Наука о данных: все, что вам нужно знать

Наука о данных — это область, которая собирает, хранит и анализирует информацию о вещах, чтобы получить ценную информацию.

Компании давно занимаются наукой о данных, но недавний взрыв пользовательских данных в Интернете и удешевление облачной инфраструктуры вызвали бум в отрасли.

По сравнению с аналогичными дисциплинами наука о данных относительно нова и все еще развивается. Таким образом, он в равной степени дает большие надежды в качестве карьерного пути на будущее.

В этом посте перечислено все, что вам нужно знать о науке о данных и о том, какую пользу она может принести вам или вашей компании.

Почему наука о данных?

Спрос на специалистов по обработке и анализу данных постоянно растет, так что это одна из веских причин, чтобы заняться этим делом. Еще одна веская причина заключается в том, что наука о данных оплачивается относительно хорошо, поэтому вам не нужно сильно беспокоиться о своем доходе.

Кроме того, вы можете работать специалистом по данным во многих секторах, поэтому вы не ограничены одной отраслью. Просто примените свои аналитические навыки, чтобы найти закономерности и изучить производительность от финансовых услуг до логистики, производства, телекоммуникаций, здравоохранения и так далее.

Приложения науки о данных

Наука о данных — это обширная область, которая применима ко многим отраслям, поэтому ее потенциальные применения огромны.

Ниже приведены наиболее популярные из этих приложений для обработки данных:

• Обнаружение мошенничества и рисков – Это было одно из первых применений науки о данных. Сбор и анализ различных наборов данных позволили финансы компаниям, чтобы лучше избегать безнадежных долгов и убытков и управлять ими. Также стало возможным легко выявлять транзакции, которые имели высокую вероятность мошенничества.
  
• Здоровье - Наука о данных также используется в медицинских исследованиях для установления связи между генетикой, некоторыми заболеваниями и их реакцией на лекарства. Он также используется при разработке лекарств с использованием модельного моделирования для прогнозирования будущих результатов лечения лекарствами.
  
• Распознавание изображений — Это еще одно очень популярное приложение науки о данных. Распознавание изображений относится к идентификации шаблонов в наборах данных изображений, таких как изображения и видео, и предлагает множество перспективных приложений в будущем.
  
• Поисковый движок – Наука о данных также играет большую роль в представлении результатов, которые вы видите в поисковых системах, таких как Google и Bing. Алгоритмы, используемые здесь, сравнивают миллиарды страниц, чтобы найти лучшие результаты для каждого поискового запроса. Они также могут отслеживать клики пользователей, чтобы лучше персонализировать результаты с течением времени.
  
• Логистический – Оптимизация маршрутов с использованием науки о данных может помочь компаниям сэкономить много денег и снизить эксплуатационные расходы.
  
• Системы рекомендаций - Это основано на данных всей вашей прошлой деятельности, чтобы попытаться предсказать следующие лучшие вещи, которые могут иметь отношение к вам. Системы рекомендаций есть везде, от Netflix до Spotify, Amazon, Twitter и так далее.
  
• Распознавание речи – Подобно системам распознавания изображений, распознавание речи использует науку о данных, чтобы машины могли понимать человеческую речь.
  
• Реклама – Таргетированная реклама стала возможной только благодаря науке о данных, поскольку она основана на большом количестве демографических и психографических данных пользователей.

Наука о данных против статистики

Наука о данных и статистика имеют много общего, однако между двумя дисциплинами есть немало различий.

Начнем с того, что статистика — это в основном математическая дисциплина, целью которой является сбор и интерпретация количественных данных. С другой стороны, наука о данных опирается на широкий спектр дисциплин, от математики до компьютерных наук, банков данных и так далее.

Наука о данных также имеет дело с гораздо большими наборами данных, чем статистика. Большая часть статистического моделирования происходит с относительно небольшими объемами данных, в то время как специалистам по данным часто приходится иметь дело с большими объемами данных, которые помещаются на нескольких компьютерах.

Наконец, в то время как статистика в основном сосредоточена на выводах о мире на основе имеющихся данных, наука о данных в основном фокусируется на получении прогнозного значения и оптимизации на основе доступных данных.

Наука о данных против искусственного интеллекта

Наука о данных и искусственный интеллект два термина, которые часто пересекаются. Но хотя они и связаны, они не одинаковы.

Наука о данных — это комплексный подход к сбору, подготовке и анализу данных, позволяющий получить представление, в то же время искусственный интеллект — это реализация алгоритмов прогнозирования для получения информации.

Искусственный интеллект — это часть науки о данных, общий термин для всех связанных методов и моделей работы с большими данными.

Как работает специалист по данным

Работу специалиста по данным можно разделить на четыре основных раздела:

• Сбор и хранение данных
• Анализ и интерпретация данных
• Создание инструментов и моделей для прогнозирования данных
• Визуализация данных и отчетность

Навыки, необходимые для науки о данных

• Математика – Самостоятельная дисциплина.
  
• Машинное обучение – Применение алгоритмов в режиме обучения к большим наборам данных при поиске закономерностей, часто выполняемых на языке Python.
  
• Моделирование данных – Метод организации и управления большими объемами данных для извлечения из них информации.
  
• Программная инженерия – Процесс создания алгоритмов, которые обрабатывают огромные объемы данных для получения информации. Популярные инструменты включают Python и R.
  
• Показатели – Ваша способность делать значимые выводы из набора данных.
  
• Банк данных – Возможность хранения и извлечения данных из простых систем, таких как электронные таблицы Excel, в более сложные базы данных SQL.

Как стать специалистом по данным

Самый простой способ стать специалистом по данным — сначала получить степень бакалавра в соответствующей области, такой как наука о данных, информатика, математика или статистика, а затем следовать пошаговому руководству для не обладателей степени в следующий абзац.

Как получить работу по науке о данных без степени

В равной степени возможно получить работу по науке о данных без степени. Важно то, что вы знаете, что делаете, и можете хорошо выполнять свою работу, когда ее нанимают.

Ниже приведены шаги, которые вам понадобятся, чтобы получить работу по науке о данных без степени:

1. Овладейте основными навыками – Сюда входят такие предметы, как математика, статистика, вероятность, анализ данных, информационные технологии и основы программирования, такие как Git.
   
2. Основные основы науки о данных – Затем вам нужно будет освоить навыки, связанные с наукой о данных, такие как языки R и Python, Excel, SQL, Spark, Hadoop и т. д.
   
3. Запишитесь на буткемп или курс – Наличие профессиональной сертификации в области науки о данных докажет вашу преданность любому потенциальному работодателю. Поэтому подумайте о получении сертификатов IBM, DASCA, Open CDS или Microsoft Azure.
   
4. Создайте свое портфолио – Хотя сертификаты не являются 100% доказательством вашей способности выполнять поставленные задачи, портфолио предыдущих работе является. Итак, вам нужно будет показать, на что вы способны, создав портфолио, желательно онлайн и на такой платформе, как GitHub. Это может включать в себя все: от личных проектов до бесплатной работы, стажировок и сопутствующих работ.
   
5. Улучшите свои навыки собеседования – Это последний навык, который вам понадобится, когда ваше резюме станет впечатляющим и принесет вам интервью.
   
6. Охота за работой - Заключительная часть головоломки. Вам нужно активно выходить на улицу и добиваться успеха.

Список вакансий по науке о данных

Специалисты по данным работают в разных отраслях и с разными целями, а это означает, что у них часто немного различаются рабочие роли. Однако в описании работы часто подробно перечисляются обязанности, ожидаемые от специалиста по данным.

Вот некоторые из самых популярных:

• По анализу данных
• Архитектор данных
• Инженер данных
• Данные ученых
• Администратор базы данных
• Бизнес-аналитик
• Количественный аналитик
• Менеджер по данным и аналитике
• Инженер машинного обучения
• статистик

Список инструментов науки о данных

Существует множество инструментов для обработки данных, но вот самые популярные из них.

• Tensorflow – Популярная платформа машинного обучения.
• Юпитер – через Интернет интегрированная среда развития для более чем 40 языков.
• R – Статистический вычисление и графический язык программирования.
• Студия Позит Р – Интегрированная среда разработки для R.
• Питон – Популярный язык программирования для анализа данных и автоматизации.
• RapidMiner – Платформа обработки данных для предприятий.
• БигМЛ – Простая платформа машинного обучения.
• Scikit учиться – Инструмент машинного обучения и прогнозного анализа данных.
• информатика – Инструмент интеграции данных.
• АМС Красное смещение – Масштабируемое хранилище данных для облака
• Cognos – Инструмент аналитической отчетности от IBM.
• Матплотлиб – Библиотека визуализации для языка программирования Python.
• Apache Spark – Крупномасштабный механизм банка данных для аналитики и машинного обучения.
• Apache Hadoop – Фреймворк для распределенной обработки больших наборов данных.
• погонщик слонов – Платформа машинного обучения от Apache
• Студия машинного обучения Azure – Веб-среда IDE для специалистов по обработке и анализу данных
• Живая картина – Инструмент анализа и визуализации данных.
• Excel – Программа для работы с электронными таблицами от Microsoft.
• Plotly – Бесплатно и открытые источники графическая библиотека для Python
• Google Диаграммы – Бесплатный и мощный инструмент визуализации данных.
• Infogram – Интуитивно понятный инструмент визуализации и отчетности.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Заключение

Дойдя до конца этого поста о науке о данных и о том, что это значит для вас и вашего бизнеса, вы должны были получить полезную информацию или два.

Наука о данных будет продолжать развиваться, включая ее приложения, возможности трудоустройства и экономический эффект. Так что лучше всего адаптироваться сейчас, если вы еще этого не сделали.