Duomenų mokslas
Duomenų mokslas teikia prasmingą informaciją, pagrįstą dideliais sudėtingų ar didelių duomenų kiekiais. Duomenų mokslas, arba duomenimis pagrįstas mokslas, sujungia skirtingas statistikos ir skaičiavimo darbo sritis, kad būtų galima aiškinti duomenis sprendimų priėmimo tikslais.
Duomenų mokslo supratimas
Duomenys renkami iš skirtingų sektorių, kanalų ir platformų, įskaitant mobiliuosius telefonus, socialinę mediją, elektroninės komercijos svetaines, sveikatos priežiūros apklausas ir paieškas internete. Padidėjęs turimas duomenų kiekis atvėrė duris naujai, dideliais duomenimis paremtai, studijų sričiai - didžiuliams duomenų rinkiniams, kurie prisideda prie geresnių veiklos priemonių kūrimo visuose sektoriuose.
Dėl tobulėjančių technologijų ir rinkimo metodų įmanoma nuolat didinti prieigą prie duomenų. Remiantis surinkta informacija, individų pirkimo įpročius ir elgesį galima stebėti ir numatyti prognozes.
Tačiau nuolat didėjantys duomenys yra nestruktūruoti ir, norint efektyviai priimti sprendimus, reikia analizuoti. Šis procesas įmonėms yra sudėtingas ir atima daug laiko, taigi, atsirado duomenų mokslas.
Duomenų mokslas, arba duomenimis pagrįstas mokslas, naudoja didelius duomenis ir mašininį mokymąsi, kad interpretuotų duomenis sprendimų priėmimo tikslais.
Trumpa duomenų mokslo istorija
Terminas „duomenų mokslas“ egzistavo didesnę dalį pastaruosius 30 metų ir iš pradžių buvo naudojamas kaip „kompiuterių mokslo“ pakaitalas 1960 m. Maždaug po 15 metų šis terminas buvo naudojamas apibrėžti duomenų tvarkymo metodų, naudojamų skirtingose šalyse, apžvalgą. programos. 2001 m. Duomenų mokslas buvo įvestas kaip savarankiška disciplina. „Harvard Business Review“ 2012 m. Paskelbė straipsnį, kuriame aprašomas duomenų mokslininko vaidmuo kaip „seksualiausias XXI amžiaus darbas“.
Pagrindiniai išvežamieji daiktai
- Technologijų, interneto, socialinės žiniasklaidos ir technologijų naudojimo pažanga padidino prieigą prie didelių duomenų.
- Duomenų mokslas naudoja tokias metodikas kaip mašininis mokymasis ir dirbtinis intelektas, kad gautų prasmingą informaciją ir nuspėtų ateities modelius ir elgesį.
- Duomenų mokslo sritis auga, tobulėjant technologijoms, didėjant duomenų rinkimo ir analizės metodams.
Kaip taikomas duomenų mokslas
Duomenų mokslas apima kelių disciplinų įrankius, kad būtų galima rinkti duomenų rinkinį, apdoroti ir įžvalgas gauti iš duomenų rinkinio, iš rinkinio išgauti reikšmingus duomenis ir interpretuoti juos sprendimų priėmimo tikslais. Duomenų mokslo sritį sudarančios disciplinos apima kasybą, statistiką, mašininį mokymąsi, analizę ir programavimą.
Duomenų gavyba taiko algoritmus sudėtingam duomenų rinkiniui, kad atskleistų modelius, kurie vėliau naudojami iš rinkinio išgauti naudingus ir svarbius duomenis. Statistiniai rodikliai arba prognozinė analizė naudoja šiuos išgautus duomenis, kad įvertintų įvykius, kurie gali įvykti ateityje, remiantis tuo, ką duomenys rodo praeityje.
Mašinų mokymasis yra dirbtinio intelekto priemonė, apdorojanti didžiulį kiekį duomenų, kurių žmogus negalėtų apdoroti visą gyvenimą. Mašinų mokymasis patobulina nuspėjamojoje analizėje pateiktą sprendimo modelį, suderindamas įvykio tikimybę su tuo, kas iš tikrųjų įvyko numatytu laiku.
Naudodamas analizę duomenų analitikas, naudodamas algoritmus, renka ir apdoroja struktūrizuotus duomenis iš mašininio mokymosi stadijos. Analitikas interpretuoja, konvertuoja ir apibendrina duomenis į darnią kalbą, kurią gali suprasti sprendimų priėmimo komanda. Duomenų mokslas yra pritaikomas praktiškai visuose kontekstuose ir, plėtojantis duomenų mokslininko vaidmeniui, sritis išsiplės ir apims duomenų architektūrą, duomenų inžineriją ir duomenų administravimą.
Greitas faktas
Anot IBM, tikimasi, kad iki 2020 m. Duomenų mokslininkų paklausa padidės 28 proc.
Apibrėžtas duomenų mokslininkas
Duomenų mokslininkas renka, analizuoja ir interpretuoja didelius duomenų kiekius, daugeliu atvejų siekdamas pagerinti įmonės veiklą. Duomenų žinovų profesionalai kuria statistinius modelius, kurie analizuoja duomenis ir nustato rinkinius, tendencijas ir ryšius duomenų rinkiniuose. Ši informacija gali būti naudojama numatyti vartotojų elgesį arba nustatyti verslo ir veiklos riziką. Duomenų žinovas dažnai yra pasakotojas, pateikiantis duomenų įžvalgas sprendimų priėmėjams suprantamu ir pritaikomu problemų sprendimo būdu.
Duomenų mokslas šiandien
Bendrovės taiko didelius duomenis ir duomenų mokslą kasdienėje veikloje, siekdamos suteikti vartotojams naudos. Bankininkystės institucijos naudojasi dideliais duomenimis, kad padidintų sukčiavimo aptikimo sėkmę. Turto valdymo įmonės naudoja didelius duomenis, kad numatytų vertybinių popierių kainos kilimo ar sumažėjimo tikimybę nurodytu laiku.
Tokios kompanijos kaip „Netflix“ iškasa didelius duomenis, kad nustatytų, kokius produktus pristatyti savo vartotojams. „Netflix“ taip pat naudoja algoritmus, kad sukurtų personalizuotas rekomendacijas vartotojams pagal jų žiūrėjimo istoriją. Duomenų mokslas vystosi sparčiai, o jo taikymai ateityje keis gyvenimą.
Palyginkite investicinių sąskaitų teikėjo pavadinimą Aprašymas Skelbėjo informacijos atskleidimas × Šioje lentelėje pateikti pasiūlymai yra iš partnerystės, iš kurios „Investopedia“ gauna kompensaciją.