Что такое наука о данных? Полное руководство по науке о данных в 2023 году

Данные повсюду вокруг нас. Каждая крупная компания в настоящее время вкладывает значительные ресурсы в сбор как можно большего количества данных о своих клиентах и ​​операциях, что позволяет им анализировать их и извлекать полезные закономерности.

Производство данных также быстро растет, отчасти из-за сильного присутствия больших данных, что неудивительно, если учесть, что колоссальные 2,5 миллиарда гигабайт данных создаются каждый день. И это число продолжает расти!

Учитывая это, неудивительно, что ученые, работающие с данными, пользуются большим спросом. А учитывая годовую зарплату в 120 тысяч долларов и выше, спрос на опытных специалистов по данным продолжает расти.

Итак, почему наука о данных? Что ж, независимо от того, работаете вы с данными или нет, мы все живем в эпоху больших данных, поэтому полезно понимать, как разные компании собирают и обрабатывают данные.

В этой статье мы углубимся в детали науки о данных, в том числе о том, как она используется, жизненный цикл науки о данных, приложения, преимущества и многое другое.

Итак, что такое наука о данных?

Как нам создать смысл науки о данных? Проще говоря, наука о данных включает в себя сбор, организацию, хранение и анализ данных в больших объемах для выявления закономерностей, которые в противном случае остались бы незамеченными обычными людьми.

Некоторые студенты начинают работать в этой области, пройдя программу сертификации по науке о данных, подобную той, которая проводится в колледже Тьюринга. Это помогает им изучить основы с помощью отраслевых экспертов при создании собственных портфелей.

Отлично, теперь у нас есть определение науки о данных, и мы понимаем цель науки о данных, но мы также должны отметить, что наука о данных объединяет несколько дисциплин, а это означает, что люди с разным опытом могут найти свое место в этом секторе.

При работе с информацией из области науки о данных хороший специалист по данным должен поддерживать разумный баланс между знаниями и навыками в области статистики, программирования, баз данных и искусственного интеллекта.

Эта область охватывает множество областей, при этом преобладают интеллектуальный анализ данных, очистка данных и передовые методы визуализации.

С учетом всего вышесказанного, что такое специалист по данным, кто такой специалист по данным и чем занимаются специалисты по обработке данных? Что ж, специалист по данным — это тот, кто выполняет действия, которые мы описали выше. Они также могут поделиться своим опытом в конкретной предметной области, что позволит им более надежно организовывать данные и понимать последствия работы с различными источниками.

Как используется наука о данных?

Наука о данных в основном вращается вокруг четырех аналитических подходов; во многих случаях будет использоваться их комбинация. Давайте посмотрим на эти концепции науки о данных.

• Описательный анализ: пытается предоставить всесторонний обзор взаимосвязи между определенными точками данных и обычно фокусируется на интуитивной визуализации, чтобы позволить всем участникам получить более глубокое понимание.
• Диагностический анализ: исследует причины тенденций, выявленных с помощью описательного анализа. С помощью описательного анализа компания может увидеть пик своих продаж в определенные периоды года, но диагностический анализ помогает понять, почему это происходит.
• Прогнозный анализ: попытки использовать исторические данные для прогнозирования будущих тенденций. Например, компания может проанализировать прошлые финансовые отчеты, чтобы попытаться спрогнозировать самые прибыльные месяцы на следующий год.
• Предписывающий анализ: это заключительный этап аналитической цепочки. Это происходит после того, как мы нашли причину определенных событий и создали модель того, как может выглядеть будущее. Затем мы можем использовать предписывающий анализ для разработки жизнеспособной долгосрочной стратегии, соответствующей этим прогнозам.

Жизненный цикл науки о данных

Жизненный цикл науки о данных можно разбить на пять этапов. Давайте посмотрим на каждый из этих компонентов науки о данных.

[Этап 1] Захват

Данные можно собирать различными способами, в том числе с использованием существующих наборов данных, которые естественным образом накапливаются с течением времени. Другие методы включают в себя сбор данных с сайтов и сервисов с помощью автоматизированных инструментов, ручной ввод данных или покупку наборов данных у третьих сторон.

[Этап 2] Поддержание

Долгосрочное хранение данных может оказаться сложной задачей из-за постоянно меняющегося характера носителей информации. Кроме того, наборы данных редко бывают идеальными, и их необходимо очищать, чтобы их можно было использовать в аналитических целях. Этап обслуживания часто включает обработку данных для их подготовки к различным аналитическим подходам и передачу больших наборов данных между местами хранения.

[Этап 3] Процесс

Это включает в себя несколько этапов: интеллектуальный анализ данных, кластеризацию, моделирование и обобщение. Интеллектуальный анализ данных пытается выявить полезные закономерности в данных, а кластеризация организует наборы данных по соответствующим категориям. Моделирование включает в себя создание представлений взаимосвязей между наборами данных, а также попытки обобщения сузить содержимое набора данных до краткого описания.

[Этап 4] Анализ

Это достигается с помощью нескольких методов, основными из которых являются исследовательский и подтверждающий анализ. Исследовательский анализ направлен на выявление точек интереса в наборе данных, а подтверждающий анализ подтверждает эти теории.

Другие методы включают регрессионный анализ в контексте внешних переменных для обеспечения прогнозирования, интеллектуальный анализ текста для выявления значимых закономерностей в тексте и качественный анализ данных, которые невозможно напрямую сопоставить с числовыми значениями.

[Этап 5] Общайтесь

Для разных типов данных доступны различные методы визуализации и представления. Бизнес-аналитика (BI) иногда используется взаимозаменяемо с наукой о данных, но наука о данных — это всего лишь один из элементов BI.

Преимущества науки о данных

Наука о данных может позволить компаниям выявлять закономерности, о которых они ранее не подозревали, что позволяет им ориентироваться на новые и неиспользованные сегменты рынка.

Компании также могут внедрять инновации в свои текущие решения, разумно ожидая их влияния на будущие операции, а не стрелять в темноте.

Наука о данных также может помочь в операциях в реальном времени. Постоянно настраивая параметры, компании могут повышать производительность на ходу, даже в хаотичной среде.

Например, компания может изучить структуру продаж и сопоставить данные с журналами службы поддержки клиентов (CS), выявляя связь между временем ответа CS и вероятностью покупки.

Приложения науки о данных

Банковское дело

Банки активно используют науку о данных для предотвращения мошенничества. При больших объемах транзакций среднестатистический банк не может контролировать все вручную. Приложения для обработки данных позволяют банкам понимать сложную деятельность клиентов и выявлять потенциально вредоносную деятельность.

Здравоохранение

Исследователи-медики часто применяют науку о данных для анализа больших наборов данных и поиска новых подходов к лечению сложных состояний. Больницы также могут использовать науку о данных для улучшения обслуживания пациентов в режиме реального времени.

Транспорт

Компании могут повысить производительность логистических операций с помощью науки о данных, будь то перемещение больших объемов поставок, оптимизация графиков перевозок или минимизация количества пробок и аварий.

Рекомендательные системы

Сегодня вы видите это повсюду: такие сайты, как Amazon, часто предлагают продукты, соответствующие вашим интересам, а YouTube рекомендует видео, которые вас интересуют.

Распознавание изображений

Наука о данных лежит в основе современной технологии распознавания изображений и имеет различные промышленные применения. Например, склады могут использовать распознавание изображений для сортировки продукции, фабрики — для раннего обнаружения неисправностей, а службы безопасности — для идентификации людей по видеозаписям.

Безопасность

Это постоянная игра в кошки-мышки между исследователями и злоумышленниками, и искусственный интеллект (ИИ) сыграл важную роль в смещении баланса. Автоматизированный анализ позволяет поставщикам услуг безопасности работать более уверенно, освобождая сотрудников от таких рутинных задач, как мониторинг каналов безопасности.

Видеоигры

Игровая индустрия использует науку о данных для изучения поведения игроков и улучшения их опыта, а также для создания контента и оптимизации производственных конвейеров.

Поисковые системы

Учитывая объем данных, которые приходится обрабатывать современной поисковой системе, наука о данных является единственным способом обеспечить быстрое и точное предоставление результатов. Google, Microsoft и все другие крупные поисковые провайдеры активно используют науку о данных.

Распознавание речи

Некоторые из нас привыкли к современным цифровым помощникам и используют их ежедневно. Эти решения в значительной степени основаны на искусственном интеллекте в серверной части, особенно в отношении распознавания и синтеза речи.

Реклама

Изучая привычки и модели поведения клиентов, компании могут предоставлять таргетированную рекламу с более высокими шансами на успех, поскольку пользователи с большей вероятностью будут взаимодействовать с рекламой, непосредственно соответствующей их интересам.

Авиакомпании

Планирование маршрутов полетов может оказаться затруднительным из-за увеличения количества самолетов в небе. С помощью науки о данных это можно оптимизировать, чтобы не тратить ресурсы впустую.

Дополненная реальность

AR и VR все еще набирают популярность на потребительском рынке, но ИИ уже играет важную роль в их росте. Распознавание изображений играет здесь важную роль, равно как и географический анализ и расширенное взаимодействие с пользователем.

Наука о данных в действии

Удержание клиентов

Многие компании экспериментируют с решениями для обработки данных, чтобы улучшить удержание клиентов. Келлтон — один из пионеров в этой области, предлагающий множество инструментов для помощи компаниям, включая интеллектуальный поиск и чат-боты.

Оптимизация логистики

Компании активно используют науку о данных, чтобы улучшить маршруты, использовать меньше топлива и других ресурсов и, в конечном итоге, сделать логистику более оптимизированной. BlueCargo недавно объявила о проекте, целью которого является сокращение времени простоя во время транзита контейнерных судов через терминалы, используя науку о данных для оптимизации маршрутов.

Здравоохранение

Наука о данных ускоряет исследования лекарств, оптимизирует уход за пациентами и улучшает прогностические способности учреждений. Хорошим примером здесь является Шанхайский центр развития науки и технологий Чанцзяна, который разработал платформу искусственного интеллекта для оценки медицинских записей с целью выявления пациентов с повышенным риском развития инсульта.

Автономные транспортные средства

Tesla постоянно нанимает специалистов по обработке данных, и это далеко не единственная компания, которая следит за этим сектором. Автономные транспортные средства являются идеальным кандидатом для использования возможностей расширенной аналитики, поскольку они генерируют много данных, некоторые из которых необходимо обрабатывать в режиме реального времени.

Правоохранительные органы

Правоохранительные органы активно используют науку о данных для анализа преступных схем и даже заблаговременного прогнозирования преступлений. Независимые организации пытаются использовать науку о данных для улучшения правоохранительной деятельности, в том числе стартап, который хочет внедрить автоматический анализ видео с камер офицеров на основе искусственного интеллекта.

Инструменты обработки данных

В науке о данных используются различные инструменты, включая языки программирования, базы данных и специальные пакеты для сбора и анализа данных.

Языки программирования

Хотя специалистам по данным доступно несколько языков программирования, Python и R находятся на вершине таблицы лидеров.

Python, в частности, пользуется популярностью благодаря уникальному сочетанию мощных библиотек и интуитивно понятного подхода к программированию. Несколько библиотек Python, такие как Scikit-learn и pandas, заняли видное место в этой области.

SQL — еще один важный языковой навык, поскольку, хотя вам не нужно вдаваться в подробности, базовые знания о построении эффективных запросов могут иметь большое значение для работы в качестве специалиста по данным.

Базы данных

Базы данных являются одним из основных инструментов хранения данных в науке о данных, поскольку они могут позволить исследователям находить связи между точками в больших наборах данных, одновременно разумно организуя данные.

Полнофункциональные люксы

Комплексные пакеты программного обеспечения включают в себя различные инструменты в одном полном пакете. Отличным примером является SAS (система статистического анализа), которая предоставляет пользователям инструменты для работы с данными, включая аналитику IoT (Интернета вещей), специальные решения BI и десятки других для сбора и анализа данных.

Онлайн-инструменты

Jupyter здесь особенно популярен, поскольку его виртуальный блокнот позволяет ученым, работающим с данными, создавать аналитические решения из строительных блоков. Он также имеет функции тестирования и документирования для создания программ на ходу.

AWS от Amazon также предлагает полный пакет аналитических инструментов, включая масштабируемые озера данных, поддержку нескольких типов анализа, услуги миграции данных и доступ через API к функциям глубокого обучения.

Неудивительно, что Google также предлагает комплексный набор решений для науки о данных, включая инструменты для обнаружения и интеграции данных, их хранения, предварительной обработки и наборы инструментов для создания индивидуальных решений искусственного интеллекта.

Как изучить науку о данных

Если вы заинтересованы в изучении науки о данных, вам следует распределить свои усилия по нескольким основным областям. Как минимум, вам понадобятся глубокие знания программирования и математики, особенно статистики.

Работа с базами данных и машинным обучением также неизбежна, и, конечно же, вам необходимо понимать общий жизненный цикл науки о данных.

Программирование

Чтобы заниматься анализом данных, не обязательно быть продвинутым программистом, но вам необходимо понимание базовых концепций, таких как циклы, файловый ввод-вывод и простые структуры данных. Конечно, освежение ваших навыков программирования определенно может помочь в будущем.

Большая часть вашей работы по программированию вращается вокруг использования библиотек в качестве строительных блоков для ваших собственных решений. Но без способности понимать базовый код будет сложно вносить изменения, особенно без ущерба для производительности системы.

Статистика

Что такое наука о данных без статистики? Хотя вы, возможно, сможете создавать базовые решения, не понимая основополагающих концепций, знание статистики поможет вам понять, почему вы вообще используете определенные подходы. Это также может помочь вам найти лучшие решения.

Как минимум, вам захочется углубиться в теорию вероятностей и описательную статистику. Некоторые дополнительные понятия, которые вам следует изучить, включают ковариацию и корреляцию, статистическую значимость, среднее значение, дисперсию, стандартное отклонение и p-значения.

Базы данных

Вы должны знать, как данные хранятся в базе данных и как оптимизировать доступ. Это может не иметь большого значения, когда вы работаете с небольшими наборами данных, но становится более важным по мере увеличения объема ваших проектов.

Начните с основ, изучив, как работают базы данных (особенно реляционные), операции CRUD и базовые запросы. Вы должны знать, как извлекать простые записи и как создавать перекрестные ссылки на несколько таблиц.

Машинное обучение

Машинное обучение — это обширная область, и невозможно идти в ногу с ней, если вы не участвуете в ней активно. Тем не менее, вы все равно должны иметь общее представление о том, что такое машинное обучение, как развертывать и настраивать свои собственные решения и что вы можете сделать, чтобы их улучшить.

Начните с изучения трех основных типов машинного обучения: контролируемого, неконтролируемого и с подкреплением. Вы можете изучить каждый из них более подробно, изучив регрессию, классификацию и кластеризацию.

Математические модели

Знание того, как представлять данные с помощью математических моделей, помогает поддерживать структурированный подход к вашей работе. Это не требует глубоких исследований, но вы должны знать, как ориентироваться в исследовательских работах и ​​онлайн-дискуссиях.

Вы также должны иметь четкое представление о линейной алгебре и исчислении. Хотя вы, возможно, и не будете много работать с математическими моделями, их детальное понимание будет полезно для настройки моделей для ваших собственных нужд.

Бизнес-аналитика против науки о данных

По своей сути наука о данных является разновидностью бизнес-аналитики (BI), но давайте подробнее рассмотрим различия между ними.

Бизнес-аналитика фокусируется на исторических тенденциях и анализе текущего состояния деятельности компании. Однако наука о данных обычно больше ориентирована на прогнозный анализ, то есть ее интересует будущее направление деятельности компании.

Наука о данных использует структурированные и неструктурированные данные, тогда как BI опирается на структурированные данные. Аналитические методы, используемые в BI, сосредоточены на описательном и статическом анализе, а наука о данных — на исследовательском анализе.

Большинство навыков, используемых в науке о данных, также актуальны для BI, но BI также требует серьезного подхода к визуализации и презентации, а также продвинутых коммуникативных навыков.

Но что такое наука о данных в контексте бизнеса? Что ж, он ориентирован на работу с бизнес-данными и выявление закономерностей, которые могут способствовать росту компании.

Бизнес-аналитика	Наука о данных
Основное внимание уделяется описательному анализу.	Основное внимание уделяется прогнозному и предписывающему анализу.
Решения, разработанные для конкретных проблем	Общие решения для решения различных проблем, связанных с данными
Может использоваться обычными деловыми людьми	Для использования требуется опыт работы в качестве специалиста по данным.
Сосредоточен на анализе исторических тенденций и современных проблем.	Изучает прогнозы на будущее компании и определяет решения потенциальных проблем.
Особое внимание уделяется интуитивной визуализации и представлению с помощью интерактивных информационных панелей и отчетов.	Сосредоточено на статистических моделях и проверке гипотез.
Используется для разработки решений для будущих действий компании.	Используется для стратегического анализа и планирования.

Облачные вычисления против науки о данных

Облачные вычисления — это вспомогательный инструмент, который может поддерживать науку о данных. В то время как наука о данных фокусируется на конкретных методах сбора, хранения и анализа данных, облачные вычисления связаны с обеспечением географически независимого доступа к данным и инструментам обработки.

Современные решения для обработки данных, как правило, в значительной степени полагаются на облачные вычисления, поскольку они часто предполагают работу с большими наборами данных. Это означает, что им нужны инструменты, которые позволяют легко масштабировать и распространять, и облачные вычисления идеально подходят для этого.

Облачные вычисления также могут позволить командам использовать решения без необходимости развертывания их вручную. Исследователи могут запускать новые экземпляры виртуальных вычислений без необходимости перенастройки системы, и все может обновляться автоматически без вмешательства пользователя.

Заключение

Итак, что такое наука о данных? Что ж, если вы зашли так далеко, вы знаете, что наука о данных — это обширная область с многочисленными приложениями. Но по своей сути наука о данных включает сбор, организацию, хранение и анализ данных для выявления скрытых закономерностей в данных.

С учетом вышесказанного создается впечатление, что мы едва прикасаемся к тому, что возможно с помощью науки о данных. И хотя маловероятно, что цели науки о данных изменятся в ближайшее время, базовые инструменты и решения постоянно развиваются.

И поскольку область науки о данных продолжает расти, изучение науки о данных, вероятно, станет более сложным в будущем.

Если вы интересуетесь наукой о данных, рассмотрите возможность развития навыков программирования, баз данных, машинного обучения и статистики. Это также помогает узнать об облачных вычислениях, приложениях для обработки данных и связи между наукой о данных и бизнес-аналитикой. И, как говорится, лучшее время начать учиться — прямо сейчас!

Часто задаваемые вопросы

В чем разница между наукой о данных, искусственным интеллектом и машинным обучением?

Наука о данных фокусируется на сборе, хранении и анализе данных, а ученые, работающие с данными, пишут инструменты для обработки данных и используют статистические модели для получения более глубокого понимания. Машинное обучение (МО) использует статистические модели для автоматизации анализа с помощью статистических моделей.

Некоторые часто путают машинное обучение с искусственным интеллектом (ИИ), но МО — это разновидность ИИ. Основная цель ИИ — позволить машинам «понимать» требования и находить собственные решения различных проблем.

Определите науку о данных простыми словами

Наука о данных — это набор методов сбора, хранения и анализа данных для различных целей. Это полезно для извлечения закономерностей из наборов данных и определения новых способов использования этих данных.

Чем занимается специалист по данным?

Специалист по данным отвечает за сбор и очистку данных, обеспечивая их легкий доступ для всех исследователей, участвующих в проекте. Они выявляют ценную информацию в больших и сложных наборах данных с конечной целью помочь в принятии бизнес-решений и ускорить рост. Они также используют инструменты машинного обучения и искусственного интеллекта для анализа этого и поиска скрытых закономерностей.

Объясните науку о данных на некоторых примерах

Науку о данных можно использовать для анализа покупательских привычек в отношении расходов, что позволяет магазину оптимизировать пополнение запасов и размещение товаров для максимального вовлечения. Его также можно использовать для поиска связей между медицинскими методами лечения, что приведет к открытию новых подходов к лечению.

Атлас предракового генома — это масштабный научный проект, целью которого является создание базы данных факторов, влияющих на развитие рака легких, с целью позволить врачам ставить диагноз до того, как проявятся симптомы.

Могу ли я изучить науку о данных самостоятельно?

Да, самостоятельное изучение науки о данных вполне осуществимо. Если у вас нет хороших знаний в программировании и статистике, вам нужно сначала освоить эти навыки. Вы также можете поискать онлайн-ресурсы, такие как курсы и учебные лагеря, которые помогут устранить любые пробелы в знаниях.