Was ist Datenwissenschaft? Ein vollständiger Leitfaden.

Was ist Datenwissenschaft?

Data Science ist ein Bereich, der Domänenwissen, Programmierkenntnisse sowie Mathematik- und Statistikkenntnisse kombiniert, um nützliche Erkenntnisse aus Daten zu extrahieren. Algorithmen für maschinelles Lernen werden für Zahlen, Text, Bilder, Video, Audio und andere Daten verwendet, um Systeme mit künstlicher Intelligenz (KI) zu erstellen, die Aufgaben ausführen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern würden.

Jede Organisation würde behaupten, sich mit irgendeiner Art von Data Science zu beschäftigen, aber was beinhaltet das? Data Science widmet sich der Extraktion sauberer Informationen aus Rohdaten zur Formulierung umsetzbarer Erkenntnisse. Das Gebiet expandiert so schnell und revolutioniert so viele Sektoren, dass es schwierig ist, seine Fähigkeiten mit einer formalen Beschreibung einzugrenzen, aber im Allgemeinen widmet sich die Datenwissenschaft der Extraktion sauberer Informationen aus Rohdaten zur Formulierung umsetzbarer Erkenntnisse.

Unsere digitalen Daten, die als „Öl des 21. Jahrhunderts“ bezeichnet werden, sind die wichtigsten auf diesem Gebiet. In Industrie, Wissenschaft und unserem täglichen Leben hat es unschätzbare Vorteile. Ihr Weg zur Arbeit, Ihre letzte Google-Suche nach dem nächsten Café, Ihr Instagram-Post über das, was Sie gegessen haben, und sogar die Gesundheitsdaten Ihres Fitnesstrackers sind für verschiedene Datensätze relevant.

Wissenschaftler in verschiedenen Formen Die Datenwissenschaft ist dafür verantwortlich, uns neue Waren zu liefern, bahnbrechende Erkenntnisse zu liefern und unser Leben angenehmer zu gestalten, indem sie riesige Datenseen durchforstet und nach Korrelationen und Trends sucht.

MUSS LESEN: Warum ist Data Science wichtig?

Datenwissenschaftliche Fähigkeiten

Dieser Abschnitt von "Was ist Data Science?" Der Artikel gibt Ihnen einen Überblick über die Fähigkeiten und Werkzeuge, die von Menschen in verschiedenen Bereichen der Datenwissenschaft verwendet werden.

Was macht ein Data Scientist?

Ein Data Scientist untersucht Geschäftsdaten, um umsetzbare Erkenntnisse abzuleiten. Anders ausgedrückt: Ein Datenwissenschaftler löst geschäftliche Herausforderungen, indem er eine Reihe von Verfahren befolgt, darunter:

• Um das Problem besser zu verstehen, stellen Sie die richtigen Fragen.
• Erhalten Sie Daten aus einer Vielzahl von Quellen, darunter Unternehmensdaten, öffentliche Daten usw.
• Verarbeiten Sie Rohdaten und wandeln Sie sie in ein analysebereites Format um.
• Geben Sie die Daten in das Analysesystem ein, das ein maschineller Lernalgorithmus oder ein statistisches Modell sein kann.
• Bereiten Sie die Ergebnisse und Schlussfolgerungen vor, die mit den relevanten Parteien geteilt werden sollen.

Wie funktioniert Data Science?

Data Science umfasst eine breite Palette von Disziplinen und Fachgebieten, um eine umfassende, gründliche und verfeinerte Sicht auf Rohdaten zu bieten.

Um verworrene Informationsmassen effizient zu sichten und nur die wichtigsten Teile zu kommunizieren, die zur Steigerung des Fortschritts und der Produktivität beitragen, müssen Data Scientists in allen Bereichen von Data Engineering, Mathematik, Statistik, Advanced Computing und Visualisierungen erfahren sein.

Um Modelle zu erstellen und Vorhersagen mithilfe von Algorithmen und anderen Techniken zu treffen, verlassen sich Datenwissenschaftler stark auf künstliche Intelligenz, insbesondere auf ihre Teilgebiete maschinelles Lernen und Deep Learning.

Im Allgemeinen hat Data Science einen fünfstufigen Lebenszyklus, der Folgendes umfasst:

1. Erfassung: Datenerfassung, Dateneingabe, Signalempfang und Datenextraktion sind Beispiele für die Datenerfassung.
2. Pflegen: Data Warehousing, Datenbereinigung, Datenbereitstellung, Datenanalyse und Datenarchitektur müssen alle gepflegt werden.
3. Prozess: Data Mining, Clustering/Klassifizierung, Datenmodellierung und Datenzusammenfassung sind Schritte in diesem Prozess.
4. Kommunizieren: Datenberichte, Datenvisualisierung, Business Intelligence und Entscheidungsfindung sind alles Dinge, die kommuniziert werden müssen.
5. Analysieren: Explorative/bestätigende, prädiktive Analyse, Regression, Text-Mining und qualitative Analyse sind Beispiele für Analysen.

Alle fünf Phasen erfordern einzigartige Strategien, Dienstleistungen und in bestimmten Fällen Fähigkeiten.

Data Science-Anwendungen

Data Science ermöglicht es uns, einige große Ziele zu erreichen, die zuvor unmöglich waren oder viel Zeit und Mühe gekostet haben.

WOFÜR KANN DATA SCIENCE VERWENDET WERDEN?

• Erkennung von Anomalien (Betrug, Krankheit, Kriminalität usw.)
• Entscheidungsfindung und Automatisierung (Hintergrundprüfungen, Bonität usw.)
• Klassifizierungen (bei einem E-Mail-Server könnte dies das Sortieren von E-Mails in „bedeutende“ und „Junk“-Ordner bedeuten)
• Vorhersagen (Umsatz, Umsatz und Kundenbindung)
• Mustererkennung (Wettermuster, Finanzmarktmuster etc.)
• Wertschätzung (Gesicht, Stimme, Text usw.)
• Beobachtungen und Vorschläge (basierend auf erlernten Vorlieben können Empfehlungsmaschinen Sie auf Filme, Restaurants und Bücher verweisen, die Ihnen gefallen könnten)

Hier sind einige Beispiele dafür, wie Unternehmen Data Science nutzen, um in ihren Branchen innovativ zu sein, neue Waren zu entwickeln und die Umwelt um sie herum zu verbessern.

Gesundheitspflege

Im Gesundheitswesen hat die Datenwissenschaft zu einer Vielzahl von Durchbrüchen geführt. Mediziner entdecken neue Wege, um Krankheiten zu verstehen, präventive Medizin zu praktizieren, Krankheiten schneller zu diagnostizieren und neue Behandlungsoptionen zu erkunden, dank eines riesigen Datennetzwerks, das jetzt über alles verfügbar ist, von EMRs über klinische Datenbanken bis hin zu persönlichen Fitness-Trackern.

Selbstfahrende Autos

Predictive Analytics wird von Tesla, Ford und Volkswagen in ihrer neuesten Ära autonomer Fahrzeuge eingesetzt. Tausende von winzigen Kameras und Sensoren werden in diesen Autos verwendet, um Informationen in Echtzeit zu übertragen. Selbstfahrende Autos können sich an Geschwindigkeitsbegrenzungen anpassen, riskante Spurwechsel vermeiden und sogar Passagiere auf dem kürzesten Weg befördern, indem sie maschinelles Lernen, Predictive Analytics und Data Science nutzen.

Logistik

UPS verwendet Datenanalysen, um die Produktivität sowohl innerhalb des Unternehmens als auch entlang seiner Vertriebsrouten zu verbessern. Das On-Road Integrated Optimization and Navigation (ORION)-Tool des Unternehmens erstellt optimierte Routen für Lieferfahrer auf der Grundlage von Wetter, Verkehr, Bauarbeiten und anderen Faktoren unter Verwendung von datenwissenschaftlich gestützter mathematischer Modellierung und Algorithmen.

Es wird erwartet, dass Data Science dem Logistikunternehmen pro Jahr bis zu 39 Millionen Gallonen Kraftstoff und über 100 Millionen Liefermeilen einsparen.

Entertainment

Haben Sie sich jemals gefragt, warum Spotify immer genau zu wissen scheint, welchen Song Sie suchen? Oder woher Netflix genau weiß, welche Shows Sie gerne Binge-Watching sehen? Der Musik-Streaming-Gigant erstellt sorgfältig Listen mit Songs, die auf dem Musikgenre oder der Band basieren, die Sie derzeit verwenden, indem Sie Data Science verwenden.
Haben Sie in letzter Zeit mit dem Kochen begonnen? Der Datenaggregator von Netflix erkennt Ihren Bedarf an kulinarischer Inspiration und schlägt geeignete Shows aus seiner umfangreichen Bibliothek vor.

Finanzen

Der Finanzsektor hat dank Machine Learning und Data Science Millionen von Dollar und unschätzbar viel Zeit gespart. Natural Language Processing (NLP) wird von der Contract Intelligence (COiN)-Plattform von JP Morgan verwendet, um wichtige Daten aus rund 12.000 gewerblichen Kreditverträgen pro Jahr zu verarbeiten und zu extrahieren.

Was 360.000 Stunden Handarbeit gekostet hätte, ist jetzt dank Data Science in nur wenigen Stunden erledigt. Darüber hinaus investieren Fintech-Unternehmen wie Stripe und PayPal aktiv in Data Science, um Software für maschinelles Lernen zu entwickeln, die Betrug leicht erkennen und verhindern kann.

Internet-Sicherheit

Jede Branche profitiert von Data Science, aber Cybersicherheit ist möglicherweise die relevanteste. Kaspersky Lab, ein internationales Unternehmen für Cybersicherheit, nutzt Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, um täglich über 360.000 neue Malware-Beispiele zu erkennen. Die Fähigkeit der Datenwissenschaft, neue Methoden der Cyberkriminalität in Echtzeit zu erkennen und zu lernen, ist entscheidend für unsere potenzielle Sicherheit.

Spielen

Data Science wird auch zum Erstellen von Video- und Computerspielen verwendet, was das Spielerlebnis auf neue Höhen gehoben hat.

Fazit

Im kommenden Jahrzehnt werden Daten das Öl für Unternehmen sein. Unternehmen können jetzt das zukünftige Wachstum abschätzen und potenzielle Bedrohungen einschätzen, indem sie Data-Science-Techniken in ihre Abläufe integrieren. Wenn Sie an einer Karriere in der Datenwissenschaft interessiert sind, ist jetzt der richtige Zeitpunkt, um loszulegen.

Haben Sie Fragen zu diesem Artikel zum Thema „Was ist Data Science?“? Wenn ja, posten Sie es bitte im Kommentarbereich des Artikels. Unsere Experten helfen Ihnen, Ihre Probleme so schnell wie möglich zu lösen.