Наука о данных в одном изображении

В последнее время термин «наука о данных» был на пике популярности. Куда бы мы ни посмотрели, есть что-то, что указывает нам на науку о данных. Почему это так? Ответ довольно прост: наш мир быстро превращается в поле, управляемое данными, где технологические инновации, бизнес-процессы, бизнес-решения определяются данными. Фактически, 90% мировых данных было создано за последние два года. Каждый день в глобальном масштабе генерируется почти 2,5 квинтиллиона байт данных. Итак, как именно мы разбираемся в этом огромном количестве данных?
Ну, это все из-за науки о данных.

Что такое наука о данных?

Наука о данных — это междисциплинарное исследование, которое сочетает в себе вывод данных с передовыми алгоритмами, научными процессами и технологиями с целью извлечения значимой информации, скрытой как в структурированных, так и в неструктурированных данных. Он является междисциплинарным в том смысле, что включает в себя концепции, инструменты и опыт в области математики, статистики, информатики и информатики.
Как сделать блестящую карьеру в сфере данных

По сути, наука о данных — это раскрытие скрытых тенденций, закономерностей и идей внутри данных. Как только специалисты по данным (специалисты по данным, аналитики данных, статистики) обнаруживают эти ценные сведения, бизнес-аналитики включают информацию в инфраструктуру организации, чтобы улучшить процесс принятия решений, увеличить продажи и доходы, повысить производительность сотрудников и повысить удовлетворенность клиентов. Наука о данных также включает в себя процесс разработки «продукта данных». Продукт данных относится к техническому активу, который использует данные для создания решений, ориентированных на алгоритмы. Персонализированные рекомендательные списки являются лучшими примерами информационного продукта. Например, Amazon погружается в данные о потребителях, чтобы составлять «персонализированные» предложения по покупкам для отдельных клиентов на основе их истории просмотров и предыдущих покупок.

Теперь давайте разобьем науку о данных на пять этапов, как показано на рисунке выше:

Качество данных

При работе с массивными наборами данных сначала необходимо оценить данные, чтобы определить их надежность, пригодность и эффективность для конкретной цели в соответствии с контекстом проблемы, которую необходимо решить. Данные изучаются с разных точек зрения, чтобы определить их точность и релевантность. В контексте организационных и бизнес-процессов крайне важно, чтобы данные были надежными, чтобы они могли способствовать принятию правильных бизнес-решений и решений.

Описательный статистический анализ

Описательный статистический анализ — это процесс описания, представления и организации определенного набора данных путем предоставления точных сводок о выборке данных с помощью графиков, таблиц или числовых расчетов. Тремя наиболее распространенными типами описательной статистики являются среднее значение, медиана и мода. Описательный статистический анализ в основном используется для преобразования сложной количественной информации в краткие описания для простоты понимания.
Что такое наука о данных? Кто такой Data Scientist? Что такое аналитика?

Диагностика данных

Как только релевантность данных установлена ​​и разбита на более мелкие фрагменты, необходимо провести диагностику данных, чтобы изучить и проверить инфраструктуру данных организации. Цель здесь состоит в том, чтобы выявить проблемы в структуре данных и создать эффективную стратегию для устранения проблем, одновременно намечая возможные улучшения, которые могут быть включены в систему данных. Поскольку необходимо проверить всю инфраструктуру данных, идеальным методом является многомерный анализ данных. Многомерный анализ данных обозначает статистический метод анализа данных, полученных более чем от одной переменной.

Предиктивная аналитика

Предиктивная аналитика относится к практике извлечения ценных сведений из существующих наборов данных для прогнозирования возможных результатов в будущем. Он использует методы интеллектуального анализа данных и машинного обучения, а также статистические алгоритмы на исторических данных для определения вероятности будущих результатов. Прогнозируя будущие возможности, прогнозная аналитика позволяет компаниям лучше понимать свои продукты, рынок и потребительские тенденции, а также выявлять потенциальные риски и новые возможности для расширения своего присутствия на рынке.

Семантический анализ

Специалисты по данным и аналитики должны анализировать огромное количество как структурированных, так и неструктурированных данных, таких как электронные письма, тексты, сообщения в блогах, сообщения в социальных сетях, твиты и многое другое. Трудность с неструктурированными данными заключается в том, что у человека нет предвзятого представления о том, как элементы данных связаны друг с другом. Здесь на помощь приходит семантический анализ. Он облегчает кластеризацию различных элементов данных в соответствии с их коэффициентом сходства вместо традиционных методов классификации (положительных, отрицательных и нейтральных). Все дело в том, чтобы научить машины «учиться». Семантический анализ не только дает важные подсказки к значениям разных слов, но также намекает на их связь друг с другом. Это может быть очень полезно для бизнеса, поскольку позволяет получить информацию о том, как потребители взаимодействуют с их продуктами/услугами, как продукты/услуги создают ценность для потребителей, каковы их предпочтения и вкусовые паттерны и так далее.

Получите сертификат по науке о данных от лучших университетов мира. Изучите программы Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Вот как работает наука о данных!