Vad är datavetenskap?
Data Science är processen för att tillämpa vetenskapliga beräkningar för att utvinna meningsfull insikt från miljarder och biljoner byte av data med hjälp av lämpliga statistiska metoder.
Den disciplin som är allas muntliga ord i dag. Den typ som har ökat exponentiellt under de senaste åren på grund av de enorma mängder data som genereras från flera källor.
Senare i den här artikeln skulle vi titta på hur Data Science har påverkat våra liv och hur du också kan vara en Data Scientist med rätt inställning och behärska de specifika färdigheter som krävs för det.
Definition
Det pågår en massiv debatt om den exakta definitionen av datavetenskap. I efterhand är det inte någon formell definition som kan kopplas till ekosystemet, och olika fält uppfattar Data Science annorlunda.
Antag att alla som arbetar som programvaruingenjör ofta benämner datavisualiseringen med hjälp av ett verktyg som en datavetenskaplig roll, medan någon som arbetar inom sjukvårdsindustrin och hanterar känslig patientdata för att förutsäga cancer från cellerna skulle kalla det för en datavetare jobb .
I lekmannetermer definieras, på grund av mångfalden i dess tillämpning, olika av människor som tillhör olika fält men alla pekar på den ena saken - extrahera information från data med hjälp av vissa metoder.
De olika delmängderna för datavetenskap
Detta är en blandning av matematik och statistik, maskininlärning, domänkunskap, IT och mjukvaruutveckling.
Matematik och statistik är kärnan eftersom allt från förklarande dataanalys till modellbyggnad kräver att hantera siffror, vektorer, sannolikhet och så vidare.
Maskininlärning skulle ytterligare kunna delas in i Deep Learning och Artificial Intelligence, och det är modellbyggnadens undergrupp för Data Science. Dessutom anses nödvändig programvaruutveckling och IT-kompetens vara nödvändig för att tillämpa inom dessa områden.
Slutligen kan kunskapen om verksamheten eller domänen gå långt i att bestämma resultatens noggrannhet eftersom olika företag använder olika data för att förutsäga och att använda rätt data är av yttersta vikt för att verifiera vår produkters trovärdighet.
Förstå datavetenskap
Det är främst vetenskapen som används för att avslöja dolda mönster från data. Dessa dolda mönster eller insikter skulle kunna göra långt i att uppnå banbrytande resultat på flera områden och förbättra människors liv. Bilden ovan visar de sex stegen i ett Data Science-arbetsflöde som hjälper till att göra förutsägelser och bygga modeller som ska användas i produktionen. Det beskrivs i detaljer i nästa avsnitt.
Arbetar med datavetenskap
Datavetenskapligt arbete skulle delas in i följande kategorier.
- Att förstå problemet - Det är viktigt att problemmeddelandet är klart innan du dyker in i själva implementeringsdelen. Kunskapen om vad man ska ta reda på är avgörande för att få rätt data och för att få den perfekta lösningen.
- Att få rätt data - När problemet har förståts är det nödvändigt att få rätt data för att utföra åtgärden.
- Förklarande dataanalys - Det sägs att nittio procent av arbetet som utförs av en datavetare är Data Wrangling. Termen datavrangling avser rengöring och förbehandling av uppgifterna innan den matas till modellen. Stegen involverar kontroll av duplikatdata, utdelare, NULL-värden och flera andra avvikelser som inte faller under konventionen om önskad data för verksamheten.
- Datavisualisering - När data har rengjorts och förbehandlats är det nödvändigt att visualisera data för att ta reda på rätt funktioner eller kolumner som ska användas för vår modell.
- Kategorisk kodning - Detta steg är tillämpligt för de fall där ingångsfunktionerna är kategoriska och behövs omvandlas till numeriska (0, 1, 2 osv.) För att användas i vår modell eftersom maskinen inte kan fungera med kategorier.
- Modellval - Att välja rätt modell för ett visst problem är viktigt eftersom varje modell inte kan passa perfekt för varje datauppsättning.
- Använda rätt metrisk - Baserat på affärsdomänen bör det värde som bestämmer modellens perfektion väljas.
- Kommunikation - Affärsmannen, aktieägarna, förstår ofta inte det tekniska kunnandet i Data Science, och därför är det viktigt att kommunicera resultaten i enkla termer till företaget som sedan kan komma med åtgärder för att mildra eventuella förutsedda risker.
- Distribution - När modellen har byggts och verksamheten är nöjd med resultaten kan modellen användas för produktion och användas i produkten.
Vad kan du göra med datavetenskap?
Det konsumerar snabbt vårt dagliga liv. Från att vakna på morgonen till att lägga sig, finns det inte ett enda ögonblick att effekterna av Data Science inte påverkar oss. Låt oss titta på några av användningarna av datavetenskap som har gjort vårt liv enkelt under senare tid.
Exempel 1:
YouTube är favoritläget för underhållning, kunskap, nyheter i våra dagliga liv. Vi föredrar att titta på videor än att gå igenom bilder med långa artiklar. Men hur blev vi så beroendeframkallande på YouTube? Vad har gjort YouTube så unikt och annorlunda?
Tja, svaret är enkelt. YouTube använder våra data för att rekommendera videorna; vi skulle vilja se nästa. Den använder en rekommendationssystemalgoritm för att spåra våra sökmönster och baseras på det; dess intelligenssystem visar oss de videor som är något relaterade till den vi har sett så att vi klistras fast vid kanalen och fortsätter surfa genom de andra videorna.
Så i princip sparar det vår tid och energi att manuellt leta efter videor som kan vara till hjälp för oss baserat på vår smak.
Exempel 2:
I likhet med YouTube används rekommendationssystemet också på e-handelswebbplatser som Netflix, Amazon.
När det gäller Netflix, visas de TV-programmen eller filmerna som är något relaterade till den vi tittat på och därmed sparar vår tid att leta efter fler liknande videor.
Dessutom rekommenderar Amazon produkterna baserade på vårt köpmönster, och det visar de produkter som andra köpare har köpt tillsammans med den produkten eller vad vi kunde köpa baserat på våra shoppingvanor eller mönster.
Exempel 3:
Ett av de viktigaste genombrotten inom Data Science är Amazons Alexa eller Apples Siri. Ofta är vi tråkiga att surfa genom vår telefon för kontakter eller känner oss lata för att ställa in larmklockor eller påminnelser.
I detta avseende gör de virtuella assistentsystemen allt för oss bara genom att lyssna på våra kommandon. Vi berättar Alexa eller Siri om de saker vi vill ha och systemet konverterar vår naturliga röst till text med hjälp av Natural Language Processing-topologin (vi skulle se det senare) och extrahera insikter från den texten för att lösa våra problem.
I lekmannens termer använder detta intelligenta system tal-till-röst-terminologi för att spara tid och lösa våra problem.
Exempel 4:
Data Science har också underlättat livet för idrottare och människor involverade på idrottsarenor. Den enorma mängden data som finns tillgängliga idag kan användas för att analysera en idrottsmanns hälsa och mentala tillstånd för att förbereda sig för ett spel.
Uppgifterna kan också användas för att göra strategier och spela motståndaren redan innan matchen startar.
Exempel 5:
Data Science har också underlättat livet inom hälsovårdssektorn. Läkarna och forskarna kunde använda Deep Learning för att analysera en cell och förhindra att en sjukdom uppstår i första hand.
De kan också förskriva adekvat medicinering för en patient baserat på förutsägelsen från uppgifterna.
Top Data Science företag
Det betraktas som det mest efterfrågade jobbet under 2000-talet med proffs med olika bakgrunder som inleder resan att bli datavetare.
Nuförtiden försöker nästan alla företag att integrera Data Science i sina produkter för att förenkla processen och snabba snabba operationerna för att säkerställa noggrannhet i optimal tid. Listan över sådana företag är enorm, och det skulle anses orättvist att plåga det ena mot det andra när det gäller det bästa eftersom olika företag använder uppgifter av olika skäl.
Tillsammans med USA expanderar marknaden i Indien och det skulle bara gynna proffs i framtiden. Här är några av de bästa företagen där Data Science har en uttömmande användning: -
JP Morgan, Deloitte, Bitwise, Salesforce, LinkedIn, Flipkart, WNS, Mc Kinsey & Company, IBM, Ola Cabs, Mu Sigma, Stripe, Amazon, Big Basket, Netflix, Wipro, Enterprise Bot, Accenture, Myntra, Manthan, TCS, Cisco, Cartesian Analytics, HCL, EDGE Networks, Walmart labs, Cognizant, (24) 7.ai, Target Corporation, TEG Analytics, Citrix, Sigmoid, Facebook, Twitter, Google Inc., Gobble, Reliance, Square, niki.ai, Dropbox, Airbnb, Khan Academy, Uber, Pinterest, Fractal Analytics.
Webbplatserna där du kan hitta flera Data Science-öppningar är - LinkedIn, Faktiskt, Simply Hired och AngelList.
Vem är rätt publik för att lära sig datavetenskapsteknologier?
Data Science handlar om att arbeta med data, och varje fält använder data på något eller annat sätt. Därför behöver du inte tillhöra en specifik disciplin för att vara datavetare.
Men vad du behöver göra är en nyfiken tankesätt och en iver att skära ut insikter från data.
Fördelar med datavetenskap
- Data Science kan hjälpa till att mildra begränsningar för tids- och budgetallokering och hjälpa till att utveckla verksamheten.
- Maskin bestämde resultat av flera manuella uppgifter som kan vara bättre än mänskliga effekter.
- Det hjälper till att förhindra lånebortfall, som används vid upptäckt av bedrägeri och flera andra fall i det finansiella området.
- Generera insikter från råa, ostrukturerade textdata.
- Att förutsäga det framtida utfallet kan förhindra ekonomiska förluster för många stora företag.
Krav på datavetenskap
Bilden ovan indikerar vikten av de färdigheter som krävs baserat på olika roller.
Programmering, datavisualisering, kommunikation, dataintuition, statistik, datavrangling, maskininlärning, mjukvaruteknik och matematik är de nödvändiga färdigheterna för alla som vill gå in i datavetenskapens utrymme.
Varför ska vi använda Data Science?
Användningen av datavetenskap i akademin och i verkligheten är väldigt annorlunda. I akademin används Data Science för att lösa flera coola projekt som bildigenkänning, ansiktsdetektering etc.
Å andra sidan, i det dagliga livet, används Data Science för att förhindra bedrägeri, fingeravtrycksdetektering, produktrekommendation och så vidare.
Data Science omfattning
Möjligheterna eller omfattningen inom Data Science är gränslösa. Som visas på bilden ovan kan en professionell arbeta i flera olika roller inom datavetenskap beroende på deras kompetensuppsättning och kompetensnivå.
Varför behöver vi datavetenskap?
Mycket av det arbete som görs idag är manuellt och tar mycket tid och resurser som ofta hindrar budgeten som avsätts för projektet. Stora företag letar ibland efter lösningar för att optimera sådana uppgifter och se till att budget- och resurskrav begränsas.
Det ger möjlighet att automatisera de tråkiga processerna och producera sådana enastående resultat som kanske inte hade varit möjligt i manuellt arbete.
Hur denna teknik skulle hjälpa dig i karriärtillväxt?
Denna undersökning av Forbes visar att Data Science är framtiden och att den är här för att stanna. Dagarna med manuellt arbete är över, och Data Science skulle automatisera alla sådana uppgifter. Därför, om du vill förbli relevant i branschen i framtiden, är det nödvändigt att du lär dig de olika aspekterna och ökar dina chanser att alltid vara anställda.
Slutsats
Om du är examen eller arbetar är det hög tid att hoppas på datavetenskapen och engagera dig i datavetenskapssamhället.
Rekommenderade artiklar
Detta har varit en guide till What is Data Science. Här diskuterade vi en annan delmängd datavetenskap, dess livscykel, fördel, omfattning etc. Du kan också gå igenom våra andra föreslagna artiklar för att lära dig mer -
- Skillnaden mellan datavetenskap och datavisualisering
- Data Science Intervjufrågor med svar
- Jämförelse av datavetenskap kontra artificiell intelligens
- Data Science vs Data Analytics
- Introduktion till datavetenskapliga algoritmer