Введение в науку о данных | Ключевые компоненты | Типы и возможности

Что такое наука о данных?

Наука о данных — это междисциплинарная область, в которой используются научные методы, процессы и системы для сбора, подготовки и анализа данных в структурированной и неструктурированной форме. Наука о данных использует различные области, включая математику, статистику, базы данных, информатику и информатику. Данные могут быть разных типов и разного размера.

Потребность в науке о данных как в отдельной области:

Основной причиной перевода науки о данных на уровень отдельной области является экспоненциально растущий объем данных вокруг нас. Оценки показывают, что к 2020 году будет производиться около 1,7 мегабайт данных в секунду. Накопление цифровых данных достигнет 44 триллионов гигабайт. С такими большими объемами данных разобраться в них и сохранить их становится все труднее. В результате нам требуется способ изучения и осмысления этих данных. Следовательно, наука о данных была признана отдельной областью.

Наука о данных вокруг нас:

Компании используют науку о данных, чтобы понять и легко упорядочить свои процессы обработки данных внутри компании. Например, Google использует науку о данных для персонализации рекламы, отображаемой пользователям на посещаемых ими веб-сайтах. Это делается с помощью их программы AdSense, которая позволяет издателям предоставлять контент целевой аудитории.

Аналогичным образом Uber рассчитывает, сколько будет взиматься плата с клиента, когда и кому предоставлять скидки. Airbnb помогает людям, оценивая цену, по которой они должны арендовать свое жилье, используя науку о данных. Проще говоря, мы можем понять это, думая о клиентах и ​​пользователях как о необработанных данных, а наука о данных помогает интерпретировать эти данные.

Наука о данных в государственных и неправительственных организациях:

Данные – важнейший актив государственных организаций. Ежедневно собирается все больше данных. Следовательно, им требуется способ сортировки и хранения всех этих данных, что можно сделать с помощью науки о данных. Точно так же неправительственные организации также используют науку о данных. Всемирный фонд дикой природы использует науку о данных, чтобы отображать статистическую информацию о проблемах дикой природы и, следовательно, делать их дело эффективным.

Возможности в области науки о данных:

Поскольку область науки о данных продолжает расти, возможности трудоустройства в этой области также растут в геометрической прогрессии. Проведенный LinkedIn анализ роста числа рабочих мест в области науки о данных показал значительный рост в области науки о данных, особенно за последние 30 лет. Если вы интересуетесь наукой о данных, вы можете пройти бесплатные онлайн-курсы. Ознакомьтесь с этим руководством в общей гостиной.

Ключевые компоненты:

Теперь мы дадим вам некоторое представление о науке о данных и ее различных компонентах.

1:Программирование:

Наука о данных — это все, что касается данных. Для организации и анализа этих данных мы используем программирование. Языки программирования бывают разных типов. Двумя наиболее распространенными являются Python и R.

Питон: Python — самый читаемый и гибкий язык программирования, поэтому он широко используется. Он имеет множество мощных статистических и числовых пакетов, включая NumPy и pandas, Matplotlib, Tensorflow, iPython и т. д. Python намного быстрее и проще в освоении.

Р: R — еще один язык программирования, но большая его часть ориентирована на статистические и графические методы. R широко используется статистиками и сборщиками данных для разработки статистического программного обеспечения и анализа данных. Это язык с открытым исходным кодом.

2. Данные и их типы:

Следующий ключевой компонент — это сами данные. Чтобы понять данные, мы должны сначала понять их типы.

Структурированные данные: Структурированные данные относятся к информации с высокой степенью организации. Он легко может быть представлен в табличной форме, может храниться и обрабатываться в базах данных.

Неструктурированные данные: Неструктурированные данные — это информация, которая не имеет модели данных или не организована. Он может состоять из текста или данных, таких как даты, числа, электронные письма, файлы PDF, изображения, видео и т. д.

Естественный язык: Данные в виде письменных языков, используемых для общения, таких как английский, испанский, урду и т. д. Их можно рассматривать как подтип неструктурированных данных.

Изображение, видео, аудио: Изображения, видео и аудио также неструктурированы по форме. Они генерируются с помощью камер и микрофонов. Все большее использование наблюдается в смартфонах, где изображения и видео сохраняются и обрабатываются каждый день.

Графические данные: Граф представляет собой набор вершин и ребер. Это математическая структура, используемая для отображения отношений между двумя объектами.

Сгенерировано машиной: Генерируемые машиной данные создаются компьютерными системами, приложениями или машинами без участия человека.

3:Статистика, вероятность и ее связь с наукой о данных:

Статистика: Статистика — это раздел математики, который занимается сбором, интерпретацией, анализом, представлением и организацией данных. Он использует pro0gamming для анализа данных.

Вероятность: Вероятность – это мера вероятности наступления события. Он определяется числом от 0 до 1, где 0 означает невозможность, а 1 — уверенность.

Связь с наукой о данных: Статистика и вероятность связаны с наукой о данных. Они являются основой обработки и анализа данных. Мы используем обе эти науки в связи с наукой о данных, чтобы правильно интерпретировать данные.

4. Машинное обучение:

Машинное обучение – это область информатики, основанная на искусственном интеллекте. Он использует статистические методы, чтобы дать компьютерам возможность учиться без программирования. Машина постепенно улучшает свою производительность при выполнении конкретной задачи, изменяя структуру или программу. Есть три основные цели машинного обучения. Во-первых, изучить изменения и представление этих изменений. Во-вторых, обобщить производительность, чтобы она была эффективна не на одной задаче, а на похожих задачах. В третьих. Чтобы улучшить производительность машины и найти способы предотвратить снижение производительности. В науке о данных машинное обучение используется в алгоритмах, методах регрессии и классификации. Он используется для прогнозирования результатов обработки данных различными способами.

5. Большие данные:

Большие данные — это название, данное данным в таком большом количестве, что для хранения или обработки этих данных требуется большое количество компьютеров. Он характеризуется тремя Vs:

Объем: Данные в больших объемах от терабайт до зеттабайт.

Разнообразие: Данные могут показать большое разнообразие и разнообразие. Это может быть смесь двух или более типов данных, например, структурированных и неструктурированных.

Скорость: Данные генерируются с постоянно растущей скоростью. По сути, это скорость передачи данных.

В науке о данных данные группируются во множество форм и типов. Большие данные можно отнести к огромным объемам данных, которые невозможно обработать с помощью традиционных приложений. Специалисты по данным используют разные инструменты для изучения и обработки больших данных, например, Hadoop, Spark, R, Java и т. д.