Introdução à Ciência de Dados
A Data Science é um dos empregos de crescimento mais rápido, desafiador e mais bem remunerado desta década. Então, a questão é o que é ciência de dados? A ciência de dados é um campo interdisciplinar (consiste em mais de um ramo de estudo) que usa estatísticas, ciência da computação e algoritmos de aprendizado de máquina para obter insights de dados estruturados e não estruturados. De acordo com o "Economic Times", a Índia registrou um aumento de mais de 400% na demanda por profissionais de ciência de dados em diversos setores da indústria, numa época em que o suprimento de tal talento testemunha um crescimento lento.
Principais componentes da ciência de dados
Os principais componentes ou processos seguidos na Introdução à ciência de dados são os seguintes:
1. Exploração de Dados
É a etapa mais importante, pois consome a maior quantidade de tempo. Cerca de 70% do tempo é gasto na exploração de dados. O principal ingrediente da ciência de dados são os dados; portanto, quando obtemos dados, raramente os dados estão em uma forma estruturada correta. Há muito ruído presente nos dados. Ruído aqui significa muitos dados indesejados que não são necessários. Então, o que fazemos nesta etapa? Esta etapa envolve amostragem e transformação de dados, nas quais verificamos as observações (linhas) e os recursos (colunas) e removemos o ruído usando métodos estatísticos. Esta etapa também é usada para verificar o relacionamento entre os vários recursos (colunas) no conjunto de dados. No relacionamento, queremos dizer se os recursos (colunas) são dependentes um do outro ou independentes um do outro, se há valores ausentes nos dados. ou não. Então, basicamente, os dados são transformados e preparados para uso posterior. Portanto, essa é uma das etapas mais demoradas.
2. Modelagem
Então, agora, nossos dados estão preparados e prontos para serem usados. Este é o segundo passo em que realmente usamos algoritmos de aprendizado de máquina. Aqui, na verdade, encaixamos os dados no modelo. A seleção de um modelo depende do tipo de dados que temos e dos requisitos de negócios. Por exemplo, a seleção de modelo para recomendar um artigo a um cliente será diferente do modelo necessário para prever o número de artigos que serão vendidos em um dia específico. Depois que o modelo é decidido, ajustamos os dados no modelo.
3. Testando o modelo
É o próximo passo e muito importante no que diz respeito ao desempenho do modelo. O modelo é testado com dados de teste para verificar a precisão e outras características do modelo e fazer as alterações necessárias no modelo para obter o resultado desejado. Caso não obtenhamos a precisão desejada, podemos voltar ao passo 2 (modelagem), selecionar um modelo diferente e, em seguida, repetir o mesmo passo 3 e escolher o modelo que fornecer o melhor resultado conforme a necessidade do negócio.
4. Implantando modelos
Depois de obter o resultado desejado, testando adequadamente conforme os requisitos de negócios, finalizamos o modelo que nos fornece o melhor resultado conforme os resultados dos testes e implantamos o modelo no ambiente de produção.
Características da ciência de dados
As características de um cientista de dados são as seguintes:
1. Entendimento comercial
É a característica mais importante, pois, a menos que você entenda o negócio, não poderá criar um bom modelo, mesmo que tenha um bom conhecimento de algoritmos de aprendizado de máquina ou habilidades estatísticas. Um cientista de dados precisa entender os requisitos de negócios e desenvolver análises de acordo com ele. Portanto, o conhecimento de domínio da empresa também se torna importante ou útil.
2. Intuição
Embora a matemática envolvida seja comprovada e fundamental, um cientista de dados precisa escolher o modelo certo com a precisão certa. Como todos os modelos não abrirão exatamente os mesmos resultados. Portanto, um cientista de dados precisa sentir quando um modelo está pronto para a implantação da produção. Eles também precisam da intuição para saber em que ponto o modelo de produção está obsoleto e precisa de refatoração para responder às mudanças no ambiente de negócios.
3. Curiosidade
A ciência de dados não é um campo novo. Ele já estava lá antes, mas o progresso que está sendo feito nesse campo é muito rápido e novos métodos para resolver problemas familiares estão sendo desenvolvidos constantemente, pois a curiosidade de um cientista de dados em aprender tecnologias emergentes se torna muito importante.
Formulários
Aqui na introdução à ciência de dados, esclarecemos sobre as aplicações da ciência de dados que ela é enorme. É obrigatório em todos os campos. Aqui estão exemplos de alguns setores em que a ciência de dados pode ser usada ou usada ativamente.
1. Marketing
Há um escopo enorme no marketing, por exemplo, Estratégia de preços aprimorados Empresas como Uber, empresas de comércio eletrônico podem usar preços orientados por ciência de dados, o que lhes permite aumentar seus lucros.
2. Saúde
Usando dados vestíveis para prevenir e monitorar problemas de saúde. Os dados gerados pelo corpo podem ser usados na área da saúde para evitar emergências futuras.
3. Bancos e Finanças
Como discutimos a introdução à ciência de dados, agora prosseguiremos com a aplicação dos usos da ciência de dados no setor bancário para detecção de fraudes, o que pode ser útil na redução dos ativos não produtivos dos bancos.
4. Políticas governamentais
O governo pode usar a ciência de dados para preparar melhores políticas para atender melhor às necessidades das pessoas e o que elas desejam usando os dados que podem obter através da realização de pesquisas e outros de outras fontes oficiais.
Vantagens e desvantagens da ciência de dados
Depois de analisar todos os componentes, características e a ampla introdução à ciência de dados, exploraremos as vantagens e desvantagens da ciência de dados:
Vantagens
Neste tópico da Introdução à ciência de dados, também mostramos as vantagens da ciência de dados. Alguns deles são os seguintes:
- Isso nos ajuda a obter informações dos dados históricos com suas ferramentas poderosas.
- Ajuda a otimizar os negócios, contratar as pessoas certas e gerar mais receita, pois o uso da ciência de dados ajuda a tomar melhores decisões futuras para os negócios.
- As empresas podem desenvolver e comercializar melhor seus produtos, pois podem selecionar melhor seus clientes-alvo.
- A introdução à ciência de dados também ajuda os consumidores a procurar melhores produtos, especialmente em sites de comércio eletrônico, com base no sistema de recomendação orientado a dados.
Desvantagens
Enquanto estudamos sobre a introdução à ciência de dados, agora avançamos com as desvantagens da ciência de dados:
As desvantagens são geralmente quando a ciência de dados é usada para criar perfis de clientes e violar a privacidade dos clientes, pois suas informações, como transações, compras e assinaturas, são visíveis nas empresas-mãe. As informações obtidas usando a ciência de dados podem ser usadas contra um determinado grupo, indivíduo, país ou comunidade.
Artigos recomendados
Este foi um guia para Introdução à Ciência de Dados. Aqui discutimos a introdução à ciência de dados com os principais componentes e características da introdução à ciência de dados. Você também pode consultar os seguintes artigos:
- Data Science vs Visualização de Dados
- Perguntas da entrevista sobre ciência de dados
- Data Science vs Data Analytics
- Análise preditiva versus ciência de dados
- Algoritmos de ciência de dados | Tipos