Data Science
Analiza danych dostarcza istotnych informacji na podstawie dużych ilości złożonych danych lub dużych zbiorów danych. Nauka danych lub nauka oparta na danych łączy różne dziedziny pracy w statystyce i obliczeniach w celu interpretacji danych do celów decyzyjnych.
Zrozumienie nauki o danych
Dane pochodzą z różnych sektorów, kanałów i platform, w tym telefonów komórkowych, mediów społecznościowych, witryn handlu elektronicznego, ankiet zdrowotnych i wyszukiwań internetowych. Wzrost ilości dostępnych danych otworzył drzwi do nowego kierunku badań opartego na dużych zbiorach danych - ogromnych zbiorach danych, które przyczyniają się do tworzenia lepszych narzędzi operacyjnych we wszystkich sektorach.
Stale rosnący dostęp do danych jest możliwy dzięki postępowi w technologii i technikach gromadzenia. Wzorce i zachowania poszczególnych osób mogą być monitorowane, a prognozy dokonywane na podstawie zebranych informacji.
Jednak stale rosnące dane są nieustrukturyzowane i wymagają analizy w celu skutecznego podejmowania decyzji. Proces ten jest złożony i czasochłonny dla firm - stąd pojawienie się data science.
Nauka danych lub nauka oparta na danych wykorzystuje duże zbiory danych i uczenie maszynowe do interpretacji danych do celów decyzyjnych.
Krótka historia nauki o danych
Termin „nauka o danych” istniał przez większą część ostatnich 30 lat i pierwotnie był używany jako substytut „informatyki” w 1960 r. Około 15 lat później termin ten został użyty do zdefiniowania badania metod przetwarzania danych stosowanych w różnych Aplikacje. W 2001 r. Wprowadzono naukę danych jako niezależną dyscyplinę. Harvard Business Review opublikował artykuł w 2012 r. Opisujący rolę naukowca danych jako „najseksowniejszą pracę XXI wieku”.
Kluczowe dania na wynos
- Postępy technologiczne, Internet, media społecznościowe i wykorzystanie technologii zwiększyły dostęp do dużych zbiorów danych.
- Analiza danych wykorzystuje techniki takie jak uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja do wydobywania istotnych informacji oraz przewidywania przyszłych wzorców i zachowań.
- Dziedzina nauki o danych rozwija się wraz z postępem technologii, a techniki gromadzenia i analizy dużych zbiorów danych stają się coraz bardziej wyrafinowane.
Jak stosuje się Data Science
Analiza danych obejmuje narzędzia z wielu dyscyplin do gromadzenia zestawu danych, przetwarzania i uzyskiwania wglądu w zestaw danych, wydobywania znaczących danych z zestawu i interpretowania go do celów decyzyjnych. Dziedziny dyscyplinujące, które składają się na dziedzinę nauki o danych, obejmują górnictwo, statystyki, uczenie maszynowe, analitykę i programowanie.
Eksploracja danych stosuje algorytmy do złożonego zestawu danych w celu ujawnienia wzorców, które są następnie wykorzystywane do wydobywania przydatnych i odpowiednich danych z zestawu. Miary statystyczne lub analizy predykcyjne wykorzystują te wyodrębnione dane do oceny zdarzeń, które mogą się zdarzyć w przyszłości, na podstawie tego, co pokazują dane w przeszłości.
Uczenie maszynowe to narzędzie sztucznej inteligencji, które przetwarza masowe 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 analizy, analityk danych zbiera i przetwarza dane ustrukturyzowane z etapu uczenia maszynowego przy użyciu algorytmów. Analityk interpretuje, konwertuje i podsumowuje dane na spójny język zrozumiały dla zespołu decyzyjnego. Analiza danych jest stosowana praktycznie we wszystkich kontekstach, a wraz z ewolucją roli naukowca danych dziedzina ta rozszerzy się o architekturę danych, inżynierię danych i administrację danymi.
Szybki fakt
Według IBM zapotrzebowanie na naukowców danych ma wzrosnąć o 28% do 2020 roku.
Zdefiniowany przez Data Scientist
Analityk danych gromadzi, analizuje i interpretuje duże ilości danych, w wielu przypadkach w celu usprawnienia działalności firmy. Specjaliści ds. 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. Analityk danych jest często gawędziarzem, który przedstawia spostrzeżenia dotyczące danych decydentom w sposób zrozumiały i odpowiedni do rozwiązywania problemów.
Data Science Today
Firmy stosują duże zbiory danych i analizy danych w codziennych czynnościach, aby wnieść wartość dla konsumentów. Instytucje bankowe wykorzystują duże zbiory danych, aby zwiększyć skuteczność wykrywania oszustw. Firmy zarządzające aktywami używają dużych zbiorów danych do przewidywania prawdopodobieństwa wzrostu lub obniżenia ceny zabezpieczenia w określonym czasie.
Firmy takie jak Netflix wydobywają duże zbiory danych, aby określić, jakie produkty dostarczyć swoim użytkownikom. Netflix używa również algorytmów do tworzenia spersonalizowanych rekomendacji dla użytkowników na podstawie ich historii oglądania. Analiza danych rozwija się w szybkim tempie, a jej zastosowania będą nadal zmieniać życie w przyszłości.
Porównaj rachunki inwestycyjne Nazwa dostawcy Opis Ujawnienie reklamodawcy × Oferty przedstawione w tej tabeli pochodzą od partnerstw, od których Investopedia otrzymuje wynagrodzenie.