Introduktion till datavetenskap
Data Science är ett av de snabbast växande, utmanande och högt betalande arbetena under detta decennium. Så frågan är vad är datavetenskap? datavetenskap är ett tvärvetenskapligt område (det består av mer än en gren av studien) som använder statistik, datavetenskap och maskininlärningsalgoritmer för att få insikter från både strukturerad och ostrukturerad data. Enligt "Economic Times" har Indien sett mer än 400 procent öka efterfrågan på datavetenskapspersonal i olika branschsektorer vid en tidpunkt då utbudet av sådana talanger vittnar långsamt.
Huvudkomponenter i datavetenskap
Huvudkomponenterna eller processen som följs i Introduktion till datavetenskap är följande:
1. Utforskning av data
Det är det viktigaste steget eftersom detta steg tar mest tid. Cirka 70 procent av tiden ägnas åt utforskning av data. Huvudingrediensen för datavetenskap är data, så när vi får data är det sällan att data är i en korrekt strukturerad form. Det finns mycket brus i data. Buller här betyder mycket oönskad data som inte krävs. Så vad gör vi i det här steget? Detta steg involverar sampling och transformation av data där vi kontrollerar observationer (rader) och funktioner (kolumner) och tar bort bruset med hjälp av statistiska metoder. Detta steg används också för att kontrollera förhållandet mellan olika funktioner (kolumner) i datauppsättningen, med förhållandet menar vi om funktionerna (kolumnerna) är beroende av varandra eller oberoende av varandra, om det saknas värden i data eller inte. Så i princip transformeras och redigeras för ytterligare användning. Därför är detta ett av de mest tidskrävande stegen.
2. Modellering
Så nu är våra data förberedda och redo att gå. Detta är det andra steget där vi faktiskt använder Machine Learning-algoritmer. Här passar vi faktiskt in data i modellen. Valet av en modell beror på vilken typ av data vi har och företagets krav. Till exempel kommer modellvalet för att rekommendera en artikel till en kund vara annorlunda än den modell som krävs för att förutsäga antalet artiklar som kommer att säljas en viss dag. När modellen har beslutats passar vi in data i modellen.
3. Testa modellen
Det är nästa steg och mycket viktigt med avseende på modellens prestanda. Modellen testas med testdata för att kontrollera modellens noggrannhet och andra egenskaper och göra nödvändiga ändringar i modellen för att få önskat resultat. Om vi inte får den önskade noggrannheten kan vi åter gå till steg 2 (modellering) välja en annan modell och sedan upprepa samma steg 3 och välja den modell som ger det bästa resultatet enligt affärskravet.
4. Distribuera modeller
När vi har fått det önskade resultatet genom korrekt testning enligt verksamhetens krav slutför vi den modell som ger oss det bästa resultatet enligt testresultaten och använder modellen i produktionsmiljön.
Egenskaper för datavetenskap
Egenskaperna hos en datavetare är följande:
1. Affärsförståelse
Det är den viktigaste egenskapen, såvida du inte förstår verksamheten kan du inte göra en bra modell även om du har goda kunskaper om maskininlärningsalgoritmer eller statistiska färdigheter. En datavetare måste förstå affärsbehovet och utveckla analyser enligt det. Så domänkunskap om verksamheten blir också viktig eller användbar.
2. Intuition
Även om den berörda matematiken är beprövad och grundläggande men en datavetare måste välja rätt modell med rätt noggrannhet. Eftersom alla modeller inte kommer att ge upp exakt samma resultat. Så en datavetare måste känna när en modell är redo för produktion. De behöver också intuitionen för att veta vid vilken tidpunkt produktionsmodellen är inaktuell och behöver refactoring för att svara på förändrad affärsmiljö.
3. Nyfikenhet
Data Science är inte ett nytt område. Det har varit där tidigare också men de framsteg som gjorts inom detta område är mycket snabba och nya metoder för att lösa bekanta problem utvecklas ständigt, eftersom en datavetare nyfikenhet att lära sig nya tekniker blir mycket viktig.
tillämpningar
Här i introduktionen till datavetenskap har vi klargjort tillämpningarna av datavetenskap att det är enormt. Det krävs inom alla områden. Här är exempel på några sektorer där datavetenskap kan användas eller användas aktivt.
1. Marknadsföring
Det finns ett stort utrymme inom marknadsföring, till exempel förbättrad prissättningsstrategi Företag som Uber, e-handelsföretag kan använda datavetenskaplig driven prissättning som gör att de kan öka sin vinst.
2. Sjukvård
Använda bärbar data för att förebygga och övervaka hälsoproblem. Uppgifterna som genereras från kroppen kan användas i sjukvården för att förhindra framtida nödsituationer.
3. Bank och finans
När vi diskuterade introduktionen till datavetenskap nu kommer vi att gå vidare med tillämpningen av datavetenskapliga användningar inom banksektorn för bedrägeriupptäckt, vilket kan vara till hjälp för att minska bankernas icke-utförande tillgångar.
4. Regeringens politik
Regeringen kan använda datavetenskap för att utarbeta bättre policyer för att bättre tillgodose behoven hos folket och vad de vill använda de data de kan få genom att genomföra undersökningar och andra från andra officiella källor.
Fördelar och nackdelar med datavetenskap
Efter att ha gått igenom alla komponenter, egenskaper och den breda introduktionen till datavetenskap kommer vi att utforska fördelar och nackdelar med datavetenskap:
fördelar
I det här ämnet Introduktion till datavetenskap visar vi dig också fördelarna med datavetenskap. Några av dem är följande:
- Det hjälper oss att få insikter från historiska data med dess kraftfulla verktyg.
- Det hjälper till att optimera verksamheten, anställa rätt personer och generera mer intäkter eftersom användningen av datavetenskap hjälper dig att fatta bättre framtida beslut för verksamheten.
- Företag kan utveckla och marknadsföra sina produkter bättre eftersom de bättre kan välja sina målkunder.
- Introduktion till Data Science hjälper också konsumenter att söka efter bättre varor, särskilt på e-handelswebbplatser baserade på det datadrivna rekommendationssystemet.
nackdelar
När vi studerade introduktionen till datavetenskap nu går vi vidare med nackdelarna med datavetenskap:
Nackdelarna är i allmänhet när datavetenskap används för kundprofilering och intrång i kundens integritet, eftersom deras information, såsom transaktioner, köp och prenumerationer, är synlig för sina moderbolag. Informationen som erhålls med hjälp av datavetenskap kan användas mot en viss grupp, individ, land eller samhälle.
Rekommenderade artiklar
Detta har varit en guide till Introduktion till datavetenskap. Här har vi diskuterat introduktionen till datavetenskap med huvudkomponenter och egenskaper hos introduktionen till datavetenskap. Du kan också titta på följande artiklar:
- Data Science vs Data Visualization
- Data Science Interview Questions
- Data Science vs Data Analytics
- Predictive Analytics vs Data Science
- Data Science Algoritms | typer