מהו Data Science? - המדריך השלם

מדעי הנתונים הם שילוב של מתמטיקה, סטטיסטיקה, למידת מכונה ומדעי המחשב. Data Science אוסף, מנתח ומפרש נתונים כדי לאסוף תובנות לגבי הנתונים שיכולים לעזור למקבלי החלטות לקבל החלטות מושכלות.

Data Science נמצא בשימוש כמעט בכל תעשייה כיום שיכולה לחזות התנהגות ומגמות של לקוחות ולזהות הזדמנויות חדשות. עסקים יכולים להשתמש בו כדי לקבל החלטות מושכלות לגבי פיתוח ושיווק מוצרים. הוא משמש ככלי לאיתור הונאה ולייעל תהליכים. ממשלות משתמשות גם ב-Data Science כדי לשפר את היעילות באספקת שירותים ציבוריים.

Data Science הוא תחום מתפתח שרואה את חשיבותו גדלה עם כל יום שעובר. זוהי מילת הבאזז האחרונה בעולם ה-IT, והביקוש שלה בשוק גדל בהתמדה. הביקוש למדעני נתונים מתרבה, מונע מהצורך של ארגונים להפוך נתונים לתובנות. חברות כמו גוגל, אמזון, מיקרוסופט ואפל היו בין המגייסות הגדולות ביותר של מדעני נתונים. Data Science הופך גם לתחום מבוקש עבור אנשי IT. 

על פי דיווח שפורסם לאחרונה על ידי חקר עדיפות, הביקוש ל-Data Science צפוי לגדול ב-CAGR (שיעור צמיחה שנתי מורכב) של 16.43% ולהגיע לשווי שוק של 378.7 מיליארד עצום בתקופת התחזית 2022 עד 2030.

במילים פשוטות, Data Science עוזר לנתח נתונים ולהפיק מהם תובנות משמעותיות על ידי שילוב של סטטיסטיקה ומתמטיקה, כישורי תכנות ומומחיות בנושא.

חשיבותו של מדע הנתונים

כיום, ארגונים מוצפים בנתונים. Data Science יסייע בהפקת תובנות משמעותיות מכך על ידי שילוב של שיטות, טכנולוגיה וכלים שונים. בתחומי מסחר אלקטרוני, פיננסים, רפואה, משאבי אנוש וכו', עסקים נתקלים בכמויות אדירות של נתונים. כלים וטכנולוגיות של Data Science עוזרים להם לעבד את כולם.

היסטוריה של מדעי הנתונים

בתחילת שנות ה-1960, המונח "מדע נתונים" נטבע כדי לעזור להבין ולנתח את הכמויות העצומות של נתונים שנאספו באותה תקופה. מדעי הנתונים היא דיסציפלינה שמתפתחת כל הזמן, משתמשת במדעי המחשב ובשיטות סטטיסטיות כדי לרכוש תובנות ולייצר תחזיות בעלות ערך במגוון תעשיות.

מדעי הנתונים - תנאים מוקדמים

• סטָטִיסטִיקָה

מדעי הנתונים מסתמכים על סטטיסטיקה כדי ללכוד ולהפוך דפוסי נתונים לראיות שמישות באמצעות שימוש בטכניקות מורכבות של למידת מכונה.

לבדוק סטטיסטיקה למדעי הנתונים ללמוד מושגי מפתח של סטטיסטיקה במדעי הנתונים, למידת מכונה ובינה עסקית.

• תכנות

Python, R ו-SQL הן שפות התכנות הנפוצות ביותר. כדי לבצע בהצלחה פרויקט מדעי נתונים, חשוב להקנות רמה מסוימת של ידע בתכנות. 

בדוק את החינמי קורס הדרכה R Studio ללמוד כיצד להשתמש בטכניקות וכלים שונים כדי לעבד את הנתונים הגולמיים ולקבל תובנות חשובות.

• למידת מכונה

ביצוע תחזיות והערכות מדויקות מתאפשר על ידי Machine Learning, שהיא מרכיב מכריע במדעי הנתונים. אתה חייב להיות בעל הבנה מוצקה של למידת מכונה אם אתה רוצה להצליח בתחום מדעי הנתונים.

הבנה ברורה של תפקוד מאגרי מידע וכישורים לניהול וחילוץ נתונים היא חובה בתחום זה. 

אתה יכול לחשב ולחזות במהירות באמצעות מודלים מתמטיים על סמך הנתונים שאתה כבר יודע. מודלים מסייעים בקביעת האלגוריתם המתאים ביותר לטיפול בבעיה מסוימת וכיצד לאמן את המודלים הללו.

בדוק גם: Data Science Mathematics

למה משמש Data Science?

• אבחון מתואר

זה עוזר בהצגת נקודות נתונים מדויקות עבור דפוסים שעשויים להופיע העונים על כל דרישות הנתונים. במילים אחרות, זה כרוך בארגון, סידור ומניפולציה של נתונים כדי לייצר מידע בעל תובנה לגבי הנתונים שסופקו. זה כרוך גם בהמרת נתונים גולמיים לצורה שתהפוך אותם לפשוטים לתפיסה ולפרשה.

• ניתוח חזוי

זהו תהליך השימוש בנתונים היסטוריים יחד עם טכניקות שונות כמו כריית נתונים, מודלים סטטיסטיים ולמידת מכונה כדי לחזות תוצאות עתידיות. תוך שימוש במגמות בנתונים אלה, עסקים משתמשים בניתוח חזוי כדי לזהות סכנות והזדמנויות.

• ניתוח אבחון

זו בדיקה מעמיקה כדי להבין למה קרה משהו. טכניקות כמו הסברה, גילוי נתונים, כריית נתונים ומתאמים משמשות כדי לתאר זאת. ניתן לבצע מספר פעולות וטרנספורמציות של נתונים על מערך נתונים נתון כדי לגלות דפוסים ייחודיים בכל אחת מהטכניקות הללו. 

• ניתוח מרשם

ניתוח מרשם מקדם את השימוש בנתונים חזויים. הוא חוזה את הסבירות הגבוהה ביותר להתרחש ומציע את דרך הפעולה הטובה ביותר להתמודדות עם תוצאה זו. הוא יכול להעריך את ההשפעות הסבירות של החלטות שונות ולהציע את דרך הפעולה האופטימלית. הוא עושה שימוש במנועי המלצות למידת מכונה, עיבוד אירועים מסובך, רשתות עצביות, סימולציה, ניתוח גרפים וסימולציה.

מהו תהליך מדעי הנתונים?

• השגת הנתונים

הצעד הראשון הוא לזהות איזה סוג של נתונים צריך לנתח, ואת הנתונים האלה יש לייצא לקובץ אקסל או CSV.

• קרצוף הנתונים

זה חיוני כי לפני שתוכל לקרוא את הנתונים, עליך לוודא שהם במצב קריא לחלוטין, ללא כל טעויות, ללא ערכים חסרים או שגויים.

• ניתוח חקרני

ניתוח הנתונים נעשה על ידי הדמיה של הנתונים בדרכים שונות וזיהוי דפוסים כדי לזהות כל דבר יוצא דופן. כדי לנתח את הנתונים, עליך להיות בעל תשומת לב מצוינת לפרטים כדי לזהות אם משהו אינו במקום.

• דוגמנות או למידת מכונה

מהנדס נתונים או מדען רושם הוראות עבור אלגוריתם למידת מכונה לביצוע בהתבסס על הנתונים שיש לנתח. האלגוריתם משתמש באופן איטרטיבי בהוראות אלה כדי להמציא את הפלט הנכון.

• פירוש הנתונים

בשלב זה אתם חושפים את הממצאים שלכם ומציגים אותם לארגון. המיומנות הכי קריטית בזה תהיה היכולת שלך להסביר את התוצאות שלך.

הנה כמה דוגמאות לכלים שיסייעו למדעני נתונים להקל על עבודתם.

• ניתוח נתונים – Informatica PowerCenter, Rapidminer, Excel, SAS
• נתונים להדמיה – Tableau, Qlikview, RAW, Jupyter
• אחסון נתונים – Apache Hadoop, Informatica/Talend, Microsoft HD insights
• דוגמנות נתונים – H2O.ai, Datarobot, Azure ML Studio, Mahout

היתרונות של מדעי הנתונים בעסקים

• משפר את התחזיות העסקיות
• פרשנות של נתונים מורכבים
• החלטה טובה יותר
• חדשנות המוצר 
• משפר את אבטחת המידע
• פיתוח מוצרים ממוקדי משתמש

יישומי מדע הנתונים

• המלצת מוצר

טכניקת המלצת המוצרים יכולה להשפיע על הלקוחות לקנות מוצרים דומים. למשל, איש מכירות של ביג בזאר מנסה להגדיל את מכירות החנות על ידי חיבור המוצרים יחד ומתן הנחות. אז הוא אגד שמפו ומרכך יחד ונתן עליהם הנחה. יתר על כן, הלקוחות יקנו אותם יחד במחיר מוזל.

• חיזוי עתידי

זוהי אחת הטכניקות המיושמות באופן נרחב במדעי הנתונים. על בסיס נתונים מסוגים שונים הנאספים ממקורות שונים נעשות חיזוי מזג אוויר וחיזוי עתידי. 

• הונאה וזיהוי סיכונים

זהו אחד היישומים ההגיוניים ביותר של Data Science. מכיוון שעסקאות מקוונות פורחות, איבוד הנתונים שלך אפשרי. לדוגמה, זיהוי הונאה בכרטיס אשראי תלוי בסכום, בסוחר, במיקום, בזמן ובמשתנים אחרים. אם מישהו מהם נראה לא טבעי, העסקה תבוטל אוטומטית, והיא תחסום את הכרטיס שלך ל-24 שעות או יותר.

• מכונית בנהיגה עצמית

המכונית לנהיגה עצמית היא אחת ההמצאות המוצלחות ביותר בעולם של היום. אנו מאמנים את המכונית שלנו לקבל החלטות באופן עצמאי על סמך הנתונים הקודמים. בתהליך זה, אנו יכולים להעניש את המודל שלנו אם הוא לא מתפקד טוב. המכונית הופכת אינטליגנטית יותר עם הזמן כשהיא מתחילה ללמוד דרך כל החוויות בזמן אמת.

• זיהוי תמונה

כאשר אתה רוצה לזהות כמה תמונות, מדע הנתונים יכול לזהות את האובייקט ולסווג אותו. הדוגמה המפורסמת ביותר לזיהוי תמונה היא זיהוי פנים - אם תגיד לסמארטפון שלך לבטל את החסימה שלו, הוא יסרוק את הפנים שלך. אז ראשית, המערכת תזהה את הפנים, לאחר מכן תסווג את הפנים שלך כפנים אנושיות, ולאחר מכן, היא תחליט אם הטלפון שייך לבעלים בפועל או לא.

• דיבור לטקסט המר

זיהוי דיבור הוא תהליך של הבנת השפה הטבעית על ידי המחשב. אנחנו מכירים היטב עוזרים וירטואליים כמו Siri, Alexa ו-Google Assistant. 

• בריאות

Data Science מסייע בענפים שונים של שירותי הבריאות כגון ניתוח תמונה רפואית, פיתוח תרופות חדשות, גנטיקה וגנומיקה, ומתן סיוע וירטואלי למטופלים. 

• מנועי חיפוש

גוגל, יאהו, בינג, שאל וכו' מספקים לנו הרבה תוצאות תוך שבריר שנייה. זה מתאפשר באמצעות אלגוריתמים שונים של מדעי הנתונים.

איך להיות מדען נתונים?

תפקיד של מדען נתונים

כאשר עסקים מייצרים יותר נתונים מאי פעם, מתברר כי נתונים הם נכס בעל ערך. עם זאת, הפקת תובנות משמעותיות מנתונים דורשת ניתוח הנתונים, וזה המקום שבו מדעני נתונים נכנסים לתמונה. מדען נתונים הוא מומחה באיסוף, ארגון, ניתוח ופירוש נתונים כדי למצוא מגמות, דפוסים ומתאמים.

מדעני נתונים ממלאים תפקיד חיוני בהבטחת שארגונים מקבלים החלטות מושכלות. הם עובדים בשיתוף פעולה הדוק עם מנהיגים עסקיים כדי לזהות יעדים ספציפיים, כגון זיהוי פילוח לקוחות והנעת שיפורים במוצרים ובשירותים. באמצעות אלגוריתמים מתקדמים של למידת מכונה ומודלים סטטיסטיים, מדעני נתונים יכולים לבחון מערכי נתונים גדולים כדי לחשוף דפוסים ותובנות המסייעות לארגונים לקבל החלטות נכונות.

למדעני נתונים יש בדרך כלל שילוב של מיומנויות טכניות וידע של פרשנות והצגה של נתונים. הם חייבים להיות בעלי מומחיות בניתוח סטטיסטי, שפות תכנות, אלגוריתמים של למידת מכונה ומערכות מסד נתונים. 

בואו נסתכל על סקירה כללית של האחריות המטופלת על ידי מדען נתונים מקצועי.

• איסוף, ניקוי וארגון נתונים שישמשו במודלים חזויים ופרוסקריפטיביים
• ניתוח כמויות עצומות של מידע כדי לגלות מגמות ודפוסים
• שימוש בשפות תכנות לבניית הנתונים והמרתם למידע שמיש
• עבודה עם מחזיקי עניין כדי להבין בעיות עסקיות ולפתח פתרונות מונעי נתונים
• פיתוח מודלים חזויים באמצעות מודלים סטטיסטיים כדי לחזות מגמות עתידיות
• בנייה, תחזוקה וניטור מודלים של למידת מכונה
• פיתוח ושימוש באלגוריתמים מתקדמים של למידת מכונה ושיטות אנליטיות אחרות ליצירת פתרונות מונעי נתונים
• העברת פתרונות מונעי נתונים לבעלי עניין
• גלה דפוסים ומגמות נסתרות במערך נתונים מסיבי באמצעות מגוון כלים לכריית נתונים
• פיתוח ואימות פתרונות נתונים באמצעות הדמיות נתונים, דוחות, לוחות מחוונים ומצגות

לסיכום, תפקידו של מדען נתונים הוא קריטי לעסקים המעוניינים לקבל החלטות מונחות נתונים. מדעני נתונים אחראים לאיסוף, ארגון, ניתוח ופירוש נתונים כדי לזהות מגמות ומתאמים. הם גם מפתחים צינורות לעיבוד נתונים, דוחות עיצוב ולוחות מחוונים, ומפתחים מודלים כדי לחזות מגמות עתידיות. כדי להצליח בתחום, הם צריכים להבין את ההקשר העסקי ואת צרכי הלקוח.

שלבים כדי להפוך למדען נתונים

Data Science הוא אחד המגזרים הצומחים ביותר בתעשיית הטכנולוגיה והוא תחום שבו יש ביקוש גבוה לאנשי מקצוע מיומנים. אתה עשוי להיות סקרן לגבי תהליך הפיכתך למדען נתונים אם אתה חושב על קריירה בתחום זה. כאן, נספק סקירה כללית של מה שנדרש כדי להתחיל ולהצליח בתחום זה.

1. למד את היסודות: הצעד הראשון להפוך למדען נתונים הוא הבנת היסודות של מדע נתונים ואנליטיקס. תצטרך להבין נושאי ניהול נתונים, סטטיסטיקה, מתמטיקה ותכנות. אתה יכול למצוא שפע של משאבים מקוונים וקורסים המלמדים נושאים אלה.

2. לפתח מיומנויות מעשיות: לאחר שרכשת את ההבנה הבסיסית של מדעי הנתונים, תצטרך לפתח מיומנויות מעשיות שיהיו שימושיות בקריירה שלך. לדוגמה, הכירו את עצמכם עם שפות תכנות, כמו R ו-Python, ומערכות קידוד וניהול מסדי נתונים. ייתכן שתרצה גם לתרגל טכניקות למידת מכונה וניתוח נתונים.

3. קבל תעודה לתואר שני או תואר: רוב המעסיקים מעדיפים להעסיק מדעני נתונים עם תואר שני או תואר שני בתחום מקביל, כמו מדעי המחשב או מתמטיקה שימושית. קבלת תואר במדעי נתונים או אנליטיקה יכולה לעזור לך לרכוש את הידע, המומחיות והמיומנויות הנדרשות כדי להפוך למדען נתונים מצליח.

4. עבודה על פרויקטים: אחת הדרכים הטובות ביותר לפתח את כישורי מדעי הנתונים שלך היא לעבוד על פרויקטים. אתה יכול למצוא פרויקטים באינטרנט או לפנות לארגונים המחפשים מדעני נתונים. עבודה על פרויקטים תעזור לך לצבור ניסיון בניתוח נתונים, למידת מכונה ופעילויות אחרות של מדעי הנתונים.

5. הישאר מעודכן: כדי להישאר בקדמת העקומה, תצטרך להתעדכן בטרנדים האחרונים ב-Data Science. עקוב אחר חדשות התעשייה והירשם לפרסומים בולטים של Data Science.

להיות מדען נתונים ניתן להשיג עם הכמות הנכונה של מסירות ועבודה קשה. על ידי ביצוע הטיפים המפורטים לעיל, אתה תהיה בדרך לקריירה רווחית ב-Data Science.

קראו עוד על 9 תפקידי העבודה המובילים בעולם מדעי הנתונים לשנת 2023

סיכום

לסיכום, מדע הנתונים הוא תחום דינמי ומתפתח במהירות, שממלא תפקיד מרכזי בעולם מונע הנתונים שלנו. הוא משלב מגוון מיומנויות, כולל סטטיסטיקה, תכנות, ידע בתחום והדמיית נתונים, כדי לחלץ תובנות חשובות ממערכי נתונים עצומים ומורכבים. כפי שחקרנו בבלוג זה, מדע הנתונים אינו רק מכריע מספרים; מדובר בהפיכת נתונים לידע בר-פעולה שיכול להניע קבלת החלטות מושכלת בתעשיות. בין אם אתה מדען נתונים ותיק או מישהו שרק מתחיל לחקור את התחום המרתק הזה, ההזדמנויות וההשפעה של מדעי הנתונים הם בלתי מוגבלים, והוא מבטיח להמשיך ולעצב את עתידנו בדרכים עמוקות. אז, בין אם אתה משתמש במדעי הנתונים כדי לנתח מגמות בשוק, לשפר את תוצאות שירותי הבריאות או לשפר את חווית המשתמש, ברור שהכוח של מדע הנתונים כאן כדי להישאר, והפוטנציאל שלו מוגבל רק על ידי הדמיון והחדשנות שלנו.

שאלות נפוצות

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
• PlatoESG. פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
• PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
• מקור: https://www.mygreatlearning.com/blog/what-is-data-science/