Wat is Data Science?
Data Science is het proces van het toepassen van wetenschappelijke berekeningen om zinvolle inzichten te extraheren uit de miljard en triljoen bytes aan gegevens met behulp van geschikte statistische methoden.
De discipline die tegenwoordig mond-tot-mondreclame is. Het type dat de afgelopen jaren exponentieel is toegenomen vanwege de enorme hoeveelheden gegevens die uit meerdere bronnen worden gegenereerd.
Later in dit artikel zullen we kijken naar hoe Data Science ons leven heeft beïnvloed en hoe u ook een Data Scientist kunt zijn met de juiste houding en de specifieke vaardigheden daarvoor kunt beheersen.
Definitie
Er is een massale discussie over de exacte definitie van Data Science. Achteraf gezien is er geen formele definitie die aan het ecosysteem zou kunnen worden verbonden, en verschillende velden nemen Data Science anders waar.
Stel dat iedereen die werkt als software-ingenieur de datavisualisatie vaak een Data Science-functie noemt, terwijl iemand die in de gezondheidszorg werkt en gevoelige patiëntgegevens behandelt om kanker uit de cellen te voorspellen, dat een Data Scientist-taak zou noemen .
In leek, vanwege de diversiteit van de toepassing, wordt het anders gedefinieerd door mensen die tot verschillende velden behoren, maar ze wijzen allemaal op dat ene ding - het extraheren van informatie uit gegevens met behulp van enkele methoden.
De verschillende subsets van Data Science
Dit is een combinatie van wiskunde en statistiek, machinaal leren, domeinkennis, IT en softwareontwikkeling.
Wiskunde en statistiek vormen de kern, want alles van verkennend gegevensanalyse tot modelbouw vereist het omgaan met getallen, vectoren, waarschijnlijkheid, enzovoort.
Machine Learning kan verder worden onderverdeeld in Deep Learning en kunstmatige intelligentie, en het is de subset van modelbouw van Data Science. Bovendien worden essentiële softwareontwikkeling en IT-vaardigheden noodzakelijk geacht om op die gebieden van toepassing te zijn.
Ten slotte kan het hebben van de bedrijfs- of domeinkennis een lange weg zijn bij het bepalen van de nauwkeurigheid van het resultaat omdat verschillende bedrijven verschillende gegevens gebruiken voor voorspelling en het gebruik van de juiste gegevens van het grootste belang is om de geloofwaardigheid van onze output te verifiëren.
Data Science begrijpen
Het is vooral de wetenschap die wordt gebruikt om verborgen patronen uit gegevens te ontdekken. Die verborgen patronen of inzichten kunnen een lange weg gaan in het bereiken van baanbrekende resultaten op verschillende gebieden en het verbeteren van de levens van de mensen. De afbeelding hierboven toont de zes fasen in een Data Science-workflow die helpt bij het maken van voorspellingen en het bouwen van modellen voor gebruik in de productie. Het wordt in detail beschreven in de volgende sectie.
Werken met Data Science
Data Science-werkzaamheden zouden worden onderverdeeld in de volgende categorieën.
- Het probleem begrijpen - Het is van essentieel belang dat de probleemstelling duidelijk is voordat u het feitelijke implementatiedeel induikt. De kennis van wat u moet weten, is cruciaal om de juiste gegevens te krijgen en de perfecte oplossing te vinden.
- De juiste gegevens verkrijgen - Als het probleem eenmaal is begrepen, is het noodzakelijk om de juiste gegevens te verkrijgen om de bewerking uit te voeren.
- Verkennende data-analyse - Er wordt gezegd dat negentig procent van het werk dat door een datawetenschapper wordt gedaan, Data Wrangling is. De term data-wrangling verwijst naar het opschonen en de voorbewerking van de gegevens voordat deze naar het model worden gevoerd. De stappen omvatten het controleren op dubbele gegevens, uitbijters, NULL-waarden en verschillende andere afwijkingen die niet onder de conventie van gewenste gegevens voor het bedrijf vallen.
- Gegevensvisualisatie - Nadat de gegevens zijn opgeschoond en voorverwerkt, is het noodzakelijk om de gegevens te visualiseren om de juiste functies of kolommen te vinden voor gebruik in ons model.
- Categorische codering - Deze stap is van toepassing voor die gevallen waarin de invoerfuncties categorisch zijn en moeten worden omgezet in numerieke (0, 1, 2, enz.) Om in ons model te kunnen worden gebruikt, omdat de machine niet met categorieën kan werken.
- Modelselectie - Het selecteren van het juiste model voor een bepaalde probleemstelling is essentieel, omdat elk model niet perfect in elke dataset past.
- De juiste metriek gebruiken - Op basis van het bedrijfsdomein moet de metriek worden geselecteerd die de perfectie van een model zou bepalen.
- Communicatie - De zakenman, de aandeelhouders, begrijpen vaak de technische knowhow van Data Science niet, en daarom is het van essentieel belang om de bevindingen in eenvoudige bewoordingen te communiceren aan het bedrijf, dat vervolgens maatregelen zou kunnen bedenken om voorziene risico's te beperken.
- Implementatie - Zodra het model is gebouwd en het bedrijf tevreden is met de bevindingen, kan het model worden ingezet voor productie en worden gebruikt in het product.
Wat kunt u doen met Data Science?
Het consumeert snel ons dagelijks leven. Beginnend van wakker worden tot naar bed gaan, is er geen enkel moment dat de effecten van Data Science ons niet beïnvloeden. Laten we eens kijken naar enkele van de toepassingen van Data Science die ons leven de afgelopen tijd gemakkelijk hebben gemaakt.
Voorbeeld 1:
YouTube is de favoriete vorm van entertainment, kennis en nieuws in ons dagelijks leven. We kijken liever naar video's dan door dia's van lange artikelen te gaan. Maar hoe zijn we zo verslavend geworden voor YouTube? Wat heeft YouTube zo uniek en anders gemaakt?
Welnu, het antwoord is eenvoudig. YouTube gebruikt onze gegevens om de video's aan te bevelen; we zouden het volgende willen zien. Het gebruikt een aanbevelingssysteemalgoritme om onze zoekpatronen bij te houden en op basis daarvan; het intelligentiesysteem toont ons die video's die enigszins gerelateerd zijn aan degene die we hebben gezien, zodat we aan het kanaal zijn gelijmd en door de andere video's blijven surfen.
Dus in feite bespaart het onze tijd en energie om handmatig naar video's te zoeken die voor ons nuttig kunnen zijn op basis van onze smaak.
Voorbeeld 2:
Net als YouTube wordt het aanbevelingssysteem ook gebruikt in e-commerce websites zoals Netflix en Amazon.
In het geval van Netflix krijgen we die tv-programma's of films te zien die enigszins verwant zijn aan het programma dat we hebben bekeken en zo onze tijd bespaart om meer vergelijkbare video's te zoeken.
Bovendien beveelt Amazon de producten aan op basis van ons kooppatroon en geeft het de producten weer die andere kopers samen met dat product hebben gekocht of wat we konden kopen op basis van onze winkelgewoonten of -patronen.
Voorbeeld 3:
Een van de belangrijkste doorbraken in Data Science is Alexa van Amazon of Siri van Apple. Vaak vinden we het vervelend om via onze telefoon naar contacten te surfen of voelen we ons lui om alarmbellen of herinneringen in te stellen.
In dit opzicht doen de virtuele assistent-systemen alles voor ons alleen door te luisteren naar onze opdrachten. We vertellen Alexa of Siri over de dingen die we willen en het systeem converteert onze natuurlijke stem naar tekst met behulp van de Natural Language Processing-topologie (we zouden dat later zien) en halen inzichten uit die tekst om onze problemen op te lossen.
In leek, dit Intelligent Systems maakt gebruik van Speech to Voice-terminologie om tijd te besparen en onze problemen op te lossen.
Voorbeeld 4:
Data Science heeft het leven van atleten en mensen die betrokken zijn bij sportarena's ook vergemakkelijkt. De enorme hoeveelheid gegevens die tegenwoordig beschikbaar is, kan worden gebruikt om de gezondheid en mentale omstandigheden van een sporter te analyseren en zich dienovereenkomstig voor te bereiden op een wedstrijd.
De gegevens kunnen ook worden gebruikt om strategieën te maken en de tegenstander te verslaan, zelfs voordat de wedstrijd begint.
Voorbeeld 5:
Data Science heeft ook het leven in de gezondheidszorg verlicht. De artsen en de onderzoekers kunnen Deep Learning gebruiken om een cel te analyseren en in de eerste plaats een ziekte te voorkomen.
Ze kunnen ook voldoende medicatie voor een patiënt voorschrijven op basis van de voorspelling uit de gegevens.
Top Data Science-bedrijven
Het wordt beschouwd als de meest gevraagde baan van de 21ste eeuw, waarbij professionals met verschillende achtergronden de reis van Data Scientist beginnen.
Tegenwoordig probeert bijna elk bedrijf Data Science in zijn producten op te nemen om het proces te vereenvoudigen en de operaties te versnellen om nauwkeurigheid in optimale tijd te garanderen. De lijst met dergelijke bedrijven is enorm, en het zou oneerlijk worden geacht om de een tegen de ander te plaatsen in termen van het beste, omdat verschillende bedrijven om verschillende redenen gegevens gebruiken.
Samen met de VS breidt de markt in India uit en dit zou alleen professionals in de toekomst ten goede komen. Hier zijn enkele van de topbedrijven waar Data Science veelvuldig wordt gebruikt: -
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 labs, 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.
De sites waar u verschillende openingen voor Data Science kunt vinden, zijn: LinkedIn, Indeed, Simply Hired en AngelList.
Wie is het juiste publiek voor het leren van Data Science-technologieën?
Data Science gaat over het werken met gegevens en elk veld gebruikt gegevens op de een of andere manier. Daarom hoeft u niet tot een specifieke discipline te behoren om een Data Scientist te zijn.
Wat u echter moet doen, is een nieuwsgierige manier van denken en een gretigheid om inzichten uit gegevens te verzamelen.
Voordelen van Data Science
- Data Science zou kunnen helpen om tijd- en budgettoewijzingsbeperkingen te verminderen en bij te dragen aan de groei van het bedrijf.
- Machinaal bepaalde resultaten van verschillende handmatige taken die beter kunnen zijn dan menselijke effecten.
- Het helpt bij het voorkomen van het in gebreke blijven van leningen, gebruikt bij fraudedetectie en verschillende andere use cases in het financiële domein.
- Genereer inzichten uit onbewerkte, ongestructureerde tekstuele gegevens.
- Het voorspellen van de toekomstige uitkomst kan het financiële verlies van veel grote bedrijven voorkomen.
Vereiste Data Science-vaardigheden
De bovenstaande afbeelding geeft het belang aan van de vereiste vaardigheden op basis van verschillende rollen.
Programmeren, datavisualisatie, communicatie, data-intuïtie, statistiek, data-wrangling, machinaal leren, software-engineering en wiskunde zijn de vereiste vaardigheden voor iedereen die toegang wil hebben tot Data Science.
Waarom zouden we Data Science gebruiken?
Het gebruik van Data Science in de academische wereld en in het echte leven is enorm verschillend. In de academische wereld wordt Data Science gebruikt om verschillende coole projecten op te lossen, zoals beeldherkenning, gezichtsherkenning, enz.
Aan de andere kant wordt Data Science in het dagelijks leven gebruikt om fraude, vingerafdrukdetectie, productaanbeveling, enzovoort te voorkomen.
Data Science scope
De kansen of mogelijkheden in Data Science zijn grenzeloos. Zoals te zien in de afbeelding hierboven, kan een professional in verschillende rollen in Data Science werken, afhankelijk van zijn vaardigheden en het niveau van expertise.
Waarom hebben we Data Science nodig?
Veel van het werk dat tegenwoordig wordt gedaan, is handmatig en kost veel tijd en middelen, wat vaak het budget voor het project belemmert. Grote bedrijven zoeken soms naar oplossingen om dergelijke taken te optimaliseren en ervoor te zorgen dat het budget en de beperkte middelen worden beperkt.
Het biedt de mogelijkheid om de vervelende processen te automatiseren en zulke uitstekende resultaten te produceren die mogelijk niet mogelijk waren geweest bij handmatig werk.
Hoe deze technologie u zou helpen bij de groei van uw carrière?
Dit onderzoek van Forbes laat zien dat Data Science de toekomst is en hier is om te blijven. De dagen van handmatig werk zijn voorbij en Data Science zou elke dergelijke taak automatiseren. Daarom moet u, als u in de toekomst relevant wilt blijven in de branche, de verschillende aspecten leren kennen en uw kansen vergroten om altijd in dienst te zijn.
Conclusie
Als u een afgestudeerde of een werkende professional bent, is het de hoogste tijd dat u op het Data Science-schip hoopt en uzelf bij de Data Science-gemeenschap betrekt.
Aanbevolen artikelen
Dit is een gids geweest voor What is Data Science. Hier bespraken we een verschillende subset van data science, de levenscyclus, voordelen, toepassingsgebied, enz. U kunt ook onze andere voorgestelde artikelen doornemen voor meer informatie -
- Verschil tussen data science en data visualisatie
- Interviewvragen met Data Science met antwoorden
- Vergelijking van data science versus kunstmatige intelligentie
- Data Science versus Data Analytics
- Introductie van Data Science Algorithms