Co to jest nauka o danych? Kompletny przewodnik.

Co to jest nauka o danych?

Nauka o danych to dziedzina, która łączy wiedzę domenową, umiejętności programistyczne oraz wiedzę matematyczną i statystyczną w celu wydobycia przydatnych spostrzeżeń z danych. Algorytmy uczenia maszynowego są używane do liczb, tekstu, obrazów, wideo, audio i innych danych w celu tworzenia systemów sztucznej inteligencji (AI), które mogą wykonywać zadania, które normalnie wymagałyby ludzkiej inteligencji.

Każda organizacja twierdziłaby, że zajmuje się jakąś nauką o danych, ale co to oznacza? Nauka o danych zajmuje się wyodrębnianiem czystych informacji z surowych danych w celu formułowania praktycznych spostrzeżeń. Dziedzina rozwija się tak szybko i rewolucjonizuje tak wiele sektorów, że trudno jest odgrodzić jej możliwości formalnym opisem, ale ogólnie nauka o danych jest poświęcona ekstrakcji czystych informacji z surowych danych w celu sformułowania praktycznych spostrzeżeń.

Nasze dane cyfrowe, nazywane „ropą XXI wieku”, są najważniejsze w tej dziedzinie. W przemyśle, nauce i naszym codziennym życiu ma nieocenione korzyści. Twoje dojazdy do pracy, ostatnie wyszukiwanie najbliższej kawiarni w Google, post na Instagramie o tym, co jadłeś, a nawet dane o stanie zdrowia Twojego monitora fitness są istotne dla różnych zestawów danych.

naukowcy w różnych formach Nauka o danych jest odpowiedzialna za dostarczanie nam nowych dóbr, dostarczanie przełomowych spostrzeżeń i ułatwianie naszego życia poprzez przesiewanie ogromnych jezior danych, wyszukiwanie korelacji i trendów.

MUSISZ PRZECZYTAĆ: Dlaczego analiza danych jest ważna?

Umiejętności analizy danych

Ta sekcja „Co to jest nauka o danych?” artykuł daje wyobrażenie o umiejętnościach i narzędziach używanych przez ludzi z różnych dziedzin nauki o danych.

Co robi analityk danych?

Analityk danych analizuje dane biznesowe w celu uzyskania praktycznych spostrzeżeń. Innymi słowy, analityk danych rozwiązuje wyzwania biznesowe, postępując zgodnie z zestawem procedur, które obejmują:

• Aby lepiej zrozumieć problem, zadaj odpowiednie pytania.
• Uzyskaj dane z różnych źródeł, w tym danych firmowych, danych publicznych i tak dalej.
• Przetwarzaj surowe dane i przekształcaj je w format gotowy do analizy.
• Wprowadź dane do systemu analitycznego, którym może być algorytm uczenia maszynowego lub model statystyczny.
• Przygotuj ustalenia i wnioski, którymi chcesz się podzielić z odpowiednimi stronami.

Jak działa analiza danych?

Nauka o danych obejmuje szeroki zakres dyscyplin i dziedzin wiedzy w celu zapewnienia kompleksowego, dokładnego i dopracowanego obrazu surowych danych.

Aby skutecznie przeszukiwać pogmatwane masy informacji i przekazywać tylko najważniejsze fragmenty, które pomogą napędzać postęp i produktywność, naukowcy zajmujący się danymi muszą być wykwalifikowani we wszystkim, od inżynierii danych, matematyki, statystyki, zaawansowanych obliczeń i wizualizacji.

Aby konstruować modele i dokonywać prognoz przy użyciu algorytmów i innych technik, naukowcy zajmujący się danymi opierają się w dużej mierze na sztucznej inteligencji, zwłaszcza w jej poddziedzinach uczenia maszynowego i uczenia głębokiego.

Ogólnie nauka o danych ma pięciostopniowy cykl życia, który obejmuje:

1. Przechwytywanie: Zbieranie danych, wprowadzanie danych, odbiór sygnału i ekstrakcja danych to przykłady przechwytywania danych.
2. Utrzymanie: należy utrzymać magazynowanie danych, czyszczenie danych, etapowanie danych, analizę danych i architekturę danych.
3. Proces: Eksploracja danych, klastrowanie/klasyfikacja, modelowanie danych i podsumowywanie danych to wszystkie etapy procesu.
4. Komunikacja: raportowanie danych, wizualizacja danych, analiza biznesowa i podejmowanie decyzji to wszystko, co należy komunikować.
5. Analiza: eksploracyjna/potwierdzająca, analiza predykcyjna, regresja, eksploracja tekstu i analiza jakościowa to przykłady analiz.

Wszystkie pięć etapów wymaga unikalnych strategii, usług i, w niektórych przypadkach, zestawów umiejętności.

Zastosowania analizy danych

Nauka o danych pozwala nam osiągnąć pewne duże cele, które wcześniej były niemożliwe lub wymagały znacznej ilości czasu i wysiłku.

DO CZEGO MOŻNA WYKORZYSTAĆ DATA SCIENCE?

• Wykrywanie anomalii (oszustwa, choroby, przestępstwa itp.)
• Podejmowanie decyzji i automatyzacja (kontrola przeszłości, zdolność kredytowa itp.)
• Klasyfikacje (na serwerze pocztowym może to oznaczać sortowanie wiadomości e-mail w folderach „istotne” i „śmieci”)
• Prognozy (sprzedaż, przychody i utrzymanie klientów)
• Rozpoznawanie wzorców (wzory pogodowe, wzorce rynków finansowych itp.)
• Docenienie (twarz, głos, tekst itp.)
• Obserwacje i sugestie (na podstawie wyuczonych preferencji wyszukiwarki rekomendacji mogą odsyłać Cię do filmów, restauracji i książek, które mogą Ci się spodobać)

Oto kilka przykładów tego, jak firmy wykorzystują analitykę danych do wprowadzania innowacji w swoich branżach, opracowywania nowych towarów i poprawy otaczającego ich środowiska.

Opieka zdrowotna

W sektorze opieki zdrowotnej nauka o danych przyniosła wiele przełomów. Specjaliści medyczni odkrywają nowe sposoby rozumienia chorób, praktykowania medycyny zapobiegawczej, szybszego diagnozowania chorób i odkrywania nowych opcji leczenia dzięki rozległej sieci danych dostępnych teraz za pośrednictwem wszystkiego, od EMR po kliniczne bazy danych i osobiste monitory kondycji.

Samojezdne samochody

Tesla, Ford i Volkswagen wykorzystują analizy predykcyjne w najnowszej erze autonomicznych pojazdów. Tysiące maleńkich kamer i czujników są używane w tych samochodach do przesyłania informacji w czasie rzeczywistym. Autonomiczne samochody mogą dostosowywać się do ograniczeń prędkości, unikać ryzykownych zmian pasów, a nawet przewozić pasażerów po najkrótszej ścieżce, korzystając z uczenia maszynowego, analiz predykcyjnych i analizy danych.

Logistyka

UPS wykorzystuje analizę danych w celu poprawy wydajności zarówno w firmie, jak i wzdłuż jej tras dystrybucji. Zintegrowane narzędzie do optymalizacji i nawigacji na drogach (ORION) firmy tworzy zoptymalizowane trasy dla kierowców dostawczych w oparciu o pogodę, natężenie ruchu, budowę i inne czynniki, korzystając z modelowania matematycznego i algorytmów popartego nauką o danych.

Oczekuje się, że analiza danych pozwoli firmie logistycznej zaoszczędzić rocznie do 39 milionów galonów paliwa i ponad 100 milionów mil dostaw.

Zabawa

Czy kiedykolwiek zastanawiałeś się, jak Spotify zawsze dokładnie wie, jakiej piosenki szukasz? Albo skąd Netflix dokładnie wie, które programy, które lubisz oglądać? Gigant strumieniowego przesyłania muzyki starannie dobierze listy utworów w oparciu o gatunek muzyczny lub zespół, z którego obecnie korzystasz, korzystając z nauki o danych.
Czy ostatnio zajmujesz się gotowaniem? Agregator danych Netflix wykryje Twoje zapotrzebowanie na kulinarne inspiracje i zaproponuje odpowiednie programy z obszernej biblioteki.

Finanse

Sektor finansowy zaoszczędził miliony dolarów i nieobliczalne ilości czasu dzięki uczeniu maszynowemu i nauce o danych. Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) jest wykorzystywane przez platformę Contract Intelligence (COiN) firmy JP Morgan do przetwarzania i pozyskiwania ważnych danych z około 12 000 umów o kredyt komercyjny rocznie.

To, co zajęłoby 360 000 godzin pracy ręcznej, jest teraz wykonywane w ciągu zaledwie kilku godzin dzięki nauce o danych. Ponadto firmy z branży fintech, takie jak Stripe i PayPal, aktywnie inwestują w naukę o danych w celu opracowania oprogramowania do uczenia maszynowego, które może łatwo identyfikować i zapobiegać oszustwom.

Bezpieczeństwo cybernetyczne

Każda branża czerpie korzyści z nauki o danych, ale cyberbezpieczeństwo może być najistotniejsze. Kaspersky Lab, międzynarodowa firma zajmująca się cyberbezpieczeństwem, wykorzystuje naukę danych i uczenie maszynowe do wykrywania ponad 360 000 nowych próbek złośliwego oprogramowania każdego dnia. Zdolność nauki o danych do identyfikowania i poznawania nowych metod cyberprzestępczości w czasie rzeczywistym ma kluczowe znaczenie dla naszego potencjalnego bezpieczeństwa i ochrony.

Hazard

Nauka o danych jest również wykorzystywana do tworzenia gier wideo i komputerowych, co wyniosło wrażenia z gier na nowy poziom.

Wniosek

W przyszłej dekadzie dane będą olejem dla firm. Firmy mogą teraz szacować przyszły wzrost i oceniać potencjalne zagrożenia, włączając do swoich działań techniki analizy danych. Jeśli interesuje Cię kariera w dziedzinie data science, teraz nadszedł czas, aby zacząć.

Czy masz jakieś pytania dotyczące tego artykułu na temat „Co to jest nauka o danych?”? Jeśli tak, zamieść to w komentarzach do artykułu. Nasi eksperci pomogą Ci jak najszybciej rozwiązać Twoje problemy.