数据科学导论

在组织处理 PB 级和 EB 级数据的数据空间世界中，大数据时代出现了，其存储的本质也在增长。直到 2010 年，数据存储对于行业来说都是一个巨大的挑战和担忧。现在，当 Hadoop 等框架解决了存储问题时，重点转移到了数据处理上。数据科学在这里发挥着重要作用。所有你喜欢看的科幻电影都可以通过数据科学变成现实。如今，它的增长已经以多种方式增加，因此我们应该通过了解它是什么以及我们如何为它增加价值来为我们的未来做好准备。没有任何预感，让我们潜入数据科学的世界。

在接触到一点点想法之后，您可能会遇到很多问题，例如什么是数据科学？为什么我们需要它？我怎样才能成为一名数据科学家？等等？所以让我们从这个困惑中解脱出来。

什么是数据科学？

数据科学有点融合了各种工具、算法和机器学习原理。最简单地说，它涉及通过分析、编程和业务技能的过程从结构化或非结构化数据中获取有意义的信息或见解。这是一个包含许多元素的领域，例如数学，统计学，计算机科学等。那些擅长这些领域并且对您愿意工作的领域有足够了解的人可以称自己为数据科学家。这不是一件容易的事，但也不是不可能。您需要从数据开始，它是模型的可视化、编程、制定、开发和部署。未来，数据科学家的工作将会大肆宣传。考虑到这一点，准备好让自己适应这个世界。

数据科学如何运作？

数据科学不是一个一步到位的过程，因此您可以在短时间内学习它并称自己为数据科学家。它来自许多阶段，每个元素都很重要。应始终遵循正确的步骤到达梯子。每一步都有它的价值，它在你的模型中很重要。系好安全带，准备好了解这些步骤。

问题陈述：没有动力就没有工作，数据科学也不例外。非常清楚和准确地声明或制定您的问题陈述非常重要。你的整个模型和它的工作取决于你的陈述。许多科学家认为这是日期科学的主要和非常重要的一步。因此，请确保您的问题陈述是什么，以及它如何为企业或任何其他组织增加价值。
数据收集：定义问题陈述后，下一个明显的步骤是搜索模型可能需要的数据。你必须做好研究，找到你需要的一切。数据可以是任何形式，即非结构化或结构化。它可能有各种形式，如视频、电子表格、编码表格等。您必须收集所有这些类型的来源。
数据清理：当你制定了你的动机并且你确实收集了你的数据时，下一步要做的是清理。是的！数据清洗是数据科学家最喜欢做的事情。数据清理就是从您的集合中删除丢失的、冗余的、不必要的和重复的数据。在 R 或Python编程的帮助下，有各种工具可以做到这一点。选择其中之一完全取决于您。不同的科学家对选择哪个有自己的看法。在统计部分，R 比Python更受欢迎，因为它拥有超过 12,000 个包的特权。虽然使用Python是因为它快速、易于访问，并且我们可以在各种包的帮助下执行与 R 中相同的操作。
数据分析和探索：这是数据科学中最重要的事情之一，也是时候让内心的福尔摩斯出来了。它是关于分析数据的结构，发现其中隐藏的模式，研究行为，可视化一个变量对其他变量的影响，然后得出结论。我们可以借助使用任何编程语言的库形成的各种图表来探索数据。在 R 中，ggplot 是最著名的模型之一，而在Python中则是 matplotlib。
数据建模：一旦你完成了从数据可视化中形成的研究，你必须开始建立一个假设模型，以便它可以在未来为你提供一个好的预测。在这里，您必须选择最适合您的模型的好算法。从回归到分类、SVM（支持向量机）、聚类等有不同种类的算法。您的模型可以是机器学习算法。您使用训练数据训练模型，然后使用测试数据对其进行测试。有多种方法可以做到这一点。其中之一是将整个数据分成两部分的 K-fold 方法，一个是训练数据，另一个是测试数据。在这些基础上，你训练你的模型。
优化和部署：您遵循了每一步，因此构建了一个您认为最合适的模型。但是您如何确定您的模型的性能如何？这就是优化的地方。您测试您的数据并通过检查其准确性来了解它的性能。简而言之，您检查数据模型的效率，从而尝试优化它以获得更好的准确预测。部署涉及您的模型的启动，并让外面的人从中受益。您还可以从组织和人员那里获得反馈，以了解他们的需求，然后在您的模型上进行更多工作。