Наука о данных

Что такое наука о данных?

Наука о данных — это область прикладной математики и статистики,. которая предоставляет полезную информацию на основе больших объемов сложных данных или больших данных.

Наука о данных, или наука, управляемая данными, объединяет аспекты различных областей с помощью вычислений для интерпретации множества данных для целей принятия решений.

Понимание науки о данных

Данные берутся из разных секторов, каналов и платформ, включая мобильные телефоны, социальные сети, сайты электронной коммерции, опросы в области здравоохранения и поиск в Интернете. Увеличение объема доступных данных открыло двери для новой области исследований, основанной на больших данных — массивных наборах данных, которые способствуют созданию более эффективных операционных инструментов во всех секторах.

Постоянно расширяющийся доступ к данным возможен благодаря достижениям в области технологий и методов сбора. Можно отслеживать модели и поведение людей, совершающих покупки, и делать прогнозы на основе собранной информации.

Однако постоянно растущие данные неструктурированы и требуют анализа для эффективного принятия решений. Этот процесс сложный и трудоемкий для компаний — отсюда и появление науки о данных.

Цель науки о данных

Наука о данных, или наука, основанная на данных, использует большие данные и машинное обучение для интерпретации данных в целях принятия решений.

Краткая история науки о данных

Термин «наука о данных» используется с начала 1960-х годов, когда он использовался как синоним «информатики». Позже этот термин был выделен для определения обзора методов обработки данных, используемых в различных приложениях.

В 2001 году Уильям С. Кливленд впервые использовал термин «наука о данных» для обозначения независимой дисциплины. В 2012 году в Harvard Business Review была опубликована статья, в которой роль исследователя данных названа «самой сексуальной профессией 21 века».

Как применяется наука о данных

Наука о данных включает в себя инструменты из нескольких дисциплин для сбора набора данных, обработки и извлечения информации из набора данных, извлечения значимых данных из набора и их интерпретации для целей принятия решений. Дисциплинарные области, составляющие область науки о данных, включают майнинг, статистику, машинное обучение, аналитику и программирование.

Интеллектуальный анализ данных применяет алгоритмы к сложному набору данных для выявления шаблонов, которые затем используются для извлечения полезных и релевантных данных из набора. Статистические измерения или прогнозная аналитика используют эти извлеченные данные для оценки событий, которые могут произойти в будущем, на основе того, что, как показывают данные, произошло в прошлом.

Машинное обучение — это инструмент искусственного интеллекта, который обрабатывает огромное количество данных, которые человек не смог бы обработать за всю жизнь. Машинное обучение совершенствует модель принятия решений, представленную в рамках прогнозной аналитики, сопоставляя вероятность того, что событие произойдет, с тем, что на самом деле произошло в прогнозируемое время.

Используя аналитику, аналитик данных собирает и обрабатывает структурированные данные на этапе машинного обучения с использованием алгоритмов. Аналитик интерпретирует, преобразует и обобщает данные на связном языке, понятном команде, принимающей решения. Наука о данных применяется практически во всех контекстах, и по мере развития роли специалиста по данным эта область будет расширяться, охватывая архитектуру данных, разработку данных и администрирование данных.

Быстрый факт

Ожидается, что спрос на ученых, занимающихся компьютерными и информационными исследованиями, вырастет на 15% с 2019 по 2029 год, что намного быстрее, чем в других профессиях, по данным Бюро статистики труда США.

Специалисты по данным

Специалист по данным собирает, анализирует и интерпретирует большие объемы данных, во многих случаях для улучшения деятельности компании. Специалисты по обработке и анализу данных разрабатывают статистические модели, которые анализируют данные и выявляют закономерности, тенденции и взаимосвязи в наборах данных. Эта информация может использоваться для прогнозирования поведения потребителей или выявления деловых и операционных рисков.

Роль специалиста по обработке данных часто сводится к рассказчику, который представляет информацию о данных лицам, принимающим решения, таким образом, чтобы это было понятно и применимо к решению проблем.

Наука о данных сегодня

Компании применяют большие данные и науку о данных в повседневной деятельности, чтобы приносить пользу потребителям. Банковские учреждения извлекают выгоду из больших данных, чтобы улучшить свои успехи в обнаружении мошенничества. Фирмы по управлению активами используют большие данные, чтобы предсказать вероятность движения цены ценной бумаги вверх или вниз в установленное время.

Такие компании, как Netflix, добывают большие данные, чтобы определить, какие продукты предоставлять своим пользователям. Netflix также использует алгоритмы для создания персонализированных рекомендаций для пользователей на основе их истории просмотров. Наука о данных развивается быстрыми темпами, и ее приложения будут продолжать менять жизнь в будущем.

Особенности

• Наука о данных использует такие методы, как машинное обучение и искусственный интеллект, для извлечения значимой информации и прогнозирования будущих моделей и поведения.

• Область науки о данных растет по мере развития технологий, а методы сбора и анализа больших данных становятся все более изощренными.

• Достижения в области технологий, Интернет, социальные сети и использование технологий расширили доступ к большим данным.

ЧАСТО ЗАДАВАЕМЫЕ ВОПРОСЫ

Каковы недостатки науки о данных?

Интеллектуальный анализ данных и усилия социальных сетей по коммерциализации личных данных подверглись критике в свете нескольких скандалов, таких как Cambridge Analytica,. где личные данные использовались учеными данных для влияния на политические результаты или подрыва выборов.

Чем полезна наука о данных?

Наука о данных может выявлять закономерности, позволяя делать выводы и прогнозы на основе, казалось бы, неструктурированных или несвязанных данных. Технологические компании, которые собирают пользовательские данные, могут использовать методы, чтобы превратить собранные данные в источники полезной или прибыльной информации.

Разве не все науки используют данные?

Да, все эмпирические науки собирают и анализируют данные. Что отличает науку о данных, так это то, что она специализируется на использовании сложных вычислительных методов и методов машинного обучения для обработки и анализа больших наборов данных. Часто эти наборы данных настолько велики или сложны, что их невозможно должным образом проанализировать традиционными методами.