Warum Data Science wichtig ist

Data Science kombiniert mehrere Bereiche wie Mathematik, Datenanalyse und wissenschaftliche Methoden, um aus gegebenen Daten Werte zu gewinnen. Daten werden von Smartphones, dem Internet, Verbrauchern, Sensoren und anderen Ressourcen gesammelt. Mit der modernen Technologie, mit der jede Datenmenge wächst, wird eine große Datenmenge ausgenutzt. Mit der Zunahme von Data-Science-Tools kann eine Vielzahl von Projekten generiert werden.

Verschiedene Datenwissenschaftler führen verschiedene Untersuchungen durch, um festzustellen, wie sich das Klima auf die Lebensmittelproduktion auswirkt. Mit der Zunahme der Bevölkerung und des Ernährungsbedarfs muss die Nahrungsmittelproduktion zunehmen, um diesen Bedarf zu decken. Mit zunehmender Industrialisierung geht der Klimawandel einher. Klimawandel wie eine Temperaturänderung wirkt sich auf die Lebensmittelproduktion aus. Durch maschinelles Lernen , Statistiken in diesen Änderungen dienen als Eingaben, um Lebensmittelerträge vorherzusagen.

Was ist Datenwissenschaft?

Data Science ist ein interdisziplinäres Gebiet, das wissenschaftliche Berechnungsmethoden , statistische Methoden, Mathematik und verschiedene Datenanalysen verwendet, um nützliche Erkenntnisse zu gewinnen.

„Die Welt ist ein Big-Data-Problem.“ – von Andrew McAfee, Co-Direktor der MIT-Initiative

Warum Data Science wichtig ist

Es ist sehr wichtig, die Bedeutung von Data Science im 21. Jahrhundert zu kennen. „Daten sind das neue Öl“, jede Sekunde werden tonnenweise Daten erzeugt. Es ist sehr wichtig, die Daten zu analysieren und die richtigen Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen. Dies sind einige wichtige Punkte, die beweisen, warum Data Science wichtig ist:

• Daten helfen bei der optimalen Kommunikation zwischen Unternehmen und Kunden. Data Scientist Analysiert die Daten und liefert dem Unternehmen die besten Einblicke, um ein Datenprodukt zu erstellen. Das beste Beispiel ist Amazon. Sie können empfohlene Artikel sehen, wenn Sie nach einem Produkt suchen.
• Analysieren und Überprüfen der Effizienz des aktuellen Systems : Ein Data Scientist kann aus der Vielzahl der verfügbaren Daten Erkenntnisse über die derzeitige funktionierende Infrastruktur liefern. Wenn die gegenwärtige Architektur den Unternehmen nicht viele Verkäufe bietet, können sie ändern oder modifizieren, um bessere Ergebnisse zu erzielen.
• Bietet beste Marketingeinblicke: Angenommen, Sie möchten einen neuen Kugelschreiber verkaufen, und viele Fragen tauchen in Ihrem Kopf auf, z. B. Wie groß ist der Kugelschreiber? Wie viel Preis? Das Aussehen und die Haptik des Stifts? Wie viel Gewinn kann pro Verkauf generiert werden? usw. Es ist wirklich schwierig, selbst zu einer Schlussfolgerung zu kommen. In diesen Situationen spielt der Data Scientist die Hauptrolle, er analysiert das Produkt und hilft dem Unternehmen, den maximalen Gewinn aus dem Verkauf zu ziehen. durch die Analyse verschiedener Faktoren wie Demografie, Altersgruppen, Kaufverhalten der Kunden, Stiftfarbe, Verkaufspreis und vieles mehr.

Wie funktioniert Data Science?

Die Datenanalyse ist überhaupt kein schneller Schritt, sie erfordert viel Geduld und Fähigkeiten. Ohne das richtige Wissen können Sie nichts Gutes hervorbringen, während ein kleiner Fehler sowohl für das Unternehmen als auch für Sie einen großen Verlust bedeuten kann.

Alles kommt von einer Frage. Ein Data Scientist sollte ein guter Fragebogen sein. Sehen wir uns die Schritte zur Analyse von Daten an:

1. Verstehen Sie das Geschäft und formulieren Sie die Fragen
2. Sammeln Sie Rohdaten
3. Transformieren Sie Ihre Daten
4. Bereinigen Sie Ihre Daten
5. Erkunden bereinigter Daten
6. Richtige Modellierung von Daten
7. Visualisierung von Daten
8. Kommunikation des Ergebnisses

1. Verstehen Sie das Geschäft und formulieren Sie die Fragen

Machen Sie sich zuerst mit Ihrem Unternehmen vertraut und formulieren Sie die Fragen, die beantwortet werden müssen. Ja, Sie fragen sich vielleicht, welche Fragen formuliert werden sollten. Die Fragen, die Kunden beantwortet haben wollen. Wenn Sie in der Lage sind, Lösungen zu finden und diese besser und einfacher zu lösen, stellt sich der Erfolg ein. Dies ist der Schlüsselpunkt, den ein Datenwissenschaftler mit ihm verfolgt. Stellen Sie sich also die Fragen, die Sie anhand der Datentafel beantworten müssen, die Sie erhalten werden.

2. Erfassen Sie Rohdaten

Einer der schwierigsten Jobs im Data-Science-Prozess. Es ist überhaupt nicht einfach, Daten zu sammeln, obwohl jede Sekunde Tonnen von Daten generiert werden. Wenn Sie den internen Trend des Unternehmens analysieren möchten, ist es sehr einfach, Daten zu erhalten, da das Unternehmen alle Daten bei sich hat. Wenn Sie sich auf die Lösung neuer Probleme zubewegen, kommt die eigentliche Aufgabe vor Ihnen. Sammeln Sie also Ihre Rohdaten aus verschiedenen Quellen.

3. Transformieren Sie Ihre Daten

Die von Ihnen gesammelten Rohdaten haben verschiedene Formate. Daher ist es dringend erforderlich, diese nach Ihren Anforderungen in Excel- oder Word-Dokumente umzuwandeln. Es ist dasselbe wie die Gewinnung von Benzin aus dem Erdölbergbau. Sie erhalten das erste Produkt mit vielen Verunreinigungen. Dann wird es gefiltert und schließlich in das nützliche Produkt umgewandelt.

4. Bereinigen Sie Ihre Daten

Dies ist wahrscheinlich der zeitaufwändigste Schritt. Sie können viele fehlende Werte, Ausreißer (die Werte unterscheiden sich von allen anderen Daten aus dem Datensatz) sehen und unwichtige Spalten aus Ihrem Datensatz löschen. Stellen Sie also während des Umgangs mit diesem Prozess sicher, dass Sie diese Schritte befolgen, um den besten Datensatz zu erhalten, an dem Sie arbeiten können.

5.Erkunden von Daten

Nachdem er den vollständigen Datensatz erhalten hat, sollte er als Datenwissenschaftler ein scharfer Beobachter sein. Es ist sehr wichtig, verschiedene Muster aus den Daten zu finden. Dies ist eine sehr wichtige Sache beim Umgang mit unterschiedlichen Daten. Wenn Sie die versteckten Muster nicht finden, erhalten Sie offensichtlich nicht das beste Ergebnis.

6. Korrekte Modellierung von Daten

Jetzt ist es an der Zeit, die Daten an ein geeignetes Statistikmodell anzupassen, um der Maschine besser beim Lernen zu helfen und die besten Erkenntnisse und Vorhersagen zu liefern. Es ist wirklich schwer, ein perfektes Modell zu bekommen, das zu 100% perfekt ist. Alles, was Sie tun müssen, ist, die Daten an verschiedene Modelle anzupassen und das beste Modell auszuwählen, das Ihnen die beste Ausgabe liefert.

7.Visualisierung von Daten

Visualisierung ist eines der effektivsten Mittel, um zu kommunizieren und die Ergebnisse zu verstehen. Als Datenwissenschaftler müssen Sie die Daten visualisieren, die anderen helfen, zu verstehen, worum es bei Ihren Erkenntnissen geht. Es gibt viele Visualisierungstools wie:

• Tableau
• Google-Diagramme
• Viel
• HubSpot usw.

8. Mitteilung des Ergebnisses

Die Kommunikation der Ergebnisse/Einblicke an die einfache Bevölkerung oder an andere Geschäftsleute ist wichtig. Normale Leute, die nicht in diesem Bereich tätig sind, werden nicht wissen, wie man die Ergebnisse analysiert, indem man sich das Datenmodell ansieht. Die richtige Visualisierung und Kommunikation hilft den Menschen also zu verstehen, was Sie aus den Daten herausgefunden haben.