" Data Science включает в себя все инструменты, методы и технологии, помогающие нам обрабатывать данные и использовать их для собственного блага. Это междисциплинарная смесь статистических выводов, анализа данных, разработки алгоритмов и технологий для решения аналитически сложных задач.
В современном мире, управляемом данными, очень важно знать ключевые термины Data Science, чтобы эффективно ориентироваться в огромном количестве доступной информации и понимать ее смысл.
Вот 15 ключевых терминов, которые нужно знать:
Big data (большие данные)
Большие и сложные наборы данных, которые трудно обрабатывать или анализировать с использованием обычных методов обработки данных, называются «большими данными» – Big data. Как можно понять из названия, у них все большое: объем, скорость, разнообразие. Огромные объемы структурированных и неструктурированных данных обычно поступают из различных источников, включая социальные сети, датчики, гаджеты и интернет-платформы.
Аналитика больших данных включает в себя методы и инструменты для сбора, организации, управления и анализа этих обширных наборов данных, а цель их использования – выявление важных тенденций, закономерностей и идей, которые могут определять бизнес-решения, инновации и тактику.
DevOps
DevOps, сокращенно от «разработка и эксплуатация», представляет собой совместный подход к разработке и развертыванию программного обеспечения, в котором особое внимание уделяется общению, сотрудничеству и интеграции между командами разработки и эксплуатации.
Проще говоря, это методология взаимодействия разработчиков, тестировщиков и других IT-специалистов в команде.
Зачем нужен DevOps? Чтобы люди в команде работали более эффективно и слаженно, вовремя исправляли ошибки и грамотно взаимодействовали друг с другом.
DevOps пытается повысить эффективность, улучшить общее качество продукта и упростить процесс доставки программного обеспечения. Чтобы автоматизировать и улучшить жизненный цикл разработки программного обеспечения, DevOps объединяет разные методы, инструменты и культурные убеждения. Это способствует тесному общению между программистами, системными администраторами и другими сторонами, участвующими в создании и развертывании нового программного обеспечения.
Непрерывная интеграция, поставка и развертывание являются ключевыми концепциями DevOps, где изменения кода постоянно объединяются и тестируются для создания более быстрых и надежных выпусков программного обеспечения. DevOps также включает в себя автоматизацию инфраструктуры, мониторинг и циклы обратной связи, чтобы обеспечить быстрое реагирование и постоянное улучшение.
«Что обеспечивает большую ценность?
1. Бэкенд
2. Интерфейс
3. DevOps
— это мемы программиста», – пишет @iammemeloper 22 мая 2023 г.
Data mining (сбор данных)
Data mining – это интеллектуальный анализ данных: извлечение из массивных баз данных полезных шаблонов, информации или идей.
Принятие обоснованных решений или прогнозов требует оценки и выявления скрытых закономерностей, корреляций или тенденций в данных. Примерами интеллектуального анализа данных являются кластеризация, классификация, регрессия, анализ правил ассоциации и другие методы.
Data analytics (аналитика данных)
Аналитика данных — это процесс изучения, интерпретации и анализа данных для выявления значимых тенденций, закономерностей и идей. Чтобы извлечь полезную информацию из больших наборов данных, Data analytics использует различные статистические и аналитические инструменты, что позволяет предприятиям принимать решения на основе данных.
Вы спросите, в чем разница между Data analytics и Data mining?
Аналитика данных включает в себя изучение и интерпретацию данных для получения информации и принятия обоснованных решений, а интеллектуальный анализ данных концентрируется на поиске закономерностей и взаимосвязей в массивных наборах данных.
Описательная, диагностическая, прогнозная и предписывающая аналитика — все это включено в аналитику данных, которая предлагает предприятиям полезную информацию для создания стратегии и управления компанией.
| Data Mining (интеллектуальный анализ данных) | Data analytics (анализ данных) | |
|---|---|---|
| Цель | Обнаружение скрытых закономерностей и взаимосвязей в больших наборах данных | Получение полезной информации, построение прогнозов и принятие решения на основе данных |
| Направленность | Выявление неизвестной информации или закономерностей | Анализ известных данных для извлечения информации |
| Методы | Машинное обучение, статистические алгоритмы | Статистический анализ, моделирование данных, прогностическое моделирование |
| Использование данных | Исторические и текущие данные | Исторические, текущие данные и данные в режиме реального времени |
| Выход | Выявление тенденций, закономерностей и ассоциаций | Отчеты, информационные панели, визуализации, прогнозы, рекомендации |
| Масштаб | Сосредоточение на конкретных моделях или взаимоотношениях | Более широкий акцент на извлечении информации и стимулировании принятия решений |
| Исследование данных | Автоматизированное исследование больших наборов данных | Углубленный анализ данных с конкретной целью |
| Области применения | Исследование рынка, выявление мошенничества, рекомендательные системы | Бизнес-аналитика, сегментация клиентов, прогнозная аналитика |
Data governance (управление данными)
Термин «управление данными» относится к общему управлению и контролю данных в организации, включая политики, процедуры и стандарты качества данных, безопасности и соответствия требованиям.
Процедуры управления данными внедряются бизнесом, чтобы гарантировать конфиденциальность, безопасность и правильность данных потребителей.
Data visualization (визуализация данных)
Визуализация данных включает в себя создание и представление визуальных представлений данных для облегчения их понимания, анализа и принятия решений.
Например, маркетинговые команды создают интерактивные информационные панели и визуализации для оценки вовлеченности клиентов и эффективности кампаний. Они используют диаграммы, графики и карты для представления данных в визуально привлекательном и легком для понимания стиле.
Data architecture (архитектура данных)
Архитектура данных – это проектирование и организация систем данных, включая создание моделей и структур данных, а также процессы интеграции.
Чтобы дать клиентам единообразную картину их взаимодействия, банк может, например, иметь архитектуру данных, которая объединяет данные о клиентах из нескольких каналов, таких как онлайн, мобильные и личные.
Data warehouse (хранилище данных)
Хранилище данных — это централизованный репозиторий, в котором хранятся и систематизируются большие объемы структурированных и неструктурированных данных из различных источников. Data warehouse обеспечивает консолидированное представление данных для целей анализа и отчетности.
Например, розничный торговец одеждой может использовать хранилище данных для изучения покупательских предпочтений клиентов и улучшения контроля запасов в своих магазинах.
Data migration (перенос данных)
Миграция данных — это их перемещение из одной системы или среды хранения в другую. Данные должны быть сначала извлечены из исходной системы, а затем – после всех необходимых преобразований и очистки – загружены в целевую систему.
Миграция данных может происходить, когда компании обновляют свое программное обеспечение, переходят на новые программы или объединяют данные из нескольких источников.
Например, компания может перенести информацию о клиенте с устаревшей платформы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) на новую. Чтобы перенести данные, их сначала нужно извлечь из старой системы, сопоставить и изменить, чтобы они соответствовали формату данных новой системы, и загрузить в новую систему CRM. Это гарантирует точную и эффективную передачу всех клиентских данных в новую систему, что позволяет бизнесу продолжать управлять отношениями с клиентами без перерывов.
Data ethics (этика данных)
Этика данных — это моральные принципы и правила, регулирующие законное и моральное использование данных. Для обеспечения защиты конфиденциальности, автономии и прав людей необходимо учитывать этические последствия сбора, хранения, анализа и распространения данных.
Этика данных в контексте анализа данных может подразумевать получение информированного согласия людей перед сбором их личной информации — обеспечение анонимности и агрегирования данных для защиты личности — и использование данных на благо общества и сведения к минимуму потенциального вреда или дискриминации.
Data lake (озеро данных)
Термин «озеро данных» описывает централизованное хранилище, в котором хранятся огромные объемы необработанных данных в их исходном формате. Не требуя предопределенных схем, Data lake позволяет хранить и анализировать различные формы данных, включая структурированные, полуструктурированные и неструктурированные. С помощью озера данных организации могут исследовать и анализировать данные более гибким способом.
Например, у компании может быть озеро данных, в котором хранятся различные типы клиентских данных, включая историю транзакций, взаимодействия в социальных сетях и просмотров в Интернете. Вместо того, чтобы преобразовывать и структурировать данные заранее, озеро данных хранит необработанные данные как есть, позволяя ученым и аналитикам данных получать доступ и обрабатывать их по мере необходимости для конкретных случаев использования, таких как сегментация клиентов или персонализированные маркетинговые кампании.
Data augmentation (увеличение данных)
Процесс улучшения или обогащения существующих данных путем добавления или изменения определенных признаков или функций называется увеличением данных. Он часто используется в машинном обучении и анализе данных для повышения производительности и обобщения моделей, а также для увеличения количества и разнообразия обучающих данных.
Например, при распознавании изображений методы увеличения данных могут включать в себя преобразование уже существующих фотографий для создания новых версий данных путем поворота, изменения размера или отражения изображений. Затем, используя этот расширенный набор данных, модели машинного обучения можно обучить более точному и надежному распознаванию объектов или шаблонов.
Data engineering (инжиниринг данных или разработка данных)
Процесс разработки, создания и обслуживания систем и инфраструктуры, необходимых для сбора, хранения и обработки данных, известен как разработка данных. Прием данных, преобразование, интеграция и построение конвейера входят в число задач, которые он решает. Инженеры данных используют различные методы и технологии для обеспечения эффективного и надежного потока данных между различными системами и платформами.
Инженер данных может, например, отвечать за создание и поддержку архитектуры хранилища данных и разработку процедур извлечения, преобразования, загрузки (ETL) для сбора данных из различных источников, их надлежащего форматирования и загрузки в хранилище данных. Чтобы обеспечить бесшовную интеграцию и обработку данных, они также могут создавать конвейеры данных с помощью таких инструментов, как Apache Spark или Apache Kafka.
Data integration (интеграция данных)
Процесс объединения данных из различных источников в единое представление называется интеграцией данных. Создание согласованного всеобъемлющего набора данных предполагает объединение данных из многих баз данных, систем или приложений. Для интеграции данных можно использовать несколько методов, включая пакетную обработку, потоковую передачу в реальном времени и виртуальную интеграцию.
Чтобы всесторонне понять поведение и предпочтения потребителей, компания может, например, объединить данные о клиентах из многих источников, таких как системы CRM, маркетинговые платформы и онлайн-транзакции. Таким образом, становится возможным использование этого интегрированного набора данных для аналитики, отчетности и принятия решений.
Data profiling (профилирование данных)
Профилирование данных включает анализ и понимание качества, структуры и содержания данных. Он направлен на оценку точности, полноты, согласованности и уникальности атрибутов данных. Методы профилирования данных включают статистический анализ, инструменты профилирования данных и исследовательский анализ данных.
Например, аналитик данных может выполнить профилирование данных в наборе данных, чтобы выявить отсутствующие значения, выбросы или несоответствия в шаблонах данных. Это помогает выявлять проблемы с качеством данных, позволяя проводить их очистку и исправление, чтобы обеспечить точность данных для дальнейшего анализа и принятия решений.
