Science des données et différentes techniques

La science des données est un terme qui devient très populaire de nos jours.

Cependant, qu’est-ce que cela signifie et de quel type de compétences avez-vous besoin? Dans cet article, nous allons répondre à ces questions en plus de trouver des informations importantes. Continuer à lire. Voyons d’abord à quoi ce terme fait référence. Fondamentalement, la science des données est une combinaison de nombreux outils, techniques d’apprentissage automatique et algorithmes. Ils se combinent pour découvrir des modèles cachés basés sur des données brutes fournies. La science des données est principalement utilisée pour faire des prédictions et des décisions importantes à l’aide de l’apprentissage automatique, de l’analyse normative et de l’analyse occasionnelle. Jetons un regard plus profond. Analyse prédictive occasionnelle: Fondamentalement, si vous avez besoin d’un modèle qui peut prédire l’occurrence d’un certain événement à l’avenir, vous devez utiliser cette approche. Par exemple, si vous offrez de l’argent à crédit, vous pourriez vous préoccuper de récupérer votre argent auprès des emprunteurs. Par conséquent, vous pouvez développer un modèle capable d’effectuer une analyse prédictive pour savoir s’ils effectueront les paiements à temps. Analyse normative: De plus, si vous avez besoin d’un modèle capable de prendre des décisions et de les modifier avec des paramètres dynamiques, nous vous suggérons de faire une analyse normative. C’est lié à l’offre de conseils. Par conséquent, il prédit et suggère de nombreuses actions prescrites et des résultats connexes.Si vous voulez un exemple, vous pouvez envisager la voiture autonome Google. Les données collectées par le véhicule sont utilisables pour poursuivre la formation de ces voitures. De plus, vous pouvez utiliser de nombreux algorithmes pour ajouter plus d’intelligence au système. Par conséquent, votre voiture peut prendre des décisions importantes, telles que faire des virages, prendre les bonnes routes, accélérer ou ralentir. Apprentissage automatique – Pour faire des prédictions, l’apprentissage automatique est une autre technique utilisée en science des données. Si vous avez accès à une sorte de données transactionnelles et avez besoin de développer un modèle pour prédire les tendances futures, vous pouvez essayer des algorithmes d’apprentissage automatique. C’est ce que l’on appelle l’apprentissage supervisé, car vous disposez des données nécessaires pour entraîner les machines. Un système de détection de fraude est formé de la même manière. Découverte de modèle: Une autre façon consiste à utiliser la technique de découverte de modèle. Dans ce scénario, vous n’avez pas accès aux paramètres pour effectuer des prédictions. Par conséquent, vous devez rechercher ces modèles cachés qui peuvent vous aider à faire une prédiction significative. Et cela est connu comme le modèle non supervisé car il n’a pas d’étiquettes prédéfinies. Le regroupement est l’algorithme le plus populaire à cet effet. Supposons que vous travaillez avec une compagnie de téléphone et que vous devez démarrer un réseau de tours dans une zone. Dans ce cas, la technique de regroupement est la bonne pour décider de l’emplacement des tours. Cela garantira que les utilisateurs de la zone obtiendront la meilleure puissance de signal. En bref, il s’agissait d’une introduction à la science des données et à la technique qu’elle utilise dans différents domaines. Espérons que ces informations vous aideront à mieux comprendre à quoi le terme fait référence et comment vous pouvez en bénéficier.