В современном мире, основанном на данных, важно знать основные термины, связанные с данными, чтобы эффективно ориентироваться в огромных объемах информации. Вот 15 важных терминов, которые необходимо знать:

Большие данные

Большие и сложные массивы данных, которыми трудно управлять, обрабатывать или анализировать с помощью обычных методов обработки данных, называются "большими данными". К большим данным относятся данные с большим объемом, скоростью и разнообразием. Массивные 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 огромных массивов данных с целью выявления важных тенденций, закономерностей и идей, которые могут направлять бизнес-решения, инновации и тактику.

DevOps

DevOps, сокращение от development and operations, - это совместный подход к разработке и развертыванию программного обеспечения, в котором особое внимание уделяется общению, сотрудничеству и интеграции между командами разработчиков и операторов.

Он пытается повысить эффективность, улучшить общее качество продукции и оптимизировать процесс поставки программного обеспечения. Чтобы автоматизировать и улучшить жизненный цикл разработки программного обеспечения, DevOps объединяет методы, инструменты и культурные убеждения. Он поощряет тесное общение между программистами, системными администраторами и другими сторонами, участвующими в создании и развертывании нового программного обеспечения.

Непрерывная интеграция, доставка и развертывание - ключевые понятия в DevOps, где изменения кода постоянно объединяются и тестируются для более быстрого и надежного выпуска программного обеспечения. Она также включает в себя автоматизацию инфраструктуры, мониторинг и контуры обратной связи для обеспечения быстрого реагирования и постоянного совершенствования.

Что обеспечивает большую ценность?

1. Бэкэнд
2. Frontend
3. DevOps

- Мемы программиста ~ (@iammemeloper) 22 мая 2023 г.

Добыча данных

Добыча данных - это извлечение полезных закономерностей, информации или идей из массивных баз данных. Принятие обоснованных решений или прогнозов требует оценки и выявления скрытых закономерностей, корреляций или тенденций в данных. Кластеризация, классификация, регрессия, поиск правил ассоциаций и другие методы являются примерами добычи данных.

Аналитика данных

Аналитика данных - это процесс изучения, интерпретации и анализа данных для выявления значимых тенденций, закономерностей и понимания. Для извлечения полезной информации из больших массивов данных используются различные статистические и аналитические инструменты, позволяющие предприятиям принимать решения на основе данных.

В то время как аналитика данных подразумевает изучение и интерпретацию данных для получения информации и принятия обоснованных решений, добыча данных сосредоточена на поиске закономерностей и взаимосвязей в огромных массивах данных. Описательная, диагностическая, прогностическая и предписывающая аналитика - все это входит в аналитику данных, которая предлагает предприятиям полезную информацию для создания стратегии и управления компанией.

Управление данными

Управление данными относится к общему управлению и контролю данных в организации, включая политику, процедуры и стандарты качества данных, безопасности и соответствия требованиям. Процедуры управления данными применяются предприятием для обеспечения конфиденциальности, безопасности и корректности потребительских данных.

Визуализация данных

Визуализация данных предполагает создание и представление визуальных образов данных для облегчения понимания, анализа и принятия решений. Например, интерактивные приборные панели и визуализации создаются командой маркетологов для оценки вовлеченности клиентов и эффективности кампаний. В них используются диаграммы, графики и карты для представления данных в наглядном и удобном для восприятия стиле.

Архитектура данных

Архитектура данных относится к проектированию и организации систем данных, включая модели данных, структуры и процессы интеграции. Чтобы предоставить клиентам единую картину их взаимодействия, банк может, например, иметь архитектуру данных, которая объединяет данные о клиентах из нескольких каналов, таких как онлайн, мобильный и личный.

Хранилище данных

Хранилище данных - это централизованное хранилище, которое хранит и организует большие объемы структурированных и неструктурированных данных из различных источников, предоставляя консолидированное представление для целей анализа и отчетности. Например, розничная компания по продаже одежды может использовать хранилище данных для изучения тенденций покупок клиентов и улучшения контроля запасов в нескольких магазинах.

‍ Как научиться?

Основы хранилища данных:
✅ Моделирование данных
OLTP против OLAP
✅ Extract Transform Load (ETL)
✅ Загрузка данных
✅ Типы схем (Snowflake vs Star Schema)
✅ Факт против Dim-таблиц
✅ Разбиение и кластеризация данных
✅ Data Marts pic.Twitter.com/9KwPYVLpUV

- Даршил | Data Engineer‍ (@parmardarshil07) 23 марта 2023 г.

Миграция данных

Миграция данных - это перемещение данных из одной системы или среды хранения в другую. Сначала данные должны быть извлечены из исходной системы, затем загружены в конечную систему после всех необходимых преобразований и очистки. Миграция данных может происходить, когда компании обновляют свое программное обеспечение, переходят на новые программы или объединяют данные из нескольких источников.

Например, предприятие может перенести информацию о клиентах с устаревшей платформы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) на новую. Чтобы перенести данные, их сначала нужно извлечь из старой системы, отобразить и изменить в соответствии с форматом данных новой системы и загрузить в новую CRM-систему. Это обеспечит точный и эффективный перенос всех клиентских данных в новую систему, что позволит компании продолжать управлять отношениями с клиентами без перерывов.

Этика данных

Этика данных - это моральные принципы и правила, определяющие законное и моральное использование данных. Обеспечение защиты частной жизни, автономии и прав людей требует рассмотрения этических последствий сбора, хранения, анализа и распространения данных.

Этика данных в контексте анализа данных может подразумевать получение информированного согласия людей перед сбором их личной информации, обеспечение анонимизации и агрегирования данных для защиты личных данных, а также использование данных на благо общества и минимизацию потенциального вреда или дискриминации.

Озеро данных

Термин "озеро данных" описывает централизованное хранилище, в котором содержатся огромные объемы необработанных, сырых данных в их исходном формате. Без необходимости использования предопределенных схем оно позволяет хранить и анализировать различные формы данных, включая структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные. Благодаря гибкости и масштабируемости озера данных организации могут изучать и анализировать данные более гибким, исследовательским способом.

Например, предприятие может иметь озеро данных, где хранятся различные типы клиентских данных, включая истории транзакций, взаимодействие в социальных сетях и привычки просмотра веб-страниц. Вместо того чтобы предварительно преобразовывать и структурировать данные, озеро данных хранит исходные данные в неизменном виде, позволяя специалистам по анализу данных и аналитикам получать к ним доступ и обрабатывать их по мере необходимости для решения конкретных задач, таких как сегментация клиентов или персонализированные маркетинговые кампании.

"Хранилище данных против озера данных"

Получите инструменты с Академией Magnimind!

На наших живых онлайн-курсах по науке о данных вы будете развивать навыки, налаживать связи и учиться у экспертов в области науки о данных. #data #datascience #datascientist #datawarehouse #datalake pic.twitter.com/00JOW9Tyc0

- Академия Магниминд (@MagnimindA) 22 мая 2023 г.

Дополнение данных

Процесс расширения или обогащения существующих данных путем добавления или изменения определенных характеристик или особенностей известен как расширение данных. Он часто используется в машинном обучении и анализе данных для повышения эффективности 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 получения новых версий данных путем поворота, изменения размера или переворачивания изображений. Затем, используя этот расширенный набор данных, можно обучить модели машинного обучения более точному и надежному распознаванию объектов или моделей.

Инженерия данных

Процесс разработки, создания и обслуживания систем и инфраструктуры, необходимых для сбора, хранения и обработки данных, известен как инженерия данных. В число задач входит прием данных, их преобразование, интеграция и создание трубопроводов. Инженеры по обработке данных используют различные методы и технологии для обеспечения эффективного и надежного потока данных в различных системах и платформах.

Например, инженер по данным может 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. Для обеспечения беспрепятственной интеграции и обработки данных они также могут создавать конвейеры данных с использованием таких инструментов, как Apache Spark или Apache Kafka.

Интеграция данных

Процесс объединения данных из различных источников в единое представление известен как интеграция данных. Создание целостного, всеобъемлющего набора данных подразумевает объединение данных из многих баз данных, систем или приложений. Для интеграции данных можно использовать несколько методов, включая пакетную обработку, потоковую обработку в реальном времени и виртуальную интеграцию.

Чтобы всесторонне понять поведение и предпочтения потребителей, предприятие может, например, объединить данные о клиентах из многих источников, таких как CRM-системы, маркетинговые платформы и онлайн-транзакции. Таким образом, возможно использование этого интегрированного набора данных для аналитики, отчетности и принятия решений.

Профилирование данных

Профилирование данных включает в себя анализ и понимание качества, структуры и содержания данных. Его цель - оценить точность, полноту, согласованность и уникальность 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 для выявления отсутствующих значений, выбросов или несоответствий в шаблонах данных. Это помогает выявить проблемы с качеством данных, что позволяет проводить очистку данных и устранять недостатки, чтобы обеспечить точность данных для дальнейшего анализа и принятия решений.

Источник