Che cos'è la scienza dei dati?
La scienza dei dati è il processo di applicazione di calcoli scientifici per estrarre intuizioni significative dal miliardo e trilioni di byte di dati utilizzando metodi statistici appropriati.
La disciplina che è il passaparola di tutti in questi giorni. Il tipo che è aumentato esponenzialmente negli ultimi anni a causa degli enormi volumi di dati che vengono generati da più fonti.
Più avanti in questo articolo, vedremo come Data Science ha influenzato le nostre vite e come potresti anche essere un Data Scientist con il giusto atteggiamento e padroneggiare le competenze specifiche necessarie per esso.
Definizione
C'è un ampio dibattito sull'esatta definizione di Data Science. Col senno di poi, non esiste alcuna definizione formale che possa essere collegata all'ecosistema e diversi campi percepiscono Data Science in modo diverso.
Supponiamo che chiunque lavori come ingegnere informatico spesso definisca la visualizzazione dei dati usando uno strumento come ruolo di Data Science, mentre qualcuno che lavora nel settore sanitario e si occupa di dati sensibili dei pazienti per predire il cancro dalle cellule, chiamerebbe lavoro Data Scientist .
In parole povere, a causa della diversità della sua applicazione, è definito in modo diverso da persone appartenenti a campi diversi, ma tutti puntano su quell'unica cosa: estrarre informazioni dai dati usando alcuni metodi.
I vari sottoinsiemi di Data Science
Questa è una miscela di matematica e statistica, apprendimento automatico, conoscenza del dominio, IT e sviluppo software.
La matematica e la statistica sono il nucleo poiché tutto, dall'analisi dei dati esplorativi alla costruzione di modelli, richiede di occuparsi di numeri, vettori, probabilità e così via.
L'apprendimento automatico potrebbe essere ulteriormente suddiviso in Deep Learning e Intelligenza artificiale, ed è il sottoinsieme di modellistica di Data Science. Inoltre, lo sviluppo di software essenziale e le competenze IT sono ritenute necessarie per l'applicazione in tali campi.
Infine, avere le conoscenze di business o di dominio potrebbe fare molto per determinare l'accuratezza del risultato poiché diverse aziende utilizzano dati diversi per la previsione e l'utilizzo dei dati giusti è della massima importanza nella verifica della credibilità del nostro output.
Comprensione della scienza dei dati
È principalmente la scienza utilizzata per scoprire schemi nascosti dai dati. Questi schemi o intuizioni nascoste potrebbero fare molto per ottenere risultati innovativi in diversi campi e migliorare la vita delle persone. L'immagine sopra mostra le sei fasi di un flusso di lavoro di Data Science che aiuta a fare previsioni e costruire modelli da utilizzare nella produzione. È descritto in dettaglio nella sezione successiva.
Lavorare con Data Science
Il lavoro di Data Science sarebbe suddiviso nelle seguenti categorie.
- Comprensione del problema - È essenziale che l'istruzione del problema sia chiara prima di immergersi nella parte di implementazione effettiva. La conoscenza di cosa scoprire è fondamentale per ottenere i dati giusti e ottenere la soluzione perfetta.
- Ottenere i dati giusti - Una volta capito il problema, è indispensabile ottenere i dati giusti per eseguire l'operazione.
- Analisi dei dati esplorativi - Si dice che il novanta percento del lavoro svolto da uno scienziato dei dati sia il wrangling dei dati. Il termine wrangling dei dati si riferisce alla pulizia e all'elaborazione preliminare dei dati prima dell'alimentazione al modello. I passaggi prevedono il controllo di dati duplicati, valori anomali, valori NULL e diverse altre anomalie che non rientrano nella convenzione dei dati desiderati per l'azienda.
- Visualizzazione dei dati : una volta che i dati sono stati puliti e pre-elaborati, è necessario visualizzare i dati per scoprire le funzionalità o le colonne giuste da utilizzare per il nostro modello.
- Codifica categorica : questo passaggio è applicabile per quei casi in cui le funzioni di input sono categoriche e devono essere trasformate in numeriche (0, 1, 2, ecc.) Per essere utilizzate nel nostro modello in quanto la macchina non è in grado di lavorare con le categorie.
- Selezione del modello - La selezione del modello giusto per una specifica dichiarazione di problema è essenziale in quanto ogni modello non può adattarsi perfettamente per ogni set di dati.
- Utilizzando la metrica corretta : in base al dominio aziendale, è necessario selezionare la metrica che determinerebbe la perfezione di un modello.
- Comunicazione - L'uomo d'affari, gli azionisti, spesso non comprendono il know-how tecnico di Data Science, quindi è essenziale comunicare i risultati in termini semplici all'azienda che potrebbe quindi proporre misure per mitigare i rischi previsti.
- Implementazione : una volta creato il modello e l'azienda è soddisfatta dei risultati, il modello può essere distribuito alla produzione e utilizzato nel prodotto.
Cosa puoi fare con Data Science?
Sta rapidamente consumando la nostra vita quotidiana. A partire dal risveglio al mattino per andare a letto, non c'è un solo momento in cui gli effetti di Data Science non ci influenzano. Diamo un'occhiata ad alcuni degli usi di Data Science che ci hanno semplificato la vita negli ultimi tempi.
Esempio 1:
YouTube è la modalità preferita di intrattenimento, conoscenza, notizie nella nostra vita quotidiana. Preferiamo guardare i video piuttosto che passare attraverso diapositive di lunghi articoli. Ma come siamo diventati così avvincenti su YouTube? Cosa ha reso YouTube così unico e diverso?
Bene, la risposta è semplice. YouTube utilizza i nostri dati per consigliare i video; vorremmo vedere dopo. Utilizza un algoritmo di sistema di raccomandazione per tracciare i nostri modelli di ricerca e basato su quello; il suo sistema di intelligence ci mostra quei video che sono in qualche modo correlati a quello che abbiamo visto in modo da essere incollati al canale e continuare a navigare attraverso gli altri video.
Quindi, in sostanza, consente di risparmiare tempo ed energie per cercare manualmente video che potrebbero esserci utili in base ai nostri gusti.
Esempio 2:
Simile a YouTube, il sistema di raccomandazione è utilizzato anche in siti Web di e-commerce come Netflix, Amazon.
Nel caso di Netflix, ci vengono mostrati quei programmi TV o film che sono in qualche modo correlati a quello che abbiamo visto e quindi risparmiamo il nostro tempo a cercare video più simili.
Inoltre, Amazon consiglia i prodotti in base al nostro modello di acquisto e visualizza i prodotti che altri acquirenti hanno acquistato insieme a quel prodotto o ciò che potremmo acquistare in base alle nostre abitudini o ai nostri modelli di acquisto.
Esempio 3:
Una delle principali scoperte in Data Science è Alexa di Amazon o Siri di Apple. Spesso troviamo noioso navigare nel nostro telefono per i contatti o sentirci pigri per impostare campanelli o promemoria.
A questo proposito, i sistemi di assistente virtuale fanno tutto per noi solo ascoltando i nostri comandi. Informiamo Alexa o Siri delle cose che vogliamo e il sistema converte la nostra voce naturale in testo usando la topologia di elaborazione del linguaggio naturale (lo vedremo più avanti) ed estraiamo approfondimenti da quel testo per risolvere i nostri problemi.
In parole povere, questo sistema intelligente utilizza la terminologia Speech to Voice per risparmiare tempo e risolvere i nostri problemi.
Esempio 4:
Data Science ha facilitato la vita degli atleti e delle persone coinvolte nelle arene sportive. L'enorme quantità di dati disponibili in questi giorni potrebbe essere utilizzata per analizzare le condizioni di salute e mentali di uno sportivo per prepararsi di conseguenza per una partita.
Inoltre, i dati potrebbero essere utilizzati per elaborare strategie e battere l'avversario anche prima dell'inizio della partita.
Esempio 5:
Data Science ha facilitato la vita anche nel settore sanitario. I medici e i ricercatori potrebbero usare Deep Learning per analizzare una cellula e impedire che si verifichi una malattia.
Potrebbero anche prescrivere farmaci adeguati per un paziente in base alla previsione dei dati.
Le migliori aziende di data science
È considerato il lavoro più richiesto del 21 ° secolo con professionisti di diversa estrazione che intraprendono il viaggio per diventare Data Scientist.
Oggi quasi tutte le aziende stanno cercando di integrare Data Science nei suoi prodotti per semplificare il processo e velocizzare le operazioni per garantire la precisione in tempi ottimali. L'elenco di tali società è enorme e sarebbe ingiusto contrapporre l'una all'altra in termini di migliori in quanto diverse società utilizzano i dati per vari motivi.
Insieme agli Stati Uniti, il mercato in India si sta espandendo e andrebbe a beneficio dei professionisti in futuro. Ecco alcune delle migliori aziende in cui Data Science ha un utilizzo esauriente: -
JP Morgan, Deloitte, Bitwise, Salesforce, LinkedIn, Flipkart, WNS, Mc Kinsey & Company, IBM, Ola Cabs, Mu Sigma, Stripe, Amazon, Big Basket, Netflix, Wipro, Enterprise Bot, Accenture, Myntra, Manthan, TCS, Cisco, Cartesian Analytics, HCL, EDGE Networks, Walmart lab, Cognizant, (24) 7.ai, Target Corporation, TEG Analytics, Citrix, Sigmoid, Facebook, Twitter, Google Inc., Gobble, Reliance, Square, niki.ai, Dropbox, Airbnb, Khan Academy, Uber, Pinterest, Fractal Analytics.
I siti in cui è possibile trovare diverse aperture di Data Science sono: LinkedIn, Indeed, Simply Hired e AngelList.
Chi è il pubblico giusto per l'apprendimento delle tecnologie di data science?
La scienza dei dati riguarda il lavoro con i dati e ogni campo utilizza i dati in un modo o nell'altro. Quindi, non è necessario appartenere a una disciplina specifica per essere un Data Scientist.
Tuttavia, ciò che devi fare è una mentalità curiosa e un'entusiasmo per ritagliare intuizioni dai dati.
Vantaggi della scienza dei dati
- Data Science potrebbe aiutare a mitigare i vincoli di allocazione del budget e del tempo e contribuire alla crescita del business.
- Risultati determinati dalla macchina di diverse attività manuali che potrebbero essere migliori degli effetti umani.
- Aiuta a prevenire il default del prestito, utilizzato nel rilevamento di frodi e molti altri casi d'uso nel dominio finanziario.
- Genera approfondimenti da dati testuali grezzi e non strutturati.
- Prevedere i risultati futuri potrebbe impedire la perdita finanziaria di molte grandi società.
Competenze di data science richieste
L'immagine sopra mostra l'importanza delle competenze richieste in base a ruoli diversi.
Programmazione, visualizzazione dei dati, comunicazione, intuizione dei dati, statistica, wrangling dei dati, apprendimento automatico, ingegneria del software e matematica sono le competenze necessarie per chiunque voglia entrare nello spazio di data science.
Perché dovremmo usare Data Science?
L'uso della scienza dei dati nel mondo accademico e nella vita reale è molto diverso. Durante il periodo accademico, Data Science viene utilizzato per risolvere diversi progetti interessanti come il riconoscimento di immagini, il rilevamento di volti, ecc.
D'altra parte, nella vita quotidiana, Data Science viene utilizzato per prevenire frodi, rilevamento di impronte digitali, raccomandazioni sui prodotti e così via.
Ambito di scienza dei dati
Le opportunità o la portata in Data Science è illimitata. Come mostrato nell'immagine sopra, un professionista può lavorare in diversi ruoli in Data Science a seconda della loro serie di abilità e del livello di competenza.
Perché abbiamo bisogno della scienza dei dati?
Gran parte del lavoro svolto oggi è manuale e richiede molto tempo e risorse che spesso causano ostacoli al budget assegnato al progetto. Le grandi aziende a volte cercano soluzioni per ottimizzare tali compiti e garantire che i limiti di budget e risorse siano mitigati.
Dà l'opportunità di automatizzare i noiosi processi e produrre risultati così eccezionali che potrebbero non essere stati possibili nel lavoro manuale.
In che modo questa tecnologia potrebbe aiutarti nella crescita della carriera?
Questo sondaggio di Forbes mostra che Data Science è il futuro ed è qui per rimanere. I giorni del lavoro manuale sono finiti e Data Science automatizzerebbe ogni attività di questo tipo. Pertanto, se si desidera rimanere rilevanti nel settore in futuro, è necessario apprendere i vari aspetti e aumentare le possibilità di essere sempre impiegati.
Conclusione
Se sei un laureato o un professionista che lavora, è giunto il momento che speri sulla nave di Data Science e ti coinvolga nella comunità di Data Science.
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