Mis on andmeteadus? – Täielik juhend

Andmeteadus on matemaatika, statistika, masinõppe ja arvutiteaduse kombinatsioon. Data Science kogub, analüüsib ja tõlgendab andmeid, et koguda ülevaadet andmetest, mis võivad aidata otsustajatel teha teadlikke otsuseid.

Data Science'i kasutatakse tänapäeval peaaegu igas tööstusharus, mis suudab ennustada klientide käitumist ja trende ning tuvastada uusi võimalusi. Ettevõtted saavad seda kasutada tootearenduse ja turunduse kohta teadlike otsuste tegemiseks. Seda kasutatakse pettuste tuvastamise ja protsesside optimeerimise vahendina. Valitsused kasutavad andmeteadust ka avalike teenuste osutamise tõhustamiseks.

Andmeteadus on arenev valdkond, mille tähtsus kasvab iga päevaga. See on IT-maailma uusim moesõna ja selle nõudlus turul on pidevalt kasvanud. Nõudlus andmeteadlaste järele kasvab, kuna organisatsioonid peavad muutma andmed ülevaateks. Sellised ettevõtted nagu Google, Amazon, Microsoft ja Apple on olnud andmeteadlaste suurimate värbajate hulgas. Andmeteadus on muutumas nõutavaks valdkonnaks ka IT-spetsialistide jaoks. 

Hiljutise raporti kohaselt Eelistusuuringud, eeldatakse, et nõudlus andmeteaduse järele kasvab prognoosiperioodil 16.43–378.7 CAGR-iga (Compound Annual Growth Rate) 2022% ja saavutab turuväärtuse ilmatu 2030 miljardini.

Lihtsamalt öeldes aitab Data Science analüüsida andmeid ja saada neist sisukaid teadmisi, ühendades statistika ja matemaatika, programmeerimisoskused ja valdkonnateadmised.

Andmeteaduse tähtsus

Tänapäeval on organisatsioonid andmetega ülekoormatud. Andmeteadus aitab saada sellest sisukaid teadmisi, kombineerides erinevaid meetodeid, tehnoloogiat ja tööriistu. E-kaubanduse, rahanduse, meditsiini, inimressursside jms valdkonnas puutuvad ettevõtted kokku tohutute andmemahtudega. Andmeteaduse tööriistad ja tehnoloogiad aitavad neil neid kõiki töödelda.

Andmeteaduse ajalugu

1960. aastate alguses võeti kasutusele termin "andmeteadus", et aidata mõista ja analüüsida tol ajal kogutud tohutuid andmemahtusid. Andmeteadus on distsipliin, mis areneb pidevalt, kasutades infotehnoloogiat ja statistilisi meetodeid, et saada teadmisi ja luua väärtuslikke ennustusi erinevates tööstusharudes.

Andmeteadus – eeldused

• Statistika

Andmeteadus tugineb statistikale, et koguda ja muuta andmemustrid kasutatavateks tõenditeks keerukate masinõppetehnikate abil.

Kontrollima Andmeteaduse statistika õppida statistika põhimõisteid andmeteaduses, masinõppes ja äriteabe valdkonnas.

• Programming

Python, R ja SQL on kõige levinumad programmeerimiskeeled. Andmeteaduse projekti edukaks läbiviimiseks on oluline sisendada teatud programmeerimisteadmisi. 

Tutvu tasuta R Studio Tutorial kursus õppida kasutama erinevaid tehnikaid ja tööriistu toorandmete töötlemiseks ja väärtuslike teadmiste saamiseks.

• Masinõpe

Täpsete prognooside ja hinnangute tegemine on võimalik tänu masinõppele, mis on andmeteaduse oluline komponent. Kui soovite andmeteaduse valdkonnas edu saavutada, peab teil olema kindel arusaam masinõppest.

Selge arusaam andmebaaside toimimisest ning oskused andmete haldamiseks ja väljavõtmiseks on selles valdkonnas kohustuslikud. 

Saate kiiresti arvutada ja ennustada, kasutades matemaatilisi mudeleid, mis põhinevad juba teadaolevatel andmetel. Modelleerimine aitab kindlaks teha, milline algoritm sobib kõige paremini teatud probleemi lahendamiseks ja kuidas neid mudeleid koolitada.

Kontrollige ka: Andmeteaduse matemaatika

Milleks Data Science'i kasutatakse?

• Kirjeldav analüüs

See aitab täpselt kuvada andmepunkte mustrite jaoks, mis võivad ilmuda ja mis vastavad kõigile andmenõuetele. Teisisõnu hõlmab see andmete korrastamist, järjestamist ja manipuleerimist, et saada esitatud andmete kohta kõikehõlmavat teavet. See hõlmab ka töötlemata andmete teisendamist vormile, mis muudab nende hoomamise ja tõlgendamise lihtsaks.

• Ennustav analüüs

See on ajalooliste andmete kasutamine koos erinevate tehnikatega, nagu andmete kaevandamine, statistiline modelleerimine ja masinõpe, et ennustada tulevasi tulemusi. Nende andmete suundumusi kasutades kasutavad ettevõtted ohtude ja võimaluste tuvastamiseks ennustavat analüüsi.

• Diagnostiline analüüs

See on põhjalik uurimine, et mõista, miks midagi juhtus. Selle kirjeldamiseks kasutatakse selliseid tehnikaid nagu puurimine, andmete avastamine, andmete kaevandamine ja korrelatsioonid. Antud andmekogumiga võib teha mitu andmeoperatsiooni ja teisendust, et avastada igas sellises tehnikas unikaalseid mustreid. 

• Ettekirjutav analüüs

Preskriptiivne analüüs edendab ennustavate andmete kasutamist. See näeb ette, mis kõige tõenäolisemalt juhtub, ja pakub parimat tegevussuunda selle tulemusega toimetulemiseks. See suudab hinnata erinevate otsuste tõenäolisi mõjusid ja soovitada optimaalset tegevussuunda. See kasutab masinõppe soovitusmootoreid, keerulist sündmuste töötlemist, närvivõrke, simulatsiooni, graafikute analüüsi ja simulatsiooni.

Mis on andmeteaduse protsess?

• Andmete hankimine

Esimene samm on tuvastada, millist tüüpi andmeid tuleb analüüsida, ja need andmed tuleb eksportida Exceli või CSV-faili.

• Andmete puhastamine

See on oluline, sest enne andmete lugemist peate veenduma, et need on täiesti loetavas olekus, ilma vigadeta, puuduvate või valede väärtusteta.

• Uurimuslik analüüs

Andmete analüüsimisel visualiseeritakse andmeid mitmel viisil ja tuvastatakse mustrid, et märgata midagi ebatavalist. Andmete analüüsimiseks peate pöörama suurt tähelepanu detailidele, et tuvastada, kas midagi on paigast ära.

• Modelleerimine või masinõpe

Andmeinsener või teadlane kirjutab analüüsitavate andmete põhjal üles juhised masinõppe algoritmile, mida järgida. Algoritm kasutab neid juhiseid iteratiivselt õige väljundi leidmiseks.

• Andmete tõlgendamine

Selles etapis avastate oma leiud ja esitate need organisatsioonile. Kõige olulisem oskus selles on teie võime oma tulemusi selgitada.

Siin on mõned näited tööriistadest, mis aitavad andmeteadlastel oma tööd lihtsamaks muuta.

• Andmete analüüs - Informatica PowerCenter, Rapidminer, Excel, SAS
• Andmete visualiseerimine - Tableau, Qlikview, RAW, Jupyter
• Andmete ladustamine – Apache Hadoop, Informatica/Talend, Microsoft HD ülevaated
• Andmete modelleerimine – H2O.ai, Datarobot, Azure ML Studio, Mahout

Andmeteaduse eelised ettevõtluses

• Parandab äriprognoose
• Keeruliste andmete tõlgendamine
• Parem otsuste tegemine
• Tootearendus 
• Parandab andmete turvalisust
• Kasutajakesksete toodete arendamine

Andmeteaduse rakendused

• Toote soovitus

Toote soovitamise tehnika võib mõjutada kliente sarnaseid tooteid ostma. Näiteks üritab Big Bazaari müüja poe läbimüüki suurendada, pakkides tooteid kokku ja tehes allahindlusi. Nii pani ta šampooni ja palsami kokku ning andis neile allahindlust. Lisaks ostavad kliendid neid koos soodushinnaga.

• Tuleviku prognoosimine

See on üks andmeteaduses laialdaselt kasutatavaid tehnikaid. Erinevat tüüpi andmete põhjal, mida erinevatest allikatest kogutakse, tehakse ilmaennustus ja tulevikuennustus. 

• Pettuste ja riskide avastamine

See on andmeteaduse üks loogilisemaid rakendusi. Kuna veebitehingud õitsevad, on võimalik andmete kaotamine. Näiteks krediitkaardipettuste tuvastamine sõltub summast, kaupmehest, asukohast, ajast ja muudest muutujatest. Kui mõni neist tundub ebaloomulik, tühistatakse tehing automaatselt ja see blokeerib teie kaardi 24 tunniks või kauemaks.

• Isejuhtiv auto

Isejuhtiv auto on tänapäeva maailmas üks edukamaid leiutisi. Koolitame oma autot varasemate andmete põhjal iseseisvalt otsuseid langetama. Selles protsessis saame oma mudelit karistada, kui see ei tööta hästi. Auto muutub aja jooksul intelligentsemaks, kui see hakkab õppima läbi kõigi reaalajas kogemuste.

• Kujutise tuvastamine

Kui soovite mõnda pilti ära tunda, suudab andmeteadus objekti tuvastada ja selle klassifitseerida. Pildituvastuse kuulsaim näide on näotuvastus – kui kästate oma nutitelefonil see deblokeerida, skannib see teie nägu. Nii et esmalt tuvastab süsteem näo, seejärel liigitab teie näo inimese näoks ja pärast seda otsustab, kas telefon kuulub tegelikule omanikule või mitte.

• Teisenda kõne tekstiks

Kõnetuvastus on loomuliku keele mõistmise protsess arvuti abil. Oleme üsna tuttavad selliste virtuaalsete assistentidega nagu Siri, Alexa ja Google Assistant. 

• Tervishoid

Andmeteadus aitab erinevates tervishoiuvaldkondades, nagu meditsiiniline pildianalüüs, uute ravimite väljatöötamine, geneetika ja genoomika ning patsientidele virtuaalse abi pakkumine. 

• Otsingumootorid

Google, Yahoo, Bing, Ask jne annavad meile sekundi murdosa jooksul palju tulemusi. See on võimalik erinevate andmeteaduslike algoritmide abil.

Kuidas saada Andmete teadlane?

Andmeteadlase roll

Kuna ettevõtted toodavad rohkem andmeid kui kunagi varem, saab selgeks, et andmed on väärtuslik vara. Andmetest sisuka ülevaate saamiseks on aga vaja andmete analüüsimist, mis on koht, kus andmeteadlased tulevad appi. Andmeteadlane on andmete kogumise, korraldamise, analüüsimise ja tõlgendamise spetsialist, et leida trende, mustreid ja korrelatsioone.

Andmeteadlastel on oluline roll organisatsioonide teadlike otsuste tegemise tagamisel. Nad teevad tihedat koostööd ettevõtete juhtidega, et teha kindlaks konkreetsed eesmärgid, nagu klientide segmenteerimise tuvastamine ning toodete ja teenuste täiustamine. Täiustatud masinõppe algoritme ja statistilisi mudeleid kasutades saavad andmeteadlased uurida suuri andmekogumeid, et avastada mustreid ja teadmisi, mis aitavad organisatsioonidel teha mõistlikke otsuseid.

Andmeteadlastel on tavaliselt kombinatsioon tehnilistest oskustest ja teadmistest andmete tõlgendamise ja visualiseerimise kohta. Neil peavad olema teadmised statistilise analüüsi, programmeerimiskeelte, masinõppe algoritmide ja andmebaasisüsteemide alal. 

Vaatame ülevaadet professionaalse andmeteadlase ülesannetest.

• Ennustavates ja ettekirjutavates mudelites kasutatavate andmete kogumine, puhastamine ja korrastamine
• Suure hulga teabe analüüsimine trendide ja mustrite avastamiseks
• Programmeerimiskeelte kasutamine andmete struktureerimiseks ja kasutatavaks teabeks teisendamiseks
• Koostöö sidusrühmadega äriprobleemide mõistmiseks ja andmepõhiste lahenduste väljatöötamiseks
• Ennustavate mudelite väljatöötamine statistiliste mudelite abil tulevikutrendide prognoosimiseks
• Masinõppe mudelite loomine, hooldamine ja jälgimine
• Täiustatud masinõppe algoritmide ja muude analüütiliste meetodite arendamine ja kasutamine andmepõhiste lahenduste loomiseks
• Andmepõhiste lahenduste edastamine sidusrühmadele
• Avastage peidetud mustreid ja suundumusi tohututes andmekogumites, kasutades erinevaid andmekaevetööriistu
• Andmelahenduste arendamine ja valideerimine andmete visualiseerimise, aruannete, armatuurlaudade ja esitluste kaudu

Kokkuvõtteks võib öelda, et andmeteadlase roll on ettevõtete jaoks, kes soovivad teha andmepõhiseid otsuseid, ülioluline. Andmeteadlased vastutavad andmete kogumise, korrastamise, analüüsimise ja tõlgendamise eest, et tuvastada suundumusi ja korrelatsioone. Samuti töötavad nad välja andmetöötluse torujuhtmeid, kujundavad aruandeid ja armatuurlaudu ning arendavad mudeleid tulevikutrendide prognoosimiseks. Valdkonnas edu saavutamiseks peavad nad mõistma ärikonteksti ja kliendi vajadusi.

Andmeteadlaseks saamise sammud

Andmeteadus on üks kiiremini kasvavaid sektoreid tehnoloogiatööstuses ja see on valdkond, kus kvalifitseeritud spetsialistide järele on suur nõudlus. Kui kavatsete selles valdkonnas karjääri teha, võite olla huvitatud andmeteadlaseks saamise protsessist. Siin anname ülevaate sellest, mida on vaja selles valdkonnas alustamiseks ja edukaks saamiseks.

1. Õppige põhitõdesid: Andmeteadlaseks saamise esimene samm on andmeteaduse ja analüüsi põhialuste mõistmine. Peate mõistma andmehalduse, statistika, matemaatika ja programmeerimise teemasid. Leiate palju veebipõhiseid ressursse ja kursusi, mis neid teemasid õpetavad.

2. Arendage praktilisi oskusi: Kui olete omandanud andmeteaduse põhiteadmised, peate arendama praktilisi oskusi, mis tulevad teie karjääris kasuks. Näiteks tutvuge programmeerimiskeeltega, nagu R ja Python, ning kodeerimis- ja andmebaasihaldussüsteemidega. Samuti võiksite harjutada masinõppe ja andmeanalüüsi tehnikaid.

3. Teenige kraadiõppe tunnistus või kraad: Enamik tööandjaid eelistab palgata andmeteadlasi, kellel on kraadi- või magistrikraad vastavas valdkonnas, näiteks arvutiteaduses või rakendusmatemaatikas. Andmeteaduse või -analüütika kraadi teenimine võib aidata teil omandada edukaks andmeteadlaseks saamiseks vajalikud teadmised, teadmised ja oskused.

4. Töö projektidega: Üks parimaid viise andmeteaduse oskuste arendamiseks on projektidega töötamine. Saate leida projekte veebist või võtta ühendust organisatsioonidega, kes otsivad andmeteadlasi. Projektidega töötamine aitab teil omandada kogemusi andmeanalüüsi, masinõppe ja muude andmeteaduslike tegevuste alal.

5. Olge kursis: Et püsida ees, peate olema kursis viimaste andmeteaduse suundumustega. Hoidke valdkonna uudistel silm peal ja tellige silmapaistvaid andmeteaduse väljaandeid.

Andmeteadlaseks saamine on saavutatav piisava pühendumise ja raske tööga. Järgides ülaltoodud näpunäiteid, olete teel tulusa andmeteaduse karjääri poole.

Loe edasi 9. aasta 2023 parimat töörolli andmeteaduse maailmas

Järeldus

Kokkuvõtteks võib öelda, et andmeteadus on dünaamiline ja kiiresti arenev valdkond, mis mängib meie andmepõhises maailmas keskset rolli. See ühendab mitmesuguseid oskusi, sealhulgas statistikat, programmeerimist, domeeniteadmisi ja andmete visualiseerimist, et hankida väärtuslikke teadmisi tohututest ja keerukatest andmekogumitest. Nagu oleme selles ajaveebis uurinud, ei ole andmeteadus ainult numbrite krigistamine; see seisneb andmete muutmises kasutatavateks teadmisteks, mis võivad suunata teadlikke otsuseid erinevates tööstusharudes. Olenemata sellest, kas olete kogenud andmeteadlane või keegi, kes alles hakkab seda põnevat valdkonda uurima, on andmeteaduse võimalused ja mõju piiramatud ning see tõotab jätkata meie tuleviku põhjalikku kujundamist. Nii et olenemata sellest, kas kasutate andmeteadust turusuundumuste analüüsimiseks, tervishoiutulemuste parandamiseks või kasutajakogemuse parandamiseks, on selge, et andmeteaduse jõud on siin, et jääda ning selle potentsiaali piiravad ainult meie kujutlusvõime ja innovatsioon.

KKK

• SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
• PlatoData.Network Vertikaalne generatiivne Ai. Jõustage ennast. Juurdepääs siia.
• PlatoAiStream. Web3 luure. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
• PlatoESG. Süsinik, CleanTech, Energia, Keskkond päikeseenergia, Jäätmekäitluse. Juurdepääs siia.
• PlatoTervis. Biotehnoloogia ja kliiniliste uuringute luureandmed. Juurdepääs siia.
• Allikas: https://www.mygreatlearning.com/blog/what-is-data-science/