Mi az adattudomány? – A teljes útmutató

Az adattudomány a matematika, a statisztika, a gépi tanulás és a számítástechnika kombinációja. A Data Science adatokat gyűjt, elemez és értelmez, hogy betekintést nyerjen az adatokba, amelyek segíthetik a döntéshozókat megalapozott döntések meghozatalában.

A Data Science-t ma szinte minden iparágban használják, amely képes előre jelezni az ügyfelek viselkedését és trendjeit, valamint új lehetőségeket azonosítani. A vállalkozások arra használhatják, hogy megalapozott döntéseket hozzanak a termékfejlesztéssel és marketinggel kapcsolatban. Eszközként használják a csalások felderítésére és a folyamatok optimalizálására. A kormányok a Data Science segítségével is javítják a közszolgáltatások hatékonyságát.

Az adattudomány egy feltörekvő terület, amelynek jelentősége napról napra nő. Ez a legújabb divatszó az IT-világban, és a kereslet a piacon folyamatosan nő. A Data Scientists iránti kereslet egyre növekszik, mivel a szervezeteknek az adatokat betekintésekké kell átalakítaniuk. Az olyan cégek, mint a Google, az Amazon, a Microsoft és az Apple, a Data Scientists legnagyobb toborzói közé tartoznak. Az adattudomány az informatikai szakemberek számára is keresett területté válik. 

A közelmúltbeli jelentése szerint Elsőbbségi kutatás, a Data Science iránti kereslet várhatóan 16.43%-os CAGR-rel (Compound Annual Growth Rate) fog növekedni, és eléri a hatalmas, 378.7 milliárdos piaci értéket a 2022 és 2030 közötti előrejelzési időszakban.

Egyszerűen fogalmazva, a Data Science segít elemezni az adatokat, és értelmes betekintést nyerni belőlük a statisztikák és a matematika, a programozási készségek és a tantárgyi szakértelem kombinálásával.

Az adattudomány jelentősége

Manapság a szervezetek túlterheltek az adatokkal. A Data Science a különböző módszerek, technológiák és eszközök kombinálásával segít értelmes betekintést nyerni ebből. Az e-kereskedelem, a pénzügy, az orvostudomány, az emberi erőforrások stb. területén a vállalkozások hatalmas mennyiségű adattal találkoznak. Az adattudományi eszközök és technológiák mindegyikének feldolgozásában segítenek.

Az adattudomány története

Az 1960-as évek elején az „adattudomány” kifejezést azért alkották meg, hogy segítsen megérteni és elemezni az akkoriban összegyűjtött hatalmas mennyiségű adatot. Az adattudomány egy olyan tudományág, amely folyamatosan fejlődik, számítástechnikai és statisztikai módszereket alkalmaz, hogy betekintést nyerjen és értékes előrejelzéseket készítsen számos iparágban.

Adattudomány – Előfeltételek

• Statisztika

Az adattudomány a statisztikákra támaszkodik, hogy összetett gépi tanulási technikák segítségével rögzítse és átalakítsa az adatminták használható bizonyítékokká.

Nézze meg Statisztikák az adattudományhoz hogy megtanulja a statisztika kulcsfogalmait az adattudományban, a gépi tanulásban és az üzleti intelligenciában.

• Programozás

A Python, az R és az SQL a leggyakoribb programozási nyelvek. Egy adattudományi projekt sikeres végrehajtásához fontos bizonyos szintű programozási ismeretek elsajátítása. 

Nézze meg az ingyenes R Studio Tutorial tanfolyam megtanulni, hogyan kell különféle technikákat és eszközöket használni a nyers adatok feldolgozására, és értékes betekintést nyerni.

• Gépi tanulás

A pontos előrejelzések és becslések készítését a gépi tanulás teszi lehetővé, amely az adattudomány kulcsfontosságú összetevője. Ha sikeres akar lenni az adattudomány területén, határozottan ismernie kell a gépi tanulást.

Ezen a területen elengedhetetlen az adatbázisok működésének világos megértése, valamint az adatok kezeléséhez és kinyeréséhez szükséges készségek. 

A már ismert adatok alapján matematikai modellekkel gyorsan kiszámíthat és előre jelezhet. A modellezés segít annak meghatározásában, hogy melyik algoritmus a legalkalmasabb egy adott probléma kezelésére, és hogyan lehet ezeket a modelleket betanítani.

Ellenőrizze is: Adattudományi matematika

Mire használják a Data Science-t?

• Leíró elemzés

Segít az adatpontok pontos megjelenítésében olyan minták esetében, amelyek megjelenhetnek, és amelyek megfelelnek az összes adatkövetelménynek. Más szavakkal, ez magában foglalja az adatok rendszerezését, rendezését és manipulálását, hogy olyan információkat állítsanak elő, amelyek a szolgáltatott adatokra nézve hasznosak. Ez magában foglalja a nyers adatok olyan formává alakítását is, amely megkönnyíti a megragadását és értelmezését.

• Prediktív elemzés

Ez az a folyamat, amelynek során előzményadatokat és különféle technikákat, például adatbányászatot, statisztikai modellezést és gépi tanulást használnak a jövőbeli eredmények előrejelzésére. Az adatok trendjeit felhasználva a vállalkozások prediktív elemzést használnak a veszélyek és lehetőségek észlelésére.

• Diagnosztikai elemzés

Ez egy mélyreható vizsgálat, hogy megértsük, miért történt valami. Leírására olyan technikákat használnak, mint a lefúrás, az adatfeltárás, az adatbányászat és a korrelációk. Egy adott adatkészleten több adatművelet és transzformáció is végrehajtható, hogy egyedi mintákat fedezzünk fel ezen technikák mindegyikében. 

• Előíró elemzés

Az előíró elemzés elősegíti a prediktív adatok használatát. Előre látja, hogy mi történik a legvalószínűbb módon, és a legjobb megoldást kínálja ennek az eredménynek a kezelésére. Képes felmérni a különböző döntések várható hatásait, és javaslatot tesz az optimális cselekvésre. Gépi tanulási ajánlómotorokat, bonyolult eseményfeldolgozást, neurális hálózatokat, szimulációt, gráfelemzést és szimulációt használ.

Mi az adattudományi folyamat?

• Az adatok megszerzése

Az első lépés annak meghatározása, hogy milyen típusú adatokat kell elemezni, és ezeket az adatokat excel- vagy CSV-fájlba kell exportálni.

• Az adatok súrolása

Ez azért lényeges, mert az adatok beolvasása előtt meg kell győződnie arról, hogy azok tökéletesen olvasható állapotban vannak, hibamentesen, hiányzó vagy hibás értékek nélkül.

• Feltáró elemzés

Az adatok elemzése az adatok különféle módokon történő megjelenítésével és minták azonosításával történik, hogy bármi szokatlant is észrevegyenek. Az adatok elemzéséhez kiváló figyelmet kell fordítania a részletekre, hogy megállapítsa, ha valami nincs a helyén.

• Modellezés vagy gépi tanulás

Egy adatmérnök vagy tudós leírja a követendő gépi tanulási algoritmus utasításait az elemezni kívánt adatok alapján. Az algoritmus iteratív módon használja ezeket az utasításokat a megfelelő kimenet létrehozásához.

• Az adatok értelmezése

Ebben a lépésben feltárja megállapításait, és bemutatja azokat a szervezetnek. A legkritikusabb készség ebben az lenne, hogy meg tudja magyarázni az eredményeket.

Íme néhány példa azokra az eszközökre, amelyek segíthetik a Data Scientisteket a munkájuk megkönnyítésében.

• Az adatok elemzése – Informatika PowerCenter, Rapidminer, Excel, SAS
• Adatok megjelenítése – Tableau, Qlikview, RAW, Jupyter
• Adattárolás – Apache Hadoop, Informatica/Talend, Microsoft HD insights
• Adatmodellezés – H2O.ai, Datarobot, Azure ML Studio, Mahout

Az adattudomány előnyei az üzleti életben

• Javítja az üzleti előrejelzéseket
• Összetett adatok értelmezése
• Jobb döntéshozatal
• Termék fejlesztés 
• Javítja az adatbiztonságot
• Felhasználó-központú termékek fejlesztése

Az adattudomány alkalmazásai

• Termékajánlás

A termékajánlási technika befolyásolhatja a vásárlókat, hogy hasonló termékeket vásároljanak. Például a Big Bazaar egyik eladója a termékek egybecsomagolásával és árengedményekkel próbálja növelni az üzlet eladásait. Így összecsomagolta a sampont és a balzsamot, és engedményt adott rájuk. Ezenkívül az ügyfelek kedvezményes áron vásárolják meg őket együtt.

• Jövő előrejelzése

Ez az adattudomány egyik széles körben alkalmazott technikája. A különféle forrásokból gyűjtött különféle típusú adatok alapján időjárás-előrejelzést és jövőbeli előrejelzést készítenek. 

• Csalás és kockázatok felderítése

Ez az adattudomány egyik leglogikusabb alkalmazása. Mivel az online tranzakciók fellendülnek, lehetséges az adatok elvesztése. Például a hitelkártya-csalás észlelése az összegtől, a kereskedőtől, a helytől, az időponttól és egyéb változóktól függ. Ha bármelyikük természetellenesnek tűnik, a tranzakció automatikusan törlődik, és 24 órára vagy tovább blokkolja a kártyáját.

• Önvezető autó

Az önvezető autó a mai világ egyik legsikeresebb találmánya. Autónkat az eddigi adatok alapján önálló döntésre oktatjuk. Ebben a folyamatban megbüntethetjük modellünket, ha nem teljesít jól. Az autó idővel intelligensebbé válik, amikor elkezdi tanulni az összes valós idejű élményt.

• Képfelismerés

Ha egyes képeket szeretne felismerni, az adattudomány képes észlelni az objektumot és osztályozni. A képfelismerés leghíresebb példája az arcfelismerés – Ha azt mondod okostelefonodnak, hogy oldja fel a blokkolást, az átvizsgálja az arcodat. A rendszer tehát először érzékeli az arcot, majd emberi arcnak minősíti az arcodat, majd ezt követően eldönti, hogy a telefon a tényleges tulajdonosé vagy sem.

• Beszéd szöveggé konvertálása

A beszédfelismerés a természetes nyelv számítógép általi megértésének folyamata. Nagyon jól ismerjük az olyan virtuális asszisztenseket, mint a Siri, az Alexa és a Google Assistant. 

• Egészségügy

A Data Science az egészségügy különböző ágaiban segít, például az orvosi képelemzésben, az új gyógyszerek fejlesztésében, a genetikában és a genomikában, valamint virtuális segítséget nyújt a betegeknek. 

• Keresők

A Google, a Yahoo, a Bing, az Ask stb. rengeteg találatot biztosít számunkra a másodperc töredéke alatt. Különféle adattudományi algoritmusok segítségével teszi lehetővé.

Hogyan válhat a Adat tudós?

Az adattudós szerepe

Ahogy a vállalkozások minden eddiginél több adatot generálnak, világossá válik, hogy az adatok értékes eszközök. Az adatokból való értelmes betekintések kinyeréséhez azonban az adatok elemzésére van szükség, és itt jönnek be a Data Scientist. A Data Scientist az adatok gyűjtésének, rendszerezésének, elemzésének és értelmezésének specialistája, hogy trendeket, mintákat és összefüggéseket találjon.

Az adatkutatók alapvető szerepet játszanak abban, hogy a szervezetek megalapozott döntéseket hozzanak. Szorosan együttműködnek az üzleti vezetőkkel, hogy meghatározzák a konkrét célokat, például az ügyfelek szegmentációját, valamint a termékek és szolgáltatások fejlesztését. Fejlett gépi tanulási algoritmusok és statisztikai modellek segítségével a Data Scientists nagy adathalmazokat vizsgálhat meg, hogy feltárja azokat a mintákat és betekintést, amelyek segítik a szervezeteket a megalapozott döntések meghozatalában.

Az adatkutatók általában az adatok értelmezéséhez és megjelenítéséhez szükséges technikai készségek és ismeretek kombinációjával rendelkeznek. Szakértelemmel kell rendelkezniük a statisztikai elemzés, a programozási nyelvek, a gépi tanulási algoritmusok és az adatbázisrendszerek terén. 

Vessünk egy pillantást egy professzionális adattudós által viselt felelősségi körökre.

• A prediktív és előíró modellekben használható adatok gyűjtése, tisztítása és rendszerezése
• Hatalmas mennyiségű információ elemzése trendek és minták felfedezése érdekében
• Programozási nyelvek használata az adatok strukturálására és használható információvá alakítására
• Az érdekelt felekkel való együttműködés az üzleti problémák megértése és adatvezérelt megoldások fejlesztése érdekében
• Prediktív modellek kidolgozása statisztikai modellek segítségével a jövőbeli trendek előrejelzésére
• Gépi tanulási modellek felépítése, karbantartása és nyomon követése
• Fejlett gépi tanulási algoritmusok és egyéb elemzési módszerek fejlesztése és használata adatvezérelt megoldások létrehozásához
• Adatvezérelt megoldások kommunikálása az érdekelt felekkel
• Fedezze fel a rejtett mintákat és trendeket hatalmas adathalmazokban különféle adatbányászati ​​eszközök segítségével
• Adatmegoldások fejlesztése és érvényesítése adatvizualizációk, jelentések, irányítópultok és prezentációk segítségével

Összefoglalva, a Data Scientist szerepe kritikus fontosságú azon vállalkozások számára, amelyek adatvezérelt döntéseket szeretnének hozni. Az adatkutatók feladata az adatok gyűjtése, rendszerezése, elemzése és értelmezése a trendek és összefüggések azonosítása érdekében. Emellett adatfeldolgozási folyamatokat, tervezési jelentéseket és műszerfalakat fejlesztenek, valamint modelleket fejlesztenek a jövőbeli trendek előrejelzésére. Ahhoz, hogy sikeresek legyenek ezen a területen, meg kell érteniük az üzleti környezetet és az ügyfél igényeit.

Az adattudóssá válás lépései

Az adattudomány a technológiai ipar egyik leggyorsabban növekvő ágazata, és olyan terület, ahol nagy kereslet van a képzett szakemberekre. Kíváncsi lehet az adattudóssá válás folyamatára, ha ezen a területen gondolkodik. Itt áttekintést adunk arról, hogy mi kell ahhoz, hogy elinduljon és sikeres legyen ezen a területen.

1. Tanuld meg az alapokat: Az adattudóssá válás első lépése az adattudomány és az elemzés alapjainak megértése. Meg kell értenie az adatkezelési, statisztikai, matematikai és programozási témákat. Rengeteg online forrást és tanfolyamot találhat, amelyek ezeket a témákat tanítják.

2. Gyakorlati készségek fejlesztése: Miután megszerezte az adattudomány alapvető megértését, gyakorlati készségeket kell fejlesztenie, amelyek hasznosak lesznek a karrierje során. Ismerkedjen meg például a programozási nyelvekkel, mint például az R és a Python, valamint a kódolási és adatbázis-kezelő rendszerekkel. Érdemes gyakorolni a gépi tanulást és az adatelemzési technikákat is.

3. Szerezz posztgraduális bizonyítványt vagy diplomát: A legtöbb munkaadó szívesebben alkalmaz adattudósokat, akik posztgraduális vagy mesteri fokozattal rendelkeznek egy megfelelő területen, például számítástechnika vagy alkalmazott matematika területén. Az adattudományi vagy analitikai végzettség megszerzése segíthet a sikeres adattudóssá váláshoz szükséges ismeretek, szakértelem és készségek megszerzésében.

4. Munka a projekteken: Adattudományi készségei fejlesztésének egyik legjobb módja a projekteken való munka. Interneten találhat projekteket, vagy kapcsolatba léphet az adattudósokat kereső szervezetekkel. A projekteken való munka segít tapasztalatot szerezni az adatelemzés, a gépi tanulás és más adattudományi tevékenységek terén.

5. Maradj naprakész: Ahhoz, hogy a görbe előtt maradjon, tájékozódnia kell a legújabb adattudományi trendekről. Tartsa szemmel az iparági híreket, és iratkozzon fel a kiemelkedő Data Science kiadványokra.

Az adattudóssá válás megfelelő odaadással és kemény munkával elérhető. Ha követi a fent ismertetett tippeket, jó úton halad a jövedelmező adattudományi karrier felé.

Read more on A 9 legjobb állás az adattudomány világában 2023-ban

Következtetés

Összefoglalva, az adattudomány egy dinamikus és gyorsan fejlődő terület, amely kulcsfontosságú szerepet játszik adatvezérelt világunkban. Különféle készségeket egyesít, beleértve a statisztikákat, a programozást, a tartományi ismereteket és az adatvizualizációt, hogy értékes betekintést nyerjen hatalmas és összetett adatkészletekből. Amint azt ebben a blogban feltártuk, az adattudomány nem csak a számok roppantozásáról szól; arról szól, hogy az adatokat hasznosítható tudássá alakítsuk át, amely megalapozott döntéshozatalhoz vezethet az iparágakban. Akár tapasztalt adattudós, akár csak most kezdi felfedezni ezt a lenyűgöző területet, az adattudomány lehetőségei és hatása határtalanok, és azt ígéri, hogy továbbra is mélyreható módon alakítja jövőnket. Tehát akár a piaci trendek elemzésére, akár az egészségügyi eredmények javítására, akár a felhasználói élmény javítására használja az adattudományt, egyértelmű, hogy az adattudomány ereje megmarad, és lehetőségeinek csak a képzeletünk és az innovációnk szab határt.

GYIK

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Erősítse meg magát. Hozzáférés itt.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• PlatoESG. Carbon, CleanTech, Energia, Környezet, Nap, Hulladékgazdálkodás. Hozzáférés itt.
• PlatoHealth. Biotechnológiai és klinikai vizsgálatok intelligencia. Hozzáférés itt.
• Forrás: https://www.mygreatlearning.com/blog/what-is-data-science/