Nauka o danych: wszystko, co musisz wiedzieć

Nauka o danych to dziedzina, która gromadzi, przechowuje i analizuje informacje o rzeczach w celu uzyskania cennych spostrzeżeń.

Firmy od dawna zajmują się nauką o danych, ale niedawna eksplozja danych użytkowników Internetu i tańsza infrastruktura chmurowa spowodowały boom w branży.

W porównaniu z podobnymi dyscyplinami nauka o danych jest stosunkowo nowa i wciąż ewoluuje. Tak więc daje również wiele nadziei jako ścieżka kariery na przyszłość.

W tym poście znajdziesz wszystko, co musisz wiedzieć o nauce o danych i o tym, jakie korzyści może ona przynieść Tobie lub Twojej firmie.

Dlaczego nauka o danych?

Zapotrzebowanie na analityków danych stale rośnie, więc jest to dobry powód, aby zająć się tą dziedziną. Innym dobrym powodem jest to, że nauka o danych jest stosunkowo dobrze płatna, więc nie musisz zbytnio przejmować się swoimi dochodami.

Dodatkowo możesz pracować jako analityk danych w wielu sektorach, więc nie jesteś ograniczony do jednej branży. Po prostu zastosuj swoje umiejętności analityczne, aby znaleźć wzorce i zbadać wydajność od usług finansowych po logistykę, produkcję, telekomunikację, opiekę zdrowotną i tak dalej.

Zastosowania nauki o danych

Data science to rozległa dziedzina, która ma zastosowanie w wielu branżach, więc jej potencjalne zastosowania są ogromne.

Oto najpopularniejsze z tych aplikacji do nauki o danych:

• Wykrywanie oszustw i ryzyka — było to jedno z najwcześniejszych zastosowań nauki o danych. Gromadzenie i analiza różnych zestawów danych umożliwiła firmom finansowym lepsze unikanie nieściągalnych długów i strat oraz zarządzanie nimi. Możliwe stało się również łatwe wykrywanie transakcji, które miały duże prawdopodobieństwo oszustwa.
  
• Opieka zdrowotna – nauka o danych jest również wykorzystywana w badaniach medycznych w celu ustalenia powiązań między genetyką, niektórymi chorobami i ich reakcjami na leki. Jest również używany do opracowywania leków za pomocą symulacji modelowych do przewidywania przyszłych wyników leków.
  
• Rozpoznawanie obrazu – To kolejne bardzo popularne zastosowanie data science. Rozpoznawanie obrazów odnosi się do identyfikacji wzorców w zestawach danych obrazu, takich jak zdjęcia i filmy, i oferuje wiele obiecujących przyszłych zastosowań.
  
• Wyszukiwarka – nauka o danych odgrywa również dużą rolę w prezentowaniu wyników z wyszukiwarek, takich jak Google i Bing. Zastosowane tutaj algorytmy porównują miliardy stron, aby znaleźć najlepsze wyniki dla każdego wyszukiwanego hasła. Mogą również śledzić kliknięcia użytkowników, aby lepiej personalizować wyniki w miarę upływu czasu.
  
• Logistyka – Optymalizacja tras przy użyciu analizy danych może pomóc firmom zaoszczędzić dużo pieniędzy i obniżyć koszty operacyjne.
  
• Systemy rekomendacji — opierają się na danych z całej Twojej wcześniejszej aktywności, aby spróbować przewidzieć kolejne najlepsze rzeczy, które mogą być dla Ciebie istotne. Systemy rekomendacji są wszędzie, od Netflix po Spotify, Amazon, Twitter i tak dalej.
  
• Rozpoznawanie mowy — podobnie jak systemy rozpoznawania obrazów, rozpoznawanie mowy wykorzystuje analizę danych, aby umożliwić maszynom rozumienie ludzkiej mowy.
  
• Reklama – Ukierunkowana reklama jest możliwa tylko dzięki nauce o danych, ponieważ opiera się na dużej ilości danych demograficznych i psychograficznych użytkowników.

Analiza danych kontra statystyki

Nauka o danych i statystyka mają wiele wspólnego, jednak istnieje sporo różnic między tymi dwiema dyscyplinami.

Na początek statystyka jest dyscypliną głównie matematyczną, której celem jest gromadzenie i interpretacja danych ilościowych. Z drugiej strony nauka o danych opiera się na szerokim zakresie dyscyplin, od matematyki po informatykę, bankowość danych i tak dalej.

Nauka o danych zajmuje się również znacznie większymi zbiorami danych niż statystyki. Większość modelowania statystycznego odbywa się na stosunkowo niewielkich ilościach danych, podczas gdy analitycy danych często mają do czynienia z dużymi ilościami danych, które mieszczą się na wielu komputerach.

Wreszcie, podczas gdy statystyka koncentruje się głównie na wyciąganiu wniosków na temat świata na podstawie dostępnych danych, nauka o danych koncentruje się głównie na wyprowadzaniu predykcyjnego znaczenia i optymalizacji z dostępnych danych.

Data Science kontra sztuczna inteligencja

Nauka o danych i sztuczna inteligencja to dwa terminy, które często się pokrywają. Ale chociaż są spokrewnieni, nie są tym samym.

Nauka o danych to kompleksowe podejście do gromadzenia, przygotowywania i analizy danych w celu uzyskania wglądu, podczas gdy sztuczna inteligencja to implementacja algorytmów predykcyjnych w celu uzyskania wglądu.

Sztuczna inteligencja jest częścią nauki o danych, ogólnym terminem obejmującym wszystkie powiązane metody i modele pracy z dużymi zbiorami danych.

Jak działa analityk danych

Pracę analityka danych można podzielić na cztery główne sekcje, są to:

• Gromadzenie i przechowywanie danych
• Analiza i interpretacja danych
• Budowanie narzędzi i modeli do prognozowania na podstawie danych
• Wizualizacja danych i raportowanie

Umiejętności potrzebne do nauki o danych

• Matematyka - Dyscyplina oczywista.
  
• Machine Learning – Zastosowanie algorytmów w trybie uczenia do dużych zbiorów danych w poszukiwaniu wzorców, często realizowane w języku Python.
  
• Modelowanie danych — metoda organizowania i zarządzania dużymi ilościami danych w celu uzyskania z nich wglądu.
  
• Inżynieria oprogramowania — proces tworzenia algorytmów, które przetwarzają ogromne ilości danych w celu generowania spostrzeżeń. Popularne narzędzia to Python i R.
  
• Statystyki — Twoja zdolność do tworzenia znaczących spostrzeżeń na podstawie zestawu danych.
  
• Bankowość danych — możliwość przechowywania i pobierania danych z prostych systemów, takich jak arkusze kalkulacyjne Excel, do bardziej złożonych baz danych SQL.

Jak zostać naukowcem danych

Najłatwiejszym sposobem zostania naukowcem danych jest uzyskanie tytułu licencjata w odpowiedniej dziedzinie, takiej jak nauka o danych, informatyka, matematyka lub statystyka, a następnie postępowanie zgodnie z przewodnikiem krok po kroku dla osób nieposiadających dyplomu w następny akapit.

Jak zdobyć pracę Data Science bez dyplomu

Równie możliwe jest znalezienie pracy w Data Science bez dyplomu. Ważną rzeczą jest to, że wiesz, co robisz i możesz zapewnić dobrą pracę, gdy zostaniesz zatrudniony.

Poniżej przedstawiono kroki, które będą potrzebne, aby znaleźć pracę w dziedzinie analizy danych bez dyplomu:

1. Opanuj podstawowe umiejętności – Obejmuje to takie przedmioty, jak matematyka, statystyka, prawdopodobieństwo, analiza danych, informatyka i podstawy programowania, takie jak Git.
   
2. Podstawy nauki o danych — Następnie musisz opanować umiejętności specyficzne dla nauki o danych, takie jak języki R i Python, Excel, SQL, Spark, Hadoop itp.
   
3. Zapisz się na Bootcamp lub kurs – Posiadanie profesjonalnego certyfikatu w branży data science dowodzi Twojego oddania każdemu potencjalnemu pracodawcy. Rozważ więc uzyskanie certyfikatów IBM, DASCA, Open CDS lub Microsoft Azure.
   
4. Zbuduj swoje portfolio — Chociaż certyfikaty nie są w 100% dowodem na to, że jesteś w stanie coś osiągnąć, portfolio poprzednich miejsc pracy już tak. Musisz więc pokazać, do czego jesteś zdolny, budując portfolio, najlepiej online i na platformie takiej jak GitHub. Może to obejmować wszystko, od osobistych projektów po pracę pro bono, staże i pokrewne prace.
   
5. Popraw swoje umiejętności prowadzenia rozmów kwalifikacyjnych – jest to ostatnia umiejętność, której potrzebujesz, gdy Twoje CV stanie się imponujące i zarobi na rozmowach kwalifikacyjnych.
   
6. Polowanie na pracę – Ostatnia część układanki. Musisz aktywnie wyjść i sprawić, by coś się wydarzyło.

Lista stanowisk Data Science

Analitycy danych pracują w różnych branżach i mają różne cele, co oznacza, że ​​często mają nieco inne role. Opis stanowiska będzie jednak często zawierał szczegółowy wykaz obowiązków oczekiwanych od analityka danych.

Oto niektóre z najpopularniejszych:

• Analityk danych
• Architekt danych
• Inżynier danych
• naukowiec danych
• Administrator bazy danych
• Analityk Biznesowy
• Analityk Ilościowy
• Menedżer danych i analiz
• Inżynier uczenia maszynowego
• Statystyk

Lista narzędzi do analizy danych

Istnieje mnóstwo narzędzi do nauki danych, ale oto najpopularniejsze z nich.

• Tensorflow – Popularna platforma uczenia maszynowego.
• Jupyter — zintegrowane środowisko programistyczne oparte na sieci Web dla ponad 40 języków.
• R – język obliczeń statystycznych i programowania grafiki.
• Posit R Studio – Zintegrowane środowisko programistyczne dla R.
• Python – Popularny język programowania do analizy danych i automatyzacji.
• RapidMiner – Platforma data science dla przedsiębiorstw.
• BigML – Prosta platforma uczenia maszynowego.
• Scikit-learn – narzędzie do uczenia maszynowego i predykcyjnej analizy danych.
• Informatica – narzędzie do integracji danych.
• AWS Redshift – Skalowalna hurtownia danych dla chmury
• Cognos — narzędzie analityczne do raportowania firmy IBM.
• Matplotlib – biblioteka wizualizacji dla języka programowania Python.
• Apache Spark – silnik bankowości danych na dużą skalę do analiz i uczenia maszynowego.
• Apache Hadoop – Framework do rozproszonego przetwarzania dużych zbiorów danych.
• Mahout – Platforma uczenia maszynowego od Apache
• Azure ML Studio — internetowe środowisko IDE dla analityków danych
• Tableau – narzędzie do analizy i wizualizacji danych.
• Excel — oprogramowanie do obsługi arkuszy kalkulacyjnych firmy Microsoft.
• Plotly – bezpłatna biblioteka graficzna typu open source dla Pythona
• Wykresy Google – bezpłatne i wydajne narzędzie do wizualizacji danych.
• Infogram – Intuicyjne narzędzie do wizualizacji i raportowania.

Często zadawane pytania (FAQ)

Wniosek

Dochodząc do końca tego posta na temat nauki o danych i jej znaczenia dla Ciebie i Twojej firmy, powinieneś był uzyskać pomocną wiedzę lub dwie.

Nauka o danych będzie się nadal rozwijać, w tym jej zastosowania, możliwości zatrudnienia i wpływ ekonomiczny. Dlatego najlepiej jest dostosować się teraz, jeśli jeszcze tego nie zrobiłeś.