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什么是数据科学?
 
作者:CDA数据分析师
 
  810  次浏览      
2020-8-14 
 
编辑推荐:
文章主要介绍了数据科学是什么,为什么是数据科学,数据科学组件以及都有哪些相关的技术。
本文来自百家号,由火龙果软件Anna编辑、推荐。

数据科学是一个研究领域,涉及通过使用各种科学方法,算法和过程从大量数据中提取见解。它可以帮助您从原始数据中发现隐藏的模式。

由于数理统计,数据分析和大数据的发展,数据科学这个术语已经出现。

数据科学是一个跨学科领域,允许您从结构化或非结构化数据中提取知识。数据科学使您能够将业务问题转换为研究项目,然后将其转换回实用的解决方案。

为什么是数据科学?

在这里,使用数据分析技术的重大优势:

数据是当今世界的石油。借助合适的工具,技术,算法,我们可以使用数据并将其转换为独特的业务优势

Data Science可以帮助您使用先进的机器学习算法检测欺诈

它可以帮助您防止任何重大的金钱损失

允许在机器中建立智能的能力

您可以执行情绪分析来衡量客户的品牌忠诚度

它使您能够做出更好,更快的决策

帮助您向合适的客户推荐合适的产品,以改善您的业务

数据科学组件

统计

统计学是数据科学中最关键的部分。它是大量收集和分析数值数据以获得有用见解的方法或科学。

可视化

可视化技术可帮助您使大量的数据易于理解。

机器学习

机器学习探索了算法的构建和研究,这些算法学习如何预测未来的数据。

深度学习

深度学习方法是新的机器学习研究,其中算法选择要遵循的分析模型。

数据科学过程

1.发现

发现步骤涉及从所有已识别的内部和外部来源获取数据,这有助于您回答业务问题。

数据可以是:

从Web服务器登录

从社交媒体收集的数据

人口普查数据集

使用API从在线资源流式传输数据

2.数据准备

数据可能有很多不一致,例如缺失值,空白列,需要清理的数据格式不正确。您需要在建模之前处理,探索和调整数据。数据越干净,您的预测就越好。

3.模型规划

在此阶段,您需要确定绘制输入变量之间关系的方法和技术。通过使用不同的统计公式和可视化工具来执行模型的规划。SQL分析服务,R和SAS 是用于此目的的一些工具。

4.模型建设

在此步骤中,实际的模型构建过程开始。在这里,数据科学家分发用于培训和测试的数据集。诸如关联,分类和聚类之类的技术应用于训练数据集。一旦准备好模型就针对“测试”数据集进行测试。

5.操作

在此阶段,您将提供包含报告,代码和技术文档的最终基线模型。经过全面测试后,模型将部署到实时生产环境中。

6.传达结果

在这个阶段,主要调查结果将传达给所有利益相关者。这有助于您根据模型的输入确定项目结果是成功还是失败。

数据科学工作角色

数据科学家

数据科学家是一名管理大量数据的专业人士,通过使用各种工具,技术,方法,算法等来提出令人信服的商业愿景。

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

数据工程师 m

数据工程师的角色是处理大量数据。负责开发,构建,测试和维护大型处理系统和数据库等架构。

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

数据分析师

数据分析师负责挖掘大量数据。寻找关系,模式,以及数据的趋势。之后,提供引人注目的报告和可视化,以分析数据,从而做出最可行的业务决策。

语言:R,Python,HTML,JS,C,C ++,SQL

统计员

使用统计理论和方法收集,分析数据,理解定性和定量数据。

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

数据管理员

数据管理员应确保所有相关用户都可以访问该数据库。他还确保它正确执行并保持安全,不受黑客攻击。

语言:Ruby on Rails,SQL,Java,C#和Python

业务分析师

改善业务流程,是业务执行团队和IT部门之间的中介。

语言:SQL,Tableau,Power BI和Python

DataScience工具

数据科学与商业智能(商业智能)的区别

数据科学的应用

互联网搜索

Google搜索使用数据科学技术在几分之一秒内搜索特定结果

推荐系统

创建推荐系统。例如,Facebook上的“朋友推荐”或“在YouTube上推荐的视频”,一切都是在数据科学的帮助下完成的。

图像和语音识别

语音识别系统像Siri,Google助手,Alexa等运行的数据科学技术。此外,Facebook在数据科学的帮助下,在您上传照片时识别您的朋友。

游戏世界

EA Sports,索尼,任天堂,正在使用数据科学技术。这可以增强您的游戏体验。现在已经开始使用机器学习技术开发游戏。当您移动到更高级别时,它可以自行更新。

在线价格比较

PriceRunner,Junglee,Shopzilla等致力于数据科学机制。在这里,使用API从相关网站获取数据。

数据科学技术的挑战

准确分析需要大量的信息和数据

没有足够的数据科学人才库

管理层不为数据科学团队提供财务支持

无法访问或者难以访问数据

数据科学结果未被业务决策者有效使用

向他人解释数据科学很困难

隐私问题

缺乏重要的领域专家

如果组织规模很小,他们就无法拥有数据科学团队

 

 
   
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