Вступ
Наука про дані стала основою інновацій у сучасному світі. Від надання можливості бізнесам приймати обґрунтовані рішення до розвитку таких технологій, як штучний інтелект, наука про дані формує індустрії та суспільства. В центрі цієї трансформації знаходиться важливе розуміння структур даних — структур, які дозволяють ефективно організовувати, зберігати та маніпулювати даними. Для майбутніх фахівців з науки про дані освоєння цих структур є не варіантом, а необхідністю.
У цій статті ми розглянемо зростаючий попит на науку про дані, зрозуміємо її суть та підкреслимо п'ять основних структур даних, які кожен фахівець з науки про дані повинен освоїти, щоб досягти успіху в своїй кар'єрі.
Попит на науку про дані
Попит на фахівців у галузі науки про дані перебуває на рекордному рівні, зумовлений експоненціальним зростанням даних та необхідністю використання їх потенціалу. За прогнозами індустрії, глобальний ринок науки про дані перевищить 140 мільярдів доларів до 2024 року. Бізнеси в різних секторах — охорона здоров'я, фінанси, роздрібна торгівля та технології — використовують науку про дані для покращення операцій, вдосконалення досвіду клієнтів та стимулювання інновацій.
Цей бум попиту призводить до вигідних можливостей для кваліфікованих фахівців. Однак організації шукають не лише кандидатів, знайомих з інструментами; вони цінують фундаментальні знання таких понять, як структури даних. Структури даних дозволяють ефективно працювати з великими наборами даних та оптимізують обчислювальні завдання, що робить їх невід'ємною частиною робочого процесу науки про дані.
Що таке наука про дані?
Наука про дані — це міждисциплінарна галузь, яка поєднує статистичні методи, комп'ютерні науки та експертні знання для аналізу та інтерпретації складних даних. Витягуючи значущі шаблони та інсайти, наука про дані надає організаціям можливість приймати обґрунтовані рішення. Основними компонентами науки про дані є збір даних, попередня обробка, аналіз, візуалізація та прогнозування.
На кожному етапі цього процесу структури даних відіграють важливу роль. Вони забезпечують структуру для зберігання, доступу та маніпулювання даними, що дозволяє безперешкодно інтегрувати алгоритми та інструменти. Освоєння структур даних гарантує, що фахівці з науки про дані можуть працювати ефективно, незалежно від того, чи працюють вони з структурованими наборами даних, чи з неструктурованими потоками даних.
1. Освоєння цих 5 структур даних для успіху в науці про дані
Ось п'ять основних структур даних, які формують основу науки про дані:
1. Масиви
Масиви — це одна з найпростіших, але водночас найбільш універсальних структур даних. Вони зберігають елементи одного типу в безперервному блоці пам'яті, що дозволяє швидкий доступ та ефективні операції.
- Застосування в науці про дані:
- Представлення векторів ознак та матриць у моделях машинного навчання.
- Виконання математичних операцій під час попередньої обробки даних.
- Зберігання числових даних для статистичного аналізу.
Бібліотеки, такі як NumPy у Python, забезпечують оптимізовані операції з масивами, що є основою робочих процесів у науці про дані.
2. Зв'язані списки
Зв'язаний список — це динамічна структура даних, де кожен елемент містить дані та посилання на наступний елемент. На відміну від масивів, зв'язані списки не потребують безперервного розподілу пам'яті, що робить їх гнучкими для певних застосувань.
- Застосування в науці про дані:
- Обробка наборів даних з різними розмірами динамічно.
- Реалізація стеків та черг для обробки даних.
- Управління ієрархічними або графовими структурами даних.
Хоча вони не так часто використовуються безпосередньо, розуміння зв'язаних списків дає базові знання для реалізації складніших структур.
3. Стек та черга
Стек та черга — це спеціалізовані лінійні структури даних, що використовуються для специфічних патернів обробки.
Стек працює за принципом "останній ввів — перший вийшов" (Last In, First Out, LIFO), в той час як черга дотримується принципу "перший ввів — перший вийшов" (First In, First Out, FIFO).
- Застосування в науці про дані:
- Керування проміжними обчисленнями в рекурсивних алгоритмах.
- Обробка послідовних даних в процесах природної мови.
- Реалізація пошукових алгоритмів, таких як BFS і DFS, у графах.
Ці структури є невід’ємною частиною багатьох алгоритмів і часто використовуються при обробці потоків даних.
4. Хеш-таблиці
Хеш-таблиці зберігають дані у вигляді пар "ключ-значення" і пропонують константну складність для операцій пошуку, вставки та видалення. Вони є незамінними в сценаріях, де потрібно швидко отримати доступ до даних.
- Застосування в науці про дані:
- Категоризація та організація даних ефективно.
- Реалізація словників для швидкого отримання даних.
- Виконання операцій з’єднання у системах управління базами даних.
Тип словника в Python є широко використовуваною реалізацією хеш-таблиць у завданнях науки про дані.
5. Дерева та графи
Дерева та графи — це ієрархічні структури даних, які використовуються для представлення взаємозв'язків і зв'язків між точками даних. У той час як дерева мають ієрархічну структуру, графи складаються з вузлів, з'єднаних ребрами.
- Застосування в науці про дані:
- Представлення процесів прийняття рішень у деревах рішень та випадкових лісах.
- Аналіз мереж, таких як соціальні медіа або ланцюги постачання.
- Оптимізація маршрутів та зв'язків у логістичних системах.
Бібліотеки, такі як Network, та алгоритми, що базуються на графах, полегшують роботу з деревами та графами для фахівців з науки про дані.
Висновок
Структури даних є основою науки про дані, дозволяючи фахівцям ефективно обробляти та аналізувати дані. Освоєння масивів, зв'язаних списків, стеків, черг, хеш-таблиць, дерев і графів надає вам необхідні навички для роботи з складними наборами даних та реалізації ефективних алгоритмів. Ці структури даних складають основу для передових інструментів і технік, надаючи вам можливість вирішувати реальні проблеми з точністю та швидкістю.
Оскільки наука про дані продовжує зростати в значущості та попиті, вкладення часу в розуміння та освоєння цих структур даних допоможе вам виділитися в галузі. Почніть свою подорож сьогодні і підготуйте себе до успіху в захоплюючому світі науки про дані.
Назва: 360digitmg — Навчання з науки про дані, Індустрія 4.0, Штучний інтелект, Машинне навчання в Малайзії
Адреса: 16-й поверх, 1 Sentral, Jalan Stesen Sentral 5, Kuala Lumpur Sentral, 50470 Куала-Лумпур, Федеративна територія Куала-Лумпур, Малайзія
Номер телефону: +60 19–383 1378
Перекладено з: Master These 5 Data Structures to Excel in Data Science