Наука за данни: Всичко, което трябва да знаете

Науката за данни е полето, което събира, съхранява и анализира информация за неща, за да получи ценна информация.

Компаниите се занимават с дейности по наука за данни от дълго време, но неотдавнашната експлозия на интернет потребителските данни и по-евтината облачна инфраструктура създадоха бум в индустрията.

В сравнение с подобни дисциплини науката за данни е сравнително нова и все още се развива. Така че също така предлага много надежда като кариерен път за бъдещето.

Тази публикация изброява всичко, което трябва да знаете за науката за данни и как тя може да бъде от полза за вас или вашата компания.

Защо Data Science?

Търсенето на специалисти по данни непрекъснато нараства, така че това е една добра причина да влезете в тази област. Друга добра причина е, че науката за данни се плаща сравнително добре, така че не е нужно да се притеснявате много за доходите си.

Освен това можете да работите като специалист по данни в много сектори, така че не сте ограничени до една индустрия. Просто приложете своите аналитични умения, за да намерите модели и да изследвате ефективността от финансовите услуги до логистиката, производството, телекомуникациите, здравеопазването и т.н.

Приложения на Data Science

Науката за данни е обширна област, която се прилага в много индустрии, така че нейните потенциални приложения са огромни.

Следните са най-популярните от тези приложения за наука за данни:

• Откриване на измами и риск – Това беше едно от най-ранните приложения на науката за данните. Събирането и анализирането на различни набори от данни даде възможност на финансовите компании да избягват и управляват по-добре лошите дългове и загуби. Също така стана възможно лесното разпознаване на транзакции, които имат голяма вероятност да бъдат измамни.
  
• Здравеопазване – Науката за данните също се използва в медицинските изследвания, за да се изведат връзките между генетиката, определени заболявания и техните лекарствени реакции. Използва се и при разработването на лекарства чрез използване на моделни симулации за прогнозиране на бъдещи резултати от лекарства.
  
• Разпознаване на изображения – Това е друго много популярно приложение на науката за данни. Разпознаването на изображения се отнася до идентифицирането на модели в набори от данни за изображения, като снимки и видеоклипове, и предлага много обещаващи бъдещи приложения.
  
• Търсачка – Науката за данни също играе голяма роля в представянето на резултатите, които виждате от търсачки като Google и Bing. Алгоритмите, използвани тук, сравняват милиарди страници, за да намерят най-добрите резултати за всяка дума за търсене. Те могат също така да проследяват кликванията на потребителите, за да персонализират по-добре резултатите във времето.
  
• Логистика – Оптимизирането на маршрута с помощта на научни данни може да помогне на компаниите да спестят много пари и да намалят оперативните разходи.
  
• Системи за препоръки – Това се основава на данни от всичките ви минали дейности, за да се опита да предвиди следващите най-добри неща, които може да са от значение за вас. Системите за препоръки са навсякъде от Netflix до Spotify, Amazon, Twitter и т.н.
  
• За разпознаване на реч – Подобно на системите за разпознаване на изображения, разпознаването на реч използва научни данни, за да позволи на машините да разберат човешката реч.
  
• За Реклама – Целевата реклама е възможна само от науката за данните, тъй като се основава на големи количества потребителски демографски и психографски данни.

Наука за данни срещу статистика

Науката за данни и статистиката имат много общи неща, но има доста разлики между двете дисциплини.

За начало статистиката е предимно математическа дисциплина, която има за цел да събира и интерпретира количествени данни. Науката за данни, от друга страна, разчита на широк набор от дисциплини от математика до компютърни науки, банкиране на данни и т.н.

Науката за данни също се занимава с много по-големи набори от данни от статистиката. Повечето статистически модели се извършват със сравнително малки количества данни, докато учените по данни често трябва да се справят с големи количества данни, които се побират на множество компютри.

И накрая, докато статистиката се фокусира най-вече върху изводите за света от наличните данни, науката за данните се фокусира най-вече върху извличането на предсказуемо значение и оптимизации от наличните данни.

Наука за данни срещу изкуствен интелект

Наука за данни и изкуствен интелект са два термина, които често се припокриват. Но въпреки че са свързани, те не са еднакви.

Науката за данни е цялостен подход към събирането, подготовката и анализа на данни за извличане на прозрения, докато изкуственият интелект е прилагането на предсказуеми алгоритми за извличане на прозрения.

Изкуственият интелект е част от науката за данните, общият термин за всички свързани методи и модели за работа с големи данни.

Как работи специалистът по данни

Работата на специалиста по данни може да бъде разделена на четири основни секции, те са:

• Събиране и съхранение на данни
• Анализ и интерпретация на данни
• Изграждане на инструменти и модели за правене на прогнози от данни
• Визуализация и отчитане на данни

Необходими умения за наука за данни

• Математика – Самообясняваща се дисциплина.
  
• Machine Learning – Прилагането на алгоритми в режим на обучение към големи набори от данни при търсене на модели, често извършвано на езика Python.
  
• Моделиране на данни – Методът за организиране и управление на големи количества данни за извличане на прозрения от тях.
  
• Софтуерно инженерство – Процесът на създаване на алгоритми, които обработват огромни количества данни, за да генерират прозрения. Популярните инструменти включват Python и R.
  
• Статистика – Вашата способност да създавате значими прозрения от набор от данни.
  
• Банкиране на данни – Възможност за съхраняване и извличане на данни от прости системи като електронни таблици на Excel до по-сложни SQL бази данни.

Как да станете специалист по данни

Най-лесният начин да станете учен по данни е като първо получите бакалавърска степен в подходяща област, като наука за данни, компютърни науки, математика или статистика, и след това следвате стъпка по стъпка ръководството за хора без диплома в следващия параграф.

Как да получите работа в областта на науката за данните без диплома

Също така е възможно да получите работа в науката за данни без диплома. Важното е да знаете какво правите и да можете да свършите добра работа, когато бъдете наети.

Следват стъпките, от които ще се нуждаете, за да получите работа в областта на науката за данни без диплома:

1. Овладейте основните умения – Това включва предмети като математика, статистика, вероятности, анализ на данни, ИТ и основи на програмирането като Git.
   
2. Master Data Science Basics – След това ще трябва да овладеете умения, специфични за науката за данни, като езиците R и Python, Excel, SQL, Spark, Hadoop и др.
   
3. Запишете се в Bootcamp или курс – Наличието на професионален сертификат в индустрията за наука за данни ще докаже вашата отдаденост на всеки потенциален работодател. Така че помислете за получаване на сертификати IBM, DASCA, Open CDS или Microsoft Azure.
   
4. Създайте своето портфолио – Въпреки че сертификатите не са 100% доказателство за способността ви да изпълнявате, портфолиото от предишни работни места е. Така че ще трябва да покажете на какво сте способни, като изградите портфолио, за предпочитане онлайн и на платформа като GitHub. Това може да включва всичко - от лични проекти до безплатна работа, стажове и свързани работни места.
   
5. Подобрете уменията си за интервю – Това е последното умение, от което се нуждаете, след като автобиографията ви стане впечатляваща и ви спечели интервюта.
   
6. Търсене на работа – Последната част от пъзела. Трябва активно да излезете там и да накарате нещата да се случат.

Списък с работни места в областта на науката за данни

Учените по данни работят в редица индустрии и с различни цели, което означава, че често имат леко различни работни роли. Длъжностната характеристика обаче често ще изброява подробно задълженията, които се очакват от специалиста по данни.

Ето някои от най-популярните:

• Анализатор на данни
• Архитект на данни
• Инженер на данни
• Data Scientist
• Database Administrator
• Бизнес анализатор
• Количествен анализатор
• Мениджър на данни и анализ
• Инженер по машинно обучение
• статистик

Списък с инструменти за наука за данни

Има много инструменти за наука за данни, но ето най-популярните.

• Тензорен поток – Популярна платформа за машинно обучение.
• Юпитер – Уеб базирана интегрирана среда за разработка за 40+ езика.
• R – Език за статистически изчисления и графично програмиране.
• Posit R Studio – Интегрирана среда за разработка на R.
• Питон – Популярен език за програмиране за анализ на данни и автоматизация.
• RapidMiner – Научна платформа за данни за предприятия.
• BigML – Проста платформа за машинно обучение.
• Научете се – Машинно обучение и инструмент за прогнозен анализ на данни.
• Информатика – Инструмент за интегриране на данни.
• AWS Redshift – Мащабируемо съхранение на данни за облака
• Конос – Инструмент за отчитане на анализ от IBM.
• Матплотлиб – Библиотека за визуализация на езика за програмиране Python.
• Апачи Спарк – Мащабна машина за банкиране на данни за анализи и машинно обучение.
• Apache Hadoop – Рамка за разпределена обработка на големи масиви от данни.
• Махаут – Платформа за машинно обучение от Apache
• Azure ML Studio – Уеб базирана IDE за специалисти по данни
• Жива картина – Инструмент за анализ и визуализация на данни.
• Excel – Софтуер за електронни таблици от Microsoft.
• Сюжетно – Безплатна библиотека с графики с отворен код за Python
• Google Charts – Безплатен и мощен инструмент за визуализация на данни.
• Infogram – Интуитивен инструмент за визуализация и отчитане.

Често задавани въпроси (FAQ)

Заключение

Стигайки до края на тази публикация за науката за данните и какво означава това за вас и вашия бизнес, трябва да сте получили полезна представа или две.

Науката за данни ще продължи да расте и това включва нейните приложения, възможности за работа и икономическо въздействие. Така че, най-добре е да се адаптирате сега, ако още не сте го направили.