Наука про дані
Що таке наука про дані?
Наука даних надає значущу інформацію на основі великих обсягів складних даних або великих даних. Наука про дані або наука, керована даними, поєднує різні галузі роботи в галузі статистики та обчислень для інтерпретації даних для цілей прийняття рішень.
Розуміння науки про дані
Дані беруться з різних секторів, каналів та платформ, включаючи мобільні телефони, соціальні медіа, сайти електронної комерції, опитування охорони здоров’я та пошукові запити в Інтернеті. Збільшення обсягу доступних даних відкрило двері до нової галузі дослідження, заснованої на великих даних – масивних наборах даних, які сприяють створенню кращих операційних інструментів у всіх секторах.
Постійно збільшується доступ до даних завдяки вдосконаленню технологій та методів збору. Люди, які купують моделі та поведінку, можуть контролюватися та робити прогнози на основі зібраної інформації.
Однак постійно зростаючі дані є неструктурованими і потребують аналізу для ефективного прийняття рішень. Цей процес є складним і трудомістким для компаній – отже, поява науки про дані.
Короткий огляд
Наука про дані або наука, керована даними, використовує великі дані та машинне навчання для інтерпретації даних для цілей прийняття рішень.
Коротка історія науки про дані
Термін наука про дані існував більшу частину останніх 30 років і спочатку використовувався як замінник “інформатики” в 1960 р. Приблизно через 15 років цей термін був використаний для визначення опитування методів обробки даних, що використовуються в різних додатків. У 2001 році наука про дані була введена як самостійна дисципліна. Гарвардський бізнес-огляд опублікував у 2012 році статтю, в якій описується роль вченого з даних як «найсексуальнішої роботи 21 століття».
Ключові винос
- Досягнення технологій, Інтернету, соціальних медіа та використання технологій збільшили доступ до великих даних.
- Наука даних використовує такі методи, як машинне навчання та штучний інтелект, для вилучення значущої інформації та прогнозування майбутніх моделей та поведінки.
- Галузь науки про дані зростає, оскільки технологічні досягнення та методи збору та аналізу великих даних стають все більш досконалими.
Як застосовується наука про дані
Наука про дані включає інструменти з різних дисциплін для збору набору даних, обробки та отримання розуміння з набору даних, вилучення значущих даних із набору та їх інтерпретації для прийняття рішень. До дисциплінарних областей, що складають галузь науки про дані, належать видобуток корисних копалин, статистика, машинне навчання, аналітика та програмування.
Видобуток даних застосовує алгоритми до складного набору даних, щоб виявити закономірності, які потім використовуються для вилучення корисних та релевантних даних з набору. Статистичні вимірювання або прогнозована аналітика використовують ці вилучені дані для оцінки подій, які, ймовірно, відбудуться в майбутньому, виходячи з того, що дані показують, що відбувалися в минулому.
Машинне навчання – це інструмент штучного інтелекту, який обробляє великі обсяги даних, які людина не змогла б обробити протягом життя. Машинне навчання вдосконалює модель прийняття рішень, представлену в рамках прогнозної аналітики, шляхом узгодження ймовірності події з тим, що насправді сталося в передбачуваний час.
Використовуючи аналітику, аналітик даних збирає та обробляє структуровані дані з етапу машинного навчання за допомогою алгоритмів. Аналітик інтерпретує, перетворює та узагальнює дані на цілісну мову, яку може зрозуміти команда, що приймає рішення. Наука про дані застосовується практично у всіх контекстах, і, з ростом ролі вченого з даних, поле розширюватиметься, охоплюючи архітектуру даних, інженерію даних та адміністрування даних.
Швидкий факт
За даними IBM, очікується, що попит на вчених-дослідників зросте на 28% до 2020 року.
Визначено вченим даних
Фахівець з даних збирає, аналізує та інтерпретує великі обсяги даних, у багатьох випадках для покращення діяльності компанії. Фахівці вчених-розробників розробляють статистичні моделі, які аналізують дані та виявляють закономірності, тенденції та взаємозв’язки в наборах даних. Ця інформація може бути використана для прогнозування поведінки споживачів або для виявлення ділових та операційних ризиків. Вчений-дослідник даних часто є оповідачем, який представляє аналітичні дані тим, хто приймає рішення, зрозумілим та застосовним способом вирішення проблем.
Наука про дані сьогодні
Компанії застосовують великі дані та науку даних до повсякденної діяльності, щоб принести користь споживачам. Банківські установи використовують великі дані, щоб покращити успіх у виявленні шахрайства. Фірми управління активами використовують великі дані для прогнозування ймовірності того, що ціна цінного паперу рухатиметься вгору або вниз у визначений час.
Такі компанії, як Netflix, видобувають великі дані, щоб визначити, які продукти доставити своїм користувачам. Netflix також використовує алгоритми для створення персоналізованих рекомендацій для користувачів на основі їх історії перегляду. Наука даних розвивається стрімкими темпами, і її застосування буде продовжувати змінювати життя в майбутньому.