Demistificarea științei datelor: dezvăluirea elementelor de bază ale acestui câmp transformator

Sunteți gata să dezvăluiți secretele din spatele unuia dintre cele mai captivante și transformatoare domenii ale timpului nostru? Pregătește-te pentru o călătorie încântătoare în timp ce ne scufundăm adânc în domeniul științei datelor, demistificând natura enigmatică a acesteia. În această postare pe blog, vom debloca elementele esențiale și vom pune la lumină bazele care fac din știința datelor o disciplină atât de palpitant. Așadar, ia-ți pălăria de detectiv și pregătește-te să fii uimit de puterea incredibilă care se află în acest domeniu inovator.

Ce este Data Science?

Știința datelor este un domeniu în plină expansiune, cu un potențial imens de a îmbunătăți operațiunile de afaceri. În forma sa cea mai simplă, știința datelor este procesul de extragere a sensului din date pentru a lua decizii utile. Dar știința datelor nu se referă doar la calculul cifrelor; este, de asemenea, despre înțelegerea contextului și a motivațiilor din spatele datelor. Această înțelegere vă permite să creați perspective care pot fi folosite pentru a vă îmbunătăți procesele de afaceri sau pentru a informa politica companiei.

Pentru a deveni un om de știință de date calificat, aveți nevoie de o înțelegere a statisticilor, învățării automate, procesării datelor mari și a altor domenii conexe. Cu toate acestea, chiar dacă nu aveți experiență anterioară în aceste domenii, există o mulțime de resurse disponibile online pentru a vă ajuta să începeți. Atâta timp cât ești dispus să depui munca grea și să înveți concepte noi, a deveni cercetător de date poate fi una dintre cele mai pline de satisfacții cariere pe care le vei urma vreodată.

Istoria științei datelor

Istoria științei datelor se întinde pe o sută de ani și a cunoscut multe transformări. Data Science a început ca un studiu al extragerii semnificației din cantități mari de date. Cu toate acestea, ceea ce știm astăzi ca știința datelor a evoluat mult dincolo de rădăcinile sale la începutul anilor 1900. Astăzi, știința datelor este un domeniu care cuprinde o gamă largă de cunoștințe și abilități, inclusiv, dar fără a se limita la, învățarea automată, analiza statistică, regăsirea informațiilor și analiza de afaceri.

Având în vedere diversitatea sa, originile științei datelor sunt greu de identificat cu precizie. Termenul „știința datelor” a fost introdus pentru prima dată în 2000 de Brian Cunningham și Ross Quinlan într-un articol pentru revista InformationWeek intitulat „Data Scientist: The New IT Professional?” În acest articol, ei au descris modul în care companiile au început să ceară mai mult de la profesioniștii lor IT și că această nouă clasă de profesioniști ar trebui să posede un amestec de abilități, inclusiv abilități cantitative puternice, precum și abilități puternice de gândire analitică. Trebuie remarcat faptul că Cunningham și Quinlan nu au inventat termenul „știința datelor” – acest titlu i-a fost acordat pentru prima dată lui Shreyas Doshi, care a publicat o lucrare pe această temă în 2001 la Universitatea Purdue.

În ciuda faptului că originile sale sunt oarecum cețoase, este clar că știința datelor a parcurs un drum lung de la conceperea sa. De-a lungul anilor, au fost dezvoltate diferite tehnici pentru a ajuta la extragerea de informații din seturi mari de date – dintre care unele sunt încă folosite astăzi, în timp ce altele au căzut în disgrație din cauza diferitelor progrese în domeniu. De exemplu, una dintre primele tehnici folosite pentru a extrage informații din seturile de date a fost cunoscută sub numele de „sortare carduri”. În sortarea cardurilor, datele sunt împărțite în loturi mici și fiecare lot este sortat în diferite categorii, cum ar fi tipul de client, linia de produse etc. Această metodă a fost folosită inițial pentru a studia modul în care clienții interacționau cu diverse produse și a fost una dintre cele mai timpurii forme de extragerea datelor.

De-a lungul timpului, știința datelor a evoluat pentru a cuprinde o gamă mai largă de cunoștințe și abilități. Astăzi, cercetătorilor de date li se cere de obicei să aibă experiențe solide în matematică, statistică, învățare automată și analiză de afaceri. Datorită acestei diversități în cunoștințe și abilități, poate fi dificil să se clasifice știința datelor într-o categorie specifică. Cu toate acestea, mulți ar susține că știința datelor este în primul rând un domeniu care acoperă extragerea și analiza perspectivelor din seturi mari de date.

Tehnicile majore utilizate în știința datelor

În știința datelor, folosim diverse tehnici pentru a obține cunoștințe și perspective din date. Următoarele sunt tehnicile majore utilizate în știința datelor:

Data mining: Acesta este procesul de extragere a informațiilor utile din seturi mari de date.
Analiza datelor: Acesta este procesul de împărțire a datelor complexe în părți gestionabile pentru a găsi informații semnificative.
Învățarea automată: Învățarea automată este un subiect fierbinte în știința datelor și se referă la un subset de algoritmi care pot „învăța” din date fără a fi programați în mod explicit.

Care sunt instrumentele centurii de instrumente a unui cercetător de date?

Când vine vorba de știința datelor, fiecare pare să aibă propria definiție. Dar ce înțelegem prin știința datelor? Mai simplu spus, este aplicarea metodelor și instrumentelor științifice la date pentru a găsi perspective care pot ajuta la luarea deciziilor. De ce instrumente are nevoie un cercetător de date în centura de instrumente?

Există multe pachete software și limbaje de programare diferite utilizate în știința datelor, dar unele dintre cele mai frecvent utilizate sunt R, Python, SQL și Java. În plus, un cercetător de date va avea probabil nevoie de acces la tehnologiile de date mari, cum ar fi Hadoop și Spark.

Odată ce au adunat instrumentele și resursele necesare, următorul pas al unui cercetător de date este să înceapă procesarea datelor. Acest lucru poate implica sarcini simple, cum ar fi curățarea înregistrărilor murdare sau învechite sau analize mai complexe, cum ar fi identificarea tendințelor sau a corelațiilor. După procesarea datelor, un cercetător de date va crea de obicei diagrame și grafice atractive din punct de vedere vizual cu constatările lor, pentru a informa părțile interesate despre concluziile pe care le-au tras.

Cum mă pot antrena pentru a fi un Data Scientist de succes?

Știința datelor este procesul de extragere a sensului din date pentru a lua decizii informate. Poate fi împărțit în trei sarcini principale: curățare, explorare și modelare. Curățarea implică identificarea și eliminarea punctelor de date invalide sau irelevante. Explorarea implică săparea prin date pentru a găsi modele și perspective care ar fi putut fi ascunse. Modelarea presupune aplicarea unor modele statistice asupra datelor pentru a deduce concluzii.

Abilitățile necesare pentru o carieră de succes în știința datelor nu sunt un mister. Cu toate acestea, dobândirea acestor abilități fără o pregătire adecvată poate fi dificilă și consumatoare de timp. Acolo sunt utile programe precum Data Science Bootcamp. Acest curs de trei luni acoperă toate elementele de bază ale științei datelor, de la curățarea și explorarea datelor până la crearea de modele eficiente.

Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre cum să deveniți un om de știință al datelor de succes, consultați postarea noastră de blog despre demistificarea științei datelor: dezvăluirea elementelor de bază ale acestui domeniu transformator.