Data Science i jej rosnące znaczenie - interdyscyplinarna dziedzina danych zajmuje się procesami i systemami, które są wykorzystywane do wydobywania wiedzy lub spostrzeżeń z dużych ilości danych.
Wyodrębnione dane mogą być uporządkowane lub nieustrukturyzowane. Analiza danych jest kontynuacją dziedzin analizy danych, takich jak eksploracja danych, statystyki, analizy predykcyjne.
Rozległa dziedzina nauki o danych wykorzystuje wiele teorii i technik, które są częścią innych dziedzin, takich jak informatyka, matematyka, statyka, chemometria i informatyka.
Niektóre metody stosowane w analizie danych obejmują modele prawdopodobieństwa, uczenie maszynowe, przetwarzanie sygnałów, eksplorację danych, uczenie statystyczne, bazy danych, inżynieria danych, wizualizacja, rozpoznawanie i uczenie się wzorców, modelowanie niepewności, programowanie komputerowe.
Wraz z postępem tak dużej ilości danych wiele aspektów nauki o danych zyskuje ogromne znaczenie, zwłaszcza duże zbiory danych.
Analiza danych nie ogranicza się do dużych zbiorów danych, co samo w sobie jest dużym obszarem, ponieważ rozwiązania dla dużych zbiorów danych są bardziej skupione na organizowaniu i przetwarzaniu danych niż na analizie danych.
Ponadto uczenie maszynowe zwiększyło wzrost i znaczenie nauki o danych w ciągu ostatnich kilku lat.
Jakie jest pochodzenie Data Science?
Z biegiem lat nauka danych stała się integralną częścią wielu branż, takich jak rolnictwo, optymalizacja marketingu, zarządzanie ryzykiem, wykrywanie oszustw, analizy marketingowe i polityka publiczna.
Wykorzystując przygotowanie danych, statystyki, modelowanie predykcyjne i uczenie maszynowe, analizy danych próbują rozwiązać wiele problemów w poszczególnych sektorach i całej gospodarce.
Analiza danych kładzie nacisk na stosowanie ogólnych metod bez zmiany ich zastosowania, niezależnie od dziedziny. Podejście to różni się od tradycyjnych statystyk, które koncentrują się na dostarczaniu rozwiązań specyficznych dla poszczególnych sektorów lub dziedzin.
Tradycyjne metody polegają na zapewnieniu sektorom rozwiązań dostosowanych do każdego problemu, a nie na zastosowaniu standardowego rozwiązania.
Dzisiaj data science ma daleko idące implikacje w wielu dziedzinach, zarówno w badaniach akademickich, jak i w badaniach stosowanych, takich jak tłumaczenie maszynowe, rozpoznawanie mowy, gospodarka cyfrowa z jednej strony oraz dziedziny takie jak opieka zdrowotna, nauki społeczne, informatyka medyczna z drugiej strony.
Wpływa na wzrost i rozwój marki, zapewniając wiele informacji na temat konsumentów i kampanii, poprzez techniki takie jak eksploracja danych i analiza danych.
Historię informatyki można prześledzić ponad pięćdziesiąt lat wstecz i była używana jako substytut informatyki w 1960 r. Przez Petera Naura.
W 1974 r. Peter opublikował zwięzłe badanie metod komputerowych, w którym użył terminu nauka o danych w swoim badaniu współczesnych metod przetwarzania danych.
Metody te zostały następnie wykorzystane w wielu aplikacjach. Prawie dwadzieścia dwa lata później, w 1996 r., Członkowie Międzynarodowej Federacji Towarzystw Klasyfikacyjnych spotkali się z Kobe podczas dwuletniej konferencji, na której po raz pierwszy użyto terminu data science, w tytule konferencji o nazwie Data Science, klasyfikacji i pokrewnych metody CF Jeff Wu w 1997 r. Wygłosił inauguracyjny wykład na ten temat, w którym mówił o statystyce jako formie nauki danych.
Później w 2001 r. William S. Cleveland wprowadził naukę danych jako niezależną dyscyplinę. W swoim artykule Data Science: Plan działania na rzecz rozszerzenia technicznych dziedzin statystyki uwzględnił postępy w obliczeniach na podstawie danych, które opublikowano w Międzynarodowym Przeglądzie Statystycznym w kwietniu 2001 roku.
W swoim raporcie William wymienia sześć obszarów, które jego zdaniem stanowiły podstawę nauki o danych: obejmują one multidyscyplinarne badania, modele i metody danych, pedagogikę, obliczenia z danymi, teorię i ocenę narzędzi.
W następnym roku w 2002 r. Międzynarodowa Rada Nauki: Komitet ds. Danych dla Nauki i Technologii rozpoczęła publikację czasopisma Data Science Journal, które koncentruje się na kwestiach związanych z nauką danych, takich jak opis systemów danych, ich publikacja w Internecie, stosowanie i legalność problemy.
Bardzo szybko, w styczniu 2003 r., Columbia University rozpoczął także publikację Journal of Data Science, która była platformą dla pracowników danych, aby dzielić się swoimi opiniami i wymieniać pomysły na temat wykorzystania i korzyści z Data Science.
Czasopismo poświęcone zastosowaniu metod statystycznych i badań jakościowych, było platformą, która zapewniła pracownikom danych własny głos w dziedzinie nauki o danych.
W 2005 r. National Science Board opublikowała długo żyjące cyfrowe zbiory danych: Umożliwianie badań i edukacji w XXI wieku.
W tym artykule zdefiniowano naukowca danych jako informatyka i informatyków, programistów baz danych i oprogramowania, ekspertów dyscyplinarnych, kuratorów i ekspertów adnotacyjnych, bibliotekarzy, którzy są niezwykle ważni dla skutecznego zarządzania gromadzeniem danych cyfrowych.
Ich głównym zadaniem jest przeprowadzanie kreatywnych badań i analiz, aby dane mogły być wykorzystywane we właściwy i skuteczny sposób przez organizacje ze wszystkich sektorów.
Rosnące znaczenie nauki o danych doprowadziło z kolei do wzrostu i znaczenia naukowców zajmujących się danymi. Ci specjaliści od analizy danych są teraz integralną częścią marek, firm, agencji publicznych i organizacji non-profit.
Ci naukowcy danych niestrudzenie pracują nad zrozumieniem dużej ilości danych i odkryciem w nich odpowiednich wzorców i projektów, dzięki czemu można je skutecznie wykorzystać do realizacji przyszłych celów.
Oznacza to, że naukowcy zajmujący się danymi zyskują na znaczeniu, a właściwe zrozumienie danych znajduje odzwierciedlenie również w ich rosnących wynagrodzeniach.
Według ostatnich badań przeprowadzonych przez McKinsey Global Institute, brakuje talentu analitycznego i menedżerskiego, zwłaszcza, że muszą one zrozumieć dużą ilość danych dostępnych na świecie.
To jedno z najbardziej palących wyzwań w obecnych czasach. Ponadto w niniejszym raporcie oszacowano, że do 2018 r. Będzie wymagane od czterech do pięciu milionów analityków danych.
Potrzebny jest także blisko milion menedżerów i analityków, którzy mogą pomóc w korzystaniu z wyników dużych zbiorów danych w sposób, który może pomóc organizacjom osiągnąć swoje cele w sposób, który wykorzystuje zasoby w sposób strategiczny i pomocny.
Dlaczego nauka danych jest tak ważna?
Nauka o danych w ciągu ostatnich kilku lat przeszła naprawdę długą drogę. Dlatego stanowią integralną część zrozumienia funkcjonowania wielu branż, nawet złożonych i skomplikowanych.
Oto dziesięć powodów, dla których nauka danych zawsze pozostanie integralną częścią kultury i gospodarki globalnego świata:
- Analiza danych pomaga markom zrozumieć klientów w znacznie ulepszony i wzmocniony sposób. Klienci są duszą i podstawą każdej marki i mają wielką rolę do odegrania w ich sukcesach i porażkach. Dzięki wykorzystaniu analizy danych marki mogą łączyć się ze swoimi klientami w spersonalizowany sposób, zapewniając w ten sposób lepszą siłę marki i zaangażowanie.
- Jednym z powodów, dla których nauka danych zyskuje tak wiele uwagi, jest to, że pozwala markom komunikować swoją historię w tak angażujący i potężny sposób. Gdy marki i firmy wykorzystują te dane w sposób kompleksowy, mogą dzielić się swoją historią z docelowymi odbiorcami, tworząc w ten sposób lepsze połączenie marki. W końcu nic nie łączy się z konsumentami jak skuteczna i mocna opowieść, która może wywołać wszystkie ludzkie emocje.
- Big Data to nowa dziedzina, która stale się rozwija i ewoluuje. Przy tak wielu narzędziach opracowywanych, prawie regularnie, duże zbiory danych pomagają markom i organizacjom w rozwiązywaniu złożonych problemów w zakresie IT, zasobów ludzkich i zarządzania zasobami w sposób skuteczny i strategiczny. Oznacza to efektywne wykorzystanie zasobów, zarówno materialnych, jak i niematerialnych.
- Jednym z najważniejszych aspektów nauki o danych jest to, że jej odkrycia i wyniki można zastosować w prawie każdym sektorze, takim jak podróże, opieka zdrowotna i edukacja. Zrozumienie implikacji nauki o danych może znacznie pomóc sektorom w analizie ich wyzwań i rozwiązaniu ich w skuteczny sposób.
- Analiza danych jest dostępna dla prawie wszystkich sektorów. Obecnie na świecie dostępnych jest wiele danych, a ich właściwe wykorzystanie może oznaczać sukces i porażkę marek i organizacji. Właściwe wykorzystanie danych będzie kluczem do osiągnięcia celów dla marek, szczególnie w nadchodzących czasach.
Biorąc to pod uwagę, data science odgrywa dużą i podstawową rolę w funkcjonowaniu i procesie rozwoju marek. Bycie naukowcem danych jest zatem doskonałą pozycją dla każdej osoby, ponieważ mają one duże zadanie zarządzania danymi i dostarczania rozwiązań ich problemów, zarówno wewnątrz organizacji, jak i poza nią.
Dzisiaj naukowcy danych otwierają nowe grunty pod względem eksperymentów i badań. Eksperymentują z technologiami gromadzenia danych wywiadowczych oraz opracowują wyrafinowane modele i algorytmy, aby pomóc markom odpowiedzieć na niektóre z największych wyzwań, przed którymi stają. Analityk danych będzie pełnił główne funkcje i role, niektóre z nich obejmują:
- Łącz nowe i różne dane, aby oferować produkty spełniające aspiracje i cele docelowych klientów
- Użyj danych señor, aby wykryć warunki pogodowe i przekierować łańcuchy dostaw
- Odkryj oszustwa i anomalie na rynku
- Zwiększ szybkość, z jaką można uzyskiwać dostęp i integrować zestawy danych
- Znajdź najlepszy i innowacyjny sposób korzystania z Internetu, aby marki mogły w kompleksowy sposób korzystać z możliwości korzystania z Internetu
Podczas gdy handel detaliczny jest jednym z obszarów, w którym nauka danych może mieć ogromne konsekwencje. Weźmy na przykład przypadek, w którym starsze pokolenie przypomina sobie niesamowitą interakcję z lokalnym sprzedawcą.
Ten sprzedawca był w stanie spersonalizować wszystkie potrzeby klienta. Z czasem jednak ta spersonalizowana uwaga zagubiła się w powstaniu i rozwoju supermarketów.
Analiza danych może jednak pomóc markom w tworzeniu osobistych kontaktów z klientami. Korzystając z analizy danych, marki będą musiały lepiej i głębiej zrozumieć, w jaki sposób klienci korzystają z ich produktów.
Oznacza to, że detaliści, którzy będą konkurencyjni, będą musieli lepiej zrozumieć, w jaki sposób klienci korzystają z ich produktów. Wydajność oznacza, że detaliści będą musieli dopasować odpowiedni produkt do właściwego klienta, pomimo faktu, że oba te obiekty stale się rozwijają.
Jaka jest przyszłość nauki o danych i naukowców?
Zatem chociaż handel detaliczny jest namacalną dziedziną, w której skutki analizy danych są wyraźnie widoczne, analiza danych może mieć daleko idące konsekwencje również w innych dziedzinach. Należą do nich opieka zdrowotna, energia i edukacja.
Ponieważ dziedziny te stale się rozwijają, znaczenie nauki o danych również szybko rośnie.
W dziedzinie opieki zdrowotnej nowe leki są ciągle odkrywane z jednej strony, a z drugiej strony istnieje potrzeba zapewnienia lepszej opieki nad pacjentami.
Analiza danych przy użyciu metod i technik może pomóc sektorowi opieki zdrowotnej w znalezieniu rozwiązań, które pomogą przenieść opiekę nad pacjentem i satysfakcję na wyższy poziom.
Branża opieki zdrowotnej stale się rozwija, a analiza danych może pomóc im w lepszej opiece nad pacjentami na wszystkich etapach. Kolejną dziedziną, która może naprawdę skorzystać z nauki o danych, jest edukacja.
Ponieważ technologie takie jak smartfony i laptopy stają się integralną częścią systemu edukacji, nauka danych może pomóc stworzyć lepsze możliwości, aby pomóc uczniom uczyć się i poszerzać swoją wiedzę w konstruktywny sposób.
Innym przykładem tego, w jaki sposób nauka danych może pomóc społeczeństwu, jest jej zastosowanie i wykorzystanie w energetyce. Sektor energetyczny stoi dziś u progu radykalnych zmian i transformacji. Od ropy naftowej do gazu po energię odnawialną, musimy znaleźć nowe i innowacyjne sposoby wykorzystania energii.
Analiza danych może pomóc nam sprostać wyzwaniom rosnącego popytu i zrównoważonej przyszłości, zapewniając jednocześnie najlepsze rozwiązania. Oznacza to, że naukowcy zajmujący się danymi będą musieli opracować szeroką gamę rozwiązań, aby sprostać wyzwaniom we wszystkich sektorach.
Nie jest to łatwe zadanie i dlatego potrzebują zasobów i systemów, które pomogą im osiągnąć ten cel. We wszystkich sektorach i gospodarkach naukowcy zajmujący się danymi będą musieli stać się kreatywnymi myślicielami, którzy wykorzystują zaawansowane narzędzia do tworzenia rozwiązań, które można zastosować we wszystkich branżach.
Podsumowując, naukowcy danych są dziś przyszłością świata. Wkrótce staną się integralną częścią organizacji i pomogą światu stawić czoła poważnym globalnym wyzwaniom, które z kolei mogą mieć daleko idące skutki w różnych krajach.
Właśnie dlatego potrzebą tej godziny jest rozwijanie umiejętności i kreatywności badaczy danych na całym świecie, aby mogli pomagać ludziom doświadczać życia, produktów i usług w zupełnie nowy sposób.