Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
Наука про дані (Data Science) - Coggle Diagram
Наука про дані (Data Science)
Загальна характеристика
Включає в себе всі інструменти, методи і технології, які допомагають нам обробляти дані і використовувати їх для нашого блага.
Це міждисциплінарна суміш статистичних висновків, аналізу даних, розробки алгоритмів і технологій для вирішення аналітично складних завдань.
Data Scientist не тільки робить аналіз, а й використовує різні вдосконалені алгоритми машинного навчання, щоб ідентифікувати появу конкретної події в майбутньому.
Основні складові
Агрегація даних - об'єднання вихідних даних в нове уявлення і / або пакет.
Доставка даних - забезпечення доступу до масивів агрегованих даних.
Організація даних - зберігання і форматування. Також сюди входять практики управління даними (Data Management).
Важливі інструменти для роботи з даними
Збір та інтелектуальний аналіз даних (Data Mining)
Глибоке навчання (Deep Learning)
Машинне навчання (Machine Learning)
Штучний інтелект (Artificial Intelligence)
Big Data (Великі дані)
Пов'язана з такими галузями:
Математика та статистика,
Програмування,
Бізнес і аналітика,
Стратегічне планування.
Візуалізація (Visualization)
Статистичні моделювання (Statistical modeling)
Статистичнs очислення (Statistical computing)
Дані технології (Data Technology)
Дані досліджень (Data Research)
Консалтинг даних (Data Consulting)
Приклади реального світу (Real World Applications)
Науковий методи (Scientific methods)
Життєвий цикл Data Science
Фаза 1 - Відкриття: перед початком проекту важливо зрозуміти різні специфікації, вимоги, пріоритети і необхідний бюджет.
Фаза 2 - Підготовка даних: на цьому етапі вам потрібна аналітична «пісочниця», в якій ви можете виконувати аналітику протягом усього проекту.
Фаза 3 - Планування моделі: Тут ви визначаєте методи і техніки для виявлення відносин між змінними.
Фаза 4 - Створення моделі: На цьому етапі ви розробляйте набори даних для цілей навчання і тестування.
Фаза 5 - Реалізація: На цьому етапі ви надаєте остаточні звіти, брифінги, коди і технічні документи.
Фаза 6 - Інформування про результати: Тепер важливо оцінити, чи вдалося досягти своєї мети, яку ви планували на першому етапі.