Дані науки
Наука даних надає змістовну інформацію на основі великої кількості складних даних або великих даних. Наука даних, або керована даними наука, поєднує різні сфери роботи зі статистикою та обчисленнями для інтерпретації даних для цілей прийняття рішень.
Розуміння наукових даних
Дані беруться з різних секторів, каналів та платформ, включаючи стільникові телефони, соціальні медіа, сайти електронної комерції, опитування охорони здоров’я та пошук в Інтернеті. Збільшення кількості доступних даних відкрило двері до нового напряму дослідження, заснованого на великих даних - масових наборах даних, які сприяють створенню кращих оперативних інструментів у всіх секторах.
Постійно збільшується доступ до даних можливий завдяки прогресу в технології та техніці збору. Люди, які купують структури та поведінку, можуть відстежувати та робити прогнози на основі зібраної інформації.
Однак постійно зростаючі дані неструктуровані і потребують аналізу для ефективного прийняття рішень. Цей процес є складним і трудомістким для компаній - отже, поява наукових даних.
Наука даних, або керована даними наука, використовує великі дані та машинне навчання для інтерпретації даних для цілей прийняття рішень.
Коротка історія наукових даних
Термін "наука даних" існував більшу частину останніх 30 років і спочатку використовувався як заміна "інформатики" в 1960 році. Приблизно через 15 років цей термін був використаний для визначення опитування методів обробки даних, використовуваних у різних додатки. У 2001 році наука про дані була введена як самостійна дисципліна. Harvard Business Review опублікував статтю в 2012 році, в якій описав роль вченого даних як "найсексуальнішу роботу 21 століття".
Ключові вивезення
- Прогрес технології, Інтернету, соціальних медіа та використання технологій дозволив розширити доступ до великих даних.
- Наука даних використовує методи, такі як машинне навчання та штучний інтелект для отримання значущої інформації та прогнозування майбутніх моделей та поведінки.
- Сфера наукових даних зростає в міру розвитку технологій, а методи збору та аналізу великих даних стають все більш досконалими.
Як застосовується наука даних
Наука даних включає в себе інструменти з різних дисциплін для збору набору даних, обробки та отримання розумінь із набору даних, вилучення значущих даних із набору та інтерпретації їх для прийняття рішень. До дисциплінарних галузей, що входять до галузі наукових даних, належать майнінг, статистика, машинне навчання, аналітика та програмування.
Обмін даними застосовує алгоритми до складного набору даних для виявлення шаблонів, які потім використовуються для отримання корисних і релевантних даних з набору. Статистичні заходи або прогнозна аналітика використовують ці витягнуті дані для оцінювання подій, які, можливо, відбудуться в майбутньому на основі того, що дані показують, що відбувалися в минулому.
Машинне навчання - це інструмент штучного інтелекту, який обробляє масову кількість даних, які людина не змогла б обробити протягом життя. Машинне навчання вдосконалює модель рішення, представлену в аналітичній аналітиці, шляхом співставлення ймовірності того, що подія відбудеться, до того, що насправді сталося в передбачуваний час.
Використовуючи аналітику, аналітик даних збирає та обробляє структуровані дані на етапі машинного навчання за допомогою алгоритмів. Аналітик інтерпретує, перетворює та узагальнює дані на згуртованій мові, яку може зрозуміти команда, яка приймає рішення. Наука даних застосовується практично у всіх контекстах, і в міру розвитку ролі вченого, поле розшириться, включаючи архітектуру даних, інженерію даних та управління даними.
Швидкий факт
За даними IBM, очікується, що попит на науковців даних до 2020 року зросте на 28%.
Визначений вченим даних
Науковець даних збирає, аналізує та інтерпретує великі обсяги даних, у багатьох випадках для поліпшення роботи компанії. Фахівці з наукових даних 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. Науковець даних часто є оповідачем, який дає зрозуміти особам, які приймають рішення, зрозумілим та застосованим до вирішення проблем.
Data Science сьогодні
Компанії застосовують великі дані та наукові дані у повсякденній діяльності, щоб принести користь споживачам. Банківські установи користуються великими даними, щоб підвищити успіх у виявленні шахрайств. Фірми з управління активами використовують великі дані для прогнозування ймовірності того, що ціна цінних паперів підніметься вгору або вниз у визначений час.
Такі компанії, як Netflix, отримують великі дані, щоб визначити, яку продукцію доставити своїм користувачам. Netflix також використовує алгоритми для створення персоналізованих рекомендацій для користувачів на основі історії їх перегляду. Наука даних розвивається швидкими темпами, і її застосування продовжуватимуть змінювати життя в майбутнє.
Порівняйте інвестиційні рахунки Ім’я постачальника Опис Розкриття рекламодавця × Пропозиції, що з’являються в цій таблиці, є партнерствами, від яких Investopedia отримує компенсацію.