Duomenų mokslas: viskas, ką reikia žinoti

Duomenų mokslas yra sritis, kuri renka, saugo ir analizuoja informaciją apie dalykus, kad gautų vertingų įžvalgų.

Įmonės jau seniai užsiima duomenų mokslo veikla, tačiau pastaruoju metu išaugę interneto vartotojų duomenys ir pigesnė debesų infrastruktūra sukėlė pramonės bumą.

Palyginti su panašiomis disciplinomis, duomenų mokslas yra palyginti naujas ir vis dar tobulinamas. Taigi, tai taip pat suteikia daug vilčių kaip karjeros kelias ateičiai.

Šiame įraše pateikiama viskas, ką reikia žinoti apie duomenų mokslą ir kaip tai gali būti naudinga jums ar jūsų įmonei.

Kodėl duomenų mokslas?

Duomenų mokslininkų paklausa nuolat auga, todėl tai yra viena gera priežastis įsitraukti į šią sritį. Kita gera priežastis yra ta, kad duomenų mokslas gana gerai apmokamas, todėl jums nereikia daug rūpintis savo pajamomis.

Be to, galite dirbti duomenų mokslininku daugelyje sektorių, todėl neapsiribojate viena pramonės šaka. Tiesiog pritaikykite savo analitinius įgūdžius, kad surastumėte modelius ir išnagrinėtumėte rezultatus nuo finansinių paslaugų iki logistikos, gamybos, telekomunikacijų, sveikatos priežiūros ir pan.

Duomenų mokslo taikymai

Duomenų mokslas yra didžiulė sritis, taikoma daugeliui pramonės šakų, todėl jos taikymo galimybės yra plačios.

Toliau pateikiamos populiariausios iš šių duomenų mokslo programų:

• Sukčiavimo ir rizikos aptikimas – Tai buvo vienas iš pirmųjų duomenų mokslo pritaikymų. Įvairių duomenų rinkinių rinkimas ir analizė leido finansuoti įmonėms geriau išvengti ir valdyti blogas skolas bei nuostolius. Taip pat tapo įmanoma nesunkiai pastebėti sandorius, kurie turėjo didelę sukčiavimo galimybę.
  
• Sveikatos apsauga – Duomenų mokslas taip pat naudojamas medicinos tyrimuose, siekiant nustatyti genetikos, tam tikrų ligų ir jų atsako į vaistus ryšius. Jis taip pat naudojamas kuriant vaistus, naudojant modelių modeliavimą, kad būtų galima numatyti būsimus vaistų rezultatus.
  
• Vaizdo atpažinimas – Tai dar vienas labai populiarus duomenų mokslo pritaikymas. Vaizdo atpažinimas reiškia šablonų identifikavimą vaizdo duomenų rinkiniuose, pvz., paveikslėliuose ir vaizdo įrašuose, ir siūlo daugybę perspektyvių būsimų programų.
  
• Paieška – Duomenų mokslas taip pat vaidina svarbų vaidmenį pateikiant rezultatus, kuriuos matote iš paieškos sistemų, tokių kaip Google ir Bing. Čia naudojami algoritmai lygina milijardus puslapių, kad rastų geriausius kiekvieno paieškos termino rezultatus. Jie taip pat gali stebėti naudotojų paspaudimus, kad laikui bėgant geriau suasmenintų rezultatus.
  
• Logistika – Maršruto optimizavimas naudojant duomenų mokslą gali padėti įmonėms sutaupyti daug pinigų ir sumažinti veiklos sąnaudas.
  
• Rekomendavimo sistemos – Tai grindžiama visos jūsų ankstesnės veiklos duomenimis, kad būtų galima numatyti kitus geriausius dalykus, kurie gali būti jums svarbūs. Rekomendacijų sistemos yra visur – nuo ​​„Netflix“ iki „Spotify“, „Amazon“, „Twitter“ ir pan.
  
• Kalbėjimo atpažinimas – Panašiai kaip vaizdo atpažinimo sistemose, kalbos atpažinimas naudoja duomenų mokslą, kad mašinos galėtų suprasti žmogaus kalbą.
  
• reklaminis – Tikslinė reklama įmanoma tik dėl duomenų mokslo, nes ji grindžiama dideliais kiekiais vartotojų demografinių ir psichografinių duomenų.

Duomenų mokslas vs statistika

Duomenų mokslas ir statistika turi daug bendro, tačiau tarp šių dviejų disciplinų yra nemažai skirtumų.

Pradedantiesiems statistika yra daugiausia matematinė disciplina, kuria siekiama rinkti ir interpretuoti kiekybinius duomenis. Kita vertus, duomenų mokslas remiasi daugybe disciplinų – nuo ​​matematikos iki informatikos, duomenų bankininkystės ir pan.

Duomenų mokslas taip pat nagrinėja daug didesnius duomenų rinkinius nei statistika. Dauguma statistinio modeliavimo atliekami naudojant santykinai mažus duomenų kiekius, o duomenų mokslininkams dažnai tenka susidoroti su dideliais duomenų kiekiais, kurie telpa keliuose kompiuteriuose.

Galiausiai, nors statistikoje daugiausia dėmesio skiriama išvadoms apie pasaulį iš turimų duomenų, duomenų mokslas daugiausia dėmesio skiria nuspėjamosios reikšmės išvedimui ir turimų duomenų optimizavimui.

Duomenų mokslas prieš dirbtinį intelektą

Duomenų mokslas ir dirbtinis intelektas yra du terminai, kurie dažnai sutampa. Bet nors jie yra susiję, jie nėra vienodi.

Duomenų mokslas yra visapusiškas požiūris į duomenų rinkimą, rengimą ir analizę, siekiant gauti įžvalgų dirbtinis intelektas yra nuspėjamųjų algoritmų įgyvendinimas įžvalgoms gauti.

Dirbtinis intelektas yra duomenų mokslo dalis, visų susijusių metodų ir modelių, skirtų dirbti su dideliais duomenimis, bendras terminas.

Kaip dirba duomenų mokslininkas

Duomenų mokslininko darbą galima suskirstyti į keturias pagrindines dalis, jos yra:

• Duomenų rinkimas ir saugojimas
• Duomenų analizė ir interpretavimas
• Įrankių ir modelių kūrimas, leidžiantis prognozuoti duomenis
• Duomenų vizualizavimas ir ataskaitų teikimas

Duomenų mokslui reikalingi įgūdžiai

• Matematika – Savaime suprantama disciplina.
  
• Mašininis mokymasis – Algoritmų taikymas mokymosi režimu dideliems duomenų rinkiniams ieškant šablonų, dažnai atliekamas Python kalba.
  
• Duomenų modeliavimas – Didelio duomenų kiekio organizavimo ir valdymo metodas, siekiant iš jų gauti įžvalgų.
  
• programinė įranga – Algoritmų kūrimo procesas, perkeliantis didžiulius duomenų kiekius, kad būtų sukurta įžvalgų. Tarp populiarių įrankių yra Python ir R.
  
• Statistika – Jūsų gebėjimas pateikti reikšmingų įžvalgų iš duomenų rinkinio.
  
• Duomenų bankininkystė – Galimybė saugoti ir gauti duomenis iš paprastų sistemų, tokių kaip Excel skaičiuoklės, į sudėtingesnes SQL duomenų bazes.

Kaip tapti duomenų mokslininku

Lengviausias būdas tapti duomenų mokslininku – pirmiausia įgyti atitinkamos srities, pvz., duomenų mokslo, informatikos, matematikos ar statistikos, bakalauro laipsnį, o tada vadovautis nuosekliu vadovu, skirtu mokslo laipsnio neturintiems asmenims. kitą pastraipą.

Kaip gauti duomenų mokslo darbą be diplomo

Lygiai taip pat galima gauti duomenų mokslo darbą be laipsnio. Svarbu, kad žinotumėte, ką darote, ir galėtumėte atlikti gerą darbą.

Norėdami gauti duomenų mokslo darbą be laipsnio, turėsite atlikti šiuos veiksmus:

1. Įvaldykite pagrindinius įgūdžius – Tai apima tokius dalykus kaip matematika, statistika, tikimybės, duomenų analizė, IT ir programavimo pagrindai, tokie kaip Git.
   
2. Magistro duomenų mokslo pagrindai – Tada turėsite įvaldyti su duomenų mokslu susijusius įgūdžius, tokius kaip R ir Python kalbos, Excel, SQL, Spark, Hadoop ir kt.
   
3. Užsiregistruokite į „Bootcamp“ arba į kursus – Profesionalus duomenų mokslo pramonės sertifikatas įrodys jūsų atsidavimą bet kuriam potencialiam darbdaviui. Taigi apsvarstykite galimybę gauti IBM, DASCA, Open CDS arba Microsoft Azure sertifikatus.
   
4. Sukurkite savo portfelį – Nors sertifikatai nėra 100% jūsų gebėjimo pristatyti įrodymas, ankstesnių dokumentų portfelis darbo vietų yra. Taigi, jums reikės parodyti, ką sugebate, kurdami portfelį, pageidautina internete ir tokioje platformoje kaip „GitHub“. Tai gali apimti viską nuo asmeninių projektų iki palankaus darbo, stažuočių ir susijusių darbų.
   
5. Pagerinkite interviu įgūdžius – Tai yra paskutinis įgūdis, kurio jums prireiks, kai jūsų CV taps įspūdingas ir padės jums dalyvauti pokalbiuose.
   
6. Darbų medžioklė – Paskutinė dėlionės dalis. Turite aktyviai išeiti ir padaryti viską.

Duomenų mokslo darbų sąrašas

Duomenų mokslininkai dirba įvairiose pramonės šakose ir turi skirtingus tikslus, o tai reiškia, kad jų pareigos dažnai skiriasi. Tačiau pareigybės aprašyme dažnai bus išsamiai išvardintos pareigos, kurių tikimasi iš duomenų mokslininko.

Štai keletas populiariausių:

• Duomenų analitikas
• Duomenų architektas
• Duomenų inžinierius
• Duomenų mokslininkas
• Duomenų bazės administratorius
• Verslo analitikas
• Kiekybinis analitikas
• Duomenų ir „Analytics“ tvarkyklė
• Mašinų mokymosi inžinierius
• Statistikas

Duomenų mokslo įrankių sąrašas

Yra daugybė duomenų mokslo įrankių, tačiau čia yra populiariausi.

• tenzorinis srautas - Populiari mašininio mokymosi platforma.
• Jupyteris – Interneto pagrindu integruota plėtros aplinka daugiau nei 40 kalbų.
• R – Statistinis Kompiuterija ir grafikos programavimo kalba.
• Posit R studija – Integruota kūrimo aplinka R.
• Pitonas – Populiari duomenų analizės ir automatizavimo programavimo kalba.
• RapidMiner – Duomenų mokslo platforma įmonėms.
• BigML - Paprasta mašininio mokymosi platforma.
• Scikit-mokykis – Mašininio mokymosi ir nuspėjamosios duomenų analizės įrankis.
• Informatikos – Duomenų integravimo įrankis.
• AWS raudonasis poslinkis - Keičiamas duomenų saugykla debesyje
• Cognos – IBM Analytics ataskaitų teikimo įrankis.
• matplotlib – Python programavimo kalbos vizualizacijos biblioteka.
• Apache Spark – Didelio masto duomenų bankininkystės variklis, skirtas analitikai ir mašininiam mokymuisi.
• Apache Hadoopas – Didelių duomenų rinkinių paskirstyto apdorojimo sistema.
• Mahout - Mašininio mokymosi platforma iš Apache
• Azure ML Studio – Internetinė IDE duomenų mokslininkams
• Scēna – Duomenų analizės ir vizualizacijos įrankis.
• Excel – „Microsoft“ skaičiuoklių programinė įranga.
• Plotingai – Nemokamai ir atviro kodo grafikų biblioteka, skirta Python
• „Google“ diagramos - Nemokamas ir galingas duomenų vizualizavimo įrankis.
• Infogram - Intuityvus vizualizavimo ir ataskaitų teikimo įrankis.

Dažnai užduodami klausimai (DUK)

Išvada

Pasiekę šio įrašo apie duomenų mokslą ir ką tai reiškia jums ir jūsų verslui pabaigą, turėjote gauti naudingos įžvalgos ar dvi.

Duomenų mokslas ir toliau augs, įskaitant jo pritaikymą, darbo galimybes ir ekonominį poveikį. Taigi, geriausia prisitaikyti dabar, jei dar to nepadarėte.