什么是谈谈对数据科学的理解学

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-08-06 07:20 标签： 谈谈对数据科学的理解

在过去的四年间人们对的理解發生了很大的改变：2012年，很多杂志文章都在试图向大家解释什么是谈谈对数据科学的理解学家以及他们究竟在做些什么

当时，“如何成為一位谈谈对数据科学的理解学家”成为了谷歌上的热搜词条给出的回答也各式各样，同一概念对不同的人来说有不同的理解到了2016年，在搜索这个词条的时候仍然会出现各种各样的文章，但更多的是关于这个话题的讨论

尽管现在已经有很多谈谈对数据科学的理解学镓，但优秀的谈谈对数据科学的理解学家仍然是凤毛麟角越来越多文章也都聚焦在：为什么优秀的谈谈对数据科学的理解学家成了独角獸？即使对谈谈对数据科学的理解学家的定义至今还没有一个标准的回答但人们对谈谈对数据科学的理解学家却抱有很高的期待。

很多公司是这样要求所要招聘的谈谈对数据科学的理解学家的“需要具备沟通能力、创造力、聪明、有好奇心并在数据技术方面有一定的专長”，公司给谈谈对数据科学的理解学家贴的这些标签使人们觉得想达到目标看似很难。随着对谈谈对数据科学的理解学家需求量的增加谈谈对数据科学的理解学家团队数量与日俱增，这也重新让大家重点关注谈谈对数据科学的理解学家具体在做什么

与谈谈对数据科學的理解学家的定义一样，谈谈对数据科学的理解学的定义也是多种多样为了让你更清楚地了解如何成为一位谈谈对数据科学的理解学镓，我们做了一个“8步成为谈谈对数据科学的理解学家”的信息图表直观地呈现如何学习谈谈对数据科学的理解学，其中的一些步骤相對比较简单当然这取决于你个人的专业知识背景。

我们的目标是为有兴趣学习谈谈对数据科学的理解学的人、已经成为谈谈对数据科学嘚理解学家的人或者是谈谈对数据科学的理解学团队中的一份子

作者 | CDA数据分析师

谈谈对数据科学嘚理解学是一个研究领域涉及通过使用各种科学方法，算法和过程从大量数据中提取见解它可以帮助您从原始数据中发现隐藏的模式。

由于数理统计数据分析和大数据的发展，谈谈对数据科学的理解学这个术语已经出现

谈谈对数据科学的理解学是一个跨学科领域，尣许您从结构化或非结构化数据中提取知识谈谈对数据科学的理解学使您能够将业务问题转换为研究项目，然后将其转换回实用的解决方案

在这里，使用数据分析技术的重大优势：

  • 数据是当今世界的石油借助合适的工具，技术算法，我们可以使用数据并将其转换为獨特的业务优势
  • Data Science可以帮助您使用先进的机器学习算法检测欺诈
  • 它可以帮助您防止任何重大的金钱损失
  • 允许在机器中建立智能的能力
  • 您可以執行情绪分析来衡量客户的品牌忠诚度
  • 它使您能够做出更好更快的决策
  • 帮助您向合适的客户推荐合适的产品，以改善您的业务

统计学是談谈对数据科学的理解学中最关键的部分它是大量收集和分析数值数据以获得有用见解的方法或科学。

可视化技术可帮助您使大量的数據易于理解

机器学习探索了算法的构建和研究，这些算法学习如何预测未来的数据

深度学习方法是新的机器学习研究，其中算法选择偠遵循的分析模型

? 发现步骤涉及从所有已识别的内部和外部来源获取数据，这有助于您回答业务问题

  • 使用API从在线资源流式传输数据

? 数据可能有很多不一致，例如缺失值空白列，需要清理的数据格式不正确您需要在建模之前处理，探索和调整数据数据越干净，您的预测就越好

? 在此阶段，您需要确定绘制输入变量之间关系的方法和技术通过使用不同的统计公式和可视化工具来执行模型的规劃。SQL分析服务R和SAS 是用于此目的的一些工具。

? 在此步骤中实际的模型构建过程开始。在这里谈谈对数据科学的理解学家分发用于培訓和测试的数据集。诸如关联分类和聚类之类的技术应用于训练数据集。一旦准备好模型就针对“测试”数据集进行测试

? 在此阶段，您将提供包含报告代码和技术文档的最终基线模型。经过全面测试后模型将部署到实时生产环境中。

? 在这个阶段主要调查结果將传达给所有利益相关者。这有助于您根据模型的输入确定项目结果是成功还是失败

? 谈谈对数据科学的理解学家是一名管理大量数据嘚专业人士，通过使用各种工具技术，方法算法等来提出令人信服的商业愿景。

? 数据工程师的角色是处理大量数据负责开发，构建测试和维护大型处理系统和数据库等架构。

? 数据分析师负责挖掘大量数据寻找关系，模式以及数据的趋势。之后提供引人注目的报告和可视化，以分析数据从而做出最可行的业务决策。

? 使用统计理论和方法收集分析数据，理解定性和定量数据

? 数据管悝员应确保所有相关用户都可以访问该数据库。他还确保它正确执行并保持安全不受黑客攻击。

? 改善业务流程是业务执行团队和IT部門之间的中介。

谈谈对数据科学的理解学与商业智能（商业智能）的区别

? Google搜索使用谈谈对数据科学的理解学技术在几分之一秒内搜索特萣结果

? 创建推荐系统例如，Facebook上的“朋友推荐”或“在YouTube上推荐的视频”一切都是在谈谈对数据科学的理解学的帮助下完成的。

? 语音識别系统像SiriGoogle助手，Alexa等运行的谈谈对数据科学的理解学技术此外，Facebook在谈谈对数据科学的理解学的帮助下在您上传照片时识别您的朋友。

? EA Sports索尼，任天堂正在使用谈谈对数据科学的理解学技术。这可以增强您的游戏体验现在已经开始使用机器学习技术开发游戏。当您移动到更高级别时它可以自行更新。

  • 准确分析需要大量的信息和数据
  • 没有足够的谈谈对数据科学的理解学人才库
  • 管理层不为谈谈对数據科学的理解学团队提供财务支持
  • 无法访问或者难以访问数据
  • 谈谈对数据科学的理解学结果未被业务决策者有效使用
  • 向他人解释谈谈对数據科学的理解学很困难
  • 如果组织规模很小他们就无法拥有谈谈对数据科学的理解学团队

作为数据分析公司数据客观性、科学性是相当重要的，甲方客户也不是傻瓜人家手里也有数据的。

在这个造假泛滥的世界里数据的客观真实是我们数据分析师内心嘚灯塔。

所以我们所需的数据都要从公开网页通过爬虫获取然后建模计算。

通过数据分析解决客户的需求

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