¿Qué es la ciencia de datos?
Ciencia de los datos Este es el campo de estudio que implica obtener una visión de una gran cantidad de datos mediante el uso de varios métodos, algoritmos y procesos científicos. Le ayuda a descubrir patrones ocultos a partir de los datos sin procesar. El término ciencia de datos ha evolucionado debido a la evolución de las estadísticas matemáticas, el análisis de datos y big data.
La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que le permite extraer información de datos estructurados o no estructurados. La ciencia de datos le permite traducir un problema empresarial en un proyecto de investigación y luego traducirlo nuevamente en una solución práctica.
En este tutorial de ciencia de datos para principiantes, aprenderá los conceptos básicos de la ciencia de datos:
¿Por qué la ciencia de datos?
A continuación, se muestran algunos beneficios importantes de utilizar la tecnología de análisis de datos:
- El petróleo son los detalles de la vida actual. Con las herramientas, tecnologías y algoritmos adecuados, podemos utilizar los datos y convertirlos en una ventaja comercial distintiva.
- La ciencia de datos puede ayudarlo a detectar el fraude mediante el uso de algoritmos avanzados de aprendizaje automático
- Le ayuda a prevenir pérdidas monetarias significativas
- Permite la capacidad de construir información en máquinas.
- Puede hacer un análisis de la mentalidad para medir la lealtad a la marca del cliente
- Le permite tomar decisiones mejores y más rápidas
- Le ayuda a recomendar el producto adecuado al cliente adecuado para mejorar su negocio.
Componentes de la ciencia de datos
Estadísticas:
Las estadísticas son la unidad más crítica de los conceptos básicos de la ciencia de datos. Es el método o ciencia de recopilar y analizar datos numéricos en grandes cantidades para obtener información útil.
Visualización:
Una técnica de visualización te ayuda a acceder a grandes cantidades
datos en videos que son fáciles de entender y digerir.
Aprendizaje automático:
El aprendizaje automático examina la construcción y el estudio de algoritmos que aprenden a predecir datos inesperados / futuros.
Aprendizaje profundo:
El método Deep Learning es una nueva investigación de aprendizaje automático en la que el algoritmo selecciona el modelo de análisis a seguir.
Proceso de ciencia de datos
Ahora, en este tutorial de ciencia de datos, aprenderemos el proceso de ciencia de datos:
1. Hallazgos:
La fase de descubrimiento implica obtener datos de todas las fuentes internas y externas que le ayuden a responder la pregunta empresarial.
Los detalles pueden ser:
- Registros de servidores web
- Datos recopilados de las redes sociales
- Conjuntos de datos del censo
- Datos transmitidos desde fuentes en línea mediante API
2. Preparación:
Puede haber muchas inconsistencias en los datos como valor perdido, columnas en blanco, formato de datos incorrecto que deben borrarse. Debe procesar, inspeccionar y acondicionar los datos antes de modelar. Cuanto más limpios sean sus datos, mejor podrá predecir.
3. Planificación de modelos:
En este paso, debe determinar el método y la técnica para dibujar la relación entre las variables de entrada. Su modelo se planifica utilizando varias fórmulas estadísticas y herramientas de visualización. Los servicios de análisis de acceso / SQL, R y SAS son algunas de las herramientas que se utilizan para este propósito.
4. Construcción del modelo:
En este paso, comienza el proceso de construcción del modelo real. Un científico de datos distribuye un conjunto de datos aquí para entrenamiento y pruebas. En el conjunto de datos de entrenamiento se aplican técnicas como la asociación, la clasificación y la agrupación. El modelo, tan pronto como se prepara, se prueba con el conjunto de datos de «prueba».
5. Operación:
En este paso, entrega el modelo final establecido con informes, código y documentación técnica. El modelo se utiliza en un entorno de producción en tiempo real después de pruebas exhaustivas.
6. Comunicar los resultados
En esta etapa, los hallazgos clave se comunican a todas las partes interesadas. Esto le ayuda a decidir si el éxito o el fracaso de los resultados del proyecto se basan en las entradas del modelo.
Roles de trabajo de ciencia de datos
Los títulos de trabajo más notables de Data Directory son:
- Directorio de datos
- Ingeniero de datos
- Analista de datos
- Estadístico
- Arquitecto de datos
- Administración de datos
- Analista de negocios
- Gerente de datos / análisis
Ahora, en este tutorial de ciencia de datos, aprendamos en detalle sobre cada función:
Directorio de datos:
Papel:
Data Directory es un profesional que gestiona grandes cantidades de datos para encontrar visiones empresariales convincentes utilizando herramientas, técnicas, metodologías, algoritmos, etc.
Idiomas:
R, SAS, Python, SQL, Hive, Matlab, Pig, Spark
Ingeniero de datos:
Papel:
La función del ingeniero de datos es trabajar con una gran cantidad de datos. Desarrolla, construye, prueba y mantiene arquitecturas como un sistema de procesamiento y bases de datos a gran escala.
Idiomas:
SQL, Hive, R, SAS, Matlab, Python, Java, Ruby, C ++ y Perl
Analista de datos:
Papel:
Los analistas de datos son responsables de extraer grandes cantidades de datos. Buscará relaciones, patrones, tendencias en los datos. Posteriormente, entregará informes y visualización sólidos para analizar los datos y tomar las decisiones comerciales más viables.
Idiomas:
R, Python, HTML, JS, C, C ++, SQL
Estadístico:
Papel:
El estadístico recopila, analiza y comprende datos cualitativos y cuantitativos utilizando teorías y métodos estadísticos.
Idiomas:
SQL, R, Matlab, Tableau, Python, Perl, Spark y Hive
Administrador de datos:
Papel:
La administración de datos debe garantizar que base de datos accesible a todos los usuarios relevantes. También se asegura de que funcione correctamente y de que se mantenga seguro. hackear.
Idiomas:
Ruby on Rails, SQL, Java, C # y Python
Analista de negocios:
Papel:
Esta necesidad profesional necesita mejorar los procesos comerciales. Actúa como intermediario entre el equipo ejecutivo empresarial y el departamento de TI.
Idiomas:
SQL, Tableau, Power BI y Python
Herramientas para DataScience
Diferencia entre ciencia de datos con BI (información empresarial)
| Parámetros | Información de negocios | Ciencia de los datos |
|---|---|---|
| Actitud | Mirando hacia atrás | Mirando hacia el futuro |
| Fuentes de datos | Datos estructurados. Principalmente SQL, pero Data Warehouse por un tiempo) | Datos estructurados y no estructurados. Como registros, SQL, NoSQL o texto |
| Acercarse | Estadísticas y visualización | Estadísticas, aprendizaje automático y gráficos |
| Énfasis | Pasado presente | Análisis y registro neurológico |
| Herramientas | Pentaho. Microsoft Bl, QlikView, | R, TensorFlow |
Función de ciencia de datos
Ahora, en este tutorial de ciencia de datos, aprenderemos sobre la aplicación de la ciencia de datos:
Busqueda de internet:
La búsqueda de Google utiliza tecnología de ciencia de datos para buscar un resultado específico en una fracción de segundo.
Sistemas recomendados:
Crea un sistema de sugerencias. Por ejemplo, «amigos recomendados» en Facebook o «videos recomendados» en YouTube, todo se hace con la ayuda de Data Science.
Reconocimiento de imagen y voz:
Speech reconoce un sistema como Siri, un asistente de Google, Alexa ejecuta la técnica de la ciencia de datos. Además, Facebook reconoce a tu amigo cuando subes una foto con él, con la ayuda de Data Science.
Mundo del juego:
EA Sports, Sony, Nintendo están utilizando tecnología de ciencia de datos. Esto mejora su experiencia de juego. Los juegos ahora se desarrollan utilizando la técnica de aprendizaje automático. Puede actualizarse a sí mismo cuando pasa a niveles superiores.
Comparación de precios en línea:
PriceRunner, Junglee, Shopzilla trabajan en el mecanismo de ciencia de datos. Los datos se obtienen aquí de los sitios web relevantes que utilizan API.
Desafíos de la tecnología de ciencia de datos
- Un análisis preciso requiere una gran variedad de información y datos.
- Existe una reserva de datos insuficiente de talento científico disponible
- La administración no brinda apoyo financiero al personal de ciencia de datos
- Difícil disponibilidad / acceso a los datos
- Los resultados de la ciencia de datos no se utilizan de forma eficaz por los responsables de la toma de decisiones empresariales
- Es difícil explicar la ciencia de datos a otros.
- Problemas de privacidad
- Falta de un experto de dominio significativo
- Si una organización es muy pequeña, no puede tener un equipo de ciencia de datos
Resumen
- La ciencia de datos es el campo de estudio que abarca conocimientos de grandes cantidades de datos mediante el uso de diversos métodos, algoritmos y procesos científicos.
- La estadística, la visualización, el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático son conceptos importantes de la ciencia de datos.
- El proceso de ciencia de datos pasa por el descubrimiento, la preparación de datos, la planificación de modelos, la construcción de modelos, la operación y la comunicación de resultados.
- Las funciones clave del científico de datos son: 1) científico de datos 2) ingeniero de datos 3) analista de datos 4) estadístico 5) arquitecto de datos 6) administración de datos 7) analista de negocios 8) administrador de datos / análisis
- R, SQL, Python, SaS son herramientas esenciales de ciencia de datos
- El pronóstico de Business Intelligence es retrospectivo y espera para la ciencia de datos.
- Las aplicaciones importantes de la ciencia de datos son 1) Búsqueda en Internet 2) Sistemas recomendados 3) Reconocimiento de imagen y voz 4) Mundo del juego 5) Comparación de precios en línea.
- El mayor desafío de la tecnología de la ciencia de datos es la gran diversidad de información y datos.