Datavidenskab: Alt hvad du behøver at vide

Datavidenskab er det felt, der indsamler, lagrer og analyserer information om ting for at få værdifuld indsigt.

Virksomheder har engageret sig i datavidenskabelige aktiviteter i lang tid, men den seneste eksplosion i internetbrugerdata og billigere cloud-infrastruktur har skabt et boom i branchen.

Sammenlignet med lignende discipliner er datavidenskab relativt nyt og stadig under udvikling. Så det giver også masser af håb som en karrierevej for fremtiden.

Dette indlæg viser alt, hvad du behøver at vide om datavidenskab, og hvordan det kan gavne dig eller din virksomhed.

Hvorfor Data Science?

Efterspørgslen efter data scientists vokser konstant, så det er en god grund til at komme ind i feltet. En anden god grund er, at data science betaler relativt godt, så du behøver ikke bekymre dig meget om din indkomst.

Derudover kan du arbejde som data scientist på tværs af mange sektorer, så du ikke er begrænset til én branche. Anvend blot dine analytiske evner til at finde mønstre og undersøge ydeevne fra finansielle tjenester til logistik, fremstilling, telekommunikation, sundhedspleje og så videre.

Anvendelser af datavidenskab

Datavidenskab er et stort felt, der gælder for mange industrier, så dets potentielle anvendelser er enorme.

Følgende er de mest populære af disse datavidenskabelige applikationer:

• Svindel og risikoopdagelse – Dette var en af ​​de tidligste anvendelser af datavidenskab. Indsamlingen og analysen af ​​forskellige datasæt gjorde det muligt for finansieringsselskaber bedre at undgå og håndtere tab på debitorer og tab. Det blev også muligt nemt at spotte transaktioner, der havde stor mulighed for at være svigagtige.
  
• Medicinal – Datavidenskab bruges også i medicinsk forskning for at udlede forbindelserne mellem genetik, visse sygdomme og deres lægemiddelreaktioner. Det bruges også til at udvikle lægemidler ved at bruge modelsimuleringer til at forudsige fremtidige lægemiddelresultater.
  
• Billedgenkendelse – Dette er en anden meget populær anvendelse af datavidenskab. Billedgenkendelse refererer til identifikation af mønstre i billeddatasæt såsom billeder og videoer, og det byder på mange lovende fremtidige applikationer.
  
• Søgemaskine – Datavidenskab spiller også en stor rolle i præsentationen af ​​de resultater, du ser fra søgemaskiner som Google og Bing. Algoritmerne, der bruges her, sammenligner milliarder af sider for at finde de bedste resultater for hvert søgeord. De kan også spore brugerklik for bedre at tilpasse resultaterne over tid.
  
• Logistik – Ruteoptimering ved hjælp af data science kan hjælpe virksomheder med at spare mange penge og sænke driftsomkostningerne.
  
• Anbefalingssystemer – Dette bygger på data fra al din tidligere aktivitet for at prøve at forudsige de næstbedste ting, der kan være relevante for dig. Anbefalingssystemer er overalt fra Netflix til Spotify, Amazon, Twitter og så videre.
  
• Talegenkendelse – I lighed med billedgenkendelsessystemer bruger talegenkendelse datavidenskab til at sætte maskiner i stand til at forstå menneskelig tale.
  
• Reklame – Målrettet annoncering er kun muliggjort af datavidenskab, da den er baseret på store mængder brugerdemografiske og psykografiske data.

Datavidenskab vs statistik

Datavidenskab og statistik har meget til fælles, dog er der en del forskelle mellem de to discipliner.

For det første er statistik en overvejende matematisk disciplin, som har til formål at indsamle og fortolke kvantitative data. Datavidenskab er på den anden side afhængig af en bred vifte af discipliner fra matematik til datalogi, databank og så videre.

Datavidenskab beskæftiger sig også med meget større datasæt end statistik. De fleste statistiske modellering sker med relativt små mængder data, mens dataforskere ofte skal håndtere store mængder data, der passer på flere computere.

Endelig, mens statistik for det meste er fokuseret på at konkludere om verden ud fra de tilgængelige data, fokuserer datavidenskab mest på at udlede forudsigelig betydning og optimeringer fra tilgængelige data.

Datavidenskab vs kunstig intelligens

Datavidenskab og kunstig intelligens er to udtryk, der ofte overlapper hinanden. Men selvom de er beslægtede, er de ikke ens.

Datavidenskab er en omfattende tilgang til dataindsamling, forberedelse og analyse for at opnå indsigt, mens kunstig intelligens er implementeringen af ​​forudsigende algoritmer til at udlede indsigt.

Kunstig intelligens er en del af datavidenskab, paraplybetegnelsen for alle de relaterede metoder og modeller til at arbejde med big data.

Hvordan en dataforsker arbejder

En dataforskers job kan opdeles i fire hovedsektioner, de er:

• Indsamling og opbevaring af data
• Analyse og fortolkning af data
• Opbygning af værktøjer og modeller til at lave forudsigelser ud fra data
• Datavisualisering og rapportering

Nødvendige færdigheder til datavidenskab

• Matematik – Selvforklarende disciplin.
  
• Maskinelæring – Anvendelsen af ​​algoritmer i indlæringstilstand til store datasæt i søgningen efter mønstre, ofte udført i Python-sproget.
  
• Datamodellering – Metoden til at organisere og administrere store mængder data for at få indsigt fra dem.
  
• Software Engineering – Processen med at skabe algoritmer, der churner gennem enorme mængder data for at generere indsigt. Populære værktøjer inkluderer Python og R.
  
• Statistik – Din evne til at producere meningsfuld indsigt fra et datasæt.
  
• Databank – Muligheden for at gemme og hente data fra simple systemer som Excel-regneark til mere komplekse SQL-databaser.

Sådan bliver du dataforsker

Den nemmeste måde at blive dataforsker på er ved først at få en bachelorgrad inden for et relevant område, såsom datalogi, datalogi, matematik eller statistik, og derefter følge trin-for-trin-vejledningen for ikke-gradsindehavere i næste afsnit.

Sådan får du et datavidenskabsjob uden en grad

Det er lige så muligt at lande et datavidenskabsjob uden en uddannelse. Det vigtige er, at du ved, hvad du laver og kan levere et godt stykke arbejde, når du bliver ansat.

Følgende er de trin, du skal bruge for at lande et datavidenskabsjob uden en uddannelse:

1. Mestre de grundlæggende færdigheder – Dette inkluderer emner som matematik, statistik, sandsynlighed, dataanalyse, IT og programmeringsgrundlæggende såsom Git.
   
2. Master Data Science Basics – Dernæst skal du mestre datavidenskabsspecifikke færdigheder, såsom R- og Python-sprogene, Excel, SQL, Spark, Hadoop osv.
   
3. Tilmeld dig en Bootcamp eller kursus – At have en professionel certificering i datavidenskabsindustrien vil bevise din dedikation til enhver potentiel arbejdsgiver. Så overvej at få IBM-, DASCA-, Open CDS- eller Microsoft Azure-certificeringerne.
   
4. Byg din portefølje – Selvom certifikater ikke er 100 % bevis på din evne til at levere, er en portefølje af tidligere job det. Så du bliver nødt til at vise, hvad du er i stand til ved at bygge en portefølje, helst online og på en platform som GitHub. Dette kan omfatte alt fra personlige projekter til pro-bono arbejde, praktikophold og relaterede job.
   
5. Forbedre dine interviewfærdigheder – Dette er den sidste færdighed, du har brug for, når dit CV bliver imponerende og giver dig interviews.
   
6. Jagt efter job – Den sidste del af puslespillet. Du skal aktivt komme derud og få tingene til at ske.

Liste over Data Science-job

Data scientists arbejder i en række brancher og med forskellige formål, hvilket betyder, at de ofte har lidt varierende jobroller. Jobbeskrivelsen vil dog ofte angive de opgaver, der forventes af dataforskeren i detaljer.

Her er nogle af de mest populære:

• Data Analytiker
• Dataarkitekt
• Data Engineer
• Dataforsker
• Database Administrator
• Business Analyst
• Kvantitativ analytiker
• Data- og analysemanager
• Machine Learning Engineer
• statistiker

Liste over datavidenskabsværktøjer

Der er tonsvis af datavidenskabelige værktøjer derude, men her er de mest populære.

• Tensorflow – Populær maskinlæringsplatform.
• jupyter – Web-baseret integreret udviklingsmiljø til 40+ sprog.
• R – Et statistisk computer- og grafikprogrammeringssprog.
• Stiller R Studio – Integreret udviklingsmiljø for R.
• Python – Populært programmeringssprog for dataanalyse og automatisering.
• RapidMiner – Data science platform for virksomheder.
• BigML – Enkel maskinlæringsplatform.
• Scikit-lære – Maskinlæring og forudsigelig dataanalyseværktøj.
• computer – Dataintegrationsværktøj.
• AWS rødforskydning – Skalerbar data warehousing til skyen
• Cognos – Analytics rapporteringsværktøj fra IBM.
• Matplotlib – Visualiseringsbibliotek til programmeringssproget Python.
• Apache Spark – Storskala databankmotor til analyse og maskinlæring.
• Apache Hadoop – Ramme for distribueret behandling af store datasæt.
• Mahout – Machine learning platform fra Apache
• Azure ML Studio – Web-baseret IDE for dataforskere
• Tableau – Dataanalyse og visualiseringsværktøj.
• Excel – Regnearkssoftware fra Microsoft.
• Komplott – Gratis og open source grafisk bibliotek til Python
• Google Charts – Gratis og kraftfuldt datavisualiseringsværktøj.
• Infogram – Intuitivt visualiserings- og rapporteringsværktøj.

Ofte stillede spørgsmål (FAQ)

Konklusion

Når du er nået til slutningen af ​​dette indlæg om datavidenskab og hvad det betyder for dig og din virksomhed, burde du have fået en nyttig indsigt eller to.

Datavidenskab vil fortsætte med at vokse, og dette inkluderer dets applikationer, jobmuligheder og økonomiske konsekvenser. Så det er bedst at tilpasse sig nu, hvis du ikke allerede har gjort det.