Ce este Data Science? Un ghid complet.

Ce este Data Science?

Știința datelor este un domeniu care combină cunoștințele de domeniu, abilitățile de programare și cunoștințele de matematică și statistică pentru a extrage informații utile din date. Algoritmii de învățare automată sunt utilizați pentru numere, text, imagini, video, audio și alte date pentru a crea sisteme de inteligență artificială (AI) care pot executa lucrări care ar avea nevoie în mod normal de inteligență umană.

Orice organizație ar pretinde că este implicată într-un fel de știință a datelor, dar ce înseamnă asta? Știința datelor este dedicată extragerii de informații curate din datele brute pentru formularea de informații acționabile. Domeniul se extinde atât de repede și revoluționează atât de multe sectoare încât este dificil să-și îngrădești capacitățile cu o descriere formală, dar, în general, știința datelor este dedicată extragerii de informații curate din date brute pentru formularea de informații acționabile.

Datele noastre digitale, numite „petrolul secolului XXI”, sunt cele mai importante în domeniu. În industrie, știință și viața noastră de zi cu zi, are beneficii incalculabile. Naveta la serviciu, cea mai recentă căutare pe Google pentru cea mai apropiată cafenea, postarea pe Instagram despre ceea ce ați mâncat și chiar și datele de sănătate ale instrumentului de fitness sunt toate relevante pentru diferite seturi de date.

oameni de știință sub diferite forme Știința datelor este responsabilă pentru a ne aduce noi bunuri, a oferi perspective inovatoare și a ne face viața mai confortabilă, cercetând vaste lacuri de date, căutând corelații și tendințe.

TREBUIE CITIT: De ce este importantă știința datelor?

Abilități de știință a datelor

Această secțiune a „Ce este știința datelor?” articolul vă oferă o idee despre abilitățile și instrumentele folosite de oameni din diferite domenii ale științei datelor.

Ce face un Data Scientist?

Un cercetător de date examinează datele de afaceri pentru a obține informații utile. Cu alte cuvinte, un cercetător de date rezolvă provocările de afaceri urmând un set de proceduri, care includ:

• Pentru a înțelege mai bine problema, puneți întrebările potrivite.
• Obțineți date dintr-o varietate de surse, inclusiv date despre companie, date publice și așa mai departe.
• Procesați datele brute și transformați-le într-un format gata de analiză.
• Introduceți datele în sistemul analitic, care ar putea fi un algoritm de învățare automată sau un model statistic.
• Pregătiți constatările și concluziile pentru a fi împărtășite părților relevante.

Cum funcționează știința datelor?

Știința datelor implică o gamă largă de discipline și domenii de expertiză pentru a oferi o imagine cuprinzătoare, amănunțită și rafinată a datelor brute.

Pentru a analiza eficient masele încurcate de informații și a comunica doar cele mai importante biți care vor contribui la creșterea progresului și a productivității, oamenii de știință în domeniul datelor trebuie să fie calificați în orice, de la ingineria datelor, matematică, statistică, calcul avansat și vizualizări.

Pentru a construi modele și a face predicții folosind algoritmi și alte tehnici, oamenii de știință se bazează în mare măsură pe inteligența artificială, în special pe subdomeniile sale de învățare automată și învățare profundă.

În general, știința datelor are un ciclu de viață în cinci etape care include:

1. Captură: Colectarea datelor, introducerea datelor, recepția semnalului și extragerea datelor sunt toate exemple de captare a datelor.
2. Menține: depozitarea datelor, curățarea datelor, punerea în scenă a datelor, analiza datelor și arhitectura datelor trebuie să fie toate menținute.
3. Proces: Exploatarea datelor, gruparea/clasificarea, modelarea datelor și rezumarea datelor sunt toți pași ai procesului.
4. Comunicați: raportarea datelor, vizualizarea datelor, inteligența afacerii și luarea deciziilor sunt toate lucrurile care trebuie comunicate.
5. Analizați: analiza exploratorie/confirmativă, analiza predictivă, regresia, extragerea textului și analiza calitativă sunt toate exemple de analize.

Toate cele cinci etape necesită strategii, servicii unice și, în anumite cazuri, seturi de abilități.

Utilizări ale științei datelor

Știința datelor ne permite să atingem niște obiective mari care anterior erau imposibile sau necesitau o cantitate semnificativă de timp și efort.

LA CE POATE FI FOLOSITĂ DATA SCIENCE?

• Detectarea anomaliilor (fraudă, boală, criminalitate etc.)
• Luarea deciziilor și automatizarea (verificări de fundal, bonitate etc.)
• Clasificări (într-un server de e-mail, aceasta ar putea însemna sortarea e-mailurilor în foldere „semnificative” și „junk”)
• Previziuni (vânzări, venituri și păstrarea clienților)
• Recunoașterea modelelor (modele meteo, modelele pieței financiare etc.)
• Apreciere (față, voce, text etc.)
• Observații și sugestii (pe baza preferințelor învățate, motoarele de recomandare vă pot trimite la filme, restaurante și cărți care vă pot plăcea)

Iată câteva exemple despre modul în care companiile folosesc știința datelor pentru a inova în industriile lor, pentru a dezvolta noi bunuri și pentru a îmbunătăți mediul din jurul lor.

Sănătate

În sectorul sănătății, știința datelor a dus la o varietate de descoperiri. Profesioniștii din domeniul medical descoperă noi modalități de a înțelege boala, de a practica medicina preventivă, de a diagnostica mai rapid bolile și de a explora noi opțiuni de tratament datorită unei rețele vaste de date disponibile acum prin orice, de la EMR la baze de date clinice la trackere personale de fitness.

Mașini cu conducere autonomă

Analiza predictivă este folosită de Tesla, Ford și Volkswagen în ultima lor eră a vehiculelor autonome. Mii de camere și senzori minuscule sunt folosiți în aceste mașini pentru a transmite informații în timp real. Mașinile cu conducere autonomă se pot adapta la limitele de viteză, pot evita schimbările riscante ale benzii și chiar pot transporta pasagerii pe calea cea mai scurtă folosind învățarea automată, analiza predictivă și știința datelor.

Logistică

UPS utilizează analiza datelor pentru a îmbunătăți productivitatea atât în ​​cadrul companiei, cât și pe rutele sale de distribuție. Instrumentul de optimizare și navigare integrată pe drumuri (ORION) al companiei creează rute optimizate pentru șoferii de livrare pe baza vremii, traficului, construcțiilor și alți factori, folosind modele și algoritmi matematici susținuți de știința datelor.

Pe an, știința datelor este de așteptat să economisească compania de logistică cu până la 39 de milioane de galoane de combustibil și peste 100 de milioane de mile de livrare.

Divertisment

Te-ai întrebat vreodată cum pare Spotify să știe întotdeauna exact ce melodie cauți? Sau cum știe Netflix exact ce emisiuni vă veți bucura de vizionarea excesivă? Gigantul de streaming de muzică va organiza cu atenție liste de melodii bazate pe genul muzical sau trupa pe care o folosești în prezent, folosind știința datelor.
Te-ai apucat de gătit în ultima vreme? Agregatorul de date Netflix vă va detecta nevoia de inspirație culinară și vă va sugera emisiuni adecvate din biblioteca sa vastă.

Finanţa

Sectorul financiar a economisit milioane de dolari și sume incalculabile de timp datorită învățării automate și științei datelor. Procesarea limbajului natural (NLP) este folosită de platforma Contract Intelligence (COiN) a JP Morgan pentru a procesa și extrage date vitale din aproximativ 12.000 de contracte de credit comerciale pe an.

Ceea ce ar fi fost nevoie de 360.000 de ore de muncă manuală pentru a fi finalizat este acum finalizat în doar câteva ore datorită științei datelor. În plus, companiile fintech precum Stripe și PayPal investesc activ în știința datelor pentru a dezvolta software de învățare automată care poate identifica și preveni cu ușurință frauda.

Securitate cibernetică

Orice industrie beneficiază de știința datelor, dar securitatea cibernetică poate fi cea mai relevantă. Kaspersky Lab, o companie internațională de securitate cibernetică, folosește știința datelor și învățarea automată pentru a detecta peste 360.000 de mostre noi de malware în fiecare zi. Capacitatea științei datelor de a identifica și de a învăța noi metode de criminalitate cibernetică în timp real este esențială pentru siguranța și securitatea noastră potențială.

Jocuri

Știința datelor este, de asemenea, folosită pentru a construi jocuri video și pe computer, ceea ce a ridicat experiența de joc la noi culmi.

Concluzie

În următorul deceniu, datele vor fi petrolul pentru companii. Companiile pot estima acum creșterea viitoare și pot evalua potențialele amenințări prin încorporarea tehnicilor de știință a datelor în operațiunile lor. Dacă sunteți interesat de o carieră în știința datelor, acum este momentul să începeți.

Aveți întrebări despre acest articol despre „Ce este știința datelor?”? Dacă da, postați-l în secțiunea de comentarii a articolului. Experții noștri vă vor ajuta să vă rezolvați problemele cât mai curând posibil.