Что такое наука о данных?
Наука о данных предоставляет значимую информацию, основанную на больших объемах сложных данных или больших данных. Наука о данных, или наука, управляемая данными, объединяет различные области работы в области статистики и вычислений для интерпретации данных для целей принятия решений.
Понимание науки о данных
Данные берутся из разных секторов, каналов и платформ, включая сотовые телефоны, социальные сети, сайты электронной коммерции, опросы здравоохранения и поиски в Интернете. Увеличение объема доступных данных открыло двери для новой области исследований, основанной на больших данных - массивных наборах данных, которые способствуют созданию более эффективных операционных инструментов во всех секторах.
Постоянно расширяющийся доступ к данным возможен благодаря прогрессу в технологиях и методах сбора. Люди, покупающие модели и поведение, могут отслеживаться и делать прогнозы на основе собранной информации.
Однако постоянно растущие данные неструктурированы и требуют анализа для эффективного принятия решений. Этот процесс сложен и отнимает много времени у компаний, и, следовательно, появление науки о данных.
Наука о данных, или наука, основанная на данных, использует большие данные и машинное обучение для интерпретации данных в целях принятия решений.
Краткая история науки о данных
Термин «наука о данных» существовал в течение большей части последних 30 лет и первоначально использовался в качестве замены «информатики» в 1960 году. Примерно через 15 лет этот термин использовался для определения обзора методов обработки данных, используемых в различных Приложения. В 2001 году наука о данных была введена как самостоятельная дисциплина. В 2012 году в Harvard Business Review была опубликована статья, в которой роль исследователя данных описывается как «самая сексуальная работа 21-го века».
Ключевые вынос
- Достижения в области технологий, Интернета, социальных сетей и использования технологий все расширили доступ к большим данным. Наука данных использует такие методы, как машинное обучение и искусственный интеллект, для извлечения значимой информации и прогнозирования будущих моделей поведения и поведения. Область данных наука растет по мере развития технологий, а методы сбора и анализа больших данных становятся все более изощренными.
Как применяется наука о данных
Наука о данных включает в себя инструменты из нескольких дисциплин для сбора набора данных, обработки и получения информации из набора данных, извлечения значимых данных из набора и интерпретации их для целей принятия решений. Дисциплинарные области, которые составляют область науки о данных, включают майнинг, статистику, машинное обучение, аналитику и программирование.
Data Mining применяет алгоритмы к сложному набору данных, чтобы выявить закономерности, которые затем используются для извлечения полезных и релевантных данных из набора. Статистические показатели или прогнозная аналитика используют эти извлеченные данные для оценки событий, которые могут произойти в будущем, на основе того, что данные показывают в прошлом.
Машинное обучение - это инструмент искусственного интеллекта, который обрабатывает огромное количество данных, которые человек не сможет обработать в течение жизни. Машинное обучение совершенствует модель принятия решений, представленную в рамках прогнозной аналитики, путем сопоставления вероятности того, что событие произойдет, с тем, что действительно произошло в предсказанное время.
Используя аналитику, аналитик данных собирает и обрабатывает структурированные данные со стадии машинного обучения, используя алгоритмы. Аналитик интерпретирует, преобразует и суммирует данные в единый язык, который может понять команда, принимающая решения. Наука о данных применяется практически во всех контекстах, и, по мере того, как роль ученого в области данных будет развиваться, эта область будет расширяться, охватывая архитектуру данных, разработку данных и администрирование данных.
Быстрый факт
По данным IBM, к 2020 году ожидается рост спроса на данных ученых на 28%.
Специалист по данным определен
Специалист по данным собирает, анализирует и интерпретирует большие объемы данных, во многих случаях, чтобы улучшить работу компании. Специалисты по исследованию данных разрабатывают статистические модели, которые анализируют данные и выявляют закономерности, тенденции и взаимосвязи в наборах данных. Эта информация может быть использована для прогнозирования поведения потребителей или выявления деловых и операционных рисков. Ученый, занимающийся данными, часто рассказчик, представляющий информацию о данных лицам, принимающим решения, понятным и применимым для решения проблем.
Наука о данных сегодня
Компании применяют большие данные и науку о данных в повседневной деятельности, чтобы повысить ценность для потребителей. Банковские учреждения извлекают выгоду из больших данных, чтобы повысить свой успех в выявлении мошенничества. Фирмы по управлению активами используют большие данные, чтобы предсказать вероятность того, что цена ценной бумаги будет двигаться вверх или вниз в установленное время.
Такие компании, как Netflix, собирают большие данные, чтобы определить, какие продукты доставлять своим пользователям. Netflix также использует алгоритмы для создания персонализированных рекомендаций для пользователей на основе их истории просмотров. Наука о данных развивается быстрыми темпами, и ее приложения будут продолжать изменять жизнь в будущем.
