Datenwissenschaft

Was ist Data Science?

Data Science ist ein Bereich der angewandten Mathematik und Statistik,. der nützliche Informationen basierend auf großen Mengen komplexer Daten oder Big Data liefert.

Data Science oder datengetriebene Wissenschaft kombiniert Aspekte verschiedener Bereiche mit Hilfe von Berechnungen, um Unmengen von Daten für Entscheidungszwecke zu interpretieren.

Data Science verstehen

Die Daten stammen aus verschiedenen Sektoren, Kanälen und Plattformen, darunter Mobiltelefone, soziale Medien, E-Commerce-Websites, Gesundheitsumfragen und Internetsuchen. Die Zunahme der verfügbaren Datenmenge öffnete die Tür zu einem neuen Studiengebiet, das auf Big Data basiert – den riesigen Datensätzen, die zur Schaffung besserer operativer Tools in allen Sektoren beitragen.

Der ständig zunehmende Zugriff auf Daten ist aufgrund von Fortschritten in Technologie und Erfassungstechniken möglich. Die Kaufmuster und das Verhalten von Einzelpersonen können überwacht und Vorhersagen basierend auf den gesammelten Informationen getroffen werden.

Die ständig wachsenden Daten sind jedoch unstrukturiert und müssen für eine effektive Entscheidungsfindung analysiert werden. Dieser Prozess ist für Unternehmen komplex und zeitaufwändig – daher das Aufkommen von Data Science.

Der Zweck der Datenwissenschaft

Data Science oder datengetriebene Wissenschaft nutzt Big Data und maschinelles Lernen, um Daten für Entscheidungszwecke zu interpretieren.

Eine kurze Geschichte der Datenwissenschaft

Der Begriff „Data Science“ ist seit Anfang der 1960er Jahre gebräuchlich, damals wurde er synonym mit „Informatik“ verwendet. Später wurde der Begriff abgegrenzt, um die Übersicht über Datenverarbeitungsmethoden zu definieren, die in einer Reihe verschiedener Anwendungen verwendet werden.

2001 verwendete William S. Cleveland erstmals den Begriff „Data Science“, um eine eigenständige Disziplin zu bezeichnen. Die Harvard Business Review veröffentlichte 2012 einen Artikel, der die Rolle des Datenwissenschaftlers als „sexiest job of the 21st century“ beschreibt.

Wie Data Science angewendet wird

Data Science umfasst Tools aus mehreren Disziplinen, um einen Datensatz zu sammeln, zu verarbeiten und Erkenntnisse aus dem Datensatz abzuleiten, aussagekräftige Daten aus dem Datensatz zu extrahieren und ihn für Entscheidungszwecke zu interpretieren. Die Disziplinen, die den Bereich Data Science ausmachen, umfassen Mining, Statistik, maschinelles Lernen, Analytik und Programmierung.

Data Mining wendet Algorithmen auf den komplexen Datensatz an, um Muster aufzudecken, die dann verwendet werden, um nützliche und relevante Daten aus dem Satz zu extrahieren. Statistische Messungen oder prädiktive Analysen verwenden diese extrahierten Daten, um Ereignisse abzuschätzen, die wahrscheinlich in der Zukunft eintreten werden, basierend auf dem, was die Daten zeigen, was in der Vergangenheit passiert ist.

Maschinelles Lernen ist ein Werkzeug der künstlichen Intelligenz, das Massenmengen von Daten verarbeitet, die ein Mensch in seinem ganzen Leben nicht verarbeiten könnte. Maschinelles Lernen perfektioniert das unter Predictive Analytics präsentierte Entscheidungsmodell, indem es die Wahrscheinlichkeit, dass ein Ereignis eintritt, mit dem abgleicht, was zu einem vorhergesagten Zeitpunkt tatsächlich passiert ist.

Mithilfe von Analytics sammelt und verarbeitet der Datenanalyst die strukturierten Daten aus der Phase des maschinellen Lernens mithilfe von Algorithmen. Der Analyst interpretiert, konvertiert und fasst die Daten in eine zusammenhängende Sprache zusammen, die das Entscheidungsfindungsteam verstehen kann. Data Science wird in praktisch allen Kontexten angewendet, und mit der Weiterentwicklung der Rolle des Data Scientist wird sich das Feld auf Datenarchitektur, Data Engineering und Datenverwaltung ausdehnen.

Kurzinfo

Laut dem US Bureau of Labor Statistics wird die Nachfrage nach Computer- und Informationsforschern von 2019 bis 2029 voraussichtlich um 15 % wachsen, viel schneller als bei anderen Berufen.

Datenwissenschaftler

Ein Datenwissenschaftler sammelt, analysiert und interpretiert in vielen Fällen große Datenmengen, um den Betrieb eines Unternehmens zu verbessern. Datenwissenschaftler entwickeln statistische Modelle, die Daten analysieren und Muster, Trends und Beziehungen in Datensätzen erkennen. Diese Informationen können verwendet werden, um das Verbraucherverhalten vorherzusagen oder Geschäfts- und Betriebsrisiken zu identifizieren.

Die Rolle des Datenwissenschaftlers ist oft die eines Geschichtenerzählers, der Entscheidungsträgern Erkenntnisse aus Daten auf verständliche und für die Problemlösung anwendbare Weise präsentiert.

Datenwissenschaft heute

Unternehmen wenden Big Data und Data Science auf alltägliche Aktivitäten an, um den Verbrauchern einen Mehrwert zu bieten. Bankinstitute nutzen Big Data, um ihre Erfolge bei der Betrugserkennung zu verbessern. Vermögensverwaltungsfirmen verwenden Big Data, um die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass sich der Preis eines Wertpapiers zu einem bestimmten Zeitpunkt nach oben oder unten bewegt.

Unternehmen wie Netflix nutzen Big Data, um zu bestimmen, welche Produkte sie ihren Benutzern liefern sollen. Netflix verwendet auch Algorithmen, um personalisierte Empfehlungen für Benutzer basierend auf ihrem Anzeigeverlauf zu erstellen. Die Datenwissenschaft entwickelt sich rasant weiter, und ihre Anwendungen werden auch in Zukunft das Leben verändern.

Höhepunkte

• Data Science verwendet Techniken wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um aussagekräftige Informationen zu extrahieren und zukünftige Muster und Verhaltensweisen vorherzusagen.

• Das Gebiet der Datenwissenschaft wächst, da die Technologie voranschreitet und die Erfassungs- und Analysetechniken für große Datenmengen immer ausgefeilter werden.

• Fortschritte in der Technologie, im Internet, in den sozialen Medien und im Einsatz von Technologie haben den Zugang zu Big Data verbessert.

FAQ

Was sind einige Nachteile von Data Science?

Data Mining und Bemühungen, personenbezogene Daten durch Social-Media-Unternehmen zu vermarkten, sind angesichts mehrerer Skandale wie Cambridge Analytica in die Kritik geraten,. wo personenbezogene Daten von Datenwissenschaftlern verwendet wurden, um politische Ergebnisse zu beeinflussen oder Wahlen zu untergraben.

Wofür ist Data Science nützlich?

Data Science kann Muster identifizieren, die Rückschlüsse und Vorhersagen aus scheinbar unstrukturierten oder nicht zusammenhängenden Daten ermöglichen. Technologieunternehmen, die Benutzerdaten sammeln, können Techniken anwenden, um das Gesammelte in Quellen nützlicher oder profitabler Informationen umzuwandeln.

Verwenden nicht alle Wissenschaften Daten?

Ja, alle Erfahrungswissenschaften sammeln und analysieren Daten. Was Data Science unterscheidet, ist, dass sie sich auf die Verwendung ausgefeilter Berechnungsmethoden und maschineller Lerntechniken spezialisiert hat, um große Datensätze zu verarbeiten und zu analysieren. Oft sind diese Datensätze so groß oder komplex, dass sie mit herkömmlichen Methoden nicht richtig analysiert werden können.