Molteplici aspetti della scienza dei dati

Molteplici aspetti della scienza dei dati

Molteplici aspetti della scienza dei dati

Che cos’è la scienza dei dati?

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I dati sono tutti intorno a noi e stanno correndo su un percorso in costante aumento mentre il mondo interagisce sempre di più con Internet. Le industrie hanno ora compreso l’enorme potere dietro i dati e stanno cercando di capire come possono cambiare non solo il modo di fare affari, ma anche il modo in cui comprendiamo e sperimentiamo le cose. La scienza dei dati si riferisce alla scienza della decodifica delle informazioni da un particolare insieme di dati. In generale, i data scientist raccolgono dati grezzi, li elaborano in set di dati e quindi li utilizzano per costruire modelli statistici e modelli di apprendimento automatico. Per fare ciò, hanno bisogno di quanto segue:

  1. Framework di raccolta dati come Hadoop e linguaggi di programmazione come SAS per scrivere sequel e query.
  2. Strumenti per la modellazione dei dati come python, R, Excel, Minitab ecc.
  3. Algoritmi di machine learning come Regression, Clustering, Decision-tree, Support Vector Mechanics ecc.

Componenti di un progetto di scienza dei dati

  • Concetti di studio: Il primo passo prevede l’incontro con gli stakeholder e il porre molte domande per capire i problemi, le risorse disponibili, le condizioni coinvolte, il budget, le scadenze, ecc.
  • Esplorazione dei dati: Molte volte i dati possono essere ambigui, incompleti, ridondanti, errati o illeggibili. Per affrontare queste situazioni, i data scientist esplorano i dati esaminando campioni e provando modi per riempire gli spazi vuoti o rimuovere le ridondanze. Questo passaggio può coinvolgere tecniche come la trasformazione dei dati, l’integrazione dei dati, la pulizia dei dati, la riduzione dei dati ecc.
  • Pianificazione del modello: Il modello può essere qualsiasi tipo di modello, ad esempio un modello statistico o di apprendimento automatico. La selezione varia da un Data Scientist all’altro e anche in base al problema in questione. Se si tratta di un modello di regressione, è possibile scegliere algoritmi di regressione o, se si tratta di classificare, algoritmi di classificazione come Decision-tree possono produrre il risultato desiderato.

Model Building si riferisce all’addestramento del modello in modo che possa essere distribuito dove è necessario. Questo passaggio è svolto principalmente da pacchetti Python come Numpy, panda, ecc. Questo è un passaggio iterativo, ovvero un Data Scientist deve addestrare il modello più volte.

  • Comunicazione: Il passo successivo è comunicare i risultati agli stakeholder appropriati. Viene fatto preparando semplici grafici e grafici che mostrano la scoperta e le soluzioni proposte al problema. Strumenti come Tableau e Power BI sono estremamente utili per questo passaggio.
  • Collaudo e funzionamento: Se il modello proposto viene accettato, viene condotto attraverso alcuni test di pre-produzione come il test A/B, che consiste nell’utilizzare, diciamo, l’80% del modello per l’allenamento e il riposo per controllare le statistiche del suo funzionamento. Una volta che il modello ha superato i test, viene distribuito nell’ambiente di produzione.

Cosa dovresti fare per diventare un data scientist?

Data Science è la carriera in più rapida crescita del 21° secolo. Il lavoro è impegnativo e consente agli utenti di utilizzare al meglio la propria creatività. Le industrie hanno un grande bisogno di professionisti qualificati per lavorare sui dati che stanno generando. Ed è per questo che questo corso è stato progettato per preparare gli studenti a guidare il mondo nella scienza dei dati. Sono disponibili formazione dettagliata da parte di rinomate facoltà, valutazioni multiple, progetti dal vivo, webinar e molte altre strutture per modellare gli studenti in base alle esigenze industriali.