Решение задач с помощью Data Science
Гарантия возврата денег, если товар не подойдёт
Описание
Дата-сайентист собирает неструктурированные данные, анализирует их с помощью математических моделей и делают из них выводы.
Порядок работы с данными в Data Science состоит из пяти этапов:
1. Сбор. Каждый раз нужно определить объем и структуру данных и собрать их в удобной для обработки форме. Нужно определиться с целями анализа данных и подобрать нужные методы для следующих этапов.
2. Подготовка. Включает создание архитектуры базы данных и системы их хранения, проверку и очистку от нерелевантных значений.
3. Обработка. На этом этапе проводятся кластеризация и классификация (разделение на выборки и группы), применяются математические модели и программные методы, например машинное обучение.
4. Анализ. Дата-сайентист изучает результаты моделирования и ищет ответы на изначальные гипотезы, проводит качественный и количественный анализ. Например, находит ошибки в бизнес-процессах или прогнозирует поведение данных в будущем.
5. Коммуникация. Включает визуализацию данных, создание аналитических отчетов и предложений: какие решения на основе данных можно принять, чтобы бизнес работал эффективнее.
Цели и задачи Data Science: подтверждение гипотез, прогнозирование, нахождение закономерностей, предложения изменений в бизнес-процессах.
От покупателя нужны данные, описание целей и задач исследования.