Co to jest nauka danych? – Kompletny przewodnik

Data Science to połączenie matematyki, statystyki, uczenia maszynowego i informatyki. Data Science to zbieranie, analizowanie i interpretowanie danych w celu uzyskania wglądu w dane, które mogą pomóc decydentom w podejmowaniu świadomych decyzji.

Data Science jest obecnie wykorzystywana w prawie każdej branży, która może przewidywać zachowania i trendy klientów oraz identyfikować nowe możliwości. Firmy mogą go używać do podejmowania świadomych decyzji dotyczących rozwoju produktów i marketingu. Służy jako narzędzie do wykrywania nadużyć i optymalizacji procesów. Rządy korzystają również z nauki o danych w celu poprawy efektywności świadczenia usług publicznych.

Data Science to rozwijająca się dziedzina, której znaczenie rośnie z każdym dniem. To najnowsze modne hasło w świecie IT, a jego zapotrzebowanie na rynku stale rośnie. Zapotrzebowanie na analityków danych rośnie, napędzane potrzebą przekształcania danych przez organizacje w spostrzeżenia. Firmy takie jak Google, Amazon, Microsoft i Apple należą do największych rekruterów Data Scientistów. Data Science staje się także poszukiwaną dziedziną dla specjalistów IT. 

Według ostatniego raportu autorstwa Badania nad pierwszeństwemprzewiduje się, że popyt na analitykę danych będzie rósł w tempie CAGR (złożona roczna stopa wzrostu) na poziomie 16.43% i osiągnie wartość rynkową na poziomie 378.7 miliarda w okresie prognozy 2022–2030.

Krótko mówiąc, nauka o danych pomaga analizować dane i wyciągać z nich istotne wnioski, łącząc statystyki i matematykę, umiejętności programowania i wiedzę przedmiotową.

Znaczenie nauki o danych

W dzisiejszych czasach organizacje są przepełnione danymi. Data Science pomoże w wydobyciu z tego znaczących spostrzeżeń, łącząc różne metody, technologie i narzędzia. W obszarach handlu elektronicznego, finansów, medycyny, zasobów ludzkich itp. firmy napotykają ogromne ilości danych. Narzędzia i technologie Data Science pomagają im przetwarzać je wszystkie.

Historia nauki o danych

Na początku lat sześćdziesiątych XX wieku ukuto termin „nauka o danych”, aby pomóc zrozumieć i przeanalizować ogromne ilości gromadzonych wówczas danych. Data science to dyscyplina, która stale się rozwija, wykorzystując informatykę i metody statystyczne do pozyskiwania spostrzeżeń i generowania wartościowych prognoz w różnych branżach.

Nauka o danych – wymagania wstępne

• Statistics

Analiza danych opiera się na statystykach, które pozwalają przechwytywać i przekształcać wzorce danych w użyteczne dowody za pomocą złożonych technik uczenia maszynowego.

Twój koszyk Statystyki dla nauki o danych aby poznać kluczowe pojęcia statystyki w nauce danych, uczeniu maszynowym i inteligencji biznesowej.

• Programowanie

Python, R i SQL to najpopularniejsze języki programowania. Aby pomyślnie zrealizować projekt związany z analizą danych, ważne jest zaszczepienie pewnego poziomu wiedzy programistycznej. 

Sprawdź darmowe Kurs samouczka R Studio dowiedzieć się, jak korzystać z różnych technik i narzędzi do przetwarzania surowych danych i uzyskiwania cennych spostrzeżeń.

• Nauczanie maszynowe

Dokonywanie dokładnych prognoz i szacunków jest możliwe dzięki uczeniu maszynowemu, które jest kluczowym elementem analityki danych. Jeśli chcesz odnieść sukces w dziedzinie nauki o danych, musisz dobrze rozumieć uczenie maszynowe.

Jasne zrozumienie funkcjonowania baz danych oraz umiejętności zarządzania danymi i ich wydobywania są koniecznością w tej dziedzinie. 

Możesz szybko obliczyć i przewidzieć, korzystając z modeli matematycznych w oparciu o dane, które już znasz. Modelowanie pomaga w określeniu, który algorytm najlepiej nadaje się do rozwiązania określonego problemu i sposobu uczenia tych modeli.

Sprawdź również: Matematyka związana z nauką o danych

Do czego służy nauka danych?

• Analiza opisowa

Pomaga w dokładnym wyświetlaniu punktów danych dla wzorców, które mogą się pojawić, które spełniają wszystkie wymagania danych. Innymi słowy, wiąże się to z organizowaniem, porządkowaniem i manipulowaniem danymi w celu wygenerowania informacji, które dostarczają wnikliwych informacji na temat dostarczonych danych. Wiąże się to również z konwersją surowych danych do postaci, która ułatwi ich zrozumienie i interpretację.

• Analiza predykcyjna

Jest to proces wykorzystania danych historycznych wraz z różnymi technikami, takimi jak eksploracja danych, modelowanie statystyczne i uczenie maszynowe, w celu prognozowania przyszłych wyników. Wykorzystując trendy zawarte w tych danych, firmy korzystają z analiz predykcyjnych, aby wykryć zagrożenia i możliwości.

• Analiza diagnostyczna

Jest to dogłębne badanie mające na celu zrozumienie, dlaczego coś się wydarzyło. Do jego opisu wykorzystywane są techniki takie jak drążenie w dół, odkrywanie danych, eksploracja danych i korelacje. Na danym zestawie danych można wykonać wiele operacji i transformacji na danych, aby odkryć unikalne wzorce w każdej z tych technik. 

• Analiza nakazowa

Analiza preskryptywna usprawnia wykorzystanie danych predykcyjnych. Przewiduje, co najprawdopodobniej nastąpi i oferuje najlepszy sposób postępowania w przypadku takiego skutku. Potrafi ocenić prawdopodobne skutki różnych decyzji i zaproponować optymalny kierunek działania. Wykorzystuje silniki rekomendacji uczenia maszynowego, skomplikowane przetwarzanie zdarzeń, sieci neuronowe, symulację, analizę wykresów i symulację.

Na czym polega proces nauki o danych?

• Pozyskiwanie danych

Pierwszym krokiem jest określenie, jakiego rodzaju dane wymagają analizy i dane te należy wyeksportować do pliku Excel lub CSV.

• Czyszczenie danych

Jest to niezbędne, ponieważ zanim będziesz mógł odczytać dane, musisz upewnić się, że są w idealnym stanie, bez błędów, bez brakujących lub błędnych wartości.

• Analiza eksploracyjna

Analizowanie danych odbywa się poprzez wizualizację danych na różne sposoby i identyfikowanie wzorców w celu wykrycia czegoś niezwykłego. Aby przeanalizować dane, musisz zwrócić szczególną uwagę na szczegóły, aby określić, czy coś jest nie na miejscu.

• Modelowanie lub uczenie maszynowe

Inżynier danych lub naukowiec zapisuje instrukcje, których algorytm uczenia maszynowego ma przestrzegać, w oparciu o dane, które należy przeanalizować. Algorytm iteracyjnie wykorzystuje te instrukcje, aby uzyskać prawidłowe dane wyjściowe.

• Interpretacja danych

Na tym etapie odkrywasz swoje ustalenia i przedstawiasz je organizacji. Najważniejszą umiejętnością w tym przypadku byłaby umiejętność wyjaśniania wyników.

Oto kilka przykładów narzędzi, które pomogą Data Scientistom ułatwić im pracę.

• Analiza danych – Informatica PowerCenter, Rapidminer, Excel, SAS
• Wizualizacja danych – Tableau, Qlikview, RAW, Jupyter
• Magazyn danych – Apache Hadoop, Informatica/Talend, spostrzeżenia Microsoft HD
• Modelowanie danych – H2O.ai, Datarobot, Azure ML Studio, Mahout

Korzyści z analityki danych w biznesie

• Poprawia prognozy biznesowe
• Interpretacja złożonych danych
• Lepsze podejmowanie decyzji
• Innowacja produktowa 
• Poprawia bezpieczeństwo danych
• Rozwój produktów zorientowanych na użytkownika

Zastosowania nauki o danych

• Rekomendacja produktu

Technika rekomendowania produktów może wpłynąć na to, że klienci kupią podobne produkty. Na przykład sprzedawca Wielkiego Bazaru próbuje zwiększyć sprzedaż sklepu, łącząc produkty w pakiety i udzielając rabatów. Połączył więc szampon i odżywkę i dał na nie zniżkę. Co więcej, klienci będą je kupować razem po obniżonej cenie.

• Prognozowanie przyszłości

Jest to jedna z powszechnie stosowanych technik w Data Science. Na podstawie różnego rodzaju danych, które zbierane są z różnych źródeł, dokonuje się prognozowania pogody i prognozowania przyszłości. 

• Wykrywanie oszustw i ryzyka

Jest to jedno z najbardziej logicznych zastosowań Data Science. Ponieważ transakcje online dynamicznie się rozwijają, możliwa jest utrata danych. Na przykład wykrywanie oszustw związanych z kartami kredytowymi zależy od kwoty, sprzedawcy, lokalizacji, czasu i innych zmiennych. Jeśli którykolwiek z nich będzie wyglądał nienaturalnie, transakcja zostanie automatycznie anulowana i zablokuje Twoją kartę na 24 godziny lub dłużej.

• Samojezdny samochód

Samochód autonomiczny to jeden z najbardziej udanych wynalazków w dzisiejszym świecie. Szkolimy nasz samochód do samodzielnego podejmowania decyzji na podstawie wcześniejszych danych. W tym procesie możemy ukarać nasz model, jeśli nie działa dobrze. Z czasem samochód staje się bardziej inteligentny, gdy zaczyna uczyć się poprzez wszystkie doświadczenia w czasie rzeczywistym.

• Rozpoznawanie obrazu

Kiedy chcesz rozpoznać niektóre obrazy, data science może wykryć obiekt i sklasyfikować go. Najbardziej znanym przykładem rozpoznawania obrazów jest rozpoznawanie twarzy – jeśli powiesz smartfonowi, aby go odblokował, zeskanuje twoją twarz. Więc najpierw system wykryje twarz, następnie zaklasyfikuje twoją twarz jako ludzką twarz, a następnie zdecyduje, czy telefon należy do faktycznego właściciela, czy nie.

• Mowa na tekst Konwertuj

Rozpoznawanie mowy to proces rozumienia języka naturalnego przez komputer. Dobrze znamy wirtualnych asystentów, takich jak Siri, Alexa i Google Assistant. 

• Zdrowie

Data Science pomaga w różnych gałęziach opieki zdrowotnej, takich jak analiza obrazu medycznego, opracowywanie nowych leków, genetyka i genomika oraz zapewnianie wirtualnej pomocy pacjentom. 

• Wyszukiwarki

Google, Yahoo, Bing, Ask itp. dostarczają nam mnóstwo wyników w ułamku sekundy. Jest to możliwe dzięki zastosowaniu różnych algorytmów analityki danych.

Jak zostać Dane Scientist?

Rola analityka danych

Ponieważ firmy generują więcej danych niż kiedykolwiek wcześniej, staje się jasne, że dane są cennym zasobem. Jednak wydobycie znaczących wniosków z danych wymaga ich przeanalizowania i do tego właśnie wkraczają badacze danych. Analityk danych to specjalista w gromadzeniu, organizowaniu, analizowaniu i interpretowaniu danych w celu znalezienia trendów, wzorców i korelacji.

Analitycy danych odgrywają kluczową rolę w zapewnianiu, że organizacje podejmują świadome decyzje. Ściśle współpracują z liderami biznesu, aby określić konkretne cele, takie jak identyfikacja segmentacji klientów i wprowadzanie ulepszeń produktów i usług. Korzystając z zaawansowanych algorytmów uczenia maszynowego i modeli statystycznych, badacze danych mogą badać duże zbiory danych, aby odkryć wzorce i spostrzeżenia, które pomagają organizacjom podejmować rozsądne decyzje.

Analitycy danych zazwyczaj łączą umiejętności techniczne z wiedzą na temat interpretacji i wizualizacji danych. Muszą posiadać wiedzę specjalistyczną w zakresie analizy statystycznej, języków programowania, algorytmów uczenia maszynowego i systemów baz danych. 

Przyjrzyjmy się przeglądowi obowiązków profesjonalnego analityka danych.

• Gromadzenie, czyszczenie i organizowanie danych do wykorzystania w modelach predykcyjnych i normatywnych
• Analizowanie ogromnych ilości informacji w celu odkrycia trendów i wzorców
• Używanie języków programowania do strukturyzacji danych i przekształcania ich w użyteczną informację
• Współpraca z interesariuszami w celu zrozumienia problemów biznesowych i opracowania rozwiązań opartych na danych
• Opracowywanie modeli predykcyjnych wykorzystujących modele statystyczne do prognozowania przyszłych trendów
• Tworzenie, utrzymywanie i monitorowanie modeli uczenia maszynowego
• Opracowywanie i wykorzystywanie zaawansowanych algorytmów uczenia maszynowego i innych metod analitycznych do tworzenia rozwiązań opartych na danych
• Komunikowanie rozwiązań opartych na danych zainteresowanym stronom
• Odkryj ukryte wzorce i trendy w ogromnych zbiorach danych, korzystając z różnych narzędzi do eksploracji danych
• Opracowywanie i weryfikacja rozwiązań dotyczących danych poprzez wizualizacje danych, raporty, dashboardy i prezentacje

Podsumowując, rola analityka danych jest kluczowa dla firm, które chcą podejmować decyzje w oparciu o dane. Naukowcy zajmujący się danymi są odpowiedzialni za gromadzenie, organizowanie, analizowanie i interpretowanie danych w celu identyfikacji trendów i korelacji. Opracowują także potoki przetwarzania danych, projektują raporty i pulpity nawigacyjne oraz opracowują modele do prognozowania przyszłych trendów. Aby odnieść sukces w tej dziedzinie, muszą zrozumieć kontekst biznesowy i potrzeby klienta.

Kroki, aby zostać analitykiem danych

Data Science to jeden z najszybciej rozwijających się sektorów w branży technologicznej i jest to dziedzina, w której istnieje duże zapotrzebowanie na wykwalifikowanych specjalistów. Jeśli myślisz o karierze w tej dziedzinie, być może ciekawi Cię proces zostania analitykiem danych. Tutaj przedstawimy przegląd tego, czego potrzeba, aby zacząć i odnieść sukces w tej dziedzinie.

1. Naucz się podstaw: Pierwszym krokiem do zostania analitykiem danych jest zrozumienie podstaw nauki o danych i analityki. Musisz zrozumieć tematy związane z zarządzaniem danymi, statystyką, matematyką i programowaniem. W Internecie można znaleźć mnóstwo zasobów i kursów poświęconych tym tematom.

2. Rozwijaj umiejętności praktyczne: Po zdobyciu podstawowej wiedzy na temat analityki danych będziesz musiał rozwinąć praktyczne umiejętności, które przydadzą się w Twojej karierze. Na przykład zapoznaj się z językami programowania, takimi jak R i Python, oraz systemami kodowania i zarządzania bazami danych. Możesz także poćwiczyć techniki uczenia maszynowego i analizy danych.

3. Zdobądź świadectwo ukończenia studiów podyplomowych lub stopień naukowy: Większość pracodawców woli zatrudniać analityków danych ze stopniem podyplomowym lub magisterskim w odpowiedniej dziedzinie, takiej jak informatyka lub matematyka stosowana. Zdobycie tytułu analityka danych lub analityki może pomóc w zdobyciu wiedzy, doświadczenia i umiejętności wymaganych, aby odnieść sukces jako analityk danych.

4. Praca nad projektami: Jednym z najlepszych sposobów rozwijania umiejętności Data Science jest praca nad projektami. Możesz znaleźć projekty w Internecie lub skontaktować się z organizacjami poszukującymi analityków danych. Praca nad projektami pomoże Ci zdobyć doświadczenie w analizie danych, uczeniu maszynowym i innych działaniach związanych z Data Science.

5. Bądź na bieżąco: Aby wyprzedzić konkurencję, musisz być na bieżąco z najnowszymi trendami w dziedzinie Data Science. Śledź aktualności branżowe i subskrybuj najważniejsze publikacje dotyczące Data Science.

Zostanie analitykiem danych jest możliwe do osiągnięcia przy odpowiednim poświęceniu i ciężkiej pracy. Postępując zgodnie ze wskazówkami opisanymi powyżej, będziesz na dobrej drodze do lukratywnej kariery w dziedzinie Data Science.

Czytaj więcej na 9 najlepszych stanowisk pracy w świecie analityki danych w roku 2023

Wnioski

Podsumowując, analityka danych to dynamiczna i szybko rozwijająca się dziedzina, która odgrywa kluczową rolę w naszym świecie opartym na danych. Łączy różnorodne umiejętności, w tym statystykę, programowanie, wiedzę dziedzinową i wizualizację danych, aby wydobywać cenne spostrzeżenia z rozległych i złożonych zbiorów danych. Jak pisaliśmy na tym blogu, nauka o danych to nie tylko analizowanie liczb; chodzi o przekształcanie danych w praktyczną wiedzę, która może pomóc w podejmowaniu świadomych decyzji w różnych branżach. Niezależnie od tego, czy jesteś doświadczonym analitykiem danych, czy osobą dopiero zaczynającą odkrywać tę fascynującą dziedzinę, możliwości i wpływ nauki o danych są nieograniczone i obiecuje, że będzie nadal w znaczący sposób kształtować naszą przyszłość. Zatem niezależnie od tego, czy wykorzystujesz analitykę danych do analizowania trendów rynkowych, poprawy wyników opieki zdrowotnej czy ulepszania doświadczeń użytkowników, jasne jest, że siła analityki danych pozostanie, a jej potencjał jest ograniczony jedynie naszą wyobraźnią i innowacjami.

Najczęściej zadawane pytania

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
• PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
• Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://www.mygreatlearning.com/blog/what-is-data-science/