Datu zinātne
Datu zinātne sniedz jēgpilnu informāciju, kas balstīta uz lielu daudzumu sarežģītu datu vai lielu datu. Datu zinātne jeb uz datiem balstīta zinātne apvieno dažādas statistikas un aprēķinu darba jomas, lai interpretētu datus lēmumu pieņemšanas vajadzībām.
Datu zinātnes izpratne
Dati tiek iegūti no dažādām nozarēm, kanāliem un platformām, ieskaitot mobilos tālruņus, sociālos medijus, e-komercijas vietnes, veselības aprūpes aptaujas un meklēšanu internetā. Pieejamo datu apjoma pieaugums ļāva atvērt jaunu pētījumu lauku, kas balstīta uz lielajiem datiem - apjomīgajām datu kopām, kas veicina labāku darbības rīku izveidi visās nozarēs.
Pastāvīgi pieaugoša piekļuve datiem ir iespējama, pateicoties tehnikas un savākšanas tehnikas progresam. Balstoties uz apkopoto informāciju, indivīdu pirkšanas paradumus un uzvedību var uzraudzīt un veikt prognozes.
Tomēr arvien pieaugošie dati nav strukturēti, un efektīvai lēmumu pieņemšanai nepieciešama parsēšana. Šis process uzņēmumiem ir sarežģīts un laikietilpīgs, līdz ar to arī datu zinātnes parādīšanās.
Datu zinātne jeb uz datiem balstīta zinātne datu interpretācijai lēmumu pieņemšanas nolūkos izmanto lielos datus un mašīnmācīšanos.
Īsa datu zinātnes vēsture
Termins datu zinātne ir pastāvējis labākos pēdējos 30 gados, un to sākotnēji izmantoja kā "datorzinātnes" aizstājēju 1960. gadā. Aptuveni 15 gadus vēlāk šis termins tika izmantots, lai definētu dažādās valstīs izmantoto datu apstrādes metožu apsekojumu. aplikācijas. 2001. gadā datu zinātne tika ieviesta kā neatkarīga disciplīna. Harvardas biznesa pārskats 2012. gadā publicēja rakstu, kurā aprakstīta datu zinātnieka loma kā “21. gadsimta seksīgākais darbs”.
Taustiņu izņemšana
- Tehnoloģiju, interneta, sociālo mediju un tehnoloģiju attīstības sasniegumi ir palielinājuši piekļuvi lielajiem datiem.
- Datu zinātnē tiek izmantotas tādas tehnikas kā mašīnmācība un mākslīgais intelekts, lai iegūtu jēgpilnu informāciju un prognozētu nākotnes modeļus un uzvedību.
- Datu zinātnes lauks aug, attīstoties tehnoloģijām, kā arī sarežģītāki kļūst lielo datu vākšanas un analīzes paņēmieni.
Kā tiek pielietota datu zinātne
Datu zinātne ietver rīkus no vairākām disciplīnām, lai apkopotu datu kopu, apstrādātu un iegūtu ieskatu no datu kopas, iegūtu nozīmīgus datus no kopas un interpretētu tos lēmumu pieņemšanas nolūkos. Datu zinātnes jomu veidojošās disciplinārās jomas ir ieguves rūpniecība, statistika, mašīnmācība, analītika un programmēšana.
Datu ieguve piemēro algoritmus sarežģītai datu kopai, lai atklātu modeļus, kurus pēc tam izmanto, lai no kopas iegūtu noderīgus un atbilstošus datus. Statistikas rādītāji vai jutīgā analītika izmanto šos iegūtos datus, lai novērtētu notikumus, kas varētu notikt nākotnē, pamatojoties uz to, ko dati rāda pagātnē.
Mašīnmācība ir mākslīgā intelekta rīks, kas apstrādā apjomīgus datu apjomus, kurus cilvēks dzīves laikā nespētu apstrādāt. Mašīnmācība pilnveido lēmumu modeli, kas parādīts jutīgajā analītikā, saskaņojot notikuma iespējamību ar to, kas faktiski notika paredzētajā laikā.
Izmantojot analītiku, datu analītiķis, izmantojot algoritmus, vāc un apstrādā strukturētus datus no mašīnmācīšanās posma. Analītiķis interpretē, pārveido un apkopo datus vienotā valodā, ko lēmumu pieņēmēju komanda var saprast. Datu zinātne tiek pielietota praktiski visos kontekstos, un, attīstoties datu zinātnieka lomai, lauks paplašināsies, iekļaujot datu arhitektūru, datu inženieriju un datu administrēšanu.
Ātrs fakts
Pēc IBM teiktā, paredzams, ka pieprasījums pēc datu zinātniekiem līdz 2020. gadam palielināsies par 28%.
Definēts datu zinātnieks
Datu zinātnieks daudzos gadījumos vāc, analizē un interpretē liela apjoma datus, lai uzlabotu uzņēmuma darbību. Datu zinātnieku speciālisti izstrādā statistiskos modeļus, kas analizē datus un atklāj modeļus, tendences un attiecības datu kopās. Šo informāciju var izmantot, lai prognozētu patērētāju uzvedību vai identificētu uzņēmējdarbības un darbības riskus. Datu zinātnieks bieži ir stāstnieks, kurš sniedz ieskatu lēmumu pieņēmējiem saprotamā un piemērojamā veidā problēmu risināšanā.
Datu zinātne šodien
Uzņēmumi ikdienas darbā izmanto lielos datus un datu zinātni, lai patērētājiem radītu vērtību. Lai uzlabotu krāpšanas atklāšanas panākumus, banku iestādes izmanto lielos datus. Aktīvu pārvaldīšanas firmas izmanto lielus datus, lai paredzētu vērtspapīra cenas paaugstināšanās vai pazemināšanās iespējamību noteiktā laikā.
Uzņēmumi, piemēram, Netflix, iegūst lielus datus, lai noteiktu, kādus produktus piegādāt lietotājiem. Netflix arī izmanto algoritmus, lai izveidotu personalizētus ieteikumus lietotājiem, pamatojoties uz viņu skatīšanās vēsturi. Datu zinātne attīstās strauji, un tās lietojumi nākotnē mainīs dzīvi.
Investīciju kontu salīdzināšana Piegādātāja nosaukums Apraksts Reklāmdevēja atklāšana × Piedāvājumi, kas parādās šajā tabulā, ir no partnerībām, no kurām Investtopedia saņem kompensāciju.