Επιστήμη δεδομένων: Όλα όσα πρέπει να γνωρίζετε

Η επιστήμη δεδομένων είναι το πεδίο που συλλέγει, αποθηκεύει και αναλύει πληροφορίες σχετικά με πράγματα για να αποκτήσει πολύτιμες γνώσεις.

Οι εταιρείες έχουν εμπλακεί σε δραστηριότητες επιστήμης δεδομένων για μεγάλο χρονικό διάστημα, αλλά η πρόσφατη έκρηξη στα δεδομένα χρηστών του Διαδικτύου και η φθηνότερη υποδομή cloud έχουν δημιουργήσει έκρηξη στον κλάδο.

Σε σύγκριση με παρόμοιους κλάδους, η επιστήμη των δεδομένων είναι σχετικά νέα και εξακολουθεί να εξελίσσεται. Έτσι, προσφέρει εξίσου πολλές ελπίδες ως επαγγελματική πορεία για το μέλλον.

Αυτή η ανάρτηση παραθέτει όλα όσα πρέπει να γνωρίζετε για την επιστήμη των δεδομένων και πώς μπορεί να ωφελήσει εσάς ή την εταιρεία σας.

Γιατί Επιστήμη Δεδομένων;

Η ζήτηση για επιστήμονες δεδομένων αυξάνεται συνεχώς, οπότε αυτός είναι ένας καλός λόγος για να μπείτε στον τομέα. Ένας άλλος καλός λόγος είναι ότι η επιστήμη δεδομένων πληρώνει σχετικά καλά, επομένως δεν χρειάζεται να ασχολείστε πολύ με το εισόδημά σας.

Επιπλέον, μπορείτε να εργαστείτε ως επιστήμονας δεδομένων σε πολλούς τομείς, ώστε να μην περιορίζεστε σε έναν κλάδο. Απλώς εφαρμόστε τις αναλυτικές σας δεξιότητες για να βρείτε μοτίβα και να εξετάσετε την απόδοση από τις χρηματοοικονομικές υπηρεσίες έως την εφοδιαστική, την κατασκευή, τις τηλεπικοινωνίες, την υγειονομική περίθαλψη κ.λπ.

Εφαρμογές της Επιστήμης Δεδομένων

Η επιστήμη δεδομένων είναι ένας τεράστιος τομέας που εφαρμόζεται σε πολλούς κλάδους, επομένως οι πιθανές εφαρμογές του είναι τεράστιες.

Οι παρακάτω είναι οι πιο δημοφιλείς από αυτές τις εφαρμογές επιστήμης δεδομένων:

• Απάτη & Ανίχνευση Κινδύνων – Αυτή ήταν μια από τις πρώτες εφαρμογές της επιστήμης δεδομένων. Η συλλογή και η ανάλυση διαφορετικών συνόλων δεδομένων έδωσε τη δυνατότητα στις εταιρείες χρηματοδότησης να αποφύγουν και να διαχειριστούν καλύτερα τα επισφαλή χρέη και τις ζημίες. Κατέστη επίσης δυνατός ο εύκολος εντοπισμός συναλλαγών που είχαν μεγάλη πιθανότητα απάτης.
  
• Φροντίδα Υγείας – Η επιστήμη των δεδομένων χρησιμοποιείται επίσης στην ιατρική έρευνα για την εξαγωγή των συνδέσεων μεταξύ της γενετικής, ορισμένων ασθενειών και των αντιδράσεων τους στα φάρμακα. Χρησιμοποιείται επίσης στην ανάπτυξη φαρμάκων χρησιμοποιώντας προσομοιώσεις μοντέλων για την πρόβλεψη μελλοντικών αποτελεσμάτων φαρμάκων.
  
• Αναγνώριση εικόνων – Αυτή είναι μια άλλη πολύ δημοφιλής εφαρμογή της επιστήμης δεδομένων. Η αναγνώριση εικόνας αναφέρεται στην αναγνώριση μοτίβων σε σύνολα δεδομένων εικόνας, όπως εικόνες και βίντεο, και προσφέρει πολλές υποσχόμενες μελλοντικές εφαρμογές.
  
• Μηχανή αναζήτησης – Η επιστήμη των δεδομένων παίζει επίσης μεγάλο ρόλο στην παρουσίαση των αποτελεσμάτων που βλέπετε από μηχανές αναζήτησης όπως το Google και το Bing. Οι αλγόριθμοι που χρησιμοποιούνται εδώ συγκρίνουν δισεκατομμύρια σελίδες για να βρουν τα καλύτερα αποτελέσματα για κάθε όρο αναζήτησης. Μπορούν επίσης να παρακολουθούν τα κλικ των χρηστών για να εξατομικεύουν καλύτερα τα αποτελέσματα με την πάροδο του χρόνου.
  
• Επιμελητεία – Η βελτιστοποίηση διαδρομής χρησιμοποιώντας την επιστήμη δεδομένων μπορεί να βοηθήσει τις εταιρείες να εξοικονομήσουν πολλά χρήματα και να μειώσουν το λειτουργικό κόστος.
  
• Συστήματα Συστάσεων – Αυτό βασίζεται σε δεδομένα από όλη την προηγούμενη δραστηριότητά σας για να προσπαθήσετε να προβλέψετε τα επόμενα καλύτερα πράγματα που μπορεί να σας αφορούν. Τα συστήματα συστάσεων υπάρχουν παντού, από το Netflix μέχρι το Spotify, το Amazon, το Twitter και ούτω καθεξής.
  
• Αναγνώριση ομιλίας – Παρόμοια με τα συστήματα αναγνώρισης εικόνων, η αναγνώριση ομιλίας χρησιμοποιεί την επιστήμη δεδομένων για να επιτρέψει στις μηχανές να κατανοήσουν την ανθρώπινη ομιλία.
  
• Διαφήμιση – Η στοχευμένη διαφήμιση καθίσταται δυνατή μόνο από την επιστήμη των δεδομένων, καθώς βασίζεται σε μεγάλο όγκο δημογραφικών και ψυχογραφικών δεδομένων των χρηστών.

Data Science vs Statistics

Η επιστήμη των δεδομένων και η στατιστική έχουν πολλά κοινά, ωστόσο, υπάρχουν αρκετές διαφορές μεταξύ των δύο επιστημών.

Για αρχή, η στατιστική είναι ένας κυρίως μαθηματικός κλάδος, ο οποίος στοχεύει στη συλλογή και ερμηνεία ποσοτικών δεδομένων. Η επιστήμη των δεδομένων, από την άλλη πλευρά, βασίζεται σε ένα ευρύ φάσμα επιστημονικών κλάδων από τα μαθηματικά έως την επιστήμη των υπολογιστών, την τραπεζική δεδομένων και ούτω καθεξής.

Η επιστήμη των δεδομένων ασχολείται επίσης με πολύ μεγαλύτερα σύνολα δεδομένων από τα στατιστικά. Οι περισσότερες στατιστικές μοντελοποιήσεις γίνονται με σχετικά μικρές ποσότητες δεδομένων, ενώ οι επιστήμονες δεδομένων συχνά πρέπει να αντιμετωπίσουν μεγάλες ποσότητες δεδομένων που χωρούν σε πολλούς υπολογιστές.

Τέλος, ενώ οι στατιστικές επικεντρώνονται κυρίως στην εξαγωγή συμπερασμάτων για τον κόσμο από τα διαθέσιμα δεδομένα, η επιστήμη των δεδομένων εστιάζει κυρίως στην εξαγωγή προγνωστικού νοήματος και βελτιστοποιήσεις από τα διαθέσιμα δεδομένα.

Επιστήμη Δεδομένων εναντίον Τεχνητής Νοημοσύνης

Επιστήμη δεδομένων και τεχνητή νοημοσύνη είναι δύο όροι που συχνά αλληλοεπικαλύπτονται. Αλλά ενώ σχετίζονται, δεν είναι το ίδιο.

Η επιστήμη των δεδομένων είναι μια ολοκληρωμένη προσέγγιση στη συλλογή, προετοιμασία και ανάλυση δεδομένων για την εξαγωγή πληροφοριών, ενώ η τεχνητή νοημοσύνη είναι η εφαρμογή προγνωστικών αλγορίθμων για την εξαγωγή πληροφοριών.

Η τεχνητή νοημοσύνη είναι μέρος της επιστήμης δεδομένων, ο γενικός όρος για όλες τις σχετικές μεθόδους και μοντέλα εργασίας με μεγάλα δεδομένα.

Πώς λειτουργεί ένας επιστήμονας δεδομένων

Η δουλειά ενός επιστήμονα δεδομένων μπορεί να χωριστεί σε τέσσερις μεγάλες ενότητες, οι οποίες είναι:

• Η συλλογή και αποθήκευση δεδομένων
• Η ανάλυση και η ερμηνεία των δεδομένων
• Η κατασκευή εργαλείων και μοντέλων για να κάνετε προβλέψεις από δεδομένα
• Οπτικοποίηση και αναφορά δεδομένων

Δεξιότητες που απαιτούνται για την επιστήμη των δεδομένων

• Μαθηματικά – Αυτονόητη πειθαρχία.
  
• Μηχανική μάθηση – Η εφαρμογή αλγορίθμων σε λειτουργία εκμάθησης σε μεγάλα σύνολα δεδομένων στην αναζήτηση μοτίβων, που συχνά πραγματοποιείται στη γλώσσα Python.
  
• Μοντελοποίηση δεδομένων – Η μέθοδος οργάνωσης και διαχείρισης μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων για τη συλλογή πληροφοριών από αυτά.
  
• Τεχνολογία Λογισμικού – Η διαδικασία δημιουργίας αλγορίθμων που ανακατεύονται μέσα από τεράστιες ποσότητες δεδομένων για τη δημιουργία πληροφοριών. Τα δημοφιλή εργαλεία περιλαμβάνουν τα Python και R.
  
• Σε Πραγματικό Χρόνο – Η ικανότητά σας να παράγετε ουσιαστικές πληροφορίες από ένα σύνολο δεδομένων.
  
• Τραπεζική δεδομένων – Δυνατότητα αποθήκευσης και ανάκτησης δεδομένων από απλά συστήματα όπως υπολογιστικά φύλλα Excel σε πιο σύνθετες βάσεις δεδομένων SQL.

Πώς να Γίνετε Επιστήμονας Δεδομένων

Ο ευκολότερος τρόπος για να γίνετε επιστήμονας δεδομένων είναι πρώτα να αποκτήσετε πτυχίο σε σχετικό τομέα, όπως η επιστήμη δεδομένων, η επιστήμη των υπολογιστών, τα μαθηματικά ή η στατιστική και, στη συνέχεια, ακολουθώντας τον οδηγό βήμα προς βήμα για μη κατόχους πτυχίου στην επόμενη παράγραφο.

Πώς να αποκτήσετε μια δουλειά στο Data Science χωρίς πτυχίο

Είναι εξίσου δυνατό να αποκτήσετε μια θέση εργασίας στην επιστήμη δεδομένων χωρίς πτυχίο. Το σημαντικό είναι να ξέρεις τι κάνεις και να μπορείς να προσφέρεις καλή δουλειά όταν προσληφθείς.

Ακολουθούν τα βήματα που θα χρειαστείτε για να αποκτήσετε μια θέση εργασίας στην επιστήμη δεδομένων χωρίς πτυχίο:

1. Κατακτήστε τις βασικές δεξιότητες – Αυτό περιλαμβάνει θέματα όπως τα μαθηματικά, η στατιστική, οι πιθανότητες, η ανάλυση δεδομένων, η πληροφορική και οι βασικές αρχές προγραμματισμού όπως το Git.
   
2. Master Data Science Basics – Στη συνέχεια, θα χρειαστεί να κατακτήσετε δεξιότητες ειδικές για την επιστήμη των δεδομένων, όπως τις γλώσσες R και Python, Excel, SQL, Spark, Hadoop κ.λπ.
   
3. Εγγραφείτε σε ένα Bootcamp ή μάθημα – Η κατοχή επαγγελματικής πιστοποίησης στον κλάδο της επιστήμης δεδομένων θα αποδείξει την αφοσίωσή σας σε οποιονδήποτε πιθανό εργοδότη. Εξετάστε λοιπόν το ενδεχόμενο να αποκτήσετε τις πιστοποιήσεις IBM, DASCA, Open CDS ή Microsoft Azure.
   
4. Δημιουργήστε το χαρτοφυλάκιό σας – Αν και τα πιστοποιητικά δεν αποτελούν 100% απόδειξη της ικανότητάς σας να παραδίδετε, ένα χαρτοφυλάκιο προηγούμενων εργασιών είναι. Έτσι, θα χρειαστεί να δείξετε τι είστε ικανοί δημιουργώντας ένα χαρτοφυλάκιο, κατά προτίμηση διαδικτυακά και σε μια πλατφόρμα όπως το GitHub. Αυτό μπορεί να περιλαμβάνει τα πάντα, από προσωπικά έργα έως pro-bono εργασία, πρακτική άσκηση και σχετικές εργασίες.
   
5. Βελτιώστε τις δεξιότητές σας στη συνέντευξη – Αυτή είναι η τελευταία δεξιότητα που χρειάζεστε όταν το βιογραφικό σας γίνει εντυπωσιακό και σας κερδίσει συνεντεύξεις.
   
6. Hunt For Jobs – Το τελευταίο μέρος του παζλ. Πρέπει να βγείτε ενεργά εκεί έξω και να κάνετε τα πράγματα να συμβούν.

Λίστα θέσεων εργασίας στο Data Science

Οι επιστήμονες δεδομένων εργάζονται σε μια σειρά βιομηχανιών και με διαφορετικούς σκοπούς, πράγμα που σημαίνει ότι συχνά έχουν ελαφρώς διαφορετικούς ρόλους εργασίας. Ωστόσο, η περιγραφή της θέσης εργασίας θα αναφέρει συχνά τα καθήκοντα που αναμένονται από τον επιστήμονα δεδομένων λεπτομερώς.

Εδώ είναι μερικά από τα πιο δημοφιλή:

• Αναλυτής δεδομένων
• Αρχιτέκτονας δεδομένων
• Μηχανικός δεδομένων
• Data Scientist
• Διαχειριστής Βάσεων Δεδομένων
• Business Analyst
• Ποσοτικός αναλυτής
• Διαχειριστής δεδομένων και ανάλυσης δεδομένων
• Μηχανικός μάθησης μηχανών
• Στατιστικολόγος

Κατάλογος Εργαλείων Επιστήμης Δεδομένων

Υπάρχουν πολλά εργαλεία επιστήμης δεδομένων εκεί έξω, αλλά εδώ είναι τα πιο δημοφιλή.

• Τάση ροής – Δημοφιλής πλατφόρμα μηχανικής εκμάθησης.
• jupyter – Ολοκληρωμένο περιβάλλον ανάπτυξης που βασίζεται στο Web για 40+ γλώσσες.
• R – Μια γλώσσα προγραμματισμού στατιστικών υπολογιστών και γραφικών.
• Posit R Studio – Ολοκληρωμένο περιβάλλον ανάπτυξης για το R.
• Python – Δημοφιλής γλώσσα προγραμματισμού ανάλυσης δεδομένων και αυτοματισμού.
• RapidMiner – Πλατφόρμα επιστήμης δεδομένων για επιχειρήσεις.
• BigML – Απλή πλατφόρμα μηχανικής εκμάθησης.
• Scikit-μάθετε – Μηχανική μάθηση και εργαλείο ανάλυσης προγνωστικών δεδομένων.
• πληροφορική – Εργαλείο ενοποίησης δεδομένων.
• AWS Redshift – Επεκτάσιμη αποθήκευση δεδομένων για το cloud
• Cognos – Εργαλείο αναφοράς Analytics από την IBM.
• matplotlib – Βιβλιοθήκη οπτικοποίησης για τη γλώσσα προγραμματισμού Python.
• Apache Spark – Μηχανή τράπεζας δεδομένων μεγάλης κλίμακας για ανάλυση και μηχανική μάθηση.
• Apache Hadoop – Πλαίσιο για κατανεμημένη επεξεργασία μεγάλων συνόλων δεδομένων.
• Οδηγός ελέφαντος – Πλατφόρμα μηχανικής εκμάθησης από τον Apache
• Azure ML Studio – Web-based IDE για επιστήμονες δεδομένων
• Ζώσα σκηνική εικών – Εργαλείο ανάλυσης και οπτικοποίησης δεδομένων.
• Excel – Λογισμικό υπολογιστικών φύλλων από τη Microsoft.
• Οπωσδήποτε – Δωρεάν και ανοιχτού κώδικα βιβλιοθήκη γραφημάτων για Python
• Χάρτες Google – Δωρεάν και ισχυρό εργαλείο οπτικοποίησης δεδομένων.
• Infogram – Διαισθητικό εργαλείο οπτικοποίησης και αναφοράς.

Συχνές Ερωτήσεις (FAQs)

Συμπέρασμα

Φτάνοντας στο τέλος αυτής της ανάρτησης σχετικά με την επιστήμη των δεδομένων και το τι σημαίνει για εσάς και την επιχείρησή σας, θα έπρεπε να έχετε αποκτήσει μια ή δύο χρήσιμες πληροφορίες.

Η επιστήμη των δεδομένων θα συνεχίσει να αναπτύσσεται και αυτό περιλαμβάνει τις εφαρμογές της, τις ευκαιρίες εργασίας και τον οικονομικό αντίκτυπό της. Επομένως, είναι καλύτερο να προσαρμοστείτε τώρα, αν δεν το έχετε κάνει ήδη.