Nauka o danych

Co to jest nauka o danych?

Nauka o danych to dziedzina matematyki stosowanej i statystyki,. która dostarcza użytecznych informacji na podstawie dużych ilości złożonych danych lub dużych zbiorów danych.

Nauka o danych lub nauka oparta na danych łączy aspekty różnych dziedzin za pomocą obliczeń w celu interpretacji ryz danych do celów podejmowania decyzji.

Zrozumienie nauki o danych

Dane pochodzą z różnych sektorów, kanałów i platform, w tym z telefonów komórkowych, mediów społecznościowych, witryn e-commerce, ankiet dotyczących opieki zdrowotnej i wyszukiwarek internetowych. Wzrost ilości dostępnych danych otworzył drzwi do nowej dziedziny badań opartej na big data – ogromnych zbiorów 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 zakupowe osób mogą być monitorowane, a na podstawie zebranych informacji można dokonywać prognoz.

Jednak stale rosnące dane są nieustrukturyzowane i wymagają analizy w celu skutecznego podejmowania decyzji. Ten proces jest złożony i czasochłonny dla firm — stąd pojawienie się nauki o danych.

Cel nauki o danych

Nauka o danych lub nauka oparta na danych wykorzystuje duże zbiory danych i uczenie maszynowe do interpretacji danych w celu podejmowania decyzji.

Krótka historia nauki o danych

Termin „nauka o danych” jest używany od wczesnych lat sześćdziesiątych, kiedy był używany jako synonim „nauki komputerowej”. Później termin ten został wyróżniony, aby zdefiniować przegląd metod przetwarzania danych stosowanych w wielu różnych zastosowaniach.

W 2001 roku William S. Cleveland po raz pierwszy użył terminu „nauka o danych” w odniesieniu do niezależnej dyscypliny. Harvard Business Review opublikował w 2012 roku artykuł opisujący rolę data scientist jako „najseksowniejszej pracy XXI wieku”.

Jak stosowana jest analiza danych

Nauka o danych obejmuje narzędzia z wielu dyscyplin do gromadzenia zestawu danych, przetwarzania i uzyskiwania spostrzeżeń z zestawu danych, wyodrębniania znaczących danych z zestawu i interpretowania ich w celu podejmowania decyzji. Obszary dyscyplinarne, które składają się na dziedzinę nauki o danych, obejmują eksplorację, statystykę, uczenie maszynowe, analitykę i programowanie.

Eksploracja danych stosuje algorytmy do złożonego zestawu danych, aby ujawnić wzorce, które są następnie wykorzystywane do wyodrębniania użytecznych i istotnych danych z zestawu. Miary statystyczne lub analizy predykcyjne wykorzystują te wyodrębnione dane do oceny zdarzeń, które mogą mieć miejsce w przyszłości, na podstawie tego, co pokazują dane z 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 prezentowany w ramach analizy predykcyjnej, dopasowując prawdopodobieństwo wystąpienia zdarzenia do tego, co faktycznie wydarzyło się w przewidywanym czasie.

Za pomocą analityki analityk danych zbiera i przetwarza ustrukturyzowane dane z etapu uczenia maszynowego za pomocą algorytmów. Analityk interpretuje, konwertuje i podsumowuje dane w spójny język zrozumiały dla zespołu decyzyjnego. Nauka o danych jest stosowana praktycznie we wszystkich kontekstach, a wraz z ewolucją roli naukowca danych dziedzina będzie się rozszerzać, obejmując architekturę danych, inżynierię danych i administrację danymi.

Szybki fakt

Oczekuje się, że popyt na naukowców zajmujących się badaniami komputerowymi i informatycznymi wzrośnie o 15% od 2019 do 2029 r., znacznie szybciej niż w przypadku innych zawodów, według amerykańskiego Biura Statystyki Pracy.

Naukowcy zajmujący się danymi

Analityk danych zbiera, analizuje i interpretuje duże ilości danych, w wielu przypadkach w celu usprawnienia działalności firmy. Specjaliści zajmujący się badaniami 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 identyfikacji ryzyka biznesowego i operacyjnego.

Rolą naukowca danych jest często rola gawędziarza prezentującego decydentom spostrzeżenia na temat danych w sposób zrozumiały i odpowiedni do rozwiązywania problemów.

Nauka o danych dzisiaj

Firmy stosują big data i naukę o danych w codziennych działaniach, aby przynosić wartość konsumentom. Instytucje bankowe wykorzystują duże zbiory danych, aby zwiększyć skuteczność wykrywania oszustw. Firmy zarządzające aktywami wykorzystują duże zbiory danych do przewidywania prawdopodobieństwa wzrostu lub spadku ceny papieru wartościowego w określonym czasie.

Firmy takie jak Netflix eksplorują duże zbiory danych, aby określić, jakie produkty dostarczać swoim użytkownikom. Netflix wykorzystuje również algorytmy do tworzenia spersonalizowanych rekomendacji dla użytkowników na podstawie ich historii oglądania. Nauka o danych ewoluuje w szybkim tempie, a jej zastosowania będą nadal zmieniać życie w przyszłości.

Przegląd najważniejszych wydarzeń

• Nauka o danych wykorzystuje techniki, takie jak uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja, aby wyodrębnić znaczące informacje i przewidzieć przyszłe wzorce i zachowania.

• Dziedzina nauki o danych rozwija się wraz z postępem technologicznym, a techniki gromadzenia i analizy dużych zbiorów danych stają się coraz bardziej wyrafinowane.

• Postęp technologiczny, internet, media społecznościowe i wykorzystanie technologii zwiększyły dostęp do dużych zbiorów danych.

FAQ

Jakie są wady analizy danych?

Eksploracja danych i próby utowarowienia danych osobowych przez firmy zajmujące się mediami społecznościowymi spotkały się z krytyką w świetle kilku skandali, takich jak Cambridge Analytica,. gdzie dane osobowe były wykorzystywane przez naukowców zajmujących się danymi do wpływania na wyniki polityczne lub podważania wyborów.

Do czego przydatne jest badanie danych?

Nauka o danych może identyfikować wzorce, umożliwiając wnioskowanie i przewidywanie na podstawie pozornie nieustrukturyzowanych lub niepowiązanych danych. Firmy technologiczne, które zbierają dane użytkowników, mogą używać technik, aby przekształcić zebrane dane w źródła przydatnych lub dochodowych informacji.

Czy nie wszystkie nauki wykorzystują dane?

Tak, wszystkie nauki empiryczne zbierają i analizują dane. To, co odróżnia naukę o danych, polega na tym, że specjalizuje się w wykorzystywaniu wyrafinowanych metod obliczeniowych i technik uczenia maszynowego w celu przetwarzania i analizowania dużych zbiorów danych. Często te zbiory danych są tak duże lub złożone, że nie można ich właściwie przeanalizować tradycyjnymi metodami.