在当今这个数字化时代，数据的产生速度之快令人难以置信。每一次点击都会产生大量的数据，这些数据对于任何组织和公司来说都是宝贵的。总是与互联网保持连接，这导致了海量数据的生成。这些数据为企业的业务问题和日常解决方案带来了成功。
是否知道，数据是每个组织的最终目标，因此实际上相信它是统治者。没有数据，就无法实现任何成就。从商业角度来看，为了解决端到端应用程序的问题，需要数据。
这些数据需要被整理，以便从中得出一些目的。因为数据的形式可以是文本、图像、视频、信息图表、GIF等。有些数据是结构化的，而大多数数据是非结构化的。收集、分析和预测是必须考虑的必要步骤。
让为简单定义一下。如果在其他地方搜索，所有与此相关的上下文都可以是相似的。因此，数据科学是从数据中提取洞察力的科学，目的是为了获得最重要和最相关的信息来源。通过使用机器学习进行预测，因此猜已经很好地理解了这个定义。现在观点是，通过数据科学，可以带来有意义的洞察力。
数据已经存在很长时间了。在早期，数据的分析是由统计学家和分析师完成的。数据分析主要是为了得到总结和原因。数学也是这个工作的核心科目。
这不是一个繁琐的过程，因为数据量有限。商业问题主要是通过像Microsoft Excel这样的软件工具来解决的。这个工具也用于数据分析。在这里，当说到商业问题时，指的是那些特别以数字格式存在的。随着公司开始数字化，互联网和云计算成为了他们建立的支柱。产生了大量数据，通常是以百万字节为单位，这通常被称为大数据。随着社交媒体的出现，像谷歌和YouTube这样的强大搜索引擎，这些公司必须小心处理他们的数据。
数据科学使用统计方法、数学和编程技术来解决这些问题。编程技术被广泛用于分析、可视化和预测。所以看，它做了统计学家、程序员和数学家的所有工作。研究所有这些主要领域是处理如此大数据的最佳方式。机器学习是通过制作各种算法的模型来集成的。
这是为了在数据科学中建立模型，这有助于未来的预测。这些预测取决于新数据，这些数据是给模型的，而没有明确告诉它该做什么。模型理解它，然后给输出或解决方案。例如，银行使用机器学习算法来检测是否有欺诈交易。或者如果这个客户会拖欠他的信用卡债务。
在医疗保健行业中，癌症检测使用数据科学和机器学习来检测患者是否容易患癌症。所以有很多例子，公司都在广泛使用这个。像Zomato或Swiggy这样的在线食品配送公司使用它来推荐订购的食物，这取决于过去订购了什么。这种机器学习算法是推荐系统。它们也被YouTube、Spotify、亚马逊等使用。
解决商业问题的数据科学涉及多个步骤。
1. 数据获取 - 这个过程涉及数据的收集。取决于目标或需要解决的问题是什么。通过这种方式，倾向于收集所需的数据。
2. 数据预处理 - 这个阶段涉及将数据处理成结构化格式，以便于使用。非结构化数据不能用于任何分析，因为它会给出错误的商业解决方案，并对消费者产生不良影响。
3. 探索性数据分析（EDA） - 这是最重要的阶段之一，通过统计和数学对数据进行总结。识别目标（输出）变量和预测器（独立）变量。可视化数据，然后排序所有将用于预测的必要数据。编程在这个过程中扮演着重要的角色。数据科学家几乎花费75%的时间在这个上面，以非常了解他们的数据。在这个阶段，数据被分为训练和测试数据。
4. 模型构建 - 在EDA之后，选择最合适的方法来构建模型。这是通过使用机器学习算法完成的。选择算法，如回归、分类或聚类。由于机器学习算法有三种类型。监督学习、无监督学习和强化学习。所有这些类型都有不同的算法集。选择它们主要取决于试图解决的问题是什么。
5. 模型评估 - 模型评估是为了看看模型在测试数据上的表现如何。最小化错误，并对模型进行调整。
6. 模型部署 - 模型部署现在是因为它适合处理所有未来的数据，以进行预测。