Демистификация науки о данных: раскрытие основ этой преобразующей области

Готовы ли вы разгадать секреты одной из самых захватывающих и преобразующих областей нашего времени? Приготовьтесь к увлекательному путешествию, когда мы глубоко погрузимся в сферу науки о данных, раскрывая ее загадочную природу. В этом сообщении блога мы раскроем основы и обнажим основы, которые делают науку о данных такой захватывающей дисциплиной. Итак, хватайте свою детективную шляпу и приготовьтесь удивиться невероятной мощи, скрывающейся в этой инновационной области.

Что такое наука о данных?

Наука о данных — это быстро развивающаяся область с огромным потенциалом для улучшения бизнес-операций. В своей простейшей форме наука о данных — это процесс извлечения значения из данных для принятия полезных решений. Но наука о данных – это не просто подсчет цифр; речь также идет о понимании контекста и мотивации данных. Это понимание позволяет вам создавать идеи, которые можно использовать для улучшения ваших бизнес-процессов или информирования политики компании.

Чтобы стать квалифицированным специалистом по данным, вам необходимо понимание статистики, машинного обучения, обработки больших данных и других смежных областей. Однако даже если у вас нет опыта работы в этих областях, в Интернете можно найти множество ресурсов, которые помогут вам начать работу. Если вы готовы усердно работать и изучать новые концепции, профессия специалиста по данным может стать одной из самых полезных карьер, которые вы когда-либо делали.

История науки о данных

История науки о данных насчитывает более ста лет и претерпела множество трансформаций. Наука о данных началась как исследование извлечения смысла из больших объемов данных. Однако то, что мы знаем сегодня как науку о данных, значительно развилось за пределы своих корней в начале 1900-х годов. Сегодня наука о данных — это область, которая охватывает широкий спектр знаний и навыков, включая, помимо прочего, машинное обучение, статистический анализ, поиск информации и бизнес-анализ.

Учитывая ее разнообразие, истоки науки о данных трудно точно определить. Термин «наука о данных» был впервые введен в 2000 году Брайаном Каннингемом и Россом Куинланом в статье журнала InformationWeek под названием «Исследователь данных: новый ИТ-специалист?» В этой статье они описали, как компании начинают требовать большего от своих ИТ-специалистов и что этот новый класс профессионалов должен будет обладать сочетанием навыков, включая сильные количественные способности, а также сильные способности к аналитическому мышлению. Следует отметить, что Каннингем и Куинлан не придумали термин «наука о данных» — это название впервые было присвоено Шрейасу Доши, опубликовавшему статью на эту тему в 2001 году в Университете Пердью.

Несмотря на то, что ее происхождение несколько туманно, ясно, что наука о данных прошла долгий путь с момента своего зарождения. За прошедшие годы были разработаны различные методы, помогающие извлекать ценную информацию из больших наборов данных. Некоторые из них используются до сих пор, тогда как другие вышли из моды из-за различных достижений в этой области. Например, один из первых методов, используемых для извлечения информации из наборов данных, был известен как «сортировка карточек». При сортировке карточек данные разбиваются на небольшие пакеты, и каждый пакет сортируется по различным категориям, например типу клиента, линейке продуктов и т. д. Этот метод первоначально использовался для изучения того, как клиенты взаимодействовали с различными продуктами, и был одной из самых ранних форм сортировки карточек. сбор данных.

Со временем наука о данных развилась и стала охватывать более широкий спектр знаний и навыков. Сегодня от специалистов по обработке данных обычно требуется хороший опыт в области математики, статистики, машинного обучения и бизнес-анализа. Из-за такого разнообразия знаний и навыков может быть сложно отнести науку о данных к какой-либо одной конкретной категории. Однако многие утверждают, что наука о данных — это прежде всего область, которая охватывает извлечение и анализ информации из больших наборов данных.

Основные методы, используемые в науке о данных

В науке о данных мы используем различные методы для получения знаний и идей из данных. Ниже приведены основные методы, используемые в науке о данных:

Интеллектуальный анализ данных: это процесс извлечения полезной информации из больших наборов данных.
Анализ данных: это процесс разбиения сложных данных на управляемые части для поиска значимой информации.
Машинное обучение. Машинное обучение является горячей темой в науке о данных и относится к подмножеству алгоритмов, которые могут «обучаться» на данных без явного программирования.

Каковы инструменты в поясе с инструментами специалиста по данным?

Когда дело доходит до науки о данных, кажется, у каждого есть свое определение. Но что мы подразумеваем под наукой о данных? Проще говоря, это применение научных методов и инструментов к данным с целью получения информации, которая поможет принимать решения. Какие инструменты нужны специалисту по данным в своем поясе?

В науке о данных используется множество различных программных пакетов и языков программирования, но наиболее часто используемыми являются R, Python, SQL и Java. Кроме того, специалисту по данным, скорее всего, понадобится доступ к технологиям больших данных, таким как Hadoop и Spark.

После того как они соберут необходимые инструменты и ресурсы, следующим шагом специалиста по обработке данных станет начало обработки данных. Это может включать в себя простые задачи, такие как очистка грязных или устаревших записей, или более сложный анализ, такой как выявление тенденций или корреляций. После обработки данных специалист по обработке данных обычно создает визуально привлекательные диаграммы и графики со своими выводами, чтобы информировать заинтересованные стороны о сделанных ими выводах.

Как я могу стать успешным специалистом по данным?

Наука о данных — это процесс извлечения смысла из данных для принятия обоснованных решений. Его можно разбить на три основные задачи: очистка, исследование и моделирование. Очистка включает в себя выявление и удаление недействительных или нерелевантных точек данных. Исследование включает в себя анализ данных в поисках закономерностей и идей, которые могли быть скрыты. Моделирование включает применение статистических моделей к данным для получения выводов.

Навыки, необходимые для успешной карьеры в области науки о данных, не являются загадкой. Однако приобретение этих навыков без надлежащей подготовки может оказаться трудным и трудоемким. Вот тут-то и пригодятся такие программы, как Data Science Bootcamp. Этот трехмесячный курс охватывает все основы науки о данных: от очистки и изучения данных до создания эффективных моделей.

Если вы хотите узнать больше о том, как стать успешным специалистом по данным, прочтите нашу публикацию в блоге, посвященную демистификации науки о данных: раскрытие основ этой преобразующей области.