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.
![](https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/501/39b/133/50139b1333674e40b68d770188f47422.png)
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.
![](https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/4f3/116/449/4f3116449e977c5e39d821f57ab9263a.jpeg)
Рабочий цикл data scientist-а
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.
![](https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/5b1/5ba/be6/5b15babe62b5fbd6b49b251c56be8fe2.jpeg)
Методы анализа в data science
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.
Предварительная обработка
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.
![](https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/310/3fc/ff6/3103fcff65efd69f87333a040dd25375.jpeg)
Разведочный анализ данных (EDA)
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.
![](https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/cb4/cd3/1c8/cb4cd31c8bfae7f4d64be0bf7edd58e4.jpeg)
Обучение моделей
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.
![](https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/e51/a61/6db/e51a616db0f42929d99f7feca8a0b44c.png)
Оценка модели
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.
![](https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/25d/069/666/25d0696662a2dbd64051935b9afc1d24.jpeg)
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
![](https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/960/04d/620/96004d6202cbfee541eedea7f72495ba.jpeg)
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:
![](https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/dec/28d/a7d/dec28da7d3fbc6599c79252025a46455.jpeg)
Инструменты для data science
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.
![](https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/5d9/d80/b02/5d9d80b028f882b952f7d556450fc446.jpeg)
Сбор и предварительная обработка данных
-
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
Статистический анализ
-
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.
Визуализация данных
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.
Обучение моделей
-
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
От редакции
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!
gulshan212
Thanks a lot for sharing it here with us. Amazing stuff, Well, I have also seen this post where similar kinds of tools are published in detail.
Thanks