Data Science
Науката за данните предоставя съдържателна информация, основана на големи количества сложни данни или големи данни. Науката за данни или науката, базирана на данни, комбинира различни области на работа в статистиката и изчисленията, за да интерпретира данни за целите на вземане на решения.
Разбиране на науката за данни
Данните се черпят от различни сектори, канали и платформи, включително мобилни телефони, социални медии, сайтове за електронна търговия, проучвания в здравеопазването и търсене в Интернет. Увеличаването на количеството налични данни отвори вратата към ново поле за проучване, основано на големи данни - масивните масиви от данни, които допринасят за създаването на по-добри оперативни инструменти във всички сектори.
Непрекъснато увеличаващият се достъп до данни е възможен благодарение на напредъка в технологиите и техниките за събиране. Хората, които купуват модели и поведение, могат да бъдат проследявани и да се правят прогнози въз основа на събраната информация.
Въпреки това, непрекъснато увеличаващите се данни са неструктурирани и изискват анализ за ефективно вземане на решения. Този процес е сложен и отнема много време за компаниите - следователно, появата на науката за данните.
Науката за данни или науката, базирана на данни, използва големи данни и машинно обучение, за да интерпретира данни за целите на вземане на решения.
Кратка история на науката за данни
Терминът наука за данни съществува през по-голямата част от последните 30 години и първоначално е използван като заместител на „компютърните науки“ през 1960 г. Приблизително 15 години по-късно терминът е използван за определяне на проучването на методите за обработка на данни, използвани в различни приложения. През 2001 г. науката за данни е въведена като самостоятелна дисциплина. Harvard Business Review публикува статия през 2012 г., описваща ролята на учения за данни като „най-секси работа на 21 век“.
Ключови заведения
- Напредъкът в технологиите, интернет, социалните медии и използването на технологията са увеличили достъпа до големи данни.
- Науката за данни използва техники като машинно обучение и изкуствен интелект за извличане на значима информация и за прогнозиране на бъдещи модели и поведения.
- Полето на научните данни се разраства с напредъка на технологиите и по-сложни техники за събиране и анализ на данни.
Как се прилага науката за данни
Науката за данните включва инструменти от множество дисциплини за събиране на набор от данни, обработка и извличане на прозрения от набора от данни, извличане на смислени данни от набора и интерпретиране за целите на вземане на решения. Дисциплинарните области, които съставляват областта на научните данни, включват минното дело, статистиката, машинното обучение, аналитиката и програмирането.
Извличането на данни прилага алгоритми към сложния набор от данни, за да разкрие модели, които след това се използват за извличане на полезни и подходящи данни от набора. Статистическите мерки или прогнозната анализа използват тези извлечени данни, за да преценят събитията, които е вероятно да се случат в бъдеще въз основа на това, което показва, че се е случило в миналото.
Машинното обучение е инструмент за изкуствен интелект, който обработва масови количества данни, които човек не би могъл да обработи през целия си живот. Машинното обучение усъвършенства модела на решение, представен при прогнозна анализа, като съпоставя вероятността дадено събитие да се случи с това, което всъщност се е случило в предвиден момент.
Използвайки аналитиката, анализаторът на данни събира и обработва структурираните данни от етапа на машинно обучение с помощта на алгоритми. Аналитикът интерпретира, преобразува и обобщава данните на сплотен език, който екипът за вземане на решения може да разбере. Науката за данни се прилага на практически всички контексти и с развитието на ролята на ученията на данни, полето ще се разшири, за да обхване архитектурата на данни, инженеринг на данни и администриране на данни.
Бърз факт
Според IBM търсенето на учени за данни се очаква да нарасне с 28% до 2020 г.
Определеният учен с данни
Учен с данни събира, анализира и интерпретира големи обеми от данни, в много случаи, за да подобри дейността на компанията. Специалистите в областта на данните разработват статистически модели, които анализират данни и откриват модели, тенденции и връзки в наборите от данни. Тази информация може да се използва за прогнозиране на поведението на потребителите или за идентифициране на бизнес и оперативни рискове. Ученият за данни често е разказвач, представящ информация за лицата, вземащи решения, по начин, който е разбираем и приложим за решаване на проблеми.
Data Science Today
Компаниите прилагат големи данни и наука за данни в ежедневните дейности, за да донесат стойност на потребителите. Банковите институции се възползват от големи данни, за да подобрят успеха си при разкриване на измами. Фирмите за управление на активи използват големи данни, за да прогнозират вероятността цената на ценната книга да се движи нагоре или надолу в определен момент.
Компании като Netflix извличат големи данни, за да определят какви продукти да доставят на своите потребители. Netflix също използва алгоритми за създаване на персонализирани препоръки за потребителите въз основа на тяхната история на гледане. Науката за данни се развива с бързи темпове и нейните приложения ще продължат да променят живота в бъдеще.
Сравнете инвестиционни сметки Име на доставчика Описание Разкриване на рекламодатели × Офертите, които се появяват в тази таблица, са от партньорства, от които Investopedia получава компенсация.