数据科学研究的原始数据,包括数据分析、数据挖掘和机器学习在同一屋檐下。数据科学研究帮助我们找到有意义的模式和见解从原始和非结构化数据,用于解决大数据,包括数据清理,准备,和分析。作为一个数据科学家,你必须从各种来源收集原始数据,然后运用机器学习等技术,预测分析,或者情绪分析收集有意义的信息。
与数据科学,你可以把大数据结构,寻找令人信服的模式和建议的决策者将有效地适合您的业务需求变化。
我们为什么需要数据科学分析?
在早期,数据的大小是最小的,是轻松的通过使用一些商业智能工具分析数据。但随着数字技术的发展和更多的得到来自不同数据源的数据,如金融日志、文本文件、多媒体形式,传感器,仪器,等等,公司面临着一流的挑战在清洗和分析非结构化数据与传统的商业智能工具。下面的图表清楚地表明,这种非结构化数据的比例到2020年底将升至80%。
因此,我们需要建立在最新的技术和工具使用的先进算法,能够清洗,准备和处理非结构化数据的块产生有意义的见解。
如果你想要一个完整的理解关于成为一个从头数据科学家,这个完整的指南如何成为一个数据科学家将会帮助你。
科学数据的生命周期
有多个阶段的生命周期数据的科学。让我们更好地理解这一个现实生活中的例子。想象你运行一个零售商店,你的主要目标是提高商店的销售。确定因素驱动你的销售数字,你必须回答几个问题,如最赚钱的是哪些产品?你从店内促销活动获得任何好处吗?这些问题更好的解释遵循科学数据的生命周期所涉及的步骤。
科学数据生命周期包括以下步骤:
数据发现
发现阶段由多个来源的数据,你发现的原始和非结构化数据,如视频、图像、文本文件,等等。所以,根据上面的例子中,你需要一个清晰的理解的因素影响你的销售将相关采购数据的进一步分析。您可以考虑以下因素:存储位置,人员,工作时间、促销、产品定价,等等。
数据准备
科学数据生命周期的下一阶段是准备生和非结构化数据进行进一步分析。为此,您需要将数据转换成标准格式,这样你可以无缝地工作。这对探索阶段包括步骤,数据的预处理和调节。你的数据清洗和预处理后,它更容易执行探索性分析。
模型规划
模型规划阶段包括您将使用的方法和技术来确定变量之间的关系。这种关系可以作为基础的算法模型建立时使用。您可以使用几个不同的模型规划工具,如SQL分析服务,R编程,或SAS /访问。所有这些工具,R编程模型规划的最常用的工具。
模型建立
在模型阶段,您将创建不同的数据集进行训练和测试的目的。为了这个目的,你可以把你的数据集分为30%和70比例。70%的数据将被用来训练模型,剩下的30%的数据将被用来测试训练模型。您可以使用技术,如分类、协会或聚类来构建模型。
实施
在实施阶段,你将最终报告、简报、代码和其他技术文件。
沟通的结果
在最后阶段,你将评估是否可以达到你的目的设置在第一阶段。在这个阶段,你将你所有的关键发现各自的利益相关者沟通和确定您的项目结果成功或失败基于阶段1中定义的标准。
区别数据科学分析的作用
如上所述,数据科学是一个总括的术语,它包括数据分析、机器学习、数据挖掘;因此,数据分析可以被视为科学数据的一个子集。数据科学是各种工具的混合算法,和机器学习原理进行了研究,发现有意义的模式和信息从原始和非结构化数据。另一方面,数据分析解释发生了什么处理的历史数据,包括描述性分析等技术,先进的分析、诊断分析和规范的分析。每个方法声明应用程序领域的业务。
例如,描述性分析有助于回答关于发生了什么问题,总结大型数据集来描述结果的利益相关者。诊断分析有助于回答为什么事情发生和补充更基本的描述性分析。预测分析帮助回答问题,如将来会发生什么,并识别趋势和决定如果他们有可能复发。规范的分析发现答案应该做些什么,帮助企业在面对不确定性时做出明智的决定。
下面的框图说明这两个头衔,数据科学家和数据分析师,地图的技能和责任范围:
成为一个数据科学家所需技能
获得数据科学领域的专家,你需要技巧的三个主要领域:数学、计算机科学、和各自的领域知识。如果你有必需的数学知识,然后您可以快速分析和可视化数据。你应该获得良好的领域知识来理解业务问题清楚。你也应该有良好的编程技能(计算机科学)来实现不同算法在机器学习和数据分析。
数据分析师的就业市场
数据分析师与高级技术技能全面和数据驱动的专业人士。数据分析师所需的技能来构建复杂的量化算法对组织和合成大量的信息,用于回答问题在他们的组织和驱动策略。他们之间的桥梁数据科学家和业务分析师。
数据分析师的要求日益增强,组织需要一个深思熟虑的方法来开发独特的分析策略和有效的推动的结果。数据分析师是高薪的工作在印度和国外最追捧的工作将在未来几年。按照工资研究、分析专业人士out-earn Java同行近50%在印度。研究表明,增加1.8%的初级专业人员的工资经验,范围在0到3岁之间。
目前,对DSA技能的需求增长在所有行业,和最多的机会在三个领域:金融、保险、信息技术、专业、科学、技术服务。有需求的大约59%的所有数据科学与分析(DSA)工作在金融和保险等行业,专业服务,和它。下面的表显示了DSA的工作类别的分析需求的行业。
据预测,每年的需求快速增长的新角色的数据科学家将达到近700000到2020年底。同时,到2020年,地区体育会工作清单的数量预计将增长近364000上市大约2720000。
为更多的信息关于数据科学成为收入最高的领域,你必须阅读这篇文章大数据和分析行业的后起之秀。
前的趋势数据科学工作
下面的图表显示了科学领域数据的列表创建一个明显的印象。
2019年数据科学职位空缺
如果我们看一下统计,工作岗位的数量是一个重要的增长在数据分析和科学,其中印度贡献了大约6%的全球开放的职位空缺。总共有97000职位空缺数据领域的科学分析,其中97%的职位空缺招聘全职专业人员和3%,兼职或承包商。
在2018年预测的增长数据科学专业
2018年见过积极的就业增长数据科学分析领域,在开放的工作需求增加了45%。
增加工资数据分析师:公司每年提供超过15款
与2017年相比,增加了2%的数量数据分析师的工作与公司每年提供超过15卢比作为补偿。
行业招聘分析人才
BFSI部门最大的职业需求与数据科学技能在印度。大量的其他行业对电子商务和电信数据分析师的需求。
Python将继续主导市场
Python是最顶部的工具,正在被大多数科学家和分析师的数据。
关于建筑的更多信息数据科学生涯,读这篇文章如何构建一个科学生涯数据通过一些简单的步骤来得到一个全面的理解。
策略需要构建自己的数据科学分析管道
建立一个更好的人才,管道企业和高等教育需要更好的信号对未来的技能的方法。
构建的数字经济的计划
随着我们前进到数字经济,企业需要关注招聘和发展新方法所定义的组数据科学和分析技能。这些技能所需的公司,这样他们可以建立有凝聚力,多学科团队将交付业务的结果。一个能干的人计划表明每个角色的技能和能力,公司。公司需要一个全面的计划来评估如何组织人正确的技能,知识,经验和适当的正确的部门。
现代化的培训和发展
如果你从公司招聘候选人做大数据领域的科学分析,你最终将支付巨大的赔偿,也没有保证候选人会长期留在公司。为了保证长期的就业能力,公司应该更加关注带来的所有传统的训练方法关注更新你的员工的技能。公司还可以提供外部学位和证书课程,内部培训和在职培训。
使用数据科学构建多学科力量
专业知识在数据科学分析提供了数据分析师的能力和科学家在多学科团队。为了实现这一目标,公司应该启动程序,将领域,计算机科学,信息科学,和机器学习在一起通过各种各样的技能,专业知识和经验。公司应该提供更多的机会为候选人,沉迷于科学数据应用到现实生活中的问题。这种方法将帮助他们发展其他急需的技能,如批判性思维、如何有效沟通,如何与形形色色的人。
最终的想法
毫无疑问,我们的未来属于数据科学家和数据分析师。随着数字技术的发展,越来越多的数据被生成,提供驱动关键业务决策的机会。
有关数据科学家的更多信息,请参见下面的视频Youtube。
0评论