Inside Data Science și aplicațiile sale

Ce este știința datelor?

Știința datelor oferă informații semnificative bazate pe cantități mari de date complexe sau Date mare. Știința datelor sau știința bazată pe date combină diferite domenii de lucru în statistici și calcul pentru a interpreta datele în scopuri decizionale.

Înțelegerea științei datelor

Datele sunt extrase din diferite sectoare, canale și platforme, inclusiv telefoane mobile, rețele sociale, site-uri de comerț electronic, sondaje de asistență medicală și căutări pe internet. Creșterea cantității de date disponibile a deschis ușa către un nou domeniu de studiu bazat pe date mari - seturile masive de date care contribuie la crearea unor instrumente operaționale mai bune în toate sectoare.

Accesul în continuă creștere la date este posibil datorită progreselor tehnologice și tehnicilor de colectare. Persoanele care cumpără modele și comportament pot fi monitorizate și predicții făcute pe baza informațiilor colectate.

Cu toate acestea, datele din ce în ce mai mari sunt nestructurate și necesită analize pentru luarea eficientă a deciziilor. Acest proces este complex și necesită mult timp pentru companii - de aici, apariția științei datelor.

O scurtă istorie a științei datelor

Termenul știință a datelor a existat în cea mai bună parte a ultimilor 30 de ani și a fost folosit inițial ca înlocuitor pentru „informatică” în 1960. Aproximativ 15 ani mai târziu, termenul a fost folosit pentru a defini studiul metodelor de prelucrare a datelor utilizate în diferite aplicații. În 2001, știința datelor a fost introdusă ca disciplină independentă. Harvard Business Review a publicat un articol în 2012, descriind rolul savantului drept „cea mai sexy meserie din secolul XXI”.

Cum se aplică știința datelor

Știința datelor încorporează instrumente din mai multe discipline pentru a aduna un set de date, proces și derivare informații din setul de date, extrageți date semnificative din set și interpretează-le pentru luarea deciziilor scopuri. Domeniile disciplinare care alcătuiesc domeniul științei datelor includ mineritul, statisticile, învățarea automată, analiza și programarea.

Exploatarea datelor aplică algoritmi setului de date complexe pentru a dezvălui modele care sunt apoi utilizate pentru a extrage date utile și relevante din set. Măsuri statistice sau analize predictive utilizați aceste date extrase pentru a evalua evenimentele care ar putea avea loc în viitor pe baza a ceea ce arată datele care s-au întâmplat în trecut.

Învățarea automată este un instrument de inteligență artificială care procesează cantități masive de date pe care un om nu le-ar putea prelucra într-o viață. Învățarea automată perfecționează modelul de decizie prezentat în analiza predictivă prin potrivirea probabilității ca un eveniment să se întâmple cu ceea ce sa întâmplat de fapt la un moment prezis.

Folosind analiza, analistul de date colectează și procesează datele structurate din etapa de învățare automată folosind algoritmi. Analistul interpretează, convertește și rezumă datele într-un limbaj coeziv pe care echipa de luare a deciziilor îl poate înțelege. Știința datelor este aplicată practic în toate contextele și, pe măsură ce rolul cercetătorului în date evoluează, domeniul se va extinde pentru a cuprinde arhitectura datelor, ingineria datelor și administrarea datelor.

Cercetătorul de date a definit

Un om de știință al datelor colectează, analizează și interpretează volume mari de date, în multe cazuri, pentru a îmbunătăți operațiunile unei companii. Profesioniștii în domeniul cercetării datelor dezvoltă modele statistice care analizează datele și detectează modele, tendințe și relații în seturile de date. Aceste informații pot fi utilizate pentru a prezice comportamentul consumatorului sau pentru a identifica riscurile operaționale și de afaceri. Omul de știință al datelor este adesea un povestitor care prezintă perspective de date factorilor de decizie într-un mod care este ușor de înțeles și aplicabil rezolvării problemelor.

Data Science Today

Companiile aplică big data și știința datelor activităților de zi cu zi pentru a aduce valoare consumatorilor. Instituțiile bancare valorifică big data pentru a-și îmbunătăți succesele de detectare a fraudei. Firmele de administrare a activelor folosesc date mari pentru a prezice probabilitatea ca prețul unui titlu să crească în sus sau în jos la un moment stabilit.

Companii precum Netflix exploatează date mari pentru a determina ce produse să livreze utilizatorilor săi. Netflix folosește și algoritmi pentru a crea recomandări personalizate pentru utilizatori pe baza istoricului de vizionare. Știința datelor evoluează într-un ritm rapid, iar aplicațiile sale vor continua să schimbe viețile în viitor.