Επιστημονικά δεδομένα
Η επιστήμη δεδομένων παρέχει σημαντικές πληροφορίες που βασίζονται σε μεγάλα ποσά σύνθετων δεδομένων ή μεγάλα δεδομένα. Η επιστήμη των δεδομένων ή η επιστήμη που βασίζεται σε δεδομένα συνδυάζει διαφορετικούς τομείς εργασίας στα στατιστικά στοιχεία και τον υπολογισμό για την ερμηνεία δεδομένων για σκοπούς λήψης αποφάσεων.
Κατανόηση της επιστήμης δεδομένων
Τα δεδομένα προέρχονται από διάφορους τομείς, κανάλια και πλατφόρμες, όπως κινητά τηλέφωνα, κοινωνικά μέσα, ιστότοπους ηλεκτρονικού εμπορίου, έρευνες για την υγειονομική περίθαλψη και αναζητήσεις στο Διαδίκτυο. Η αύξηση του αριθμού των διαθέσιμων δεδομένων άνοιξε την πόρτα σε ένα νέο πεδίο μελέτης βασισμένο σε μεγάλα δεδομένα - τα τεράστια σύνολα δεδομένων που συμβάλλουν στη δημιουργία καλύτερων επιχειρησιακών εργαλείων σε όλους τους τομείς.
Η συνεχώς αυξανόμενη πρόσβαση στα δεδομένα είναι δυνατή λόγω της εξέλιξης της τεχνολογίας και των τεχνικών συλλογής. Τα άτομα που αγοράζουν πρότυπα και συμπεριφορά μπορούν να παρακολουθούνται και οι προβλέψεις να γίνονται με βάση τις πληροφορίες που συλλέγονται.
Ωστόσο, τα συνεχώς αυξανόμενα δεδομένα είναι μη δομημένα και απαιτούν ανάλυση για αποτελεσματική λήψη αποφάσεων. Αυτή η διαδικασία είναι περίπλοκη και χρονοβόρα για τις εταιρείες - επομένως, η εμφάνιση της επιστήμης των δεδομένων.
Η επιστήμη των δεδομένων ή η επιστήμη που βασίζεται σε δεδομένα, χρησιμοποιεί μεγάλα δεδομένα και μηχανική μάθηση για την ερμηνεία δεδομένων για σκοπούς λήψης αποφάσεων.
Μια σύντομη ιστορία της επιστήμης των δεδομένων
Ο όρος επιστήμη των δεδομένων υπήρξε για το καλύτερο μέρος των τελευταίων 30 ετών και αρχικά χρησιμοποιήθηκε ως υποκατάστατο της «πληροφορικής» το 1960. Περίπου 15 χρόνια αργότερα, ο όρος χρησιμοποιήθηκε για να καθορίσει την έρευνα των μεθόδων επεξεργασίας δεδομένων που χρησιμοποιούνται σε διαφορετικές εφαρμογών. Το 2001, η επιστήμη των δεδομένων εισήχθη ως ανεξάρτητη πειθαρχία. Η Επισκόπηση Επιχειρήσεων του Χάρβαρντ δημοσίευσε ένα άρθρο το 2012 που περιγράφει το ρόλο του επιστήμονα δεδομένων ως "πιο σέξι εργασία του 21ου αιώνα".
Βασικές τακτικές
- Οι πρόοδοι στην τεχνολογία, στο Διαδίκτυο, στα κοινωνικά μέσα και στη χρήση της τεχνολογίας έχουν αυξήσει την πρόσβαση σε μεγάλα δεδομένα.
- Η επιστήμη των δεδομένων χρησιμοποιεί τεχνικές όπως η εκμάθηση μηχανών και η τεχνητή νοημοσύνη για την απόκτηση σημαντικών πληροφοριών και την πρόβλεψη μελλοντικών προτύπων και συμπεριφορών.
- Το πεδίο της επιστήμης των δεδομένων αυξάνεται καθώς η τεχνολογία προχωράει και οι μεγάλες τεχνικές συλλογής και ανάλυσης δεδομένων γίνονται πιο εξελιγμένες.
Πώς εφαρμόζεται η Επιστήμη των Δεδομένων
Η επιστήμη των δεδομένων ενσωματώνει εργαλεία από πολλαπλούς κλάδους για τη συλλογή ενός συνόλου δεδομένων, τη διεκπεραίωση και την εξαγωγή πληροφοριών από το σύνολο δεδομένων, την εξαγωγή σημαντικών δεδομένων από το σετ και την ερμηνεία τους για σκοπούς λήψης αποφάσεων. Οι πειθαρχικές περιοχές που απαρτίζουν τον τομέα της επιστήμης των δεδομένων περιλαμβάνουν την εξόρυξη, τις στατιστικές, τη μηχανική μάθηση, την ανάλυση και τον προγραμματισμό.
Η εξόρυξη δεδομένων εφαρμόζει αλγόριθμους στο περίπλοκο σύνολο δεδομένων για να αποκαλύψει μοτίβα τα οποία στη συνέχεια χρησιμοποιούνται για την εξαγωγή χρήσιμων και σχετικών δεδομένων από το σετ. Τα στατιστικά μέτρα ή οι αναλυτικές μέθοδοι πρόβλεψης χρησιμοποιούν αυτά τα εξαγόμενα δεδομένα για να μετρήσουν τα γεγονότα που πιθανόν να συμβούν στο μέλλον με βάση τα δεδομένα που εμφανίζονται στο παρελθόν.
Η μηχανική μάθηση είναι ένα εργαλείο τεχνητής νοημοσύνης που επεξεργάζεται τις μαζικές ποσότητες δεδομένων που ένας άνθρωπος δεν θα μπορούσε να επεξεργαστεί σε μια ζωή. Η εκμάθηση μηχανών τελειοποιεί το μοντέλο απόφασης που παρουσιάζεται στο πλαίσιο των προγνωστικών αναλύσεων αντιστοίχως με την πιθανότητα να συμβεί ένα γεγονός σε αυτό που πραγματικά συνέβη σε έναν προβλεπόμενο χρόνο.
Χρησιμοποιώντας τα αναλυτικά στοιχεία, ο αναλυτής δεδομένων συλλέγει και επεξεργάζεται τα δομημένα δεδομένα από το στάδιο της μηχανικής μάθησης χρησιμοποιώντας αλγορίθμους. Ο αναλυτής ερμηνεύει, μετατρέπει και συνοψίζει τα δεδομένα σε μια συνεκτική γλώσσα που μπορεί να καταλάβει η ομάδα λήψης αποφάσεων. Η επιστήμη των δεδομένων εφαρμόζεται σε όλα σχεδόν τα περιβάλλοντα και, καθώς ο ρόλος του επιστήμονα δεδομένων εξελίσσεται, το πεδίο θα επεκταθεί ώστε να συμπεριλάβει την αρχιτεκτονική δεδομένων, την τεχνική δεδομένων και τη διαχείριση δεδομένων.
Γρήγορη πραγματικότητα
Σύμφωνα με την IBM, η ζήτηση για επιστήμονες δεδομένων αναμένεται να αυξηθεί κατά 28% έως το 2020.
Ο ορισμός του Data Scientist
Ένας επιστήμονας δεδομένων συλλέγει, αναλύει και ερμηνεύει μεγάλους όγκους δεδομένων, σε πολλές περιπτώσεις, για να βελτιώσει τις λειτουργίες μιας επιχείρησης. Οι επαγγελματίες των επιστημόνων δεδομένων αναπτύσσουν στατιστικά μοντέλα που αναλύουν τα δεδομένα και εντοπίζουν τα πρότυπα, τις τάσεις και τις σχέσεις στα σύνολα δεδομένων. Αυτές οι πληροφορίες μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την πρόβλεψη της συμπεριφοράς των καταναλωτών ή για τον εντοπισμό επιχειρηματικών και λειτουργικών κινδύνων. Ο υπεύθυνος των δεδομένων είναι συχνά ένας αφηγητής που παρουσιάζει πληροφορίες για τους υπεύθυνους λήψης αποφάσεων με τρόπο κατανοητό και εφαρμόσιμο στην επίλυση προβλημάτων.
Data Science Today
Οι εταιρείες εφαρμόζουν μεγάλη επιστήμη δεδομένων και δεδομένων σε καθημερινές δραστηριότητες για να προσφέρουν αξία στους καταναλωτές. Τα τραπεζικά ιδρύματα αξιοποιούν μεγάλα δεδομένα για να ενισχύσουν τις επιτυχίες τους στην ανίχνευση απάτης. Οι εταιρείες διαχείρισης περιουσιακών στοιχείων χρησιμοποιούν μεγάλα δεδομένα για να προβλέψουν την πιθανότητα να μετατοπιστεί η τιμή μιας ασφάλειας σε συγκεκριμένο χρόνο.
Εταιρείες όπως το Netflix εξορύσσουν μεγάλα δεδομένα για να καθορίσουν ποια προϊόντα θα παραδώσουν στους χρήστες του. Το Netflix χρησιμοποιεί επίσης αλγόριθμους για τη δημιουργία εξατομικευμένων συστάσεων για χρήστες με βάση το ιστορικό προβολής τους. Η επιστήμη των δεδομένων εξελίσσεται με ταχύ ρυθμό και οι εφαρμογές της θα συνεχίσουν να αλλάζουν τις ζωές στο μέλλον.
Σύγκριση επενδυτικών λογαριασμών Όνομα παροχέα Περιγραφή Αποκάλυψη διαφημιζόμενου × Οι προσφορές που εμφανίζονται σε αυτόν τον πίνακα προέρχονται από συνεργασίες από τις οποίες η Investopedia λαμβάνει αποζημίωση.