Was ist Data Science?
Bei Data Science werden wissenschaftliche Berechnungen angewendet, um mithilfe geeigneter statistischer Methoden aussagekräftige Erkenntnisse aus den Milliarden und Billionen Datenbytes zu gewinnen.
Die Disziplin, die heutzutage jedermanns Mundpropaganda ist. Der Typ, der in den letzten Jahren aufgrund der enormen Datenmengen, die aus mehreren Quellen generiert werden, exponentiell zugenommen hat.
Später in diesem Artikel werden wir untersuchen, wie sich Data Science auf unser Leben ausgewirkt hat und wie Sie auch ein Data Scientist mit der richtigen Einstellung und den dafür erforderlichen spezifischen Fähigkeiten sein können.
Definition
Es gibt eine massive Debatte über die genaue Definition von Data Science. Im Nachhinein gibt es keine formale Definition, die dem Ökosystem zugeordnet werden könnte, und verschiedene Bereiche nehmen Data Science unterschiedlich wahr.
Angenommen, jeder, der als Softwareentwickler arbeitet, nennt die Datenvisualisierung häufig ein Tool als Data Science-Rolle, während jemand, der in der Gesundheitsbranche arbeitet und sich mit sensiblen Patientendaten befasst, um Krebs aus den Zellen vorherzusagen, dies als Data Scientist bezeichnet .
Laien sagen, dass Menschen, die verschiedenen Bereichen angehören, aufgrund der Verschiedenartigkeit ihrer Anwendung unterschiedlich definiert sind, aber alle auf das eine verweisen - Informationen mit bestimmten Methoden aus Daten zu extrahieren.
Die verschiedenen Untergruppen von Data Science
Dies ist eine Mischung aus Mathematik und Statistik, maschinellem Lernen, Domänenwissen, IT und Softwareentwicklung.
Mathematik und Statistik bilden den Kern, da alles von der explorativen Datenanalyse bis zur Modellbildung den Umgang mit Zahlen, Vektoren, Wahrscheinlichkeiten usw. erfordert.
Maschinelles Lernen könnte weiter in Deep Learning und Künstliche Intelligenz unterteilt werden und ist die modellbildende Teilmenge von Data Science. Darüber hinaus werden grundlegende Softwareentwicklungs- und IT-Kenntnisse für die Anwendung in diesen Bereichen als erforderlich erachtet.
Schließlich kann die Kenntnis des Geschäfts oder der Domäne einen großen Beitrag zur Bestimmung der Genauigkeit des Ergebnisses leisten, da verschiedene Unternehmen unterschiedliche Daten für die Vorhersage verwenden und die Verwendung der richtigen Daten für die Überprüfung der Glaubwürdigkeit unserer Ergebnisse von größter Bedeutung ist.
Grundlegendes zu Data Science
Es ist in erster Linie die Wissenschaft, mit der verborgene Muster aus Daten aufgedeckt werden. Diese verborgenen Muster oder Einsichten könnten einen großen Beitrag zur Erzielung bahnbrechender Ergebnisse in verschiedenen Bereichen und zur Verbesserung des Lebens der Menschen leisten. Das obige Bild zeigt die sechs Phasen eines Data Science-Workflows, mit deren Hilfe Vorhersagen getroffen und Modelle erstellt werden können, die in der Produktion verwendet werden. Es wird ausführlich im nächsten Abschnitt beschrieben.
Arbeiten mit Data Science
Data Science-Arbeiten würden in die folgenden Kategorien unterteilt.
- Das Problem verstehen - Es ist wichtig, dass die Problembeschreibung klar ist, bevor Sie sich mit dem eigentlichen Implementierungsteil befassen. Das Wissen, was herauszufinden ist, ist entscheidend, um die richtigen Daten zu erhalten und die perfekte Lösung abzuleiten.
- Die richtigen Daten abrufen - Sobald das Problem erkannt wurde, müssen unbedingt die richtigen Daten abgerufen werden, um den Vorgang auszuführen.
- Explorative Datenanalyse - Es wird gesagt, dass neunzig Prozent der von einem Data Scientist geleisteten Arbeit Data Wrangling ist. Der Begriff Daten-Wrangling bezieht sich auf das Bereinigen und Vorverarbeiten der Daten, bevor sie dem Modell zugeführt werden. Die Schritte umfassen das Überprüfen auf doppelte Daten, Ausreißer, NULL-Werte und verschiedene andere Anomalien, die nicht unter die Konvention gewünschter Daten für das Unternehmen fallen.
- Datenvisualisierung - Nachdem die Daten bereinigt und vorverarbeitet wurden, müssen sie visualisiert werden, um die richtigen Features oder Spalten für unser Modell zu ermitteln.
- Kategoriale Codierung - Dieser Schritt gilt für Fälle, in denen die Eingabe-Features kategorisiert sind und in numerische (0, 1, 2 usw.) umgewandelt werden müssen, um in unserem Modell verwendet zu werden, da das Gerät nicht mit Kategorien arbeiten kann.
- Modellauswahl - Die Auswahl des richtigen Modells für eine bestimmte Problemstellung ist unerlässlich, da nicht jedes Modell für jeden Datensatz perfekt passt.
- Verwenden der richtigen Metrik - Basierend auf dem Geschäftsbereich sollte die Metrik ausgewählt werden, die die Perfektion eines Modells bestimmen würde.
- Kommunikation - Der Unternehmer, die Anteilseigner, verstehen das technische Know-how von Data Science oft nicht. Daher ist es wichtig, die Ergebnisse in einfachen Worten an das Unternehmen weiterzugeben, das dann Maßnahmen zur Minderung der vorhergesehenen Risiken einleiten kann.
- Bereitstellung - Sobald das Modell erstellt wurde und das Unternehmen mit den Ergebnissen zufrieden ist, kann das Modell für die Produktion bereitgestellt und im Produkt verwendet werden.
Was können Sie mit Data Science machen?
Es verzehrt schnell unser tägliches Leben. Vom morgendlichen Aufwachen bis zum Zubettgehen gibt es keinen einzigen Moment, in dem die Auswirkungen von Data Science keinen Einfluss auf uns haben. Schauen wir uns einige der Anwendungen von Data Science an, die uns in letzter Zeit das Leben erleichtert haben.
Beispiel 1:
YouTube ist die beliebteste Art der Unterhaltung, des Wissens und der Nachrichten in unserem täglichen Leben. Wir ziehen es vor, Videos anzusehen, als Folien mit langen Artikeln durchzugehen. Aber wie sind wir so süchtig nach YouTube geworden? Was hat YouTube so einzigartig und anders gemacht?
Die Antwort ist einfach. YouTube verwendet unsere Daten, um die Videos zu empfehlen. wir würden gerne weiter sehen. Es verwendet einen Recommender-Systemalgorithmus, um unsere Suchmuster zu verfolgen und darauf aufzubauen. Das Nachrichtensystem zeigt uns die Videos, die in gewisser Weise mit denen verwandt sind, die wir gesehen haben, so dass wir mit dem Kanal verbunden sind und weiter durch die anderen Videos surfen.
Im Grunde genommen sparen wir Zeit und Energie, wenn wir manuell nach Videos suchen, die uns aufgrund unserer Vorlieben hilfreich sein könnten.
Beispiel 2:
Ähnlich wie YouTube wird das Empfehlungssystem auch auf E-Commerce-Websites wie Netflix oder Amazon eingesetzt.
Im Falle von Netflix werden uns die Fernsehsendungen oder Filme gezeigt, die in gewisser Weise mit den von uns gesehenen verwandt sind, und so sparen wir Zeit, nach ähnlichen Videos zu suchen.
Außerdem empfiehlt Amazon die Produkte basierend auf unserem Kaufmuster und zeigt die Produkte an, die andere Käufer zusammen mit diesem Produkt gekauft haben oder die wir basierend auf unseren Einkaufsgewohnheiten oder -mustern kaufen könnten.
Beispiel 3:
Einer der wichtigsten Durchbrüche in Data Science ist Amazon Alexa oder Apples Siri. Oft finden wir es mühsam, über unser Telefon nach Kontakten zu suchen oder faul zu sein, Alarmglocken oder Erinnerungen auszulösen.
In dieser Hinsicht erledigen die virtuellen Assistenzsysteme alles für uns, indem sie auf unsere Befehle hören. Wir sagen Alexa oder Siri, was wir wollen und das System konvertiert unsere natürliche Stimme in Text unter Verwendung der Natural Language Processing-Topologie (wir werden das später sehen) und extrahiert Erkenntnisse aus diesem Text, um unsere Probleme zu lösen.
In Laienbegriffen verwendet dieses Intelligente System die Terminologie Speech to Voice, um Zeit zu sparen und unsere Probleme zu lösen.
Beispiel 4:
Data Science hat das Leben von Athleten und Sportlern erleichtert. Die enorme Menge an Daten, die heutzutage verfügbar ist, könnte verwendet werden, um die Gesundheit und den mentalen Zustand eines Sportlers zu analysieren und sich entsprechend auf ein Spiel vorzubereiten.
Die Daten könnten auch verwendet werden, um Strategien zu entwickeln und den Gegner auszuspielen, noch bevor das Spiel beginnt.
Beispiel 5:
Auch im Gesundheitswesen hat Data Science das Leben erleichtert. Die Mediziner und die Forscher könnten Deep Learning verwenden, um eine Zelle zu analysieren und das Auftreten einer Krankheit an erster Stelle zu stoppen.
Sie könnten einem Patienten auch eine angemessene Medikation verschreiben, basierend auf der Vorhersage aus den Daten.
Top Data Science-Unternehmen
Es gilt als der gefragteste Job des 21. Jahrhunderts mit Fachleuten unterschiedlicher Herkunft, die sich auf den Weg zum Data Scientist machen.
Heutzutage versucht fast jedes Unternehmen, Data Science in seine Produkte zu integrieren, um den Prozess zu vereinfachen und die Abläufe zu beschleunigen, um die Genauigkeit in optimaler Zeit sicherzustellen. Die Liste solcher Unternehmen ist riesig und es wäre unfair, sich hinsichtlich der besten zu messen, da verschiedene Unternehmen Daten aus verschiedenen Gründen verwenden.
Zusammen mit den USA expandiert der Markt in Indien und würde künftig nur den Fachleuten zugute kommen. Hier sind einige der Top-Unternehmen, in denen Data Science umfassend genutzt wird:
JP Morgan, Deloitte, Bitwise, Salesforce, LinkedIn, Flipkart, WNS, Mc Kinsey & Company, IBM, Ola Cabs, Mu Sigma, Stripe, Amazon, Großer Korb, Netflix, Wipro, Enterprise Bot, Accenture, Myntra, Manthan, TCS, Cisco, Cartesian Analytics, HCL, EDGE Networks, Walmart Labs, Cognizant, (24) 7.ai, Zielunternehmen, TEG Analytics, Citrix, Sigmoid, Facebook, Zwitschern, Google Inc., Verschlingen, Vertrauen, Square, niki.ai, Dropbox, Airbnb, Khan Academy, Uber, Pinterest, Fraktale Analytik.
Die Websites, auf denen Sie mehrere Data Science-Stellenangebote finden können, sind LinkedIn, Indeed, Simply Hired und AngelList.
Wer ist das richtige Publikum für das Erlernen von Data Science-Technologien?
Bei Data Science geht es um die Arbeit mit Daten, und in jedem Bereich werden Daten auf die eine oder andere Weise verwendet. Daher müssen Sie keiner bestimmten Disziplin angehören, um ein Data Scientist zu sein.
Was Sie jedoch tun müssen, ist eine merkwürdige Denkweise und die Bereitschaft, aus Daten Erkenntnisse zu gewinnen.
Vorteile von Data Science
- Data Science könnte dazu beitragen, Zeit- und Budgetbeschränkungen abzubauen und das Wachstum des Unternehmens zu fördern.
- Maschinell ermittelte Ergebnisse mehrerer manueller Aufgaben, die besser als menschliche Effekte sein könnten.
- Es hilft, Kreditausfälle zu vermeiden, die bei der Betrugserkennung und einigen anderen Anwendungsfällen im Finanzbereich verwendet werden.
- Generieren Sie Erkenntnisse aus rohen, unstrukturierten Textdaten.
- Die Vorhersage des zukünftigen Ergebnisses könnte den finanziellen Verlust vieler großer Unternehmen verhindern.
Erforderliche Data Science-Kenntnisse
Das obige Bild zeigt die Wichtigkeit der erforderlichen Fähigkeiten basierend auf verschiedenen Rollen.
Programmierung, Datenvisualisierung, Kommunikation, Datenintuition, Statistik, Daten-Wrangling, maschinelles Lernen, Software-Engineering und Mathematik sind die erforderlichen Fähigkeiten für alle, die in den Data Science-Bereich eintreten möchten.
Warum sollten wir Data Science verwenden?
Die Verwendung von Data Science in der Wissenschaft und im wirklichen Leben ist sehr unterschiedlich. Während des Studiums werden mit Data Science verschiedene interessante Projekte wie Bilderkennung, Gesichtserkennung usw. gelöst.
Andererseits wird Data Science im täglichen Leben verwendet, um Betrug, Erkennung von Fingerabdrücken, Produktempfehlungen usw. zu verhindern.
Data Science-Bereich
Die Möglichkeiten oder der Umfang von Data Science sind grenzenlos. Wie in der Abbildung oben dargestellt, kann ein Experte abhängig von seinen Fähigkeiten und seinem Fachwissen in verschiedenen Rollen in Data Science arbeiten.
Warum brauchen wir Data Science?
Heutzutage ist ein Großteil der Arbeit manuell und erfordert viel Zeit und Ressourcen, was häufig das für das Projekt zugewiesene Budget behindert. Große Unternehmen suchen manchmal nach Lösungen, um solche Aufgaben zu optimieren und sicherzustellen, dass die Budget- und Ressourcenbeschränkungen gemindert werden.
Es bietet die Möglichkeit, die mühsamen Prozesse zu automatisieren und so hervorragende Ergebnisse zu erzielen, die in manueller Arbeit möglicherweise nicht möglich waren.
Wie würde diese Technologie Ihnen beim Karrierewachstum helfen?
Diese Umfrage von Forbes zeigt, dass Data Science die Zukunft ist und hier bleiben wird. Die Tage der manuellen Arbeit sind vorbei und Data Science würde jede solche Aufgabe automatisieren. Wenn Sie also in Zukunft in der Branche relevant bleiben möchten, müssen Sie die verschiedenen Aspekte kennenlernen und Ihre Chancen erhöhen, immer beschäftigt zu sein.
Fazit
Als Absolvent oder Berufstätiger ist es höchste Zeit, auf das Data Science-Schiff zu hoffen und sich in der Data Science-Community zu engagieren.
Empfohlene Artikel
Dies war ein Leitfaden für What is Data Science. Hier haben wir verschiedene Teilbereiche der Datenwissenschaft, ihren Lebenszyklus, ihren Vorteil, ihren Umfang usw. besprochen. Sie können auch unsere anderen vorgeschlagenen Artikel durchgehen, um mehr zu erfahren.
- Unterschied zwischen Data Science und Datenvisualisierung
- Data Science Interview Fragen mit Antworten
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