Perché la scienza dei dati è importante?

La scienza dei dati combina più campi come la matematica, l'analisi dei dati e i metodi scientifici in modo da ottenere valori da un dato dato. I dati vengono raccolti da smartphone, web, consumatori, sensori e da altre risorse. Con la moderna tecnologia che fa crescere ogni dato, viene sfruttato un grande volume di dati. Con l'aumento degli strumenti di data science, è possibile generare una varietà di progetti.

Vari data scientist stanno conducendo varie ricerche per determinare in che modo il clima influisce sui prodotti alimentari. Con l'aumento della popolazione e del fabbisogno alimentare, la produzione alimentare deve aumentare per soddisfare questi bisogni. Con un aumento dell'industrializzazione arriva il cambiamento climatico. Il cambiamento climatico come un cambiamento di temperatura influisce sulla produzione alimentare. Attraverso l'apprendimento automatico , le statistiche in questi cambiamenti agiscono come input in modo da prevedere la resa alimentare prodotta.

Cos'è la scienza dei dati?

La scienza dei dati è un campo interdisciplinare che utilizza metodi di calcolo scientifico, metodi statistici, matematica e analisi di vari dati, per generare utili approfondimenti.

"Il mondo è un grande problema di dati". – di Andrew McAfee, co-direttore del MIT Initiative

Perché la scienza dei dati è importante?

È molto importante conoscere l'importanza della scienza dei dati nel 21° secolo. “I dati sono il nuovo petrolio”, tonnellate e tonnellate di dati vengono create ogni secondo. È molto importante analizzare i dati e fornire le giuste informazioni dai dati. Questi sono alcuni punti importanti che dimostrano l'importanza del perché la scienza dei dati è importante:

• I dati aiutano a ottenere la migliore comunicazione tra l'azienda e con i clienti. Data Scientist Analizza i dati e fornisce le migliori informazioni all'azienda per creare un prodotto dati. Il miglior esempio riguarda amazon, puoi vedere gli articoli consigliati ogni volta che cerchi qualsiasi prodotto.
• Analisi e controllo dell'efficienza del sistema attuale : un data scientist può fornire informazioni sull'attuale infrastruttura di lavoro dall'ampia varietà di dati disponibili con loro. Se l'attuale architettura non fornisce molte vendite alle imprese, queste possono cambiare o modificare per ottenere risultati migliori.
• Fornisce le migliori informazioni di marketing: supponiamo di voler vendere una nuova penna, quindi nella tua mente vengono visualizzate molte domande, ad esempio Qual è la dimensione della penna? Quanto premio? L'aspetto e la sensazione della penna? Quanto profitto può essere generato per vendita?.. ecc. È davvero difficile arrivare a una conclusione da soli. In queste situazioni il data scientist gioca il ruolo principale, analizza il prodotto e aiuta l'azienda a ottenere il massimo profitto dalla vendita. analizzando vari fattori come la demografia, le fasce d'età, l'andamento degli acquisti dei clienti, il colore della penna, il prezzo di vendita e molto altro ancora..

Come funziona la scienza dei dati?

L'analisi dei dati non è affatto un passaggio veloce, richiede grande pazienza e abilità. Senza avere una conoscenza adeguata non puoi tirare fuori nulla di buono mentre un piccolo errore può creare enormi perdite per l'azienda così come per te.

Tutto nasce da una domanda. Un Data Scientist dovrebbe essere un buon questionario. Vediamo i passaggi coinvolti nell'analisi dei dati:

1. Comprendere l'attività e inquadrare le domande
2. Raccogli dati grezzi
3. Trasforma i tuoi dati
4. Pulisci i tuoi dati
5. Esplorazione dei dati puliti
6. Modellazione corretta dei dati
7. Visualizzazione dei dati
8. Comunicare il risultato

1. Comprendere l'attività e inquadrare le domande

Conoscere prima la propria attività correttamente e inquadrare le domande a cui è necessario rispondere. Sì, ti starai chiedendo quali domande dovrebbero essere inquadrate. Le domande a cui i clienti vogliono la risposta. Se sei in grado di trovare soluzioni e di risolverle in modo migliore e semplice, arriva il successo. Questo è il punto chiave che un data scientist segue con lui. Quindi poniti le domande che devono essere risposte dalla piastra di dati che otterrai.

2. Raccogli i dati grezzi

Uno dei lavori difficili nel processo di scienza dei dati. Non è affatto facile raccogliere dati anche se vengono generate tonnellate di dati ogni secondo. Se vuoi analizzare l'andamento interno del business è molto facile ottenere dati, poiché l'azienda ha tutti i dati con sé, se ti muovi per risolvere un nuovo problema, il vero compito ti viene davanti. Quindi raccogli i tuoi dati grezzi da varie fonti.

3.Trasforma i tuoi dati

I dati grezzi che hai raccolto saranno di vario formato. Quindi è altamente necessario convertirli in documenti Excel o Word secondo le tue esigenze. È come estrarre benzina dalle miniere di petrolio. Ottieni il primo prodotto con molte impurità. Quindi verrà filtrato e infine trasformato come prodotto utile.

4. Pulisci i tuoi dati

Questo è probabilmente il passaggio che richiede più tempo. Puoi vedere molti valori mancanti, valori anomali (i valori differiscono da tutti gli altri dati del set di dati), eliminare colonne non importanti dal tuo set di dati. Quindi, mentre gestisci questo processo, assicurati di seguire questi passaggi per ottenere il miglior set di dati su cui lavorare.

5. Esplorazione dei dati

Dopo aver ottenuto il set di dati completo, come scienziato dei dati, dovrebbe essere un acuto osservatore. È molto importante trovare vari modelli dai dati. Questa è una cosa molto importante quando si tratta di dati diversi. Se non riesci a trovare i modelli nascosti, ovviamente, non otterrai il miglior risultato.

6.Corretta modellazione dei dati

Ora è il momento di adattare i dati a un modello statistico adatto, per aiutare meglio la macchina ad apprendere e fornire le migliori informazioni e previsioni. È davvero difficile ottenere un modello perfetto, che sia perfetto al 100%. Tutto quello che devi fare è adattare i dati a vari modelli e scegliere il modello migliore che ti offre il miglior output.

7. Visualizzazione dei Dati

La visualizzazione è uno dei mezzi di comunicazione più efficaci e di comprensione dei risultati. Come scienziato dei dati, devi visualizzare i dati che aiutano gli altri a capire di cosa trattano le tue scoperte. Sono disponibili molti strumenti di visualizzazione come:

• Tavolo
• Grafici di Google
• Abbondanza
• HubSpot ecc.

8.Comunicare il risultato

La comunicazione dei risultati/intuizioni a persone comuni o ad altri uomini d'affari è importante. Le persone normali che non sono in questo campo non sapranno come analizzare i risultati guardando il modello di dati. Quindi una corretta visualizzazione e comunicazione aiuterà le persone a capire cosa hai trovato dai dati.