В ноябре в Слёрм стартует сразу несколько курсов по data, и один из них — Data scientist. И если вы только думаете о старте в этой интересной и востребованной профессии, то вам пригодится этот вводный материал об основных инструментах и методах анализа data science.   Представьте, что вам предстоит собрать сложную головоломку, но вы не знаете, как будет выглядеть конечный результат. Наука о данных может помочь нам решить эту головоломку, используя специальные инструменты и методы, чтобы различные фрагменты, собранные вместе, имели смысл.  Наука о данных позволяет принимать более качественные решения и решать сложные задачи. Компании совершенствуют свои продукты и услуги, используя науку о данных, чтобы узнать, что нравится и что не нравится клиентам. Врачи анализируют данные пациентов и разрабатывают более эффективные методы лечения заболеваний. Даже в обычной жизни наука о данных лежит в основе персонализированных предложений на потоковых сервисах или в социальных сетях, помогая зрителям найти контент, который им понравится. Из этой публикации вы узнаете, как наука о данных обнаруживает скрытые закономерности, предвидит события и извлекает важные идеи из огромного количества данных, окружающих нас в современном обществе. Data science преобразует исходные данные в ценные знания, которые помогают нам улучшить нашу жизнь. Исходные данные состоят из признаков, часто называемых независимыми переменными, а ценные знания являются целью модели, обычно называемой зависимой переменной. Прежде чем рассматривать различные методы и инструменты, используемые в науке о данных, давайте начнем с рабочий цикл data scientist-а. Процесс науки о данных включает в себя итерационный цикл, который помогает data-специалистам получить представление о данных.  Сбор данных: На этом начальном этапе данные собираются с помощью различных методов и технологий:баз данных, электронных таблиц, интерфейса прикладного программирования (API), изображений и видео, а также с помощью различных датчиков. Очень важно обеспечить точность данных, поскольку она напрямую влияет на достоверность последующего анализа. Также на этом этапе необходимо учитывать и этические соображения, такие как конфиденциальность и согласие пользователей. Предварительная обработка: Этот этап включает в себя очистку, преобразование и упорядочивание исходных данных, чтобы сделать их пригодными для анализа. Разведочный анализ данных (EDA): На этом этапе данные изучаются для понимания их характеристик. Основные задачи EDA включают следующее: Определение особенностей распределения различных входных переменных. Выявление закономерностей и тенденций для того, чтобы обнаружить взаимосвязи между переменными. Обучение моделей: На этом этапе специалист использует алгоритмы и методики, основанных на данных, для построения модели, которая отражает закономерности, взаимосвязи и выводы, содержащиеся в данных. Обычно этот процесс включает в себя: Выбор подходящего алгоритма в зависимости от характера проблемы и имеющихся данных. Обучение модели для прогнозирования или выявления закономерностей. Настройка параметров алгоритма для оптимизации работы модели. Оценка: После обучения выбранной модели наступает время оценить ее производительность и эффективность. Для этого необходимо выбрать подходящие метрики оценки в зависимости от характера проблемы и оценить работу модели, чтобы проверить, совпадают ли прогнозы с реальными результатами. Развертывание: После проверки модели мы готовы к ее развертыванию в реальных приложениях. Этот процесс включает в себя, главным образом, интеграцию модели в существующие системы и настройку системы мониторинга для постоянного отслеживания работы модели на этапе производства. Мониторинг обеспечивает эффективный механизм обратной связи, позволяющий с течением времени повышать эффективность и полезность модели. В науке о данных используются различные методы, позволяющие специалистам получать информацию и принимать обоснованные решения на основе необработанных данных. Эти методы помогают понять взаимосвязи между переменными и извлечь значимую информацию из сложных наборов данных. Для очистки и обработки данных обычно используется несколько методов: Обработка дубликатов и отсутствующих данных: Удаление дубликатов и заполнение пропусков в наборе данных для того, чтобы добиться согласованности имеющихся данных. Масштабирование признаков: Обеспечивается одинаковый масштаб различных входных переменных. Таким образом, в процессе обучения все входные признаки учитываются одинаково. Кодирование категориальных переменных: Категориальные данные кодируются в числовой формат для облегчения анализа этих переменных. Для эффективного распредения набора данных необходимо их визуализировать. Кроме того, корреляция между переменными помогает выявить потенциальные области, представляющие интерес для дальнейшего анализа. К числу основных методов, используемых в EDA, относятся следующие: Сводные статистики: Среднее значение, медиана и моды датасетов дают хорошее представление об основных признаках и закономерностях в данных. Визуализация данных: Это мощный способ отразить всю сложность набора данных. Такие графики, как гистограммы, квадратные диаграммы и диаграммы рассеивания, позволяют выявить закономерности и отклонения в данных. Гистограммы полезны для группировки значений данных по диапазонам и визуализации распределения. Коробчатые диаграммы показывают сводную статистику и помогают выявить выбросы в наборе данных, которые могут потребовать дальнейшего изучения. Диаграммы рассеивания помогают показать взаимосвязь между двумя переменными. Это особенно полезно для выявления коррелирующих переменных и, в конечном счете, помогает выбрать соответствующие признаки, которые наиболее информативны для анализа. Этот процесс обычно называют отбором признаков. Методы машинного обучения играют важнейшую роль в предиктивном и дескриптивном обучении моделей в науке о данных. Ниже перечислены некоторые из наиболее распространенных моделей, используемых в ML: Регрессия: Это процесс моделирования взаимосвязи между одной или несколькими независимыми переменными и зависимой переменной. Регрессионные модели помогают понять, как изменения одной переменной приводят к изменениям другой. Регрессионный анализ широко используется в финансовой сфере для прогнозирования цен на акции или рыночных тенденций, оценки медицинских расходов и прогнозирования доходов от продаж. Классификация: Классификацией называется процесс присвоения метки или категории заданному входному сигналу на основе его свойств или атрибутов. Классификация широко используется для распознавания изображений, обнаружения спама и анализа настроений. Кластеризация: Процесс группировки схожих точек данных на основе определенных признаков называется кластеризацией. Это позволяет выявить закономерности, присущие набору данных. В отличие от классификации, кластеризация - это метод обучения без контроля, не предполагающий использования заранее заданных меток классов. Кластеризация широко используется в сегментации потребителей, обнаружении аномалий и распознавании образов. Оценка эффективности модели имеет большое значение для гарантии ее точности и универсальности. Ниже перечислены стандартные методы, используемые для оценки и валидации моделей: Кросс-валидация: Используется для оценки и проверки эффективности модели на невидимых данных. В науке о данных мы разбиваем набор данных на несколько подмножеств. Затем мы используем различные подмножества для обучения и тестирования модели, чтобы оценить эффективность ее обобщения. Кросс-валидация помогает предотвратить перебор, когда модель очень хорошо работает на обучающих данных, но плохо на новых неизвестных данных. Метрики: Они широко используются в регрессионном анализе для измерения точности модели. Они количественно определяют разницу между прогнозируемыми и фактическими значениями и помогают получить доступ к качеству регрессионной модели. Обычно используются такие метрики, как средняя квадратичная ошибка (MSE), средняя абсолютная ошибка (MAE) и средняя квадратичная ошибка (RMSE). Точность: Это показатель доли правильно предсказанных экземпляров от общего числа экземпляров в наборе данных. Она дает общее представление о том, насколько хорошо работает модель машинного обучения. Точность можно рассчитать следующим образом Точность: Этот показатель используется в задачах классификации, в которых основное внимание уделяется точности положительных предсказаний. Она определяет долю примеров, которые были правильно предсказаны как положительные, среди всех примеров, которые модель предсказала как положительные. В случае задачи бинарной классификации точность можно рассчитать следующим образом: Теперь рассмотрим распространенные библиотеки и программное обеспечение, позволяющие специалистам по науке о данных обрабатывать, анализировать и извлекать полезные сведения из массивов данных. Существует несколько инструментов, облегчающих различные этапы процесса работы с данными, начиная со сбора и предварительной обработки данных и заканчивая проведением статистического анализа, визуализацией данных и, наконец, моделированием. Python: Это популярный язык программирования, который предоставляет следующие библиотеки для сбора данных и просмотра веб-страниц: Beautiful Soup Scrapy pandas NumPy R: Это еще один язык программирования, широко используемый в науке о данных. Rcrawler - это популярный пакет R, используемый для сканирования веб-страниц и контента на основе доменов. R включает в себя следующие библиотеки, используемые в основном для работы с данными: dplyr janitor Python: Ниже перечислены популярные библиотеки на языке Python для статистического анализа: SciPy statsmodels pandas R: Предоставляет встроенные статистические функции и библиотеки типа dplyr для расширенного анализа. Apache Spark: Это фреймворк распределенных вычислений с открытым исходным кодом, который широко используется для анализа данных и машинного обучения. Python: Matplotlib - это библиотека двумерного черчения для Python. Дополнительно предоставляется библиотека Seaborn, разработанная на основе Matplotlib. R: ggplot2 - мощный пакет визуализации данных в R. Tableau: Это популярный инструмент для создания интерактивных визуализаций. Power BI: это сервис бизнес-аналитики Microsoft, используемый для интерактивной визуализации данных. Python: Ниже перечислены библиотеки, предназначенные для построения и обучения алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения: scikit-learn TensorFlow Keras PyTorch R: Ниже перечислены библиотеки R, которые отлично подходят для статистического моделирования и машинного обучения: caret randomForest Glmnet Работа с данными требуется и в небольших IT-стартапах, и в финтехе, и в бизнесе, и фармацевтике — везде, где требуются наиболее точные прогнозы. Работе с данными мы учим на курсе Data scientist: стартуем 13 ноября. Ждем вас!