Data Science: Vše, co potřebujete vědět

Datová věda je obor, který shromažďuje, ukládá a analyzuje informace o věcech, aby získal cenné poznatky.

Společnosti se činnostmi v oblasti datové vědy zabývají již dlouhou dobu, ale nedávná exploze uživatelských dat na internetu a levnější cloudová infrastruktura způsobily boom v tomto odvětví.

Ve srovnání s podobnými obory je datová věda relativně nová a stále se vyvíjí. Takže stejně tak nabízí spoustu naděje jako kariérní cesta do budoucna.

Tento příspěvek uvádí vše, co potřebujete vědět o datové vědě a jak může být přínosem pro vás nebo vaši společnost.

Proč Data Science?

Poptávka po datových vědcích neustále roste, takže to je jeden dobrý důvod, proč se do této oblasti pustit. Dalším dobrým důvodem je, že data science se relativně dobře vyplácí, takže si nemusíte moc lámat hlavu se svými příjmy.

Kromě toho můžete pracovat jako datový vědec v mnoha odvětvích, takže nejste omezeni na jedno odvětví. Jednoduše použijte své analytické dovednosti, abyste našli vzory a prozkoumali výkonnost od finančních služeb po logistiku, výrobu, telekomunikace, zdravotnictví a tak dále.

Aplikace datové vědy

Datová věda je rozsáhlá oblast, která se vztahuje na mnoho průmyslových odvětví, takže její potenciální aplikace jsou obrovské.

Níže jsou uvedeny nejoblíbenější z těchto aplikací datové vědy:

• Detekce podvodů a rizik – Jednalo se o jednu z prvních aplikací datové vědy. Sběr a analýza různých datových souborů umožnily finančním společnostem lépe se vyhnout nedobytným dluhům a ztrátám a řídit je. Bylo také možné snadno odhalit transakce, které měly vysokou pravděpodobnost, že budou podvodné.
  
• Zdravotní péče – Data science se také využívá v lékařském výzkumu k odvození souvislostí mezi genetikou, určitými nemocemi a jejich reakcemi na léky. Používá se také při vývoji léků pomocí modelových simulací k předpovídání budoucích výsledků léků.
  
• Rozpoznávání snímků – Toto je další velmi populární aplikace datové vědy. Rozpoznávání obrazu se týká identifikace vzorů v souborech obrazových dat, jako jsou obrázky a videa, a nabízí mnoho slibných budoucích aplikací.
  
• Vyhledávač – Data science také hraje velkou roli při prezentaci výsledků, které vidíte z vyhledávačů, jako jsou Google a Bing. Algoritmy zde použité porovnávají miliardy stránek, aby našly nejlepší výsledky pro každý hledaný výraz. Mohou také sledovat uživatelská kliknutí, aby se výsledky v průběhu času lépe přizpůsobily.
  
• Logistika – Optimalizace trasy pomocí datové vědy může společnostem pomoci ušetřit spoustu peněz a snížit provozní náklady.
  
• Systémy doporučení – Toto staví na datech ze všech vašich minulých aktivit a snaží se předpovídat další nejlepší věci, které by pro vás mohly být relevantní. Systémy doporučení jsou všude od Netflixu po Spotify, Amazon, Twitter a tak dále.
  
• Rozpoznávání řeči – Podobně jako systémy rozpoznávání obrazu využívá rozpoznávání řeči datovou vědu, aby umožnilo strojům porozumět lidské řeči.
  
• Reklama – Cílenou reklamu umožňuje pouze datová věda, protože je založena na velkém množství demografických a psychografických dat uživatelů.

Data Science vs Statistics

Data science a statistika mají mnoho společného, ​​nicméně mezi těmito dvěma disciplínami je poměrně dost rozdílů.

Pro začátek je statistika převážně matematickou disciplínou, jejímž cílem je shromažďovat a interpretovat kvantitativní data. Datová věda se naproti tomu opírá o širokou škálu oborů od matematiky po informatiku, datové bankovnictví a tak dále.

Datová věda se také zabývá mnohem většími datovými soubory než statistikou. Většina statistických modelování probíhá s relativně malým množstvím dat, zatímco datoví vědci se často musí vypořádat s velkým množstvím dat, která se vejdou na více počítačů.

A konečně, zatímco statistiky se většinou zaměřují na vyvozování závěrů o světě z dostupných dat, datová věda se zaměřuje především na odvozování prediktivního významu a optimalizací z dostupných dat.

Datová věda vs umělá inteligence

Data věda a umělá inteligence jsou dva pojmy, které se často překrývají. Ale i když spolu souvisí, nejsou totéž.

Věda o datech je komplexní přístup ke shromažďování, přípravě a analýze dat za účelem získání náhledu, zatímco umělá inteligence je implementace prediktivních algoritmů pro odvození náhledů.

Umělá inteligence je součástí datové vědy, což je zastřešující termín pro všechny související metody a modely práce s velkými daty.

Jak pracuje datový vědec

Práci datového vědce lze rozdělit do čtyř hlavních částí, kterými jsou:

• Sběr a ukládání dat
• Analýza a interpretace dat
• Vytváření nástrojů a modelů pro vytváření předpovědí z dat
• Vizualizace dat a reporting

Dovednosti potřebné pro datovou vědu

• Matematika – Samovysvětlující disciplína.
  
• Strojové učení – Aplikace algoritmů v režimu učení na velké soubory dat při hledání vzorů, často prováděné v jazyce Python.
  
• Datové modelování – Metoda organizace a správy velkého množství dat za účelem získání přehledů z nich.
  
• Softwarové inženýrství – Proces vytváření algoritmů, které procházejí obrovským množstvím dat za účelem vytváření přehledů. Mezi oblíbené nástroje patří Python a R.
  
• Statistika – Vaše schopnost vytvářet smysluplné poznatky ze souboru dat.
  
• Databanking – Schopnost ukládat a načítat data z jednoduchých systémů, jako jsou tabulky Excel, do složitějších databází SQL.

Jak se stát datovým vědcem

Nejjednodušší způsob, jak se stát datovým vědcem, je nejprve získat bakalářský titul v příslušném oboru, jako je datová věda, informatika, matematika nebo statistika, a poté postupovat podle podrobného průvodce pro držitele bez titulu v dalším odstavci.

Jak získat práci v oblasti datové vědy bez titulu

Stejně tak je možné získat práci v oblasti datové vědy bez titulu. Důležité je, že víte, co děláte, a dokážete při nástupu odvést dobrou práci.

Níže jsou uvedeny kroky, které budete potřebovat, abyste získali práci v oblasti datové vědy bez titulu:

1. Zvládněte základní dovednosti – Patří sem předměty, jako je matematika, statistika, pravděpodobnost, analýza dat, IT a základy programování, jako je Git.
   
2. Master Data Science Základy – Dále budete muset zvládnout dovednosti specifické pro datovou vědu, jako jsou jazyky R a Python, Excel, SQL, Spark, Hadoop atd.
   
3. Přihlaste se do bootcampu nebo kurzu – Mít profesionální certifikaci v oboru datových věd prokáže vaši oddanost každému potenciálnímu zaměstnavateli. Zvažte tedy získání certifikací IBM, DASCA, Open CDS nebo Microsoft Azure.
   
4. Sestavte si své portfolio – I když certifikáty nejsou 100% důkazem vaší schopnosti plnit, portfolio předchozích zaměstnání ano. Takže budete muset ukázat, čeho jste schopni, vytvořením portfolia, nejlépe online a na platformě, jako je GitHub. To může zahrnovat vše od osobních projektů po pro-bono práci, stáže a související práce.
   
5. Zlepšete své dovednosti při pohovorech – Toto je poslední dovednost, kterou potřebujete, jakmile se váš životopis stane působivým a přinese vám pohovory.
   
6. Hon na práci – Závěrečná část hádanky. Musíte se tam aktivně dostat a věci dělat.

Seznam úloh Data Science

Datoví vědci pracují v řadě odvětví as různými účely, což znamená, že mají často mírně odlišné pracovní role. V popisu práce však budou často podrobně uvedeny povinnosti očekávané od datového vědce.

Zde jsou některé z nejoblíbenějších:

• Analyzátor dat
• Datový architekt
• Datový inženýr
• Datový vědec
• Administrátor databáze
• Business Analyst
• Kvantitativní analytik
• Správce dat a analytiky
• Strojírenský inženýr
• Statistik

Seznam nástrojů datové vědy

Existuje spousta nástrojů pro datovou vědu, ale zde jsou ty nejoblíbenější.

• tenzorový tok – Populární platforma strojového učení.
• jupyter – Webové integrované vývojové prostředí pro více než 40 jazyků.
• R – Statistický výpočetní a grafický programovací jazyk.
• Posit R Studio – Integrované vývojové prostředí pro R.
• PYTHON – Populární programovací jazyk pro analýzu dat a automatizaci.
• RapidMiner – Platforma pro vědu o datech pro podniky.
• BigML – Jednoduchá platforma strojového učení.
• Scikit-učit se – Nástroj strojového učení a prediktivní analýzy dat.
• Informatika – Nástroj pro integraci dat.
• AWS Redshift – Škálovatelné datové sklady pro cloud
• Cognos – Nástroj pro vytváření sestav Analytics od IBM.
• matplotlib – Vizualizační knihovna pro programovací jazyk Python.
• Apache Spark – Rozsáhlý nástroj pro datové bankovnictví pro analýzu a strojové učení.
• Apache Hadoop – Rámec pro distribuované zpracování velkých souborů dat.
• Mahout – Platforma strojového učení od Apache
• Azure ML Studio – Webové IDE pro datové vědce
• Výjev – Nástroj pro analýzu a vizualizaci dat.
• vynikat – Tabulkový software od společnosti Microsoft.
• Spiknutí – Bezplatná a otevřená grafická knihovna pro Python
• Google Grafy – Bezplatný a výkonný nástroj pro vizualizaci dat.
• Infogram – Intuitivní vizualizační a reportovací nástroj.

Často kladené otázky (FAQ)

Závěr

Když jste se dostali na konec tohoto příspěvku o datové vědě a co to znamená pro vás a vaši firmu, měli byste získat užitečné informace.

Data science bude i nadále růst, a to zahrnuje její aplikace, pracovní příležitosti a ekonomický dopad. Takže je nejlepší se teď přizpůsobit, pokud jste to ještě neudělali.