Știința datelor rezumată într-o singură imagine

În ultimul timp, termenul „Data Science” a fost în rave. Oriunde ne uităm, există ceva care ne îndreaptă către Data Science. De ce este așa? Răspunsul este destul de simplu – lumea noastră se transformă rapid într-un domeniu bazat pe date în care inovațiile tehnologice, procesele de afaceri, deciziile de afaceri sunt toate definite de date. De fapt, 90% din datele lumii au fost generate în ultimii doi ani. În fiecare zi, aproape 2,5 trilioane de octeți de date sunt generați la scară globală. Deci, cum anume înțelegem această cantitate enormă de date?
Ei bine, totul se datorează științei datelor.

Ce este Data Science?

Știința datelor este un studiu multidisciplinar care combină inferența datelor cu algoritmi avansați, procese științifice și tehnologie cu scopul de a extrage informații semnificative ascunse atât în ​​datele structurate, cât și în cele nestructurate. Este multidisciplinară în sensul că implică conceptele, instrumentele și expertiza în domeniul matematicii, statisticii, informaticii și științei informației.
Cum să faci o carieră strălucitoare în domeniul datelor

În esență, știința datelor se referă la dezvăluirea tendințelor, tiparelor și perspectivelor ascunse din interiorul datelor. Odată ce profesioniștii de date (analiști de date, analiști de date, statisticieni) descoperă aceste informații valoroase, analiștii de afaceri încorporează informațiile în infrastructura organizației pentru a îmbunătăți procesul de luare a deciziilor, a crește vânzările și veniturile, a spori productivitatea angajaților și a îmbunătăți satisfacția clienților. Data Science include, de asemenea, procesul de dezvoltare a „produsului de date”. Un produs de date se referă la activul tehnic care utilizează date pentru a produce soluții orientate spre algoritm. Listele de recomandări personalizate sunt cele mai excelente exemple de produs de date. De exemplu, Amazon analizează datele consumatorilor pentru a organiza sugestii de cumpărături „personalizate” pentru clienții individuali, pe baza istoricului lor de navigare și a achizițiilor anterioare.

Acum, să împărțim Data Science în cele cinci etape, așa cum se arată în imaginea de mai sus:

Calitatea datelor

Când aveți de-a face cu seturi masive de date, mai întâi datele trebuie să fie evaluate pentru a determina fiabilitatea, potrivirea și eficiența lor pentru a servi unui anumit scop în funcție de contextul unei probleme care trebuie abordată. Datele sunt examinate din diferite perspective pentru a calcula acuratețea și relevanța. În contextul proceselor organizaționale și de afaceri, este esențial ca datele să fie fiabile, astfel încât să poată promova decizii și soluții de afaceri sănătoase.

Analiza Statistică Descriptivă

Analiza statistică descriptivă este procesul de descriere, prezentare și organizare a unui anumit set de date prin furnizarea de rezumate precise despre eșantionul de date prin grafice, tabele sau calcule numerice. Cele mai comune trei tipuri de statistici descriptive sunt media, mediana și modul. Analiza statistică descriptivă este utilizată în primul rând pentru a transforma informații cantitative complexe în descrieri de dimensiuni mici, pentru a facilita înțelegerea.
Ce este știința datelor? Cine este un Data Scientist? Ce este Analytics?

Diagnosticarea datelor

Odată ce relevanța datelor este stabilită și este împărțită în fragmente mai mici, este necesar să se efectueze un diagnostic al datelor pentru a examina și revizui infrastructura de date a unei organizații. Scopul aici este de a identifica problemele în cadrul structurii de date și de a crea o strategie eficientă pentru a rezolva problemele, în timp ce se evidențiază posibilele îmbunătățiri care pot fi încorporate în sistemul de date. Deoarece întreaga infrastructură de date trebuie revizuită, analiza multivariată a datelor este metoda ideală. Analiza multivariată a datelor denotă o tehnică statistică de analiză a datelor care decurg din mai mult de o singură variabilă.

Analize predictive

Analiza predictivă se referă la practica de a extrage informații valoroase din seturile de date existente pentru a prezice posibile rezultate în viitor. Utilizează tehnicile de extragere a datelor și de învățare automată și algoritmi statistici pentru datele istorice pentru a determina probabilitatea rezultatelor viitoare. Prognoza posibilităților viitoare, analiza predictivă permite companiilor să-și înțeleagă mai bine produsele, piața și tendințele consumatorilor și, de asemenea, să identifice riscurile potențiale și oportunitățile noi pentru extinderea acoperirii lor pe piață.

Analiza semantică

Oamenii de știință de date și analiștii trebuie să analizeze cantități mari de date atât structurate, cât și nestructurate, cum ar fi e-mailuri, texte, postări pe blog, postări pe rețelele sociale, tweet-uri și multe altele. Dificultatea cu datele nestructurate este că nu avem nicio idee preconcepută pentru a ne da seama cum elementele de date sunt legate între ele. Aici intervine analiza semantică. Ea facilitează gruparea diferitelor elemente de date în funcție de coeficientul lor de similitudine în locul tehnicilor tradiționale de clasificare (pozitive, negative și neutre). Totul este să înveți mașinile cum să „învețe”. Analiza semantică nu numai că oferă indicii relevante cu privire la semnificațiile diferitelor cuvinte, ci și indică relația lor unul cu celălalt. Acest lucru poate fi extrem de benefic pentru companii, deoarece poate dezvălui informații despre modul în care consumatorii interacționează cu produsele/serviciile lor, cum produsele/serviciile creează valoare pentru consumatori, care sunt preferințele și modelele de gust ale acestora și așa mai departe.

Obțineți certificare în știința datelor de la cele mai bune universități din lume. Învață programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a-ți accelera cariera.

Deci, așa funcționează Data Science!