作者 | CDA數據分析師

數據科學是一個研究領域，涉及通過使用各種科學方法，算法和過程從大量數據中提取見解。它可以幫助您從原始數據中發現隱藏的模式。

由于數理統計，數據分析和大數據的發展，數據科學這個術語已經出現。

數據科學是一個跨學科領域，允許您從結構化或非結構化數據中提取知識。數據科學使您能夠將業務問題轉換為研究項目，然后將其轉換回實用的解決方案。

為什么是數據科學？

在這里，使用數據分析技術的重大優勢：

• 數據是當今世界的石油。借助合適的工具，技術，算法，我們可以使用數據并將其轉換為獨特的業務優勢
• Data Science可以幫助您使用先進的機器學習算法檢測欺詐
• 它可以幫助您防止任何重大的金錢損失
• 允許在機器中建立智能的能力
• 您可以執行情緒分析來衡量客戶的品牌忠誠度
• 它使您能夠做出更好，更快的決策
• 幫助您向合適的客戶推薦合適的產品，以改善您的業務

數據科學組件

統計

統計學是數據科學中最關鍵的部分。它是大量收集和分析數值數據以獲得有用見解的方法或科學。

可視化

可視化技術可幫助您使大量的數據易于理解。

機器學習

機器學習探索了算法的構建和研究，這些算法學習如何預測未來的數據。

深度學習

深度學習方法是新的機器學習研究，其中算法選擇要遵循的分析模型。

數據科學過程

1.發現

發現步驟涉及從所有已識別的內部和外部來源獲取數據，這有助于您回答業務問題。

數據可以是：

• 從Web服務器登錄
• 從社交媒體收集的數據
• 人口普查數據集
• 使用API從在線資源流式傳輸數據

2.數據準備

數據可能有很多不一致，例如缺失值，空白列，需要清理的數據格式不正確。您需要在建模之前處理，探索和調整數據。數據越干凈，您的預測就越好。

3.模型規劃

在此階段，您需要確定繪制輸入變量之間關系的方法和技術。通過使用不同的統計公式和可視化工具來執行模型的規劃。SQL分析服務，R和SAS 是用于此目的的一些工具。

4.模型建設

在此步驟中，實際的模型構建過程開始。在這里，數據科學家分發用于培訓和測試的數據集。諸如關聯，分類和聚類之類的技術應用于訓練數據集。一旦準備好模型就針對“測試”數據集進行測試。

5.操作

在此階段，您將提供包含報告，代碼和技術文檔的最終基線模型。經過全面測試后，模型將部署到實時生產環境中。

6.傳達結果

在這個階段，主要調查結果將傳達給所有利益相關者。這有助于您根據模型的輸入確定項目結果是成功還是失敗。

數據科學工作角色

數據科學家

數據科學家是一名管理大量數據的專業人士，通過使用各種工具，技術，方法，算法等來提出令人信服的商業愿景。

 語言：R，SAS，Python，SQL，Hive，Matlab，Pig，Spark

數據工程師

數據工程師的角色是處理大量數據。負責開發，構建，測試和維護大型處理系統和數據庫等架構。

 語言：SQL，Hive，R，SAS，Matlab，Python，Java，Ruby，C ++和Perl

數據分析師

數據分析師負責挖掘大量數據。尋找關系，模式，以及數據的趨勢。之后，提供引人注目的報告和可視化，以分析數據，從而做出最可行的業務決策。

 語言：R，Python，HTML，JS，C，C ++，SQL

統計員

使用統計理論和方法收集，分析數據，理解定性和定量數據。

 語言：SQL，R，Matlab，Tableau，Python，Perl，Spark和Hive

數據管理員

數據管理員應確保所有相關用戶都可以訪問該數據庫。他還確保它正確執行并保持安全，不受黑客攻擊。

 語言：Ruby on Rails，SQL，Java，C＃和Python

業務分析師

改善業務流程，是業務執行團隊和IT部門之間的中介。

 語言：SQL，Tableau，Power BI和Python

DataScience工具

數據科學與商業智能（商業智能）的區別

數據科學的應用

互聯網搜索

Google搜索使用數據科學技術在幾分之一秒內搜索特定結果

推薦系統

創建推薦系統。例如，Facebook上的“朋友推薦”或“在YouTube上推薦的視頻”，一切都是在數據科學的幫助下完成的。

圖像和語音識別

語音識別系統像Siri，Google助手，Alexa等運行的數據科學技術。此外，Facebook在數據科學的幫助下，在您上傳照片時識別您的朋友。

游戲世界

EA Sports，索尼，任天堂，正在使用數據科學技術。這可以增強您的游戲體驗?，F在已經開始使用機器學習技術開發游戲。當您移動到更高級別時，它可以自行更新。

在線價格比較

PriceRunner，Junglee，Shopzilla等致力于數據科學機制。在這里，使用API從相關網站獲取數據。

數據科學技術的挑戰

• 準確分析需要大量的信息和數據
• 沒有足夠的數據科學人才庫
• 管理層不為數據科學團隊提供財務支持
• 無法訪問或者難以訪問數據
• 數據科學結果未被業務決策者有效使用
• 向他人解釋數據科學很困難
• 隱私問題
• 缺乏重要的領域專家
• 如果組織規模很小，他們就無法擁有數據科學團隊