У сьогоднішньому світі, орієнтованому на дані, розуміння їхньої потужності вже не є варіантом, а необхідністю. Ця стаття буде вашим путівником у захоплюючій галузі Data Science та охопить її основні концепції.
Згідно з wikipedia,
“ Data science — це міждисциплінарна академічна галузь, що використовує статистику, наукове обчислення, наукові методи, обробку, наукову візуалізацію, алгоритми та системи для витягування або екстраполяції знань та інсайтів з потенційно зашумлених, структурованих чи неструктурованих даних. “
У сучасному світі ми оточені величезними обсягами даних. Ці дані можуть бути у різних формах: структуровані дані зберігаються у таблицях (наприклад, Excel або CSV файли) і базах даних, тоді як неструктуровані дані знаходяться в постах у соціальних мережах, звітах про продажі та фінанси, опитуваннях, медичних записах, урядових документах та іншому. Застосовуючи статистичні методи та алгоритми до цих даних, ми можемо отримати цінні знання та інсайти. Ці інсайти дозволяють компаніям приймати більш обґрунтовані рішення та покращувати досвід клієнтів.
Чи помічали ви, як Facebook показує вам рекламу на основі того, що ви шукали, або як супермаркети групують схожі продукти разом? Це приклади того, як бізнеси 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 Data Science
Як показано на зображеннях нижче, для успіху важливі три основні області: комп'ютерні науки/ІТ, математика та статистика, а також знання предметної області.
Основні області, які потрібно знати для початку роботи з Data Science
Життєвий цикл Data Science
- Зрозуміти бізнес-проблему: Співпрацюйте з учасниками процесу для глибокого розуміння бізнес-виклику.
- Збирати дані: Збирайте надійні дані з перевірених джерел, використовуючи опитування, спостереження, експерименти та аналіз вторинних даних.
- Очищення та попередня обробка даних: Очищайте та перетворюйте сирі дані у придатний формат для аналізу.
- Проведення аналізу даних: Проводьте глибокий аналіз для виявлення інсайтів та патернів у даних.
- Побудова моделі: Обирайте та навчайте відповідні моделі машинного навчання залежно від проблеми та даних.
- Огляд та інтерпретація результатів: Презентуйте результати та інсайти учасникам процесу через чіткі візуалізації та звіти.
- Прийняття рішень: Допомагайте учасникам процесу приймати обґрунтовані рішення на основі даних.
На завершення, Data Science — це потужна галузь, яка має потенціал революціонізувати індустрії. Розуміючи її основні принципи та слідуючи Життєвому циклу Data Science, організації можуть використовувати її для покращення процесу прийняття бізнес-рішень.
Перекладено з: Getting Started With Data Science