Mitä datatiede on? – Täydellinen opas

Data Science on yhdistelmä matematiikkaa, tilastoja, koneoppimista ja tietojenkäsittelytieteitä. Data Science kerää, analysoi ja tulkitsee dataa kerätäkseen näkemyksiä tiedoista, jotka voivat auttaa päätöksentekijöitä tekemään tietoisia päätöksiä.

Datatiedettä käytetään nykyään lähes kaikilla toimialoilla, jotka voivat ennustaa asiakkaiden käyttäytymistä ja trendejä sekä tunnistaa uusia mahdollisuuksia. Yritykset voivat käyttää sitä tehdessään tietoisia päätöksiä tuotekehityksestä ja markkinoinnista. Sitä käytetään työkaluna petosten havaitsemiseen ja prosessien optimointiin. Hallitukset käyttävät myös Data Scienceä tehostaakseen julkisten palvelujen toimittamista.

Datatiede on nouseva ala, jonka merkitys kasvaa päivä päivältä. Se on IT-maailman uusin muotisana, ja sen kysyntä markkinoilla on kasvanut tasaisesti. Tietojen tutkijoiden kysyntä kasvaa, koska organisaatioiden tarve muuttaa dataa oivalluksiksi. Yritykset, kuten Google, Amazon, Microsoft ja Apple, ovat olleet suurimpia Data Scientists -työntekijöitä. Tietotieteestä on tulossa myös haluttu ala IT-ammattilaisten keskuudessa. 

Tuoreen raportin mukaan EnnakkotutkimusDatatieteen kysynnän odotetaan kasvavan CAGR:llä (Compound Annual Growth Rate) 16.43 % ja saavuttavan huiman 378.7 miljardin markkina-arvon ennustejaksolla 2022–2030.

Yksinkertaisesti sanottuna Data Science auttaa analysoimaan dataa ja poimimaan siitä merkityksellisiä oivalluksia yhdistämällä tilastot ja matematiikan, ohjelmointitaidot ja aiheosaamisen.

Tietotieteen merkitys

Nykyään organisaatiot ovat täynnä dataa. Data Science auttaa poimimaan siitä merkityksellisiä oivalluksia yhdistämällä erilaisia ​​menetelmiä, tekniikoita ja työkaluja. Sähköisen kaupankäynnin, rahoituksen, lääketieteen, henkilöstöresurssien jne. aloilla yritykset kohtaavat valtavia tietomääriä. Data Science -työkalut ja -tekniikat auttavat heitä käsittelemään niitä kaikkia.

Tietotieteen historia

1960-luvun alussa termi "datatiede" keksittiin auttamaan ymmärtämään ja analysoimaan tuolloin kerättyjä valtavia tietomääriä. Datatiede on tieteenala, joka kehittyy jatkuvasti ja käyttää tietojenkäsittelytiedettä ja tilastollisia menetelmiä saadakseen oivalluksia ja tuottaakseen arvokkaita ennusteita useilla toimialoilla.

Tietotiede – Esitiedot

• tilastotiedot

Datatiede luottaa tilastoihin kaapatakseen ja muuntaakseen datakuvioita käyttökelpoisiksi todisteiksi monimutkaisten koneoppimistekniikoiden avulla.

Tarkista Datatieteen tilastot oppia tietotieteen, koneoppimisen ja liiketoimintatiedon tilastojen keskeiset käsitteet.

• Ohjelmointi

Python, R ja SQL ovat yleisimpiä ohjelmointikieliä. Datatiedeprojektin onnistuneen toteuttamisen kannalta on tärkeää juurruttaa jonkin verran ohjelmointitietoa. 

Katso ilmainen R Studio Tutorial -kurssi oppia käyttämään erilaisia ​​tekniikoita ja työkaluja käsittelemään raakadataa ja hankkimaan arvokkaita oivalluksia.

• Koneen oppiminen

Tarkkojen ennusteiden ja arvioiden tekemisen mahdollistaa koneoppiminen, joka on olennainen osa datatieteitä. Sinulla on oltava vankka käsitys koneoppimisesta, jos haluat menestyä datatieteen alalla.

Selkeä ymmärrys tietokantojen toiminnasta sekä taidot hallita ja poimia tietoja ovat välttämättömiä tällä alalla. 

Voit nopeasti laskea ja ennustaa matemaattisten mallien avulla jo tuntemiesi tietojen perusteella. Mallintaminen auttaa määrittämään, mikä algoritmi sopii parhaiten käsittelemään tiettyä ongelmaa ja kuinka näitä malleja koulutetaan.

Tarkista myös: Tietojen matematiikka

Mihin Data Scienceä käytetään?

• Kuvaileva analyysi

Se auttaa näyttämään tarkasti datapisteet sellaisille kuvioille, jotka saattavat näkyä ja jotka täyttävät kaikki datan vaatimukset. Toisin sanoen se sisältää tietojen järjestämisen, järjestämisen ja käsittelyn tuottamaan tietoa, joka on oivallista toimitetusta tiedosta. Se sisältää myös raakatiedon muuntamisen muotoon, jonka ymmärtäminen ja tulkinta on helppoa.

• Ennustava analyysi

Se on prosessi, jossa käytetään historiallisia tietoja eri tekniikoiden, kuten tiedon louhinnan, tilastollisen mallinnuksen ja koneoppimisen kanssa tulevien tulosten ennustamiseen. Tämän datan trendejä hyödyntäen yritykset käyttävät ennakoivaa analytiikkaa vaarojen ja mahdollisuuksien havaitsemiseen.

• Diagnostinen analyysi

Se on syvällinen tutkimus, jotta voidaan ymmärtää, miksi jotain tapahtui. Sen kuvaamiseen käytetään tekniikoita, kuten poraamista, tiedonhakua, tiedon louhintaa ja korrelaatioita. Tietylle datajoukolle voidaan suorittaa useita dataoperaatioita ja muunnoksia ainutlaatuisten kuvioiden löytämiseksi kussakin näistä tekniikoista. 

• Preskriptiivinen analyysi

Preskriptiivinen analyysi edistää ennakoivan tiedon käyttöä. Se ennakoi, mitä todennäköisimmin tapahtuu, ja tarjoaa parhaan toimintatavan tämän tuloksen käsittelemiseksi. Se osaa arvioida eri päätösten todennäköisiä vaikutuksia ja ehdottaa optimaalista toimintatapaa. Se hyödyntää koneoppimisen suositusmoottoreita, monimutkaista tapahtumien käsittelyä, hermoverkkoja, simulaatiota, kuvaaja-analyysiä ja simulointia.

Mikä on Data Science -prosessi?

• Tietojen hankkiminen

Ensimmäinen askel on tunnistaa, minkä tyyppisiä tietoja on analysoitava, ja nämä tiedot on vietävä Excel- tai CSV-tiedostoon.

• Tietojen pyyhkiminen

Se on välttämätöntä, koska ennen kuin voit lukea tietoja, sinun on varmistettava, että se on täysin luettavassa tilassa, ilman virheitä, ilman puuttuvia tai vääriä arvoja.

• Tutkiva analyysi

Tietojen analysointi tehdään visualisoimalla dataa eri tavoilla ja tunnistamalla malleja, joilla havaitaan jotain poikkeavaa. Datan analysoimiseksi sinun on kiinnitettävä erityistä huomiota yksityiskohtiin, jotta voit tunnistaa, onko jokin vialla.

• Mallintaminen tai koneoppiminen

Tietosuunnittelija tai tiedemies kirjoittaa koneoppimisalgoritmille noudatettavat ohjeet analysoitavan tiedon perusteella. Algoritmi käyttää iteratiivisesti näitä ohjeita oikean tulosteen saamiseksi.

• Tietojen tulkinta

Tässä vaiheessa paljastat havaintosi ja esität ne organisaatiolle. Kriittisin taito tässä olisi kykysi selittää tulokset.

Tässä on muutamia esimerkkejä työkaluista, jotka auttavat datatieteilijöitä helpottamaan työtään.

• Data Analysis – Informatica PowerCenter, Rapidminer, Excel, SAS
• Tietojen visualisointi – Tableau, Qlikview, RAW, Jupyter
• Tietovarastointi – Apache Hadoop, Informatica/Talend, Microsoft HD -näkemykset
• Tietomallinnus – H2O.ai, Datarobot, Azure ML Studio, Mahout

Datatieteen edut liiketoiminnassa

• Parantaa liiketoiminnan ennusteita
• Monimutkaisen tiedon tulkinta
• Parempi päätöksenteko
• Tuoteinnovaatiot 
• Parantaa tietoturvaa
• Käyttäjäkeskeisten tuotteiden kehittäminen

Datatieteen sovellukset

• Tuotesuositus

Tuotesuositustekniikka voi vaikuttaa asiakkaisiin ostamaan samanlaisia ​​tuotteita. Esimerkiksi Big Bazaarin myyjä yrittää lisätä myymälän myyntiä niputtamalla tuotteet yhteen ja antamalla alennuksia. Joten hän niputti shampoon ja hoitoaineen yhteen ja antoi niistä alennuksen. Lisäksi asiakkaat ostavat ne yhdessä alennettuun hintaan.

• Tulevaisuuden ennustaminen

Se on yksi tietotieteen laajasti käytetyistä tekniikoista. Eri lähteistä kerättyjen erityyppisten tietojen perusteella tehdään sääennusteita ja tulevaisuuden ennustamista. 

• Petosten ja riskien havaitseminen

Se on yksi datatieteen loogisimmista sovelluksista. Koska online-tapahtumat kukoistavat, tietojesi menettäminen on mahdollista. Esimerkiksi luottokorttipetosten havaitseminen riippuu summasta, kauppiasta, sijainnista, ajasta ja muista muuttujista. Jos jokin niistä näyttää luonnottomalta, tapahtuma peruutetaan automaattisesti ja se estää korttisi vähintään 24 tunniksi.

• Itseajava auto

Itseajava auto on yksi menestyneimmistä keksinnöistä nykymaailmassa. Koulutamme automme tekemään itsenäisiä päätöksiä aikaisempien tietojen perusteella. Tässä prosessissa voimme rangaista malliamme, jos se ei toimi hyvin. Autosta tulee ajan myötä älykkäämpi, kun se alkaa oppia kaikkien reaaliaikaisten kokemusten kautta.

• Kuvan tunnistus

Kun haluat tunnistaa joitain kuvia, datatiede voi havaita kohteen ja luokitella sen. Tunnetuin esimerkki kuvantunnistuksesta on kasvojentunnistus – Jos käsket älypuhelimeesi avaamaan sen eston, se skannaa kasvosi. Joten ensin järjestelmä tunnistaa kasvot, sitten luokittelee kasvosi ihmiskasvoiksi ja sen jälkeen päättää, kuuluuko puhelin sen todelliselle omistajalle vai ei.

• Muunna puhe tekstiksi

Puheentunnistus on prosessi, jolla tietokone ymmärtää luonnollisen kielen. Tunnemme melko hyvin virtuaaliavustajat, kuten Siri, Alexa ja Google Assistant. 

• Terveydenhuolto

Data Science auttaa useilla terveydenhuollon aloilla, kuten lääketieteellisessä kuva-analyysissä, uusien lääkkeiden kehittämisessä, genetiikassa ja genomiikassa sekä tarjoamalla virtuaalista apua potilaille. 

• Hakukoneet

Google, Yahoo, Bing, Ask jne. tarjoavat meille paljon tuloksia sekunnin murto-osassa. Se on mahdollista eri datatieteen algoritmien avulla.

Kuinka tulla Tiedon tutkija?

Tietotutkijan rooli

Kun yritykset tuottavat enemmän dataa kuin koskaan, käy selväksi, että data on arvokasta omaisuutta. Merkittävien oivallusten poimiminen tiedoista edellyttää kuitenkin datan analysointia, jossa Data Scientistit tulevat mukaan. Data Scientist on asiantuntija tiedon keräämisessä, järjestämisessä, analysoinnissa ja tulkinnassa trendien, kuvioiden ja korrelaatioiden löytämiseksi.

Tietotieteilijillä on keskeinen rooli sen varmistamisessa, että organisaatiot tekevät tietoisia päätöksiä. He tekevät tiivistä yhteistyötä yritysjohtajien kanssa määrittääkseen erityistavoitteet, kuten asiakkaiden segmentoinnin tunnistamisen ja tuotteiden ja palvelujen parantamisen. Kehittyneiden koneoppimisalgoritmien ja tilastollisten mallien avulla datatieteilijät voivat tutkia suuria tietojoukkoja löytääkseen malleja ja oivalluksia, jotka auttavat organisaatioita tekemään järkeviä päätöksiä.

Tietotieteilijöillä on yleensä yhdistelmä teknisiä taitoja ja tietoa tietojen tulkinnasta ja visualisoinnista. Heillä tulee olla asiantuntemusta tilastollisesta analyysistä, ohjelmointikielistä, koneoppimisalgoritmeista ja tietokantajärjestelmistä. 

Katsotaanpa yleiskatsausta ammattimaisen datatieteilijän hoitamiin vastuisiin.

• Ennakoivassa ja ohjeellisessa mallissa käytettävän tiedon kerääminen, puhdistaminen ja järjestäminen
• Analysoi valtavia määriä tietoa löytääksesi trendejä ja malleja
• Ohjelmointikielten käyttäminen tietojen jäsentämiseen ja sen muuntamiseen käyttökelpoiseksi tiedoksi
• Työskentelet sidosryhmien kanssa liiketoiminnan ongelmien ymmärtämiseksi ja tietopohjaisten ratkaisujen kehittämiseksi
• Ennustemallien kehittäminen tilastollisilla malleilla tulevaisuuden trendien ennustamiseen
• Koneoppimismallien rakentaminen, ylläpito ja seuranta
• Kehittyneiden koneoppimisalgoritmien ja muiden analyyttisten menetelmien kehittäminen ja käyttäminen tietopohjaisten ratkaisujen luomiseen
• Tietoihin perustuvien ratkaisujen viestiminen sidosryhmille
• Löydä piilotettuja malleja ja trendejä massiivisista tietojoukoista käyttämällä erilaisia ​​tiedonlouhintatyökaluja
• Tietoratkaisujen kehittäminen ja validointi datan visualisointien, raporttien, koontinäyttöjen ja esitysten avulla

Yhteenvetona voidaan todeta, että datatieteilijän rooli on kriittinen yrityksille, jotka haluavat tehdä datalähtöisiä päätöksiä. Tietotieteilijät ovat vastuussa tiedon keräämisestä, järjestämisestä, analysoinnista ja tulkinnasta trendien ja korrelaatioiden tunnistamiseksi. He kehittävät myös tietojenkäsittelyputkia, suunnitteluraportteja ja kojetauluja sekä malleja tulevien trendien ennustamiseksi. Menestyäkseen alalla heidän tulee ymmärtää liiketoimintakonteksti ja asiakkaan tarpeet.

Tietotutkijaksi tulemisen vaiheet

Datatiede on yksi nopeimmin kasvavista teknologia-alan sektoreista ja ala, jolla ammattitaitoisille ammattilaisille on suuri kysyntä. Saatat olla utelias tietotieteilijäksi tulemisesta, jos harkitset uraa tällä alalla. Tässä annamme yleiskatsauksen siitä, mitä tarvitaan aloittamiseen ja menestymiseen tällä alalla.

1. Opi perusasiat: Ensimmäinen askel datatieteilijäksi tulemiseen on tietotieteen ja analytiikan perusteiden ymmärtäminen. Sinun on ymmärrettävä tiedonhallinnan, tilastojen, matematiikan ja ohjelmoinnin aiheet. Löydät paljon verkkoresursseja ja kursseja, jotka opettavat näitä aiheita.

2. Kehitä käytännön taitoja: Kun olet saanut perusymmärryksen datatieteestä, sinun on kehitettävä käytännön taitoja, joista on hyötyä urallasi. Tutustu esimerkiksi ohjelmointikieliin, kuten R ja Python, sekä koodaus- ja tietokannanhallintajärjestelmiin. Haluat ehkä myös harjoitella koneoppimista ja data-analyysitekniikoita.

3. Ansaitse jatkotutkinto tai tutkinto: Useimmat työnantajat palkkaavat mielellään datatieteilijöitä, joilla on jatko- tai maisterintutkinto vastaavalta alalta, kuten tietojenkäsittelytieteestä tai soveltavasta matematiikasta. Datatieteen tai analytiikan tutkinnon ansaitseminen voi auttaa sinua hankkimaan tiedot, asiantuntemuksen ja taidot, joita vaaditaan menestyäksesi datatieteilijäksi.

4. Projektien parissa työskenteleminen: Yksi parhaista tavoista kehittää tietotieteen taitojasi on työskennellä projektien parissa. Voit löytää projekteja verkosta tai ottaa yhteyttä tietotieteilijöitä etsiviin organisaatioihin. Projektien parissa työskenteleminen auttaa sinua saamaan kokemusta data-analyysistä, koneoppimisesta ja muista datatieteen toiminnoista.

5. Pysyä ajan tasalla: Pysyäksesi kehityksen kärjessä sinun on pysyttävä perillä viimeisimmistä datatieteen trendeistä. Pidä silmällä alan uutisia ja tilaa merkittäviä Data Science -julkaisuja.

Tietotutkijaksi tuleminen on saavutettavissa oikealla määrällä omistautumista ja kovaa työtä. Noudattamalla yllä olevia vinkkejä olet matkalla kohti tuottoisaa datatieteen uraa.

Lue lisää 9 parasta työroolia datatieteen maailmassa vuonna 2023

Yhteenveto

Yhteenvetona voidaan todeta, että datatiede on dynaaminen ja nopeasti kehittyvä ala, jolla on keskeinen rooli datavetoisessa maailmassamme. Siinä yhdistyvät erilaiset taidot, mukaan lukien tilastot, ohjelmointi, verkkotunnustiedot ja tietojen visualisointi, jotta se poimii arvokkaita oivalluksia laajoista ja monimutkaisista tietojoukoista. Kuten olemme tutkineet tässä blogissa, datatiede ei ole vain numeroiden murskaamista; Kyse on tietojen muuttamisesta käyttökelpoiseksi tiedoksi, joka voi ohjata tietoon perustuvaa päätöksentekoa eri toimialoilla. Olitpa kokenut datatieteilijä tai joku, joka on vasta tutustumassa tähän kiehtovaan alaan, datatieteen mahdollisuudet ja vaikutukset ovat rajattomat, ja se lupaa jatkaa tulevaisuutemme muokkaamista syvällisin tavoin. Joten, käytätpä datatieteitä analysoimaan markkinatrendejä, parantamaan terveydenhuollon tuloksia tai parantamaan käyttäjäkokemuksia, on selvää, että datatieteen voima on tullut jäädäkseen, ja sen potentiaalia rajoittavat vain mielikuvituksemme ja innovaatiomme.

UKK

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• PlatoESG. hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
• PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
• Lähde: https://www.mygreatlearning.com/blog/what-is-data-science/