Nauka o danych
Co to jest nauka o danych?
Nauka o danych dostarcza znaczących informacji w oparciu o duże ilości złożonych danych lub dużych zbiorów danych. Nauka o danych, czyli nauka oparta na danych, łączy różne dziedziny pracy w statystyce i obliczeniach, aby interpretować dane na potrzeby podejmowania decyzji.
Zrozumieć naukę o danych
Dane są pobierane z różnych sektorów, kanałów i platform, w tym telefonów komórkowych, mediów społecznościowych, witryn handlu elektronicznego, ankiet dotyczących opieki zdrowotnej i wyszukiwań w Internecie. Wzrost ilości dostępnych danych otworzył drzwi do nowej dziedziny badań opartej na dużych zbiorach danych – ogromnych zbiorach danych, które przyczyniają się do tworzenia lepszych narzędzi operacyjnych we wszystkich sektorach.
Stale rosnący dostęp do danych możliwy jest dzięki postępowi w technologii i technikach gromadzenia. Na podstawie zebranych informacji można monitorować wzorce i zachowania zakupowe poszczególnych osób, a na podstawie zebranych informacji sporządzać prognozy.
Jednak stale zwiększające się dane są nieustrukturyzowane i wymagają analizowania w celu skutecznego podejmowania decyzji. Ten proces jest złożony i czasochłonny dla firm – stąd pojawienie się nauki o danych.
Nauka o danych lub nauka oparta na danych wykorzystuje duże zbiory danych i uczenie maszynowe do interpretowania danych na potrzeby podejmowania decyzji.
Krótka historia nauki o danych
Termin nauka o danych istniał przez większą część ostatnich 30 lat i był pierwotnie używany jako substytut dla „informatyki” w 1960 roku. Około 15 lat później termin ten został użyty do zdefiniowania przeglądu metod przetwarzania danych stosowanych w różnych Aplikacje. W 2001 roku data science została wprowadzona jako niezależna dyscyplina. Harvard Business Review opublikował w 2012 roku artykuł opisujący rolę analityka danych jako „najseksowniejszą pracę XXI wieku”.
Kluczowe wnioski
- Postęp technologiczny, Internet, media społecznościowe i wykorzystanie technologii zwiększyły dostęp do dużych zbiorów danych.
- Nauka o danych wykorzystuje techniki, takie jak uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja, do wydobywania znaczących informacji i przewidywania przyszłych wzorców i zachowań.
- Dziedzina nauki o danych rozwija się wraz z postępem technologicznym oraz technikami gromadzenia i analizy dużych zbiorów danych, które stają się coraz bardziej wyrafinowane.
Jak stosuje się naukę o danych
Nauka o danych obejmuje narzędzia z wielu dziedzin w celu gromadzenia zestawu danych, przetwarzania i uzyskiwania wglądu w zestaw danych, wyodrębniania znaczących danych ze zbioru i interpretowania ich na potrzeby podejmowania decyzji. Obszary dyscyplinarne, które składają się na dziedzinę nauki o danych, obejmują wydobycie, statystykę, uczenie maszynowe, analitykę i programowanie.
Eksploracja danych stosuje algorytmy do złożonego zestawu danych w celu ujawnienia wzorców, które są następnie wykorzystywane do wydobywania użytecznych i istotnych danych ze zbioru. Miary statystyczne lub analizy predykcyjne wykorzystują te wyodrębnione dane do oceny zdarzeń, które prawdopodobnie wystąpią w przyszłości, na podstawie tego, co pokazują dane, które miały miejsce w przeszłości.
Uczenie maszynowe to narzędzie sztucznej inteligencji, które przetwarza ogromne ilości danych, których człowiek nie byłby w stanie przetworzyć przez całe życie. Uczenie maszynowe udoskonala model decyzyjny przedstawiony w ramach analizy predykcyjnej, dopasowując prawdopodobieństwo wystąpienia zdarzenia do tego, co faktycznie wydarzyło się w przewidywanym czasie.
Korzystając z narzędzi analitycznych, analityk danych zbiera i przetwarza ustrukturyzowane dane z etapu uczenia maszynowego przy użyciu algorytmów. Analityk interpretuje, konwertuje i podsumowuje dane w spójnym języku zrozumiałym dla zespołu decyzyjnego. Nauka o danych jest stosowana praktycznie we wszystkich kontekstach, a wraz z rozwojem roli naukowca danych dziedzina ta będzie się rozszerzać, obejmując architekturę danych, inżynierię danych i administrację danymi.
Szybki fakt
Według IBM zapotrzebowanie na analityków danych wzrośnie o 28% do 2020 roku.
Definicja naukowca danych
Analityk danych zbiera, analizuje i interpretuje duże ilości danych, w wielu przypadkach w celu usprawnienia działania firmy. Specjaliści zajmujący się badaniami danych opracowują modele statystyczne, które analizują dane i wykrywają wzorce, trendy i relacje w zestawach danych. Informacje te można wykorzystać do przewidywania zachowań konsumentów lub do identyfikowania ryzyka biznesowego i operacyjnego. Naukowiec zajmujący się danymi jest często gawędziarzem, przedstawiającym informacje na temat danych decydentom w sposób zrozumiały i przydatny do rozwiązywania problemów.
Data Science dzisiaj
Firmy stosują duże zbiory danych i naukę o danych w codziennych czynnościach, aby zapewnić wartość konsumentom. Instytucje bankowe wykorzystują duże zbiory danych, aby zwiększyć swoje sukcesy w wykrywaniu oszustw. Firmy zarządzające aktywami wykorzystują duże zbiory danych do przewidywania prawdopodobieństwa wzrostu lub spadku ceny papieru wartościowego w określonym czasie.
Firmy takie jak Netflix wykorzystują duże zbiory danych, aby określić, jakie produkty dostarczą użytkownikom. Netflix wykorzystuje również algorytmy do tworzenia spersonalizowanych rekomendacji dla użytkowników na podstawie ich historii oglądania. Nauka o danych rozwija się w szybkim tempie, a jej aplikacje będą nadal zmieniać życie w przyszłości.