Hva er datavitenskap?
Data Science er prosessen med å anvende vitenskapelige beregninger for å hente ut meningsfull innsikt fra milliarder og billioner byte med data ved å bruke passende statistiske metoder.
Den disiplinen som er alles munnhull i disse dager. Den typen som har økt eksponentielt de siste årene på grunn av de enorme datamengdene som blir generert fra flere kilder.
Senere i denne artikkelen ville vi se på hvordan Data Science har påvirket livene våre, og hvordan du også kan være en Data Scientist med riktig holdning og mestre de spesifikke ferdighetene som kreves for det.
Definisjon
Det pågår en massiv debatt om den eksakte definisjonen av Data Science. I ettertid er det ikke noen formell definisjon som kan knyttes til økosystemet, og forskjellige felt oppfatter Data Science annerledes.
Anta at alle som jobber som programvareingeniør ofte vil kalle datavisualiseringen ved å bruke et verktøy som en Data Science-rolle, mens noen som jobber i helsevesenet og som arbeider med sensitive pasientdata for å forutsi kreft fra cellene, vil kalle en Data Scientist-jobb .
På lekmannsbetegnelse, på grunn av mangfoldet i bruken, defineres det forskjellig av personer som tilhører forskjellige felt, men alle peker på den ene tingen - å trekke ut informasjon fra data ved hjelp av noen metoder.
De forskjellige undergruppene av Data Science
Dette er en blanding av matematikk og statistikk, maskinlæring, domenekunnskap, IT og programvareutvikling.
Matematikk og statistikk er kjernen, ettersom alt fra utforskende dataanalyse til modellbygging krever å håndtere tall, vektorer, sannsynlighet og så videre.
Machine Learning kan videre deles inn i Deep Learning og Artificial Intelligence, og det er modellbyggets undergruppe av Data Science. I tillegg anses essensiell programvareutvikling og IT-ferdigheter som nødvendig for anvendelse på disse feltene.
Til slutt kan det å ha virksomheten eller domenekunnskapen gå langt i å bestemme nøyaktigheten av resultatet, ettersom forskjellige virksomheter bruker forskjellige data for prediksjon og bruk av riktige data er av største betydning for å verifisere troverdigheten til produksjonen.
Forstå Data Science
Det er først og fremst vitenskapen som brukes til å avdekke skjulte mønstre fra data. Disse skjulte mønstrene eller innsikten kan komme langt med å oppnå banebrytende resultater på flere felt og forbedre menneskers liv. Bildet over viser de seks stadiene i en Data Science-arbeidsflyt som hjelper til med å lage spådommer og bygge modeller som skal brukes i produksjonen. Det er beskrevet i detaljer i neste avsnitt.
Jobber med datavitenskap
Data Science arbeid ville bli delt inn i følgende kategorier.
- Forstå problemet - Det er viktig at problemstillingen er klar før du dykker ned i selve implementeringsdelen. Kunnskapen om hva du skal finne ut er avgjørende for å få riktig data og for å utlede den perfekte løsningen.
- Få riktig data - Når problemet er forstått, er det viktig å få de riktige dataene til å utføre operasjonen.
- Utforskende dataanalyse - Det sies at nitti prosent av arbeidet som er utført av en dataforsker er Data Wrangling. Begrepet data krangling refererer til rengjøring og forbehandling av dataene før mating til modellen. Trinnene innebærer å sjekke for dupliserte data, outliers, NULL-verdier og flere andre avvik som ikke faller inn under konvensjonen om ønsket data for virksomheten.
- Datavisualisering - Når dataene er renset og ferdigbehandlet, er det nødvendig å visualisere dataene for å finne ut de riktige funksjonene eller kolonnene som skal brukes for vår modell.
- Kategorisk koding - Dette trinnet gjelder for tilfeller der inngangsfunksjonene er kategoriske og måtte transformeres til numerisk (0, 1, 2 osv.) For å bli brukt i vår modell, da maskinen ikke kan fungere med kategorier.
- Valg av modell - Å velge riktig modell for en spesiell problemstilling er viktig fordi hver modell ikke kan passe perfekt inn for hvert datasett.
- Bruke riktig beregning - Basert på forretningsdomenet, må du velge beregningen som vil bestemme en modells perfektitet.
- Kommunikasjon - Forretningsmannen, aksjonærene, forstår ofte ikke den tekniske kunnskapen til Data Science, og det er derfor viktig å kommunisere funnene på en enkel måte til virksomheten som deretter kan komme med tiltak for å dempe alle forutsette risikoer.
- Distribusjon - Når modellen er bygget, og virksomheten er fornøyd med funnene, kan modellen bli distribuert til produksjon og brukt i produktet.
Hva kan du gjøre med Data Science?
Det bruker raskt hverdagen vår. Fra å våkne opp om morgenen til å legge seg, er det ikke et eneste øyeblikk at effekten av Data Science ikke påvirker oss. La oss se på noen av bruken av Data Science som har gjort livet enkelt i nyere tid.
Eksempel 1:
YouTube er favorittmodusen for underholdning, kunnskap, nyheter i hverdagen. Vi foretrekker å se på videoer enn å gå gjennom lysbilder med lange artikler. Men hvordan ble vi så vanedannende på YouTube? Hva har gjort YouTube så unik og annerledes?
Vel, svaret er enkelt. YouTube bruker dataene våre for å anbefale videoene; vi vil gjerne se neste. Den bruker en anbefalt systemalgoritme for å spore søkemønstrene våre og basert på den; intelligenssystemet viser oss videoene som er noe relatert til den vi har sett, slik at vi blir limt til kanalen og fortsetter å surfe gjennom de andre videoene.
I utgangspunktet sparer det vår tid og energi på å manuelt lete etter videoer som kan være nyttige for oss basert på vår smak.
Eksempel 2:
I likhet med YouTube brukes anbefalingssystemet også på e-handelsnettsteder som Netflix, Amazon.
Når det gjelder Netflix, blir vi vist de TV-programmene eller filmene som er noe relatert til den vi har sett, og dermed sparer vi tid for å se etter flere lignende videoer.
I tillegg anbefaler Amazon produktene basert på kjøpemønsteret vårt, og det viser de produktene som andre kjøpere har kjøpt sammen med det produktet, eller hva vi kunne kjøpe basert på våre shoppingvaner eller mønstre.
Eksempel 3:
Et av de største gjennombruddene innen Data Science er Amazons Alexa eller Apples Siri. Ofte synes vi det er kjedelig å surfe på telefonen vår etter kontakter eller føler oss lat for å sette opp alarmklokker eller påminnelser.
I denne forbindelse gjør de virtuelle assistentsystemene alle ting for oss bare ved å lytte til kommandoene våre. Vi forteller Alexa eller Siri om tingene vi ønsker, og systemet konverterer vår naturlige stemme til tekst ved hjelp av Natural Language Processing-topologien (vi vil se det senere) og henter ut innsikt fra den teksten for å løse problemene våre.
I lekmannsbetingelser bruker dette intelligente systemene tale-til-tale-terminologi for å spare tid og løse problemene våre.
Eksempel 4:
Data Science har også gjort det lettere for idrettsutøvere og personer som er involvert i idrettsarenaer. Den enorme mengden data som er tilgjengelig i disse dager, kan brukes til å analysere en idrettsmanns helse og mentale forhold for å forberede seg deretter til et spill.
Dataene kan også brukes til å lage strategier og spille ut motstanderen selv før kampen starter.
Eksempel 5:
Data Science har også lettet livet i helsevesenet. Medisinene og forskerne kunne bruke Deep Learning til å analysere en celle og forhindre at en sykdom oppstår i utgangspunktet.
De kan også foreskrive adekvat medisinering til en pasient basert på prediksjon fra dataene.
Topp datavitenskapsselskaper
Det blir sett på som den mest etterspurte jobben i det 21. århundre med fagpersoner med forskjellig bakgrunn som begir seg ut på reisen for å bli en datavitenskapsmann.
I dag prøver nesten alle selskaper å integrere Data Science i produktene sine for å forenkle prosessen og raskere driften for å sikre nøyaktighet i optimal tid. Listen over slike selskaper er enorm, og det vil anses urettferdig å kaste seg mot hverandre når det gjelder det beste, da forskjellige selskaper bruker data av forskjellige grunner.
Sammen med USA utvides markedet i India, og det vil bare være profesjonelle i fremtiden. Her er noen av de beste selskapene der Data Science har en uttømmende bruk: -
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.
Nettstedene hvor du kan finne flere Data Science-åpninger er - LinkedIn, Faktisk, bare innleid og AngelList.
Hvem er det rette publikummet for å lære seg Data Science-teknologier?
Data Science handler om å jobbe med data, og hvert felt bruker data på en eller annen måte. Derfor trenger du ikke å tilhøre en spesifikk disiplin for å være datavitenskapsmann.
Det du imidlertid trenger å gjøre er et nysgjerrig tankesett og en iver etter å skille ut innsikt fra data.
Fordeler med datavitenskap
- Data Science kan bidra til å dempe begrensninger for tids- og budsjettfordeling og hjelpe til med veksten i virksomheten.
- Maskin bestemte resultater av flere manuelle oppgaver som kan være bedre enn menneskelige effekter.
- Det hjelper til med å forhindre mislighold av lån, brukt i påvisning av svindel, og flere andre tilfeller i det økonomiske domenet.
- Generer innsikt fra rå, ustrukturerte tekstdata.
- Å spå det fremtidige utfallet kan forhindre økonomisk tap for mange store selskaper.
Nødvendige datavitenskapelige ferdigheter
Bildet ovenfor indikerer viktigheten av ferdighetene som kreves basert på forskjellige roller.
Programmering, datavisualisering, kommunikasjon, dataintuisjon, statistikk, datavangling, maskinlæring, programvareteknikk og matematikk er de nødvendige ferdighetene for alle som ønsker å komme inn i datavitenskapelig rom.
Hvorfor skal vi bruke Data Science?
Bruken av Data Science i akademia og i det virkelige liv er enormt annerledes. Mens i akademia brukes Data Science til å løse flere kule prosjekter som bildegjenkjenning, ansiktsgjenkjenning, etc.
På den annen side, i dagliglivet, brukes Data Science for å forhindre svindel, fingeravtrykksdeteksjon, produktanbefaling og så videre.
Data Science omfang
Mulighetene eller omfanget i Data Science er ubegrensede. Som vist på bildet over, kunne en profesjonell jobbe i flere forskjellige roller i Data Science avhengig av ferdighetssettet og kompetansenivået.
Hvorfor trenger vi datavitenskap?
Mye av arbeidet som gjøres i dag er manuelt og tar mye tid og ressurser som ofte medfører hindringer i budsjettet som er avsatt til prosjektet. Store selskaper ser noen ganger etter løsninger for å optimalisere slike oppgaver og sikre at budsjett- og ressursbegrensningene blir dempet.
Det gir muligheten til å automatisere de kjedelige prosessene og gi så enestående resultater som kanskje ikke hadde vært mulig i manuelt arbeid.
Hvordan denne teknologien vil hjelpe deg i karrierevekst?
Denne undersøkelsen av Forbes viser at Data Science er fremtiden og at den er her for å bli. Dagene med manuelt arbeid er over, og Data Science ville automatisere alle slike oppgaver. Derfor, hvis du ønsker å forbli relevant i bransjen i fremtiden, er det nødvendig at du lærer deg de forskjellige aspektene og øker sjansene dine for alltid å bli ansatt.
Konklusjon
Hvis du er utdannet eller jobber, er det på høy tid at du håper på Data Science-skipet og engasjerer deg i Data Science-samfunnet.
Anbefalte artikler
Dette har vært en guide til What is Data Science. Her diskuterte vi en rekke undergrupper av datavitenskap, dens livssyklus, fordel, omfang osv. Du kan også gå gjennom de andre foreslåtte artiklene våre for å lære mer -
- Forskjellen mellom datavitenskap og datavisualisering
- Data Science Intervju Spørsmål med svar
- Sammenligning av datavitenskap vs kunstig intelligens
- Data Science vs Data Analytics
- Introduksjon til data science algoritmer