У сучасному світі, де дані стають основою для прийняття рішень, розуміння їхньої сили вже не є вибором, а необхідністю. Ця стаття стане вашим путівником у захоплюючий світ Data Science (Наука про дані), охоплюючи основні концепції цієї галузі.
Згідно з Wikipedia,
“Наука про дані — це міждисциплінарна академічна галузь, яка використовує статистику, наукові обчислення, наукові методи, обробку, наукову візуалізацію, алгоритми та системи для отримання або екстраполяції знань та інсайтів з потенційно зашумлених, структурованих або неструктурованих даних.”
У сучасному світі ми оточені величезними обсягами даних. Ці дані мають різні форми: структуровані дані зберігаються в таблицях (наприклад, Excel або CSV файли) та базах даних, в той час як неструктуровані дані можна знайти в публікаціях у соціальних мережах, звітах про продажі та фінансах, опитуваннях, медичних записах, урядових документах та іншому. Використовуючи статистичні методи та алгоритми для обробки цих даних, ми можемо отримати цінні знання та інсайти. Ці інсайти дають змогу компаніям приймати більш обґрунтовані рішення та покращувати взаємодію з клієнтами.
Чи помічали ви, як Facebook показує вам рекламу про речі, які ви шукали, або як супермаркети групують схожі продукти разом? Це приклади того, як компанії використовують дані, щоб зрозуміти, що нам подобається, і запропонувати те, що ми, ймовірно, купимо.
супермаркети групують схожі продукти разом
Основні елементи для початку роботи з наукою про дані
Як показано на зображеннях нижче, важливо мати міцну основу в трьох напрямках: комп'ютерні науки/ІТ, математика та статистика, а також знання в конкретній галузі.
Ключові напрямки, які вам потрібно знати для початку роботи з наукою про дані
Життєвий цикл науки про дані
- Розуміння бізнес-проблеми: Співпраця з зацікавленими сторонами для глибокого розуміння бізнес-виклику.
- Збір даних: Збір надійних даних з перевірених джерел, використовуючи опитування, спостереження, експерименти та аналіз вторинних даних.
- Очищення та попередня обробка даних: Очищення та перетворення сирих даних у зручний формат для аналізу.
- Проведення аналізу даних: Глибокий аналіз для виявлення інсайтів та патернів у даних.
- Побудова моделі: Вибір та навчання відповідних моделей машинного навчання, ґрунтуючись на проблемі та даних.
- Огляд та інтерпретація результатів: Презентація висновків та інсайтів для зацікавлених сторін через чіткі візуалізації та звіти.
- Прийняття рішень: Допомога зацікавленим сторонам у прийнятті обґрунтованих рішень на основі даних.
На завершення, наука про дані — це потужна галузь, яка має потенціал для революції в різних індустріях. Розуміючи її основні принципи та дотримуючись життєвого циклу науки про дані, організації можуть використовувати це на свою користь у бізнес-рішеннях.
У сучасному світі, де дані стали основою для прийняття рішень, розуміння їхньої потужності вже не є вибором, а необхідністю. Ця стаття стане вашим путівником у захоплюючий світ Data Science (Наука про дані), розкриваючи основні концепції цієї галузі.
Згідно з Wikipedia,
“Наука про дані — це міждисциплінарна академічна галузь, що використовує статистику, наукові обчислення, наукові методи, обробку, наукову візуалізацію, алгоритми та системи для отримання або екстраполяції знань та інсайтів з потенційно зашумлених, структурованих або неструктурованих даних.”
Сьогодні ми оточені величезними обсягами даних. Вони мають різні форми: структуровані дані зберігаються в таблицях (як Excel чи CSV файли) і базах даних, а неструктуровані можна знайти в публікаціях у соціальних мережах, звітах про продажі та фінанси, опитуваннях, медичних записах, урядових документах та інших джерелах. Використовуючи статистичні методи та алгоритми для обробки цих даних, ми можемо витягувати цінні знання та інсайти. Ці інсайти дозволяють бізнесу приймати більш обґрунтовані рішення та покращувати взаємодію з клієнтами.
Чи помічали ви, як Facebook показує вам рекламу на основі того, що ви шукали, або як супермаркети групують схожі продукти? Це приклади того, як компанії використовують дані, щоб зрозуміти наші вподобання і запропонувати те, що ми, ймовірно, купимо.
супермаркети групують схожі продукти разом
Основні елементи для початку роботи з наукою про дані
Як показано на зображеннях нижче, важливо мати міцну основу в трьох напрямках: комп'ютерні науки/ІТ, математика та статистика, а також знання у конкретній галузі.
Ключові напрямки, які вам потрібно знати для початку роботи з наукою про дані
Життєвий цикл науки про дані
- Розуміння бізнес-проблеми: Співпраця з зацікавленими сторонами для глибокого розуміння бізнес-виклику.
- Збір даних: Збір надійних даних з перевірених джерел, використовуючи опитування, спостереження, експерименти та аналіз вторинних даних.
- Очищення та попередня обробка даних: Очищення та перетворення сирих даних у зручний формат для аналізу.
- Проведення аналізу даних: Глибокий аналіз для виявлення інсайтів та патернів у даних.
- Побудова моделі: Вибір та навчання відповідних моделей машинного навчання, ґрунтуючись на проблемі та даних.
- Огляд та інтерпретація результатів: Презентація висновків та інсайтів для зацікавлених сторін через чіткі візуалізації та звіти.
- Прийняття рішень: Допомога зацікавленим сторонам у прийнятті обґрунтованих рішень на основі даних.
На завершення, наука про дані — це потужна галузь, що має потенціал для революції в різних індустріях. Розуміючи її основні принципи та дотримуючись життєвого циклу науки про дані, організації можуть використовувати це на свою користь для прийняття бізнес-рішень.
Перекладено з: Getting Started With Data Science