Introduksjon til datavitenskap
Data Science er en av de raskest voksende, utfordrende og høyt betalte jobbene i dette tiåret. Så spørsmålet er hva er datavitenskap? data science er et tverrfaglig felt (det består av mer enn en gren av studien) som bruker statistikk, informatikk og maskinlæringsalgoritmer for å få innsikt fra både strukturerte og ustrukturerte data. I følge 'Economic Times' har India sett mer enn 400 prosent økning i etterspørselen etter fagfolk innen datavitenskap i forskjellige bransjesektorer på en tid da tilbudet av slikt talent vitner om langsom vekst.
Hovedkomponenter i datavitenskap
Hovedkomponentene eller prosessen som følges i Introduction to Data Science er som følger:
1. Utforsking av data
Det er det viktigste trinnet ettersom dette trinnet bruker mest tid. Rundt 70 prosent av tiden brukes på datautforskning. Hovedingrediensen for datavitenskap er data, så når vi får data, er det sjelden data er i riktig strukturert form. Det er mye støy til stede i dataene. Støy betyr her mye uønsket data som ikke er nødvendig. Så hva gjør vi på dette trinnet? Dette trinnet innebærer prøvetaking og transformasjon av data der vi sjekker observasjoner (rader) og funksjoner (kolonner) og fjerner støy ved å bruke statistiske metoder. Dette trinnet brukes også til å sjekke forholdet mellom forskjellige funksjoner (kolonner) i datasettet, med forholdet mener vi om funksjonene (kolonnene) er avhengige av hverandre eller uavhengige av hverandre, om det mangler verdier i dataene eller ikke. Så i utgangspunktet blir dataene transformert og klargjort for videre bruk. Derfor er dette et av de mest tidkrevende trinnene.
2. Modellering
Så nå er dataene våre forberedt og klare til å gå. Dette er det andre trinnet der vi faktisk bruker Machine Learning-algoritmer. Her passer vi faktisk dataene inn i modellen. Valg av modell avhenger av hvilken type data vi har og virksomhetens krav. For eksempel vil modellvalget for å anbefale en artikkel til en kunde være annerledes enn modellen som kreves for å forutsi antall artikler som vil bli solgt på en bestemt dag. Når modellen er bestemt, passer vi dataene inn i modellen.
3. Testing av modellen
Det er neste trinn og veldig viktig med tanke på ytelsen til modellen. Modellen er testet med testdata for å sjekke nøyaktigheten og andre egenskaper ved modellen og gjøre de nødvendige endringene i modellen for å få ønsket resultat. I tilfelle vi ikke får ønsket nøyaktighet, kan vi igjen gå til trinn 2 (modellering) velge en annen modell og deretter gjenta det samme trinn 3 og velge modellen som gir best resultat i henhold til virksomhetens krav.
4. Distribuere modeller
Når vi har oppnådd det ønskede resultatet ved riktig testing i henhold til virksomhetens krav, avslutter vi modellen som gir oss det beste resultatet per testresultater og distribuerer modellen i produksjonsmiljøet.
Kjennetegn på datavitenskap
Egenskapene til en dataforsker er som følger:
1. Forståelse av virksomheten
Det er den viktigste egenskapen, med mindre du forstår virksomheten, kan du ikke lage en god modell selv om du har god kunnskap om maskinlæringsalgoritmer eller statistiske ferdigheter. En dataforsker trenger å forstå forretningskravet og utvikle analyser i henhold til det. Dermed blir domenekunnskap om virksomheten også viktig eller nyttig.
2. Intuisjon
Selv om matematikken involvert er velprøvd og grunnleggende, men en dataforsker trenger å velge riktig modell med riktig nøyaktighet. Ettersom alle modeller ikke vil gi opp nøyaktig samme resultater. Så en dataforsker må føle seg når en modell er klar for produksjonsdistribusjon. De trenger også intuisjonen for å vite på hvilket tidspunkt produksjonsmodellen er foreldet og trenger refactoring for å svare på skiftende forretningsmiljø.
3. Nysgjerrighet
Data Science er ikke et nytt felt. Den har vært der før også, men fremgangen som gjøres på dette feltet er veldig rask og nye metoder for å løse kjente problemer utvikles kontinuerlig, ettersom en dataforsker nysgjerrighet for å lære nye teknologier blir veldig viktig.
applikasjoner
Her i introduksjonen til datavitenskap har vi klarert anvendelsene av datavitenskap at den er enorm. Det kreves på alle felt. Her er eksempler på noen få sektorer der datavitenskap kan brukes eller brukes aktivt.
1. Markedsføring
Det er et stort omfang innen markedsføring, for eksempel Forbedret prisstrategi Selskaper som Uber, e-handelsbedrifter kan bruke datavitenskapelig drevet prising som lar dem øke fortjenesten.
2. Helsevesen
Bruke bærbare data for å forhindre og overvåke helseproblemer. Dataene som genereres fra kroppen, kan brukes i helsevesenet for å forhindre fremtidige nødsituasjoner.
3. Bank og finans
Når vi diskuterte introduksjonen til datavitenskap nå, vil vi gå videre med bruken av datavitenskapelige bruksområder i banksektoren for svindeloppdagelse, noe som kan være nyttig for å redusere bankenes ikke-utførende eiendeler.
4. Regjeringspolitikk
Regjeringen kan bruke datavitenskap for å utarbeide bedre retningslinjer for bedre å imøtekomme folks behov og hva de vil bruke dataene de kan få ved å gjennomføre undersøkelser og andre fra andre offisielle kilder.
Fordeler og ulemper ved datavitenskap
Etter å ha gått gjennom alle komponentene, egenskapene og den brede introduksjonen til datavitenskap, skal vi utforske fordeler og ulemper ved datavitenskap:
Fordeler
I dette emnet Introduksjon til datavitenskap viser vi deg fordelene med datavitenskap. Noen av dem er som følger:
- Det hjelper oss å få innsikt fra historiske data med sine kraftige verktøy.
- Det hjelper deg med å optimalisere virksomheten, ansette de rette personene og generere mer inntekter da bruk av data science hjelper deg å ta bedre fremtidige beslutninger for virksomheten.
- Bedrifter kan utvikle og markedsføre produktene sine bedre, da de bedre kan velge målkunder.
- Introduksjon til Data Science hjelper også forbrukere med å søke etter bedre varer, spesielt på e-handelssteder basert på det datadrevne anbefalingssystemet.
ulemper
Da vi studerte om introduksjonen til datavitenskap nå, går vi videre med ulempene med datavitenskap:
Ulempene er vanligvis når datavitenskap brukes til kundeprofilering og krenkelse av kundens personvern, ettersom informasjonen deres, for eksempel transaksjoner, kjøp og abonnement, er synlig for deres morselskaper. Informasjonen innhentet ved bruk av data science kan brukes mot en viss gruppe, individ, land eller samfunn.
Anbefalte artikler
Dette har vært en guide til Introduksjon til datavitenskap. Her har vi diskutert introduksjonen til data Science med hovedkomponentene og egenskapene til introduksjon til data science. Du kan også se på følgende artikler:
- Data Science vs Data Visualization
- Data Science Intervju Spørsmål
- Data Science vs Data Analytics
- Predictive Analytics vs Data Science
- Data Science algoritmer | typer