Dzięki konsekwentnemu postępowi technologicznemu, duże dane pozwalają różnym dziedzinom na uzyskiwanie informacji i przewidywanie kolejnych trendów zachowań. W miarę jak gromadzimy coraz więcej danych w celu opracowania nowego pola, wymagamy ich przechowywania w celu zapisania nowych danych i opracowania nowych danych z poprzednimi rekordami. Jednakże, aby przechowywać te dane, eksperci IT pracowali nad rozwojem różnych rozwiązań i ram. Wiązało się to z innymi pytaniami, jak np. jak możemy efektywnie przetwarzać dane. Tu właśnie pojawia się termin “data science”. Na przykład, w hollywoodzkich filmach Sci-Fi widzimy, jak bohaterowie polegają na Data Science w realizacji trudnych misji. Podobnie, dzisiejszy świat musi wykorzystywać naukę o danych do różnych zadań związanych z danymi.

Czym jest Data Science?

Data Science pomaga analizować dużą ilość danych i znajdować rozwiązania. Korzystając z tych rozwiązań, organizacje podejmują świadome decyzje i maksymalizują swój sukces. Głównym celem Data Science jest przetwarzanie danych i generowanie wizualnej reprezentacji, która wspiera dokładność podejmowania decyzji. Oto niektóre z funkcji nauki o danych:

Prediction
Klasyfikacja
Zalecenia
Uznanie
Wykrywanie nadużyć finansowych
Sprawne spostrzeżenia
Optymalizacja
Prognoza


Cykl życia nauki o danych

Zrozumienie

W tej fazie nauki o danych trzeba zadawać pytania. Pytania te odnoszą się do dziedziny, w której działa organizacja. Na przykład, jeśli jesteś naukowcem zajmującym się danymi biznesowymi, skupisz się na danych, które wspierają każdą decyzję w biznesie, aby osiągnąć maksymalne wyniki. Próbując zrozumieć jakiś problem, należy zadać kilka pytań:

Ile?
Jaka jest ta kategoria?
Jaka jest grupa?
Czy jest dobra czy dziwna?
Jaka jest opcja, którą powinniśmy wybrać?

Krótko mówiąc, musisz określić cel projektu, do którego zostałeś przydzielony. To pomoże Ci znaleźć najlepsze rozwiązanie, a Twoja organizacja podejmie odpowiednią decyzję.

Wydobywanie danych

Po otrzymaniu danych, naukowcy znajdują cel problemu lub projektu i zaczynają zbierać dane dotyczące pytań. Znajdują oni rozwiązanie dla nowych pytań, takich jak:

Gdzie możemy znaleźć dane?
Jaki rodzaj danych będzie lepiej wspierał rozwiązanie?
Jakich metod możemy użyć do znalezienia danych?
Jak możemy przechowywać dane do wykorzystania w przyszłości?

Jest to najbardziej czasochłonny krok w cyklu. Jednakże, aby ułatwić ten etap, opracowywane są różne nowe metody, techniki i narzędzia. Możesz użyć tych narzędzi, aby zebrać dane w krótszym czasie i z większą dokładnością. Na przykład, jeśli zbierasz dane w celu opracowania aplikacji mobilnej, musisz przejść przez doświadczenia użytkowników z konkurencją, jakie problemy napotykają użytkownicy, które ta aplikacja może rozwiązać, itp.

Czyszczenie danych

Dane, które zbierasz, są w ogromnych kawałkach. Niektóre z nich mogą być związane z tematem bardziej niż inne. Musisz przeanalizować te dane i wyeliminować wszystkie dodatkowe dane. Kiedy zbierzesz duże dane, dostaniesz każdą informację związaną z tematem. Nie oznacza to, że wykorzystasz je wszystkie do rozwiązania problemu. Dlatego nadszedł czas, aby wyodrębnić wszystkie użyteczne dane.

Eliminując mniej ważne dane, może się okazać, że niektórych danych brakuje. Jeśli nie rozwiążesz tego problemu podczas czyszczenia danych, możesz później stanąć przed problemem.

Poszukiwanie danych

Analiza danych jest również niezbędnym krokiem dla naukowców zajmujących się danymi. Musisz zbadać te dane i przeprowadzić burzę mózgów. Połącz wzorce, statystyki, liczby i fakty w danych, które zbierasz. Tworzenie wykresów, histogramów i prezentacji graficznej pomoże zbadać historię stojącą za danymi.

Wszystkie informacje zostaną wykorzystane do znalezienia dowolnego wzorca lub połączenia pomiędzy danymi. Na przykład, jeśli Twoje dane dotyczą warunków mieszkaniowych w mieście, możesz zaprojektować mapę cieplną i spróbować znaleźć trendy. Robisz reprezentacje graficzne, więc informacje powinny być jak najdokładniejsze, aby uzyskać lepsze wyniki.

Inżynieria obiektowa

W uczeniu się maszynowym cechy są mierzalne i przypisywane podczas obserwacji. Podobnie, na tym etapie należy ograniczyć cechy powodujące zbyt duży hałas. Będziesz wykorzystywał dane i stosował metody filtrowania oraz tworzył cechę. Na przykład, jeśli cechą, której potrzebujesz jest wiek i próg, który możesz wybrać, jest to osoba dorosła i dziecko. Tak więc wybierzesz próg wieku 18 lat i zaznaczysz kategorię powyżej lub poniżej progu.

Modelowanie predykcyjne

Teraz zaczniesz uzyskiwać model projektu zgodnie z danymi naukowymi. Dobry model zawiera test statystyczny, który pozwala zmierzyć, czy dane są dokładne i czy mają sens, czy też nie. Musisz przeszkolić swój model i ustawić odpowiedni algorytm, aby system działał automatycznie. Po ustawieniu modelu należy ocenić, jak dokładne są wyniki.

Wizualizacja danych

Jest to najtrudniejszy krok w cyklu życia. Etap ten obejmuje prezentację danych łączących sztukę, statystykę, psychologię i umiejętności komunikacyjne. Musisz tak zaprojektować wynik, aby ludzie, którzy otrzymują informacje, mogli je zrozumieć. Istotną rzeczą do rozważenia w tej metodzie jest komunikacja.

Zrozumienie

Po przejściu przez wszystkie procesy, dochodzisz do pełnego koła i wyciągasz wnioski z modelu. Musicie ocenić sukces modelu, aby zrozumieć rzeczywiste problemy. Jeśli okaże się, że brakuje Ci jakichkolwiek informacji i wglądu, możesz powtórzyć proces, aby znaleźć jeszcze więcej danych i wglądu w celu poprawy wyników projektu.

Wniosek

Aby osiągnąć cele, budować strategie, projektować modele, rozwiązywać problemy, nauka o danych jest ważną i postępową dziedziną. Firmy mogą gromadzić wiele danych i wykorzystywać je do podejmowania decyzji, które pomogą im podejmować lepsze decyzje. Dla powodzenia projektu lub rozwoju firmy, naukowcy zajmujący się danymi mają duży wpływ na sukces i pozytywny wpływ. Miejmy nadzieję, że ten artykuł daje odpowiedź na pytanie “czym jest data science?”.