Kaj je Data Science? – Celoten vodnik

Podatkovna znanost je kombinacija matematike, statistike, strojnega učenja in računalništva. Podatkovna znanost zbira, analizira in interpretira podatke za zbiranje vpogledov v podatke, ki lahko pomagajo odločevalcem pri sprejemanju ozaveščenih odločitev.

Podatkovna znanost se danes uporablja v skoraj vseh panogah, ki lahko predvidijo vedenje strank in trende ter prepoznajo nove priložnosti. Podjetja ga lahko uporabljajo za sprejemanje informiranih odločitev o razvoju izdelkov in trženju. Uporablja se kot orodje za odkrivanje goljufij in optimizacijo procesov. Vlade uporabljajo tudi Data Science za izboljšanje učinkovitosti zagotavljanja javnih storitev.

Podatkovna znanost je nastajajoče področje, katerega pomen raste z vsakim dnem. Je najnovejša modna beseda v svetu IT in povpraševanje po njej na trgu vztrajno narašča. Povpraševanje po podatkovnih znanstvenikih narašča, zaradi potrebe organizacij po pretvarjanju podatkov v vpoglede. Podjetja, kot so Google, Amazon, Microsoft in Apple, so bila med največjimi zaposlovalci podatkovnih znanstvenikov. Podatkovna znanost postaja tudi iskano področje za IT strokovnjake. 

Po nedavnem poročilu Raziskave prednosti, se pričakuje, da bo povpraševanje po podatkovni znanosti raslo s CAGR (kompound Annual Growth Rate) 16.43 % in doseglo tržno vrednost ogromnih 378.7 milijard v predvidenem obdobju 2022 do 2030.

Preprosto povedano, znanost o podatkih pomaga analizirati podatke in iz njih pridobiti pomembne vpoglede s kombinacijo statistike in matematike, veščin programiranja in strokovnega znanja o predmetu.

Pomen znanosti o podatkih

Dandanes so organizacije preobremenjene s podatki. Data Science bo pomagala pridobiti pomembne vpoglede iz tega s kombiniranjem različnih metod, tehnologij in orodij. Na področju e-trgovine, financ, medicine, človeških virov itd. se podjetja srečujejo z ogromnimi količinami podatkov. Orodja in tehnologije podatkovne znanosti jim pomagajo obdelati vse.

Zgodovina podatkovne znanosti

Na začetku šestdesetih let 1960. stoletja je bil skovan izraz »podatkovna znanost«, ki je pomagal razumeti in analizirati ogromne količine podatkov, ki so se takrat zbirali. Podatkovna znanost je disciplina, ki se nenehno razvija in uporablja računalništvo in statistične metode za pridobivanje vpogledov in ustvarjanje dragocenih napovedi v različnih panogah.

Podatkovna znanost – predpogoji

• Statistika

Podatkovna znanost se opira na statistiko za zajemanje in pretvorbo vzorcev podatkov v uporabne dokaze z uporabo zapletenih tehnik strojnega učenja.

Preveri Statistika za podatkovno znanost naučiti se ključnih konceptov statistike v podatkovni znanosti, strojnem učenju in poslovni inteligenci.

• Programiranje

Python, R in SQL so najpogostejši programski jeziki. Za uspešno izvedbo projekta podatkovne znanosti je pomembno vcepiti določeno raven znanja programiranja. 

Oglejte si brezplačno R Studio Tutorial tečaj naučiti se uporabljati različne tehnike in orodja za obdelavo neobdelanih podatkov in pridobiti dragocene vpoglede.

• strojno učenje

Izdelavo natančnih napovedi in ocen omogoča strojno učenje, ki je ključna komponenta podatkovne znanosti. Če želite uspeti na področju podatkovne znanosti, morate dobro razumeti strojno učenje.

Jasno razumevanje delovanja podatkovnih baz ter spretnosti za upravljanje in pridobivanje podatkov so nujni na tem področju. 

Na podlagi podatkov, ki jih že poznate, lahko hitro izračunate in napovedujete z uporabo matematičnih modelov. Modeliranje pomaga pri določanju, kateri algoritem je najprimernejši za obravnavo določene težave in kako usposobiti te modele.

Preverite tudi: Podatkovna znanost matematika

Za kaj se uporablja Data Science?

• Opisna analiza

Pomaga pri natančnem prikazovanju podatkovnih točk za vzorce, ki se lahko pojavijo in izpolnjujejo vse zahteve glede podatkov. Z drugimi besedami, vključuje organiziranje, urejanje in manipuliranje s podatki za proizvodnjo informacij, ki so vpogledne v posredovane podatke. Vključuje tudi pretvorbo neobdelanih podatkov v obliko, ki omogoča enostavno razumevanje in interpretacijo.

• Napovedna analiza

To je postopek uporabe zgodovinskih podatkov skupaj z različnimi tehnikami, kot so podatkovno rudarjenje, statistično modeliranje in strojno učenje, za napovedovanje prihodnjih rezultatov. Z uporabo trendov v teh podatkih podjetja uporabljajo napovedno analitiko za odkrivanje nevarnosti in priložnosti.

• Diagnostična analiza

Gre za poglobljen pregled, da bi razumeli, zakaj se je nekaj zgodilo. Za opis se uporabljajo tehnike, kot so vrtanje navzdol, odkrivanje podatkov, podatkovno rudarjenje in korelacije. Na danem naboru podatkov je mogoče izvesti več podatkovnih operacij in transformacij, da bi odkrili edinstvene vzorce v vsaki od teh tehnik. 

• Predpisna analiza

Predpisana analiza pospešuje uporabo napovednih podatkov. Predvidi, kaj se bo najverjetneje zgodilo, in ponudi najboljši način ukrepanja za obravnavo tega rezultata. Lahko oceni verjetne učinke različnih odločitev in predlaga optimalen način ukrepanja. Uporablja motorje za priporočila strojnega učenja, zapleteno obdelavo dogodkov, nevronske mreže, simulacijo, analizo grafov in simulacijo.

Kaj je proces Data Science?

• Pridobivanje podatkov

Prvi korak je določiti vrsto podatkov, ki jih je treba analizirati, in te podatke je treba izvoziti v datoteko excel ali CSV.

• Brisanje podatkov

Bistvenega pomena je, ker preden lahko preberete podatke, morate zagotoviti, da so v popolnoma berljivem stanju, brez napak, brez manjkajočih ali napačnih vrednosti.

• Raziskovalna analiza

Podatke analiziramo tako, da podatke vizualiziramo na različne načine in identificiramo vzorce, da opazimo karkoli nenavadnega. Če želite analizirati podatke, morate biti zelo pozorni na podrobnosti, da ugotovite, ali kaj ni na mestu.

• Modeliranje ali strojno učenje

Podatkovni inženir ali znanstvenik na podlagi podatkov, ki jih je treba analizirati, zapiše navodila, ki jim mora slediti algoritem strojnega učenja. Algoritem iterativno uporablja ta navodila, da pride do pravilnega rezultata.

• Interpretacija podatkov

V tem koraku razkrijete svoje ugotovitve in jih predstavite organizaciji. Najbolj kritična veščina pri tem bi bila vaša sposobnost razlage rezultatov.

Tukaj je nekaj primerov orodij, ki bodo podatkovnim znanstvenikom pomagala olajšati njihovo delo.

• Analiza podatkov – Informatica PowerCenter, Rapidminer, Excel, SAS
• Vizualizacija podatkov – Tableau, Qlikview, RAW, Jupyter
• Skladiščenje podatkov – Apache Hadoop, Informatica/Talend, Microsoft HD insights
• Modeliranje podatkov – H2O.ai, Datarobot, Azure ML Studio, Mahout

Prednosti podatkovne znanosti v poslovanju

• Izboljša poslovne napovedi
• Interpretacija kompleksnih podatkov
• Boljše odločanje
• Inovacija izdelkov 
• Izboljša varnost podatkov
• Razvoj izdelkov, osredotočenih na uporabnika

Aplikacije podatkovne znanosti

• Priporočilo izdelka

Tehnika priporočanja izdelkov lahko vpliva na kupce, da kupijo podobne izdelke. Na primer, prodajalec Big Bazaarja poskuša povečati prodajo v trgovini z združevanjem izdelkov skupaj in dajanjem popustov. Zato je združil šampon in balzam ter dal nanju popust. Poleg tega jih bodo kupci kupili skupaj po znižani ceni.

• Napovedovanje prihodnosti

Je ena izmed široko uporabljenih tehnik v podatkovni znanosti. Na podlagi različnih vrst podatkov, ki se zbirajo iz različnih virov, se izvajajo vremenske napovedi in napovedi prihodnosti. 

• Odkrivanje goljufij in tveganj

Je ena najbolj logičnih aplikacij podatkovne znanosti. Ker so spletne transakcije v razcvetu, je možna izguba podatkov. Na primer, odkrivanje goljufije s kreditno kartico je odvisno od zneska, trgovca, lokacije, časa in drugih spremenljivk. Če katera od njih izgleda nenaravno, bo transakcija samodejno preklicana, vaša kartica pa bo blokirana za 24 ur ali več.

• Samovozeči avto

Samovozeči avtomobil je eden najuspešnejših izumov v današnjem svetu. Naš avto usposobimo za samostojno odločanje na podlagi predhodnih podatkov. V tem procesu lahko svoj model kaznujemo, če ne deluje dobro. Avto s časom postane inteligentnejši, ko se začne učiti skozi vse izkušnje v realnem času.

• Prepoznavanje slike

Ko želite prepoznati nekaj slik, lahko podatkovna znanost zazna predmet in ga razvrsti. Najbolj znan primer prepoznavanja slik je prepoznavanje obrazov – če pametnemu telefonu rečete, naj ga odblokira, bo skeniral vaš obraz. Tako bo sistem najprej zaznal obraz, nato vaš obraz razvrstil kot človeški obraz, nato pa se bo odločil, ali telefon pripada dejanskemu lastniku ali ne.

• Pretvori govor v besedilo

Prepoznavanje govora je proces razumevanja naravnega jezika s strani računalnika. Poznamo virtualne pomočnike, kot so Siri, Alexa in Google Assistant. 

• Zdravstveno varstvo

Podatkovna znanost pomaga v različnih vejah zdravstvenega varstva, kot so analiza medicinske slike, razvoj novih zdravil, genetika in genomika ter nudi virtualno pomoč bolnikom. 

• Iskalniki

Google, Yahoo, Bing, Ask itd. nam ponudijo veliko rezultatov v delčku sekunde. Omogočeno je z uporabo različnih podatkovnih algoritmov.

Kako postati Data Scientist?

Vloga podatkovnega znanstvenika

Ker podjetja ustvarijo več podatkov kot kdaj koli prej, postane jasno, da so podatki dragocena dobrina. Vendar pridobivanje pomembnih vpogledov iz podatkov zahteva analizo podatkov, pri čemer nastopijo Data Scientists. Data Scientist je specialist za zbiranje, organiziranje, analiziranje in interpretacijo podatkov za iskanje trendov, vzorcev in korelacije.

Podatkovni znanstveniki igrajo bistveno vlogo pri zagotavljanju, da organizacije sprejemajo odločitve na podlagi informacij. Tesno sodelujejo z vodji podjetij pri prepoznavanju specifičnih ciljev, kot je prepoznavanje segmentacije strank in spodbujanje izboljšav izdelkov in storitev. Z uporabo naprednih algoritmov strojnega učenja in statističnih modelov lahko Data Scientists pregledajo velike nabore podatkov, da odkrijejo vzorce in vpoglede, ki organizacijam pomagajo pri sprejemanju premišljenih odločitev.

Podatkovni znanstveniki imajo na splošno kombinacijo tehničnih veščin in znanja o interpretaciji in vizualizaciji podatkov. Imeti morajo strokovno znanje na področju statistične analize, programskih jezikov, algoritmov strojnega učenja in sistemov podatkovnih baz. 

Oglejmo si pregled odgovornosti, ki jih opravlja profesionalni Data Scientist.

• Zbiranje, čiščenje in organiziranje podatkov za uporabo v napovednih in preskriptivnih modelih
• Analiziranje ogromne količine informacij za odkrivanje trendov in vzorcev
• Uporaba programskih jezikov za strukturiranje podatkov in njihovo pretvorbo v uporabne informacije
• Sodelovanje z zainteresiranimi stranmi za razumevanje poslovnih težav in razvoj rešitev, ki temeljijo na podatkih
• Razvijanje napovednih modelov z uporabo statističnih modelov za napovedovanje prihodnjih trendov
• Gradnja, vzdrževanje in spremljanje modelov strojnega učenja
• Razvoj in uporaba naprednih algoritmov strojnega učenja in drugih analitičnih metod za ustvarjanje rešitev, ki temeljijo na podatkih
• Obveščanje zainteresiranih strani o rešitvah, ki temeljijo na podatkih
• Odkrijte skrite vzorce in trende v ogromnih naborih podatkov z uporabo različnih orodij za rudarjenje podatkov
• Razvijanje in potrjevanje podatkovnih rešitev z vizualizacijami podatkov, poročili, nadzornimi ploščami in predstavitvami

Skratka, vloga podatkovnega znanstvenika je ključnega pomena za podjetja, ki želijo sprejemati odločitve na podlagi podatkov. Podatkovni znanstveniki so odgovorni za zbiranje, organiziranje, analiziranje in interpretacijo podatkov za prepoznavanje trendov in korelacije. Razvijajo tudi cevovode za obdelavo podatkov, načrtovalska poročila in nadzorne plošče ter razvijajo modele za napovedovanje prihodnjih trendov. Za uspeh na tem področju morajo razumeti poslovni kontekst in potrebe strank.

Koraki, da postanete podatkovni znanstvenik

Podatkovna znanost je eden najhitreje rastočih sektorjev v tehnološki industriji in je področje, kjer je veliko povpraševanja po usposobljenih strokovnjakih. Morda vas bo zanimal postopek, kako postati podatkovni znanstvenik, če razmišljate o karieri na tem področju. Tukaj bomo ponudili pregled, kaj je potrebno za začetek in uspeh na tem področju.

1. Naučite se osnov: Prvi korak, da postanete podatkovni znanstvenik, je razumevanje osnov podatkovne znanosti in analitike. Morali boste razumeti teme o upravljanju podatkov, statistiki, matematiki in programiranju. Najdete lahko veliko spletnih virov in tečajev, ki poučujejo te teme.

2. Razvijte praktične spretnosti: Ko boste pridobili osnovno razumevanje znanosti o podatkih, boste morali razviti praktične veščine, ki vam bodo prišle prav v karieri. Na primer, seznanite se s programskimi jeziki, kot sta R in Python, ter sistemi kodiranja in upravljanja baz podatkov. Morda boste želeli vaditi tudi tehnike strojnega učenja in analize podatkov.

3. Pridobite podiplomski certifikat ali diplomo: Večina delodajalcev raje najame podatkovne znanstvenike s podiplomskim ali magistrskim študijem na ustreznem področju, kot sta računalništvo ali uporabna matematika. Pridobitev diplome iz podatkovne znanosti ali analitike vam lahko pomaga pridobiti znanje, strokovnost in spretnosti, ki so potrebni, da postanete uspešen podatkovni znanstvenik.

4. Delo na projektih: Eden najboljših načinov za razvoj veščin podatkovne znanosti je delo na projektih. Projekte lahko najdete na spletu ali se obrnete na organizacije, ki iščejo podatkovne znanstvenike. Delo na projektih vam bo pomagalo pridobiti izkušnje pri analizi podatkov, strojnem učenju in drugih dejavnostih podatkovne znanosti.

5. Ostanite na tekočem: Če želite ostati pred krivuljo, boste morali biti seznanjeni z najnovejšimi trendi Data Science. Spremljajte novice iz industrije in se naročite na pomembne publikacije Data Science.

Postati podatkovni znanstvenik je mogoče s pravo mero predanosti in trdega dela. Z upoštevanjem zgoraj opisanih nasvetov boste na poti do donosne kariere v znanosti o podatkih.

Več o 9 najboljših delovnih mest v svetu podatkovne znanosti za leto 2023

zaključek

Skratka, znanost o podatkih je dinamično in hitro razvijajoče se področje, ki igra ključno vlogo v našem svetu, ki temelji na podatkih. Združuje različne veščine, vključno s statistiko, programiranjem, znanjem o domeni in vizualizacijo podatkov, za pridobivanje dragocenih vpogledov iz obsežnih in zapletenih naborov podatkov. Kot smo raziskali v tem spletnem dnevniku, pri znanosti o podatkih ne gre le za drobljenje številk; gre za preoblikovanje podatkov v uporabno znanje, ki lahko spodbuja informirano odločanje v panogah. Ne glede na to, ali ste izkušen podatkovni znanstvenik ali nekdo, ki šele začenja raziskovati to fascinantno področje, so priložnosti in vpliv podatkovne znanosti brezmejni in obljublja, da bo še naprej temeljito oblikovalo našo prihodnost. Torej, ne glede na to, ali uporabljate podatkovno znanost za analizo tržnih trendov, izboljšanje zdravstvenih rezultatov ali izboljšanje uporabniške izkušnje, je jasno, da moč podatkovne znanosti ostaja, njen potencial pa je omejen le z našo domišljijo in inovativnostjo.

Pogosta vprašanja

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• PlatoESG. Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
• PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
• vir: https://www.mygreatlearning.com/blog/what-is-data-science/