Znanost podataka
Znanost podataka pruža značajne informacije na temelju velike količine složenih podataka ili velikih podataka. Znanost o podacima ili znanost zasnovana na podacima kombinira različita područja rada u statistici i računarstvu kako bi interpretirala podatke u svrhu donošenja odluka.
Razumijevanje nauke o podacima
Podaci se prikupljaju iz različitih sektora, kanala i platformi, uključujući mobitele, društvene medije, web mjesta e-trgovine, ankete u zdravstvu i internetske pretrage. Povećanje količine dostupnih podataka otvorilo je vrata novom polju proučavanja temeljenom na velikim podacima - ogromnim skupima podataka koji pridonose stvaranju boljih operativnih alata u svim sektorima.
Pristup podacima je neprestano povećan zbog napretka u tehnologiji i tehnikama prikupljanja. Pojedinci koji kupuju obrasce i ponašanje mogu se pratiti i predviđanja predvidjeti na temelju prikupljenih informacija.
Međutim, stalno rastući podaci su nestrukturirani i zahtijevaju raščlanjivanje za učinkovito donošenje odluka. Ovaj je proces složen i dugotrajan za tvrtke - otuda i pojava znanosti o podacima.
Znanost o podacima ili znanost zasnovana na podacima koristi velike podatke i strojno učenje za tumačenje podataka u svrhu donošenja odluka.
Kratka povijest znanosti o podacima
Pojam nauka o podacima postojao je veći dio posljednjih 30 godina i prvotno se koristio kao zamjena za "informatiku" 1960. godine. Otprilike 15 godina kasnije, taj je izraz korišten za definiranje istraživanja metoda obrade podataka korištenih u različitim aplikacija. 2001. godine uvedena je znanost o podacima kao neovisna disciplina. Harvard Business Review objavio je članak 2012. godine u kojem je opisao ulogu znanstvenika podataka kao "najseksepilniji posao 21. stoljeća."
Ključni odvodi
- Napredak tehnologije, interneta, društvenih medija i upotreba tehnologije povećali su pristup velikim podacima.
- Znanost podataka koristi tehnike poput strojnog učenja i umjetne inteligencije za dobivanje značajnih informacija i predviđanje budućih obrazaca i ponašanja.
- Područje znanosti o podacima raste kako napreduje tehnologija, a tehnike prikupljanja i analize velikih podataka postaju sve sofisticiranije.
Način primjene znanstvenih podataka
Znanost podataka uključuje alate iz više disciplina za prikupljanje skupa podataka, obradu i dobivanje uvida iz skupa podataka, izdvajanje smislenih podataka iz skupa i njihovo tumačenje u svrhu odlučivanja. Disciplinska područja koja čine polje znanosti o znanosti uključuju rudarstvo, statistiku, strojno učenje, analitiku i programiranje.
Iskopavanje podataka primjenjuje algoritme na složeni skup podataka kako bi se otkrili obrasci koji se tada koriste za izvlačenje korisnih i relevantnih podataka iz skupa. Statističke mjere ili prediktivna analitika koriste ove izvučene podatke za procjenu događaja koji će se vjerovatno dogoditi u budućnosti na temelju onoga što se pokazuje u prošlosti.
Strojno učenje je alat umjetne inteligencije koji obrađuje masovne količine podataka koje čovjek tijekom života ne bi mogao obraditi. Strojno učenje usavršava model odlučivanja predstavljen pod prediktivnom analitikom uspoređujući vjerojatnost da će se neki događaj dogoditi s onim što se zapravo dogodilo u predviđenom vremenu.
Pomoću analitike, analitičar podataka prikuplja i obrađuje strukturirane podatke iz faze strojnog učenja koristeći algoritme. Analitičar interpretira, pretvara i sažima podatke u kohezivni jezik koji tim za donošenje odluka može razumjeti. Znanost podataka primjenjuje se u gotovo svim kontekstima i, kako se uloga podatkovnog znanstvenika razvija, polje će se proširiti obuhvatiti arhitekturu podataka, inženjering podataka i administraciju podataka.
Brza činjenica
Prema IBM-u, očekuje se da će se potražnja za znanstvenicima za podacima povećati za 28% do 2020. godine.
Definirao znanstvenik podataka
Znanstvenik podataka prikuplja, analizira i interpretira velike količine podataka, u mnogim slučajevima, kako bi poboljšao poslovanje tvrtke. Profesionalci u području podataka razvijaju statističke modele koji analiziraju podatke i otkrivaju obrasce, trendove i odnose u skupima podataka. Te se informacije mogu koristiti za predviđanje ponašanja potrošača ili za identificiranje poslovnih i operativnih rizika. Znanstvenik podataka često je pripovjedač koji predstavnicima podataka donosi uvid u podatke na način razumljiv i primjenjiv u rješavanju problema.
Data Science Today
Tvrtke primjenjuju velike podatke i znanost o podacima u svakodnevnim aktivnostima kako bi donijele vrijednost potrošačima. Bankovne institucije iskorištavaju velike podatke kako bi poboljšale uspjeh otkrivanja prevara. Tvrtke za upravljanje imovinom koriste velike podatke za predviđanje vjerojatnosti kretanja cijena vrijednosnog papira gore ili dolje u navedeno vrijeme.
Tvrtke poput Netflixa donose velike podatke kako bi odredile koje će proizvode isporučiti svojim korisnicima. Netflix također koristi algoritme za stvaranje prilagođenih preporuka za korisnike na temelju njihove povijesti gledanja. Znanost podataka razvija se velikom brzinom, a njegove će aplikacije i dalje mijenjati živote u budućnosti.
Usporedba investicijskih računa Ime dobavljača Opis Otkrivanje oglašavača × Ponude koje se pojavljuju u ovoj tablici potječu od partnerstava od kojih Investopedia prima naknadu.