什麼是數據科學?

2020-12-11 CDA數據分析師

作者 | CDA數據分析師

數據科學是一個研究領域，涉及通過使用各種科學方法，算法和過程從大量數據中提取見解。它可以幫助您從原始數據中發現隱藏的模式。

由於數理統計，數據分析和大數據的發展，數據科學這個術語已經出現。

數據科學是一個跨學科領域，允許您從結構化或非結構化數據中提取知識。數據科學使您能夠將業務問題轉換為研究項目，然後將其轉換回實用的解決方案。

為什麼是數據科學？

在這裡，使用數據分析技術的重大優勢：

數據是當今世界的石油。藉助合適的工具，技術，算法，我們可以使用數據並將其轉換為獨特的業務優勢Data Science可以幫助您使用先進的機器學習算法檢測欺詐它可以幫助您防止任何重大的金錢損失允許在機器中建立智能的能力您可以執行情緒分析來衡量客戶的品牌忠誠度它使您能夠做出更好，更快的決策幫助您向合適的客戶推薦合適的產品，以改善您的業務

數據科學組件

統計

統計學是數據科學中最關鍵的部分。它是大量收集和分析數值數據以獲得有用見解的方法或科學。

可視化

可視化技術可幫助您使大量的數據易於理解。

機器學習

機器學習探索了算法的構建和研究，這些算法學習如何預測未來的數據。

深度學習

深度學習方法是新的機器學習研究，其中算法選擇要遵循的分析模型。

數據科學過程

1.發現

發現步驟涉及從所有已識別的內部和外部來源獲取數據，這有助於您回答業務問題。

數據可以是：

從Web伺服器登錄從社交媒體收集的數據人口普查數據集使用API從在線資源流式傳輸數據2.數據準備

數據可能有很多不一致，例如缺失值，空白列，需要清理的數據格式不正確。您需要在建模之前處理，探索和調整數據。數據越乾淨，您的預測就越好。

3.模型規劃

在此階段，您需要確定繪製輸入變量之間關係的方法和技術。通過使用不同的統計公式和可視化工具來執行模型的規劃。SQL分析服務，R和SAS 是用於此目的的一些工具。

4.模型建設

在此步驟中，實際的模型構建過程開始。在這裡，數據科學家分發用於培訓和測試的數據集。諸如關聯，分類和聚類之類的技術應用於訓練數據集。一旦準備好模型就針對「測試」數據集進行測試。

5.操作

在此階段，您將提供包含報告，代碼和技術文檔的最終基線模型。經過全面測試後，模型將部署到實時生產環境中。

6.傳達結果

在這個階段，主要調查結果將傳達給所有利益相關者。這有助於您根據模型的輸入確定項目結果是成功還是失敗。

數據科學工作角色

數據科學家

數據科學家是一名管理大量數據的專業人士，通過使用各種工具，技術，方法，算法等來提出令人信服的商業願景。

語言：R，SAS，Python，SQL，Hive，Matlab，Pig，Spark

數據工程師

數據工程師的角色是處理大量數據。負責開發，構建，測試和維護大型處理系統和資料庫等架構。

語言：SQL，Hive，R，SAS，Matlab，Python，Java，Ruby，C ++和Perl

數據分析師

數據分析師負責挖掘大量數據。尋找關係，模式，以及數據的趨勢。之後，提供引人注目的報告和可視化，以分析數據，從而做出最可行的業務決策。

語言：R，Python，HTML，JS，C，C ++，SQL

統計員

使用統計理論和方法收集，分析數據，理解定性和定量數據。

語言：SQL，R，Matlab，Tableau，Python，Perl，Spark和Hive

數據管理員

數據管理員應確保所有相關用戶都可以訪問該資料庫。他還確保它正確執行並保持安全，不受黑客攻擊。

語言：Ruby on Rails，SQL，Java，C＃和Python

業務分析師

改善業務流程，是業務執行團隊和IT部門之間的中介。

語言：SQL，Tableau，Power BI和Python

DataScience工具

數據科學與商業智能（商業智能）的區別

數據科學的應用

網際網路搜索

Google搜索使用數據科學技術在幾分之一秒內搜索特定結果

推薦系統

創建推薦系統。例如，Facebook上的「朋友推薦」或「在YouTube上推薦的視頻」，一切都是在數據科學的幫助下完成的。

圖像和語音識別

語音識別系統像Siri，Google助手，Alexa等運行的數據科學技術。此外，Facebook在數據科學的幫助下，在您上傳照片時識別您的朋友。

遊戲世界

EA Sports，索尼，任天堂，正在使用數據科學技術。這可以增強您的遊戲體驗。現在已經開始使用機器學習技術開發遊戲。當您移動到更高級別時，它可以自行更新。

在線價格比較

PriceRunner，Junglee，Shopzilla等致力於數據科學機制。在這裡，使用API從相關網站獲取數據。

數據科學技術的挑戰

準確分析需要大量的信息和數據沒有足夠的數據科學人才庫管理層不為數據科學團隊提供財務支持無法訪問或者難以訪問數據數據科學結果未被業務決策者有效使用向他人解釋數據科學很困難隱私問題缺乏重要的領域專家如果組織規模很小，他們就無法擁有數據科學團隊

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