Khoa học dữ liệu đã trở thành công việc đòi hỏi khắt khe nhất của thế kỷ 21. Mọi tổ chức đang tìm kiếm ứng viên có kiến thức về khoa học dữ liệu. Trong hướng dẫn này, chúng tôi đang giới thiệu về khoa học dữ liệu, với vai trò Công việc của khoa học dữ liệu, các công cụ dành cho khoa học dữ liệu, các thành phần của khoa học dữ liệu, ứng dụng, v.v.
Vì vậy, hãy bắt đầu,
Khoa học dữ liệu là một nghiên cứu sâu về lượng dữ liệu khổng lồ, bao gồm việc trích xuất những hiểu biết có ý nghĩa từ dữ liệu thô, có cấu trúc và phi cấu trúc được xử lý bằng phương pháp khoa học, các công nghệ và thuật toán khác nhau
Đây là một lĩnh vực đa ngành sử dụng các công cụ và kỹ thuật để thao tác dữ liệu để bạn có thể tìm thấy điều gì đó mới mẻ và có ý nghĩa
Khoa học dữ liệu sử dụng phần cứng mạnh nhất, hệ thống lập trình và thuật toán hiệu quả nhất để giải quyết các vấn đề liên quan đến dữ liệu. Đó là tương lai của trí tuệ nhân tạo
Tóm lại, chúng ta có thể nói rằng khoa học dữ liệu là tất cả về
- Đặt câu hỏi đúng và phân tích dữ liệu thô
- Mô hình hóa dữ liệu bằng các thuật toán phức tạp và hiệu quả khác nhau
- Trực quan hóa dữ liệu để có góc nhìn tốt hơn
- Hiểu dữ liệu để đưa ra quyết định tốt hơn và tìm ra kết quả cuối cùng
Ví dụ
Giả sử chúng ta muốn đi từ ga A đến ga B bằng ô tô. Bây giờ, chúng ta cần đưa ra một số quyết định như tuyến đường nào sẽ là tuyến đường tốt nhất để đến địa điểm nhanh hơn, tuyến đường nào sẽ không bị kẹt xe và tuyến đường nào sẽ tiết kiệm chi phí. Tất cả các yếu tố quyết định này sẽ đóng vai trò là dữ liệu đầu vào và chúng tôi sẽ nhận được câu trả lời thích hợp từ các quyết định này, vì vậy phân tích dữ liệu này được gọi là phân tích dữ liệu, là một phần của khoa học dữ liệu
Cần Khoa học dữ liệu
Vài năm trước, dữ liệu ít hơn và chủ yếu có sẵn ở dạng có cấu trúc, có thể dễ dàng lưu trữ trong bảng tính excel và được xử lý bằng các công cụ BI
Nhưng trong thế giới ngày nay, dữ liệu đang trở nên quá rộng lớn, tôi. e. , xấp xỉ 2. 5 tạ byte dữ liệu được tạo ra mỗi ngày, dẫn đến bùng nổ dữ liệu. Theo ước tính của các nghiên cứu, đến năm 2020, 1. 7 MB dữ liệu sẽ được tạo ra mỗi giây, bởi một người duy nhất trên trái đất. Mọi công ty đều yêu cầu dữ liệu để hoạt động, phát triển và cải thiện hoạt động kinh doanh của họ
Giờ đây, việc xử lý lượng dữ liệu khổng lồ như vậy là một nhiệm vụ đầy thách thức đối với mọi tổ chức. Vì vậy, để xử lý, xử lý và phân tích vấn đề này, chúng tôi yêu cầu một số thuật toán và công nghệ phức tạp, mạnh mẽ và hiệu quả, và công nghệ đó đã ra đời dưới dạng Khoa học dữ liệu. Sau đây là một số lý do chính để sử dụng công nghệ khoa học dữ liệu
- Với sự trợ giúp của công nghệ khoa học dữ liệu, chúng ta có thể chuyển đổi lượng dữ liệu thô và phi cấu trúc khổng lồ thành những hiểu biết có ý nghĩa
- Công nghệ khoa học dữ liệu đang được nhiều công ty lựa chọn, cho dù đó là một thương hiệu lớn hay một công ty khởi nghiệp. Google, Amazon, Netflix, v.v., xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, đang sử dụng thuật toán khoa học dữ liệu để mang lại trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng
- Khoa học dữ liệu đang hoạt động để tự động hóa giao thông vận tải, chẳng hạn như tạo ra ô tô tự lái, đó là tương lai của giao thông vận tải
- Khoa học dữ liệu có thể trợ giúp trong các dự đoán khác nhau, chẳng hạn như khảo sát khác nhau, bầu cử, xác nhận vé máy bay, v.v.
Việc làm khoa học dữ liệu
Theo các cuộc khảo sát khác nhau, công việc của nhà khoa học dữ liệu đang trở thành Công việc đòi hỏi khắt khe nhất của thế kỷ 21 do nhu cầu ngày càng tăng đối với khoa học dữ liệu. Có người còn gọi đó là "nghề hot nhất thế kỷ 21". Các nhà khoa học dữ liệu là những chuyên gia có thể sử dụng các công cụ thống kê và thuật toán học máy khác nhau để hiểu và phân tích dữ liệu
Mức lương trung bình cho nhà khoa học dữ liệu sẽ vào khoảng 95.000 đến 165.000 đô la mỗi năm và theo các nghiên cứu khác nhau, khoảng 11. 5 triệu việc làm sẽ được tạo ra vào năm 2026
Các loại công việc khoa học dữ liệu
Nếu bạn học về khoa học dữ liệu, thì bạn sẽ có cơ hội tìm được nhiều vai trò công việc thú vị khác nhau trong lĩnh vực này. Vai trò công việc chính được đưa ra dưới đây
- Nhà khoa học dữ liệu
- Nhà phân tích dữ liệu
- chuyên gia học máy
- kỹ sư dữ liệu
- Kiến trúc sư dữ liệu
- Quản trị viên dữ liệu
- Phân tích kinh doanh
- Giám đốc kinh doanh thông minh
Dưới đây là giải thích về một số chức danh công việc quan trọng của khoa học dữ liệu
1. Nhà phân tích dữ liệu
Nhà phân tích dữ liệu là một cá nhân, người thực hiện khai thác lượng dữ liệu khổng lồ, lập mô hình dữ liệu, tìm kiếm các mẫu, mối quan hệ, xu hướng, v.v. Vào cuối ngày, anh ấy đưa ra hình ảnh và báo cáo để phân tích dữ liệu cho quá trình ra quyết định và giải quyết vấn đề
Kĩ năng cần thiết. Để trở thành một nhà phân tích dữ liệu, bạn phải có nền tảng tốt về toán học, kinh doanh thông minh, khai thác dữ liệu và kiến thức cơ bản về thống kê. Bạn cũng nên làm quen với một số ngôn ngữ và công cụ máy tính như MATLAB, Python, SQL, Hive, Pig, Excel, SAS, R, JS, Spark, v.v.
2. Chuyên gia học máy
Chuyên gia học máy là người làm việc với các thuật toán học máy khác nhau được sử dụng trong khoa học dữ liệu như hồi quy, phân cụm, phân loại, cây quyết định, rừng ngẫu nhiên, v.v.
Kĩ năng cần thiết. Các ngôn ngữ lập trình máy tính như Python, C ++, R, Java và Hadoop. Bạn cũng nên có hiểu biết về các thuật toán khác nhau, kỹ năng phân tích giải quyết vấn đề, xác suất và thống kê
3. Kỹ sư dữ liệu
Một kỹ sư dữ liệu làm việc với lượng dữ liệu khổng lồ và chịu trách nhiệm xây dựng cũng như duy trì kiến trúc dữ liệu của một dự án khoa học dữ liệu. Kỹ sư dữ liệu cũng làm việc để tạo ra các quy trình tập dữ liệu được sử dụng trong mô hình hóa, khai thác, thu thập và xác minh
Kĩ năng cần thiết. Kỹ sư dữ liệu phải có kiến thức chuyên sâu về SQL, MongoDB, Cassandra, HBase, Apache Spark, Hive, MapReduce, với kiến thức ngôn ngữ về Python, C/C++, Java, Perl, v.v.
4. Nhà khoa học dữ liệu
Nhà khoa học dữ liệu là một chuyên gia làm việc với một lượng dữ liệu khổng lồ để đưa ra những hiểu biết sâu sắc về kinh doanh thông qua việc triển khai các công cụ, kỹ thuật, phương pháp, thuật toán khác nhau, v.v.
Kĩ năng cần thiết. Để trở thành một nhà khoa học dữ liệu, một người cần có các kỹ năng ngôn ngữ kỹ thuật như R, SAS, SQL, Python, Hive, Pig, Apache spark, MATLAB. Các nhà khoa học dữ liệu phải có hiểu biết về Thống kê, Toán học, trực quan hóa và kỹ năng giao tiếp
Điều kiện tiên quyết cho Khoa học dữ liệu
Điều kiện tiên quyết phi kỹ thuật
- tò mò. Để học khoa học dữ liệu, người ta phải có sự tò mò. Khi bạn tò mò và đặt nhiều câu hỏi khác nhau, thì bạn có thể hiểu vấn đề kinh doanh một cách dễ dàng
- Tư duy phản biện. Nó cũng cần thiết cho một nhà khoa học dữ liệu để bạn có thể tìm ra nhiều cách mới để giải quyết vấn đề một cách hiệu quả
- Kĩ năng giao tiếp. Kỹ năng giao tiếp là quan trọng nhất đối với một nhà khoa học dữ liệu vì sau khi giải quyết vấn đề kinh doanh, bạn cần trao đổi vấn đề đó với nhóm
Điều kiện tiên quyết kỹ thuật
- học máy. Để hiểu khoa học dữ liệu, người ta cần hiểu khái niệm về học máy. Khoa học dữ liệu sử dụng các thuật toán học máy để giải quyết các vấn đề khác nhau
- Mô hình toán học. Cần có mô hình toán học để thực hiện các phép tính và dự đoán toán học nhanh từ dữ liệu có sẵn
- Số liệu thống kê. Cần có hiểu biết cơ bản về số liệu thống kê, chẳng hạn như giá trị trung bình, trung bình hoặc độ lệch chuẩn. Cần phải trích xuất kiến thức và thu được kết quả tốt hơn từ dữ liệu
- lập trình máy tính. Đối với khoa học dữ liệu, cần có kiến thức về ít nhất một ngôn ngữ lập trình. R, Python, Spark là một số ngôn ngữ lập trình máy tính cần thiết cho khoa học dữ liệu
- cơ sở dữ liệu. Sự hiểu biết sâu sắc về Cơ sở dữ liệu như SQL, là điều cần thiết cho khoa học dữ liệu để lấy dữ liệu và làm việc với dữ liệu
Sự khác biệt giữa BI và Khoa học dữ liệu
BI là viết tắt của Business Intelligence, cũng được sử dụng để phân tích dữ liệu thông tin kinh doanh. Dưới đây là một số khác biệt giữa BI và Khoa học dữ liệu
Tiêu chí Business Intelligence Khoa học dữ liệu Nguồn dữ liệu Business Intelligence xử lý dữ liệu có cấu trúc, e. g. , kho dữ liệu. Khoa học dữ liệu liên quan đến dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc, e. g. , nhật ký web, phản hồi, v.v. Phương pháp Phân tích [dữ liệu lịch sử] Khoa học [đi sâu hơn để biết lý do báo cáo dữ liệu] Kỹ năng Thống kê và Trực quan hóa là hai kỹ năng cần thiết cho kinh doanh thông minh. Thống kê, Trực quan hóa và Học máy là những kỹ năng cần thiết cho khoa học dữ liệu. Trọng tâm Kinh doanh thông minh tập trung vào cả dữ liệu Quá khứ và hiện tại Khoa học dữ liệu tập trung vào dữ liệu quá khứ, dữ liệu hiện tại và cả những dự đoán trong tương laiThành phần khoa học dữ liệu
Các thành phần chính của Khoa học dữ liệu được đưa ra dưới đây
1. Số liệu thống kê. Thống kê là một trong những thành phần quan trọng nhất của khoa học dữ liệu. Thống kê là một cách để thu thập và phân tích dữ liệu số với số lượng lớn và tìm ra những hiểu biết có ý nghĩa từ nó
2. Chuyên môn tên miền. Trong khoa học dữ liệu, chuyên môn miền liên kết khoa học dữ liệu với nhau. Chuyên môn lĩnh vực có nghĩa là kiến thức chuyên môn hoặc kỹ năng của một lĩnh vực cụ thể. Trong khoa học dữ liệu, có nhiều lĩnh vực khác nhau mà chúng tôi cần các chuyên gia tên miền
3. kỹ thuật dữ liệu. Kỹ thuật dữ liệu là một phần của khoa học dữ liệu, bao gồm việc thu thập, lưu trữ, truy xuất và chuyển đổi dữ liệu. Kỹ thuật dữ liệu cũng bao gồm siêu dữ liệu [dữ liệu về dữ liệu] cho dữ liệu
4. Hình dung. Trực quan hóa dữ liệu có nghĩa là biểu diễn dữ liệu trong ngữ cảnh trực quan để mọi người có thể dễ dàng hiểu được tầm quan trọng của dữ liệu. Trực quan hóa dữ liệu giúp dễ dàng truy cập lượng dữ liệu khổng lồ dưới dạng trực quan
5. điện toán nâng cao. Nâng cao khoa học dữ liệu là điện toán tiên tiến. Điện toán nâng cao liên quan đến việc thiết kế, viết, sửa lỗi và duy trì mã nguồn của các chương trình máy tính
6. toán học. Toán học là một phần quan trọng của khoa học dữ liệu. Toán học liên quan đến việc nghiên cứu về số lượng, cấu trúc, không gian và những thay đổi. Đối với một nhà khoa học dữ liệu, kiến thức về toán học tốt là điều cần thiết
7. học máy. Học máy là xương sống của khoa học dữ liệu. Học máy là tất cả về việc cung cấp đào tạo cho một cỗ máy để nó có thể hoạt động như một bộ não con người. Trong khoa học dữ liệu, chúng tôi sử dụng các thuật toán học máy khác nhau để giải quyết các vấn đề
Công cụ cho Khoa học dữ liệu
Sau đây là một số công cụ cần thiết cho khoa học dữ liệu
- Công cụ phân tích dữ liệu. R, Python, Thống kê, SAS, Jupyter, R Studio, MATLAB, Excel, RapidMiner
- Kho dữ liệu. ETL, SQL, Hadoop, Informatica/Talend, AWS Redshift
- Công cụ trực quan hóa dữ liệu. R, Jupyter, Tableau, Cognos
- Công cụ học máy. Studio Spark, Mahout, Azure ML
Học máy trong Khoa học dữ liệu
Để trở thành một nhà khoa học dữ liệu, người ta cũng nên biết về học máy và các thuật toán của nó, vì trong khoa học dữ liệu, có nhiều thuật toán học máy khác nhau đang được sử dụng rộng rãi. Sau đây là tên của một số thuật toán học máy được sử dụng trong khoa học dữ liệu
- hồi quy
- cây quyết định
- phân cụm
- Phân tích thành phần chính
- Hỗ trợ máy vector
- Naive Bayes
- Mạng lưới thần kinh nhân tạo
- Apriori
Chúng tôi sẽ cung cấp cho bạn một số giới thiệu ngắn gọn về một số thuật toán quan trọng ở đây,
1. Thuật toán hồi quy tuyến tính. Hồi quy tuyến tính là thuật toán học máy phổ biến nhất dựa trên học có giám sát. Thuật toán này hoạt động dựa trên hồi quy, là phương pháp mô hình hóa các giá trị mục tiêu dựa trên các biến độc lập. Nó đại diện cho dạng phương trình tuyến tính, có mối quan hệ giữa tập hợp các đầu vào và đầu ra dự đoán. Thuật toán này chủ yếu được sử dụng trong dự báo và dự đoán. Vì nó cho thấy mối quan hệ tuyến tính giữa biến đầu vào và đầu ra, do đó nó được gọi là hồi quy tuyến tính
Phương trình dưới đây có thể mô tả mối quan hệ giữa các biến x và y
Ở đâu, y= Biến phụ thuộc
X= biến độc lập
M= hệ số góc
C= hệ số chặn.
2. cây quyết định. Thuật toán Cây quyết định là một thuật toán học máy khác, thuộc thuật toán học có giám sát. Đây là một trong những thuật toán học máy phổ biến nhất. Nó có thể được sử dụng cho cả vấn đề phân loại và hồi quy
Trong thuật toán cây quyết định, chúng ta có thể giải quyết vấn đề bằng cách sử dụng biểu diễn cây, trong đó, mỗi nút biểu thị một tính năng, mỗi nhánh biểu thị một quyết định và mỗi lá biểu thị kết quả.
Sau đây là ví dụ cho vấn đề Job offer
Trong cây quyết định, chúng ta bắt đầu từ gốc của cây và so sánh các giá trị của thuộc tính gốc với thuộc tính bản ghi. Trên cơ sở so sánh này, chúng tôi theo nhánh theo giá trị và sau đó chuyển sang nút tiếp theo. Chúng tôi tiếp tục so sánh các giá trị này cho đến khi chúng tôi đạt đến nút lá với giá trị lớp xác định
3. Phân cụm K-Means. K-means clustering là một trong những thuật toán học máy phổ biến nhất, thuộc về thuật toán học không giám sát. Nó giải quyết vấn đề phân cụm
Nếu chúng tôi được cung cấp một tập dữ liệu gồm các mục, với các tính năng và giá trị nhất định và chúng tôi cần phân loại các tập mục đó thành các nhóm, thì loại vấn đề như vậy có thể được giải quyết bằng thuật toán phân cụm k-means
Thuật toán phân cụm K-means nhằm mục đích giảm thiểu hàm mục tiêu, được gọi là hàm lỗi bình phương và được cho là
Ở đâu, J[V] => Hàm mục tiêu
'. xi - vj. ' => Khoảng cách Euclide giữa xi và vj.
ci' => Số điểm dữ liệu trong cụm thứ i.
C => Số cụm.
Làm cách nào để giải quyết vấn đề trong Khoa học dữ liệu bằng thuật toán Máy học?
Bây giờ, hãy hiểu các loại vấn đề phổ biến nhất xảy ra trong khoa học dữ liệu là gì và cách tiếp cận để giải quyết vấn đề là gì. Vì vậy, trong khoa học dữ liệu, các vấn đề được giải quyết bằng các thuật toán và dưới đây là sơ đồ biểu diễn các thuật toán áp dụng cho các câu hỏi có thể xảy ra
Đây là A hay B?
Ta có thể đề cập đến dạng bài toán chỉ có hai nghiệm cố định như Có hoặc Không, 1 hoặc 0, có thể có hoặc không. Và loại vấn đề này có thể được giải quyết bằng thuật toán phân loại
Cái này có khác không?
Chúng ta có thể tham khảo dạng câu hỏi này thuộc nhiều mẫu và cần tìm lẻ từ chúng. Loại vấn đề như vậy có thể được giải quyết bằng Thuật toán phát hiện bất thường
Bao nhiêu?
Loại vấn đề khác xảy ra yêu cầu các giá trị số hoặc số liệu như mấy giờ hôm nay, nhiệt độ hôm nay sẽ như thế nào, có thể được giải bằng thuật toán hồi quy
Điều này được tổ chức như thế nào?
Bây giờ nếu bạn gặp vấn đề cần xử lý tổ chức dữ liệu, thì vấn đề đó có thể được giải quyết bằng thuật toán phân cụm
Thuật toán phân cụm tổ chức và nhóm dữ liệu dựa trên các tính năng, màu sắc hoặc các đặc điểm chung khác
Vòng đời khoa học dữ liệu
Vòng đời của khoa học dữ liệu được giải thích như sơ đồ dưới đây
Các giai đoạn chính của vòng đời khoa học dữ liệu được đưa ra dưới đây
1. Khám phá. Giai đoạn đầu tiên là khám phá, bao gồm việc đặt những câu hỏi phù hợp. Khi bắt đầu bất kỳ dự án khoa học dữ liệu nào, bạn cần xác định đâu là yêu cầu cơ bản, mức độ ưu tiên và ngân sách dự án. Trong giai đoạn này, chúng ta cần xác định tất cả các yêu cầu của dự án như số lượng người, công nghệ, thời gian, dữ liệu, mục tiêu cuối cùng và sau đó chúng ta có thể định hình vấn đề kinh doanh ở cấp độ giả thuyết đầu tiên
2. Chuẩn bị dữ liệu. Chuẩn bị dữ liệu còn được gọi là Data Munging. Trong giai đoạn này chúng ta cần thực hiện các công việc sau
- Làm sạch dữ liệu
- Giảm dữ liệu
- Tích hợp dữ liệu
- Chuyển đổi dữ liệu,
Sau khi thực hiện tất cả các tác vụ trên, chúng tôi có thể dễ dàng sử dụng dữ liệu này cho các quy trình tiếp theo của mình
3. Lập kế hoạch mô hình. Trong giai đoạn này, chúng ta cần xác định các phương pháp và kỹ thuật khác nhau để thiết lập mối quan hệ giữa các biến đầu vào. Chúng tôi sẽ áp dụng phân tích dữ liệu Khám phá [EDA] bằng cách sử dụng các công cụ trực quan và công thức thống kê khác nhau để hiểu mối quan hệ giữa các biến và để xem dữ liệu nào có thể cung cấp thông tin cho chúng tôi. Các công cụ phổ biến được sử dụng để lập kế hoạch mô hình là
- Dịch vụ phân tích SQL
- R
- SAS
- con trăn
4. xây dựng mô hình. Trong giai đoạn này, quá trình xây dựng mô hình bắt đầu. Chúng tôi sẽ tạo bộ dữ liệu cho mục đích đào tạo và thử nghiệm. Chúng tôi sẽ áp dụng các kỹ thuật khác nhau như liên kết, phân loại và phân cụm để xây dựng mô hình
Sau đây là một số công cụ xây dựng Model phổ biến
- Công cụ khai thác doanh nghiệp SAS
- WEKA
- Người lập mô hình SPCS
- MATLAB
5. vận hành. Trong giai đoạn này, chúng tôi sẽ cung cấp các báo cáo cuối cùng của dự án, cùng với các cuộc họp giao ban, mã và tài liệu kỹ thuật. Giai đoạn này cung cấp cho bạn cái nhìn tổng quan rõ ràng về hiệu suất dự án hoàn chỉnh và các thành phần khác ở quy mô nhỏ trước khi triển khai đầy đủ
6. Thông báo kết quả. Trong giai đoạn này, chúng tôi sẽ kiểm tra xem chúng tôi có đạt được mục tiêu mà chúng tôi đã đặt ra trong giai đoạn đầu hay không. Chúng tôi sẽ thông báo những phát hiện và kết quả cuối cùng với nhóm kinh doanh