Flere fasetter av datavitenskap

Hva er datavitenskap?

Dataene er rundt oss og kjører på en stadig økende bane ettersom verden samhandler mer og mer med internett. Industriene har nå innsett den enorme kraften bak data og finner ut hvordan det kan endre ikke bare måten å drive forretning på, men også måten vi forstår og opplever ting på. Data Science refererer til vitenskapen om dekoding av informasjonen fra et bestemt datasett. Generelt samler data forskere rådata, behandler dem til datasett, og bruker dem deretter til å konstruere statistiske modeller og modeller for maskinlæring. For å gjøre dette trenger de følgende:

1. Rammeverk for datainnsamling som Hadoop og programmeringsspråk som SAS for å skrive oppfølgere og forespørsler.

2. Verktøy for datamodellering som python, R, Excel, Minitab etc.

3. Maskinlæringsalgoritmer som regresjon, klynger, beslutningstreet, støttende vektormekanikk etc.

Komponenter i et datavitenskapsprosjekt

• Studerer konsepter: Det første trinnet innebærer å møte interessentene og stille mange spørsmål for å finne ut av problemene, tilgjengelige ressurser, involverte forhold, budsjett, tidsfrister etc.
• Datautforskning: Mange ganger kan dataene være tvetydige, ufullstendige, overflødige, feil eller uleselige. For å håndtere disse situasjonene, utforsker datavitenskapsmenn dataene ved å se på prøver og prøve ut måter å fylle ut tomrom eller fjerne oppsigelser. Dette trinnet kan omfatte teknikker som datatransformasjon, dataintegrasjon, datarensing, datareduksjon etc.
• Modellplanlegging: Modellen kan være hvilken som helst type modell, for eksempel statistisk eller maskinlæringsmodell. Utvalget varierer fra en datavitenskapsmann til en annen, og også i henhold til problemet. Hvis det er en regresjonsmodell, kan man velge regresjonsalgoritmer, eller hvis det handler om å klassifisere, så kan klassifiseringsalgoritmer som Beslutning-tre gi det ønskede resultatet.

Model Building refererer til opplæring av modellen slik at den kan distribueres der den trengs. Dette trinnet bæres hovedsakelig av Python -pakker som Numpy, pandaer, etc. Dette er et iterativt trinn, dvs. en datavitenskapsmann må trene modellen flere ganger.

• Kommunikasjon: Neste trinn er å kommunisere resultatene til aktuelle interessenter. Det gjøres ved å utarbeide enkle diagrammer og grafer som viser oppdagelsen og foreslåtte løsninger på problemet. Verktøy som Tableau og Power BI er ekstremt nyttige for dette trinnet.
• Testing og drift: Hvis den foreslåtte modellen godtas, ledes den gjennom noen pre-produksjonstester som A/B-testing, som handler om å bruke, si 80% av modellen for trening, og hvile for å sjekke statistikken over hvor godt den fungerer. Når modellen har bestått testene, distribueres den i produksjonsmiljøet.

Hva bør du gjøre for å bli dataforsker?

Data Science er den raskest voksende karrieren på 2000 -tallet. Jobben er utfordrende og lar brukerne bruke kreativiteten til det fulle. Industriene har stort behov for dyktige fagfolk for å jobbe med dataene de genererer. Og det er derfor dette kurset er designet for å forberede studentene til å lede verden innen datavitenskap. Detaljert opplæring av anerkjente fakulteter, flere vurderinger, live -prosjekter, webinarer og mange andre fasiliteter er tilgjengelig for å forme studenter i henhold til det industrielle behovet.