fbpx

Sains Data Untuk Pemula

Kongsi di facebook
Kongsi
Kongsi di linkedin
Kongsi
Kongsi di twitter
Tweet
Data Science vs

Untuk mencungkil dan menjelaskan cerapan perniagaan yang terkubur dalam data, saintis data menggunakan kaedah saintifik, aritmetik dan statistik, pengaturcaraan khusus, analisis lanjutan, AI, dan juga penceritaan.

Apakah definisi sains data?

Sains data ialah pendekatan antara disiplin untuk mendapatkan cerapan berguna daripada volum data yang besar-besaran dan semakin meningkat organisasi hari ini. Menyediakan data untuk analisis dan pemprosesan, menjalankan analisis data lanjutan, dan membentangkan keputusan untuk mendedahkan arah aliran dan membolehkan pihak berkepentingan membuat keputusan terpelajar adalah sebahagian daripada sains data.

Membersihkan, mengagregat dan mengubah suai data untuk menyediakannya bagi jenis pemprosesan tertentu adalah semua contoh penyediaan data. Analisis memerlukan penciptaan dan aplikasi algoritma, analitik dan model AI. Ia dikuasakan oleh perisian yang menyaring data untuk corak dan kemudian menukar corak tersebut kepada ramalan yang membantu perniagaan membuat keputusan yang lebih baik. Ketepatan ramalan ini mesti disahkan oleh ujian dan eksperimen yang disediakan dengan teliti. Dan penemuan itu harus disebarkan melalui penggunaan alat visualisasi data yang berkesan yang membolehkan sesiapa sahaja mengesan corak dan mengenali arah aliran. Akibatnya, saintis data (sebagaimana yang dikenali saintis data) memerlukan sains komputer dan kemahiran sains tulen sebagai tambahan kepada yang diperlukan oleh penganalisis data standard.

Kemahiran berikut diperlukan seorang saintis data:

  1. Gunakan matematik, statistik dan kaedah saintifik untuk menyelesaikan masalah.
  2. Untuk menyemak dan menyediakan data, gunakan pelbagai alatan dan pendekatan, daripada SQL kepada perlombongan data kepada metodologi penyepaduan data.
  3. Analitis ramalan dan kecerdasan buatan (AI), termasuk pembelajaran mesin dan model pembelajaran mendalam, digunakan untuk mengekstrak cerapan daripada data.
  4. Cipta perisian untuk mengautomasikan pemprosesan dan pengiraan data.
  5. Beritahu—dan gambarkan—cerita yang menyampaikan maksud keputusan secara berkesan kepada pembuat keputusan dan pihak berkepentingan di semua peringkat kepakaran teknikal.
  6. Terangkan bagaimana penemuan ini boleh digunakan untuk isu perniagaan.

 

Sepanjang hayat sains data

Kitaran hayat sains data, yang sering dikenali sebagai saluran paip sains data, terdiri daripada lima hingga enam belas peringkat berterusan yang bertindih (bergantung pada orang yang anda tanya). Proses berikut disertakan dalam takrifan hampir semua orang tentang kitaran hayat

Tangkap: Ini ialah proses memperoleh data mentah berstruktur dan tidak berstruktur daripada semua sumber yang berkaitan menggunakan pelbagai kaedah, daripada kemasukan manual dan mengikis web kepada penangkapan data masa nyata daripada sistem dan peranti.

Menyediakan dan menyelenggara: Ini memerlukan penukaran data mentah kepada format piawai untuk digunakan dalam analitis, pembelajaran mesin atau model pembelajaran mendalam. Ini boleh merangkumi segala-galanya daripada pembersihan data, penyahduplikasian dan pemformatan semula kepada menggabungkan data ke dalam gudang data, tasik data atau kedai bersatu lain untuk analisis menggunakan ETL (ekstrak, transformasi, muat) atau alat penyepaduan data lain.

Praproses atau proses: Saintis data mencari berat sebelah, arah aliran, julat dan taburan nilai dalam data untuk melihat sama ada ia sesuai untuk analisis ramalan, pembelajaran mesin atau algoritma pembelajaran mendalam (atau kaedah analisis lain). Saintis data menggunakan analisis statistik, analitik ramalan, regresi, pembelajaran mesin dan algoritma pembelajaran mendalam serta teknik lain untuk mengekstrak cerapan daripada data yang disediakan.

Akhir sekali, cerapan dibentangkan sebagai laporan, carta dan visualisasi data lain untuk membantu pembuat keputusan memahami cerapan—dan kesannya terhadap organisasi. Saintis data boleh mencipta visual menggunakan bahasa pengaturcaraan sains data seperti R atau Python (lihat di bawah), atau mereka boleh menggunakan alat visualisasi khusus.

 

Alat untuk sains data

Untuk mereka bentuk model, saintis data mesti boleh menulis dan menjalankan kod. Alat sumber terbuka yang menyertakan atau menyokong statistik, pembelajaran mesin dan keupayaan grafik pra-bina ialah bahasa pengaturcaraan yang paling popular dalam kalangan saintis data. Bahasa berikut adalah antaranya:

R ialah bahasa pengaturcaraan yang paling popular di kalangan saintis data. Ia adalah bahasa pengaturcaraan sumber terbuka dan persekitaran untuk membina pengiraan statistik dan grafik. R termasuk perpustakaan dan alatan untuk membersihkan dan menyediakan data, membina visualisasi dan melatih serta menilai pembelajaran mesin dan algoritma pembelajaran mendalam, antara lain. Sarjana dan penyelidik dalam bidang sains data sering menggunakannya.

Ular sawa ialah bahasa pengaturcaraan peringkat tinggi untuk tujuan umum, berorientasikan objek, dengan penggunaan ruang putih yang berlimpah khas yang menggalakkan kebolehbacaan kod. Numpy untuk mengendalikan tatasusunan dimensi besar, Panda untuk pemprosesan dan analisis data, dan Matplotlib untuk mencipta visualisasi data hanyalah beberapa alat Python yang membantu dengan sains data.

“Python vs. R: Apa perbezaannya?" menyelami secara menyeluruh perbezaan antara metodologi ini.

Teknologi pemprosesan data besar, seperti Apache Spark dan Apache Hadoop, memerlukan saintis data untuk mahir dalam penggunaannya. Mereka juga mesti mahir dalam pelbagai alat visualisasi data, termasuk alatan grafik asas yang disertakan dengan pembentangan perniagaan dan aplikasi hamparan, alat visualisasi komersial seperti Tableau dan Microsoft PowerBI dan alatan sumber terbuka seperti D3.js (perpustakaan JavaScript untuk mencipta visualisasi data interaktif) dan Graf RAW.

 

Pengkomputeran awan dan sains data

Banyak faedah sains data kini boleh dicapai walaupun perniagaan kecil dan sederhana berkat pengkomputeran awan. Manipulasi dan analisis set data yang luar biasa besar adalah di tengah-tengah sains data; awan membolehkan akses mudah kepada infrastruktur storan yang mampu memproses volum data yang besar. Sains data juga memerlukan menjalankan algoritma pembelajaran mesin yang memerlukan banyak kuasa pemprosesan; awan menyediakan pengiraan prestasi tinggi yang diperlukan. Bagi kebanyakan perniagaan dan pasukan penyelidikan, membeli teknologi di tapak yang serupa akan menjadi sangat mahal, tetapi awan menjadikan ia boleh diakses melalui harga setiap penggunaan atau berasaskan langganan.

Berbilang kumpulan saintis data boleh berkongsi akses kepada set data yang mereka gunakan pada awan, walaupun jika mereka berada di negara yang berbeza, kerana infrastruktur awan boleh diakses dari mana-mana sahaja di dunia. Dalam set alat sains data, teknologi sumber terbuka biasanya digunakan. Pasukan tidak perlu memasang, mengkonfigurasi, mengurus atau mengemas kini mereka secara setempat apabila mereka dihoskan dalam awan. Beberapa penyedia awan kini menyediakan kit alat prabungkus yang membolehkan saintis data membangunkan model tanpa perlu membuat kod, seterusnya mendemokrasikan akses kepada penemuan dan cerapan yang dihasilkan oleh medan ini.

 

Gunakan kes untuk sains data

Tiada had kepada bilangan atau jenis perniagaan yang boleh mendapat manfaat daripada peluang yang dicipta oleh sains data. Pengoptimuman dipacu data boleh menjadikan hampir mana-mana proses syarikat lebih cekap, dan penyasaran serta penyesuaian yang lebih besar boleh meningkatkan hampir sebarang bentuk pengalaman pelanggan (CX).

 

Berikut ialah beberapa contoh sains data dan aplikasi AI:

An bank antarabangsa dmembangunkan aplikasi telefon pintar yang menggunakan model risiko kredit dikuasakan pembelajaran mesin dan seni bina pengkomputeran awan hibrid yang canggih dan selamat untuk memberikan keputusan di tempat kepada pemohon pinjaman.

The cetakan 3D yang sangat berkuasa penderia yang akan membimbing kereta tanpa pemandu esok sedang dibangunkan oleh sebuah syarikat elektronik. Untuk meningkatkan keupayaan pengesanan item masa nyatanya, sistem menggunakan alat sains data dan analitik.

Penyelesaian perlombongan proses perniagaan kognitif yang dibina oleh a automasi proses robotik (RPA) pembekal penyelesaian telah mengurangkan masa pengendalian insiden untuk pelanggannya sebanyak 15% kepada 95%. Penyelesaian ini diprogramkan untuk mengenali kandungan dan nada e-mel pelanggan, membawa pekerja perkhidmatan kepada yang paling relevan dan mendesak.

An platform analisis khalayak dibangunkan oleh perniagaan teknologi media digital membolehkan pelanggannya melihat perkara yang menarik perhatian penonton TV kerana mereka terdedah kepada semakin banyak platform digital. Analitis mendalam dan pembelajaran mesin digunakan dalam penyelesaian untuk mendapatkan cerapan masa nyata tentang gelagat penonton.

Untuk membantu pegawai menentukan bila dan di mana hendak menggunakan sumber untuk mencegah jenayah, sebuah jabatan polis bandar membangunkan alat analisis insiden statistik. Teknologi dipacu data menjana laporan dan papan pemuka untuk membantu pegawai lapangan meningkatkan kesedaran situasi mereka.

A penjagaan kesihatan pintar perniagaan telah membangunkan penyelesaian yang membolehkan warga tua kekal berdikari untuk jangka masa yang panjang. Sistem ini menyemak kelakuan anomali dan memberi amaran kepada saudara dan penjaga menggunakan penderia, pembelajaran mesin, analitik dan pemprosesan berasaskan awan, semuanya sambil mematuhi piawaian keselamatan tinggi yang diperlukan dalam industri penjagaan kesihatan.

 

Kongsi di facebook
Kongsi
Kongsi di linkedin
Kongsi
Kongsi di twitter
Tweet

Catatan Berkaitan

Pengarang

IMG
Hannah
a
Jin

Mengenai SCC

Kepentingan untuk berseronok dan maju dalam pendidikan teknologi untuk semua pelajar kami adalah moto kami. Kami mahu pelajar kami mencipta masa depan yang lebih baik bukan sahaja untuk diri mereka tetapi juga untuk masyarakat. Sama ada memprogramkan permainan video mereka sendiri, menganimasikan kartun mereka sendiri atau membina robot, tutor kami boleh membimbing mereka untuk mencari pandangan yang lebih baharu dan meneroka penemuan yang tidak ditemui melalui kursus kami.