Einführung in Data Science
Data Science ist einer der am schnellsten wachsenden, herausfordernden und hochbezahlten Jobs dieses Jahrzehnts. Die Frage ist also, was Data Science ist. Data Science ist ein interdisziplinäres Feld (es besteht aus mehr als einem Studienzweig), das mithilfe von Statistiken, Informatik und Algorithmen für maschinelles Lernen Einblicke in strukturierte und unstrukturierte Daten erhält. Laut 'Economic Times' stieg in Indien die Nachfrage nach Data-Science-Fachleuten in verschiedenen Branchen um mehr als 400 Prozent, während das Angebot an solchen Talenten nur langsam zunahm.
Hauptkomponenten von Data Science
Die Hauptkomponenten oder -prozesse in der Einführung in Data Science lauten wie folgt:
1. Datenexploration
Dies ist der wichtigste Schritt, da dieser Schritt die meiste Zeit in Anspruch nimmt. Rund 70 Prozent der Zeit werden für die Datenexploration aufgewendet. Der Hauptbestandteil der Datenwissenschaft sind Daten. Wenn wir also Daten erhalten, ist es selten, dass Daten in einer korrekt strukturierten Form vorliegen. In den Daten ist viel Rauschen vorhanden. Rauschen bedeutet hier eine Menge unerwünschter Daten, die nicht benötigt werden. Also, was machen wir in diesem Schritt? In diesem Schritt werden Daten abgetastet und transformiert, wobei die Beobachtungen (Zeilen) und Merkmale (Spalten) überprüft und das Rauschen mithilfe statistischer Methoden entfernt werden. Dieser Schritt wird auch verwendet, um die Beziehung zwischen verschiedenen Merkmalen (Spalten) im Datensatz zu überprüfen. Unter der Beziehung wird verstanden, ob die Merkmale (Spalten) voneinander abhängig oder voneinander unabhängig sind und ob in den Daten Werte fehlen oder nicht. Grundsätzlich werden die Daten also transformiert und für die weitere Verwendung vorbereitet. Dies ist daher einer der zeitaufwändigsten Schritte.
2. Modellierung
Damit sind unsere Daten nun aufbereitet und einsatzbereit. Dies ist der zweite Schritt, in dem wir tatsächlich Algorithmen für maschinelles Lernen verwenden. Hier passen wir die Daten tatsächlich in das Modell ein. Die Auswahl eines Modells hängt von der Art der verfügbaren Daten und den Geschäftsanforderungen ab. Die Modellauswahl zum Empfehlen eines Artikels für einen Kunden unterscheidet sich beispielsweise von dem Modell, das zum Vorhersagen der Anzahl der Artikel erforderlich ist, die an einem bestimmten Tag verkauft werden. Sobald das Modell entschieden ist, passen wir die Daten in das Modell an.
3. Testen des Modells
Es ist der nächste Schritt und in Bezug auf die Leistung des Modells sehr wichtig. Das Modell wird mit Testdaten getestet, um die Genauigkeit und andere Eigenschaften des Modells zu überprüfen und die erforderlichen Änderungen am Modell vorzunehmen, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen. Falls wir nicht die gewünschte Genauigkeit erhalten, können wir erneut mit Schritt 2 (Modellierung) fortfahren. Wählen Sie ein anderes Modell aus und wiederholen Sie dann denselben Schritt 3, und wählen Sie das Modell aus, das das beste Ergebnis gemäß den Geschäftsanforderungen liefert.
4. Bereitstellen von Modellen
Sobald wir das gewünschte Ergebnis durch ordnungsgemäße Tests gemäß den Geschäftsanforderungen erhalten, stellen wir das Modell fertig, das uns das beste Ergebnis gemäß den Testergebnissen liefert, und implementieren das Modell in der Produktionsumgebung.
Eigenschaften von Data Science
Die Eigenschaften eines Data Scientists sind wie folgt:
1. Geschäftsverständnis
Dies ist das wichtigste Merkmal, denn wenn Sie das Geschäft nicht verstehen, können Sie kein gutes Modell erstellen, auch wenn Sie gute Kenntnisse über Algorithmen für maschinelles Lernen oder statistische Fähigkeiten haben. Ein Data Scientist muss die Geschäftsanforderungen verstehen und Analysen entsprechend entwickeln. Domain-Kenntnisse des Geschäfts werden also ebenfalls wichtig oder hilfreich.
2. Intuition
Obwohl die Mathematik bewiesen und grundlegend ist, muss ein Datenwissenschaftler das richtige Modell mit der richtigen Genauigkeit auswählen. Da alle Modelle nicht exakt die gleichen Ergebnisse aufgeben. Ein Data Scientist muss also fühlen, wann ein Modell für die Bereitstellung in der Produktion bereit ist. Sie benötigen auch die Intuition, um zu wissen, wann das Produktionsmodell veraltet ist und müssen umgestaltet werden, um auf sich ändernde Geschäftsumgebungen zu reagieren.
3. Neugier
Data Science ist kein neues Gebiet. Es war auch schon einmal dort, aber die Fortschritte auf diesem Gebiet sind sehr schnell und es werden ständig neue Methoden zur Lösung bekannter Probleme entwickelt, da die Neugier eines Datenwissenschaftlers, neue Technologien zu erlernen, sehr wichtig wird.
Anwendungen
Hier in der Einführung in die Datenwissenschaft haben wir über die Anwendungen der Datenwissenschaft klargestellt, dass sie riesig ist. Es ist in jedem Bereich erforderlich. Hier einige Beispiele für Bereiche, in denen Data Science genutzt oder aktiv genutzt werden kann.
1. Marketing
Marketing hat enorme Möglichkeiten, zum Beispiel Verbesserte Preisstrategie Unternehmen wie Uber und E-Commerce-Unternehmen können datenwissenschaftlich gesteuerte Preise verwenden, um ihre Gewinne zu steigern.
2. Gesundheitswesen
Verwendung tragbarer Daten zur Vorbeugung und Überwachung von Gesundheitsproblemen. Die vom Körper generierten Daten können im Gesundheitswesen verwendet werden, um zukünftige Notfälle zu verhindern.
3. Bank- und Finanzwesen
Während wir jetzt die Einführung in die Datenwissenschaft besprochen haben, werden wir mit der Anwendung datenwissenschaftlicher Verfahren im Bankensektor zur Aufdeckung von Betrugsfällen fortfahren, die bei der Reduzierung der notleidenden Vermögenswerte von Banken hilfreich sein können.
4. Regierungspolitik
Die Regierung kann mithilfe von Data Science bessere Strategien ausarbeiten, um den Bedürfnissen der Menschen und ihren Wünschen besser gerecht zu werden und die Daten zu nutzen, die sie durch die Durchführung von Umfragen und anderen aus anderen offiziellen Quellen erhalten können.
Vor- und Nachteile von Data Science
Nachdem wir alle Komponenten, Eigenschaften und die umfassende Einführung in Data Science durchgearbeitet haben, werden wir die Vor- und Nachteile von Data Science untersuchen:
Vorteile
In diesem Thema der Einführung in Data Science zeigen wir Ihnen auch die Vorteile von Data Science. Einige von ihnen sind wie folgt:
- Es hilft uns, mit seinen leistungsstarken Tools Einblicke in die historischen Daten zu gewinnen.
- Es hilft, das Geschäft zu optimieren, die richtigen Personen einzustellen und mehr Einnahmen zu erzielen, da Sie mithilfe von Data Science bessere zukünftige Entscheidungen für das Geschäft treffen können.
- Unternehmen können ihre Produkte besser entwickeln und vermarkten, da sie ihre Zielkunden besser auswählen können.
- Die Einführung in Data Science hilft Verbrauchern auch bei der Suche nach besseren Waren, insbesondere auf E-Commerce-Websites, die auf dem datenbasierten Empfehlungssystem basieren.
Nachteile
Während wir uns nun mit der Einführung in die Datenwissenschaft befassen, gehen wir den Nachteilen der Datenwissenschaft nach:
Die Nachteile sind im Allgemeinen, wenn Data Science für die Kundenprofilerstellung und die Verletzung der Privatsphäre von Kunden verwendet wird, da deren Informationen, wie Transaktionen, Käufe und Abonnements, bei den Mutterunternehmen sichtbar sind. Die mithilfe von Data Science erhaltenen Informationen können gegen eine bestimmte Gruppe, eine bestimmte Person, ein bestimmtes Land oder eine bestimmte Gemeinschaft verwendet werden.
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Dies war ein Leitfaden für die Einführung in Data Science. Hier haben wir die Einführung in Data Science mit den Hauptkomponenten und -merkmalen der Einführung in Data Science erörtert. Sie können sich auch folgende Artikel ansehen:
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