaa hälytyskellot tai muistutukset.
Tässä suhteessa virtuaaliset avustajajärjestelmät tekevät kaikki asiat meidän puolestamme vain kuuntelemalla komentojamme. Kerromme Alexalle tai Sirille haluamistamme asioista ja järjestelmä muuntaa luonnollisen äänemme tekstiksi luonnollisen kielen prosessoinnin topologian avulla (voimme nähdä sen myöhemmin) ja poimii käsityksiä tekstistä ongelmien ratkaisemiseksi.
Maallikkojen mukaan tämä älykäs järjestelmä käyttää puhe ääneen -terminologiaa säästämään aikaa ja ratkaisemaan ongelmamme.
Esimerkki 4:
Data Science on helpottanut urheilijoiden ja myös urheiluhalliin osallistuvien ihmisten elämää. Nykyään käytettävissä olevaa valtavan määrän tietoa voitaisiin käyttää urheilijan terveys- ja henkisten olosuhteiden analysointiin pelin valmistelemiseksi.
Tietoja voidaan käyttää myös strategioiden laatimiseen ja vastustajan ylittämiseen jo ennen ottelun alkamista.
Esimerkki 5:
Data Science on helpottanut elämää myös terveydenhuollossa. Lääkärit ja tutkijat voivat käyttää Deep Learning -sovellusta solun analysointiin ja estääkseen sairauden esiintymisen.
He voivat myös määrätä potilaalle riittävät lääkkeet tietojen ennusteiden perusteella.
Huipputeknologiayritykset
Sitä pidetään 2000-luvun halutuimpana työpaikkana, jonka eri taustoista tulevat ammattilaiset aloittavat matkalle tullakseen tietotieteilijäksi.
Nykyään melkein jokainen yritys yrittää sisällyttää Data Science -tuotteita tuotteisiinsa prosessin yksinkertaistamiseksi ja operaatioiden nopeuttamiseksi, jotta varmistetaan tarkkuus optimaaliseen aikaan. Tällaisten yritysten luettelo on valtava, ja olisi epäoikeudenmukaista kuvitella toisiaan parhaan suhteen, koska eri yritykset käyttävät tietoja eri syistä.
Yhdessä Yhdysvaltojen kanssa Intian markkinat kasvavat, ja siitä hyötyisivät tulevaisuudessa vain ammattilaiset. Tässä on joitain suosituimpia yrityksiä, joissa Data Sciencellä on tyhjentävä käyttö: -
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.
Sivustot, joista voit löytää useita Data Science -aukkoja, ovat - LinkedIn, Simply Hired ja AngelList.
Kuka on oikea yleisö tietotekniikan opiskeluun?
Data Science tarkoittaa datan kanssa työskentelemistä, ja jokainen kenttä käyttää tietoa jollain tavalla. Siksi sinun ei tarvitse kuulua tiettyyn tieteenalaan ollaksesi tietoteknikko.
Sinun on kuitenkin tehtävä utelias ajattelutapa ja innokas saamaan tietoa oivalluksista.
Datadatan edut
- Data Science voisi auttaa lieventämään aika- ja budjetinjakorajoituksia ja auttamaan liiketoiminnan kasvua.
- Koneen määräämät tulokset useista manuaalisista tehtävistä, jotka saattavat olla parempia kuin ihmisen vaikutukset.
- Se auttaa estämään lainan maksukyvyttömyyttä, jota käytetään petosten havaitsemisessa, ja useita muita tapauksia rahoitusalalla.
- Luo näkemyksiä raa'asta, jäsentämättömästä tekstitiedosta.
- Tulevan tuloksen ennustaminen voisi estää monien suurten yritysten taloudellisia menetyksiä.
Vaadittavat tietotekniset taidot
Yllä oleva kuva osoittaa tarvittavien taitojen merkityksen eri rooleihin perustuen.
Ohjelmointi, datan visualisointi, viestintä, datan intuitio, tilastot, datan vääristyminen, koneoppiminen, ohjelmistosuunnittelu ja matematiikka ovat vaadittuja taitoja kaikille, jotka haluavat päästä tietojenkäsittelytilaan.
Miksi meidän pitäisi käyttää datatietoa?
Datadatan käyttö yliopistoissa ja tosielämässä on huomattavasti erilaista. Akateemisessa yliopistossa Data Science -yritystä käytetään ratkaisemaan useita hienoja projekteja, kuten kuvan tunnistaminen, kasvojentunnistus jne.
Toisaalta päivittäisessä elämässä Data Science -sovellusta käytetään estämään petokset, sormenjälkien havaitseminen, tuotesuositukset ja niin edelleen.
Data Science -laajuus
Data Science -palvelun mahdollisuudet tai laajuus ovat rajattomat. Kuten yllä olevasta kuvasta käy ilmi, ammattilainen voisi työskennellä useissa eri tehtävissä datatieteessä riippuen heidän osaamisjoukostaan ja asiantuntemuksensa tasosta.
Miksi tarvitsemme datatietoa?
Suuri osa nykyisin tehdystä työstä on manuaalista ja vie paljon aikaa ja resursseja, mikä usein haittaa projektille osoitettua budjettia. Suuret yritykset etsivät joskus ratkaisuja tällaisten tehtävien optimoimiseksi ja varmistavat, että budjetti- ja resurssirajoituksia lievennetään.
Se antaa mahdollisuuden automatisoida tylsät prosessit ja tuottaa sellaisia erinomaisia tuloksia, jotka eivät ehkä olleet mahdollisia käsityössä.
Kuinka tämä tekniikka auttaisi sinua uran kasvussa?
Tämä Forbesin tekemä tutkimus osoittaa, että Data Science on tulevaisuus ja se on täällä jäädäkseen. Manuaalisen työn päivät ovat ohi, ja Data Science automatisoi kaikki tällaiset tehtävät. Siksi, jos haluat pysyä merkityksellisenä tulevaisuuden teollisuudessa, on välttämätöntä, että opit eri näkökohdat ja lisäät mahdollisuuksiasi aina tulla työhön.
johtopäätös
Jos olet valmistunut tai työskentelevä ammattilainen, on korkea aika toivoa Data Science -laivaan ja saada itsesi mukaan Data Science -yhteisöön.
Suositellut artikkelit
Tämä on opas Mikä on tietotiede. Täällä keskustelimme erilaisesta tietotekniikan osajoukosta, sen elinkaaresta, hyödystä, laajuudesta jne. Voit myös käydä läpi muiden ehdotettujen artikkeleidemme saadaksesi lisätietoja
- Ero datatieteen ja tiedon visualisoinnin välillä
- Data Science -haastattelukysymykset ja vastaukset
- Datadatan ja tekoälyn vertailu
- Data Science vs. Data Analytics
- Johdatus datatieteen algoritmeihin