数据科学是十年来增长最快、最具挑战性和高薪的工作之一。那么,究竟什么是数据科学?数据科学是一个跨学科领域,它结合了统计学、计算机科学和机器学习算法,以从结构化和非结构化数据中获得洞察力。据《经济时报》报道,尽管供应增长缓慢,但印度对通过数据科学课程认证的各行业数据科学专业人员的需求增长了 400% 以上。

数据科学的组成部分

1\。数据探索

这是最关键的一步,因为它花费的时间最多。数据探索消耗了大约 70% 的时间。数据是数据科学中最关键的组成部分,所以当我们得到它时,它很少是结构化的。数据包含大量噪声。术语“噪声”用于描述大量不相关的信息。那么,这一步我们要做什么呢?这一步涉及数据采样和转换,其中我们使用统计方法检查观察(行)和特征(列)并去除噪声。本质上,数据被转换并准备好进一步使用。因此,这是更耗时的步骤之一。

2\。部署模型

一旦我们根据业务需求通过适当的测试获得了期望的结果,我们就最终确定模型,根据测试结果给我们最好的结果,并将其部署到生产环境中。

3\。测试模型*

这是下一步,这对模型的性能至关重要。使用测试数据对模型进行测试以确定其准确性和其他特性,并对模型进行更改以达到预期的结果。如果我们没有达到预期的精度,我们可以返回第 2 步(建模),选择不同的模型,然后重复第 3 步,根据业务需求选择产生最佳结果的模型。

4\。造型

因此,我们的数据现在已经准备就绪,可以使用了。这是第二步,我们采用机器学习算法。在这一步中,我们实际上将数据拟合到模型中。我们选择的模型取决于我们拥有的数据类型和业务需求。例如,选择用于向客户推荐文章的模型将不同于预测给定日期销售的文章数量所需的模型。确定模型后,我们将数据拟合到模型中。

数据科学的特征

商业知识

除非您了解业务,否则无论您对机器学习算法或统计能力的了解如何,都无法创建一个好的模型。数据科学家必须理解业务需求并相应地设计分析。结果,业务领域知识变得重要或有用。

好奇心

数据科学并不是一门新学科。它以前就存在过,但是这个领域的进展非常迅速。解决熟悉问题的新方法不断被开发出来,因此作为数据科学家,您对了解新兴技术的好奇心变得至关重要。

直觉

尽管数学已被证明是基础,但数据科学家必须选择具有适当准确性的正确模型,因为并非所有模型都会产生相同的结果。因此,数据科学家必须判断模型何时可以进行生产部署。他们还需要直觉来了解生产模型何时变得陈旧并且需要重构以响应不断变化的业务条件。

我希望这篇文章能帮助你了解数据科学的基础知识。如果您有兴趣在这个利润丰厚的领域从事职业,请查看德里的数据科学课程,专为行业专业人士打造。