Andmeteadus: kõik, mida pead teadma

Andmeteadus on valdkond, mis kogub, salvestab ja analüüsib asjade kohta teavet, et saada väärtuslikku teavet.

Ettevõtted on andmeteadusliku tegevusega tegelenud pikka aega, kuid hiljutine Interneti-kasutajate andmete plahvatuslik kasv ja odavam pilvetaristu on tekitanud tööstuses buumi.

Võrreldes sarnaste teadusharudega on andmeteadus suhteliselt uus ja alles arenev. Seega pakub see palju lootust ka tuleviku karjääriteel.

Selles postituses on loetletud kõik, mida peate teadma andmeteaduse kohta ja kuidas see teile või teie ettevõttele kasu võib tuua.

Miks andmeteadus?

Nõudlus andmeteadlaste järele kasvab pidevalt, nii et see on üks hea põhjus valdkonnaga tegelemiseks. Teine hea põhjus on see, et andmeteadus maksab suhteliselt hästi, nii et te ei pea oma sissetulekute pärast palju vaeva nägema.

Lisaks saate töötada andmeteadlasena paljudes sektorites, nii et te ei piirdu ühe tööstusega. Lihtsalt rakendage oma analüüsioskusi mustrite leidmiseks ja toimivuse uurimiseks alates finantsteenustest kuni logistika, tootmise, telekommunikatsiooni, tervishoiu ja nii edasi.

Andmeteaduse rakendused

Andmeteadus on ulatuslik valdkond, mis kehtib paljudes tööstusharudes, seega on selle potentsiaalsed rakendused tohutud.

Järgmised on nendest andmeteaduse rakendustest kõige populaarsemad.

• Pettuste ja riskide avastamine – See oli üks varasemaid andmeteaduse rakendusi. Erinevate andmekogumite kogumine ja analüüs võimaldas finantsettevõtetel paremini vältida ja hallata halbu võlgu ja kahjusid. Samuti sai hõlpsasti märgata tehinguid, millel oli suur pettuse tõenäosus.
  
• Tervishoid – Andmeteadust kasutatakse ka meditsiinilistes uuringutes, et tuletada seoseid geneetika, teatud haiguste ja nende ravivastuste vahel. Seda kasutatakse ka ravimite väljatöötamisel, kasutades mudelisimulatsioone, et ennustada tulevasi ravimitulemusi.
  
• Kujutise tuvastamine – See on veel üks väga populaarne andmeteaduse rakendus. Pildituvastus viitab mustrite tuvastamisele kujutise andmekogumites, nagu pildid ja videod, ning pakub palju paljutõotavaid tulevasi rakendusi.
  
• Search Engine – Andmeteadus mängib suurt rolli ka otsingumootorite, nagu Google ja Bing, tulemuste esitamisel. Siin kasutatavad algoritmid võrdlevad miljardeid lehti, et leida iga otsingutermini jaoks parimad tulemused. Samuti saavad nad jälgida kasutajate klikke, et tulemusi aja jooksul paremini isikupärastada.
  
• Logistika – Andmeteaduse abil marsruudi optimeerimine võib aidata ettevõtetel säästa palju raha ja vähendada tegevuskulusid.
  
• Soovitussüsteemid – See põhineb kogu teie varasema tegevuse andmetel, et proovida ennustada järgmisi parimaid asju, mis võivad teie jaoks asjakohased olla. Soovitussüsteemid on kõikjal Netflixist Spotify, Amazoni, Twitteri ja nii edasi.
  
• Kõnetuvastus – Sarnaselt pildituvastussüsteemidega kasutab kõnetuvastus andmeteadust, et võimaldada masinatel inimkõnest aru saada.
  
• reklaam – Sihitud reklaami teeb võimalikuks vaid andmeteadus, kuna see põhineb suurel hulgal kasutajate demograafilistel ja psühhograafilistel andmetel.

Andmeteadus vs statistika

Andmeteadusel ja statistikal on palju ühist, kuid nende kahe distsipliini vahel on üsna vähe erinevusi.

Alustuseks on statistika peamiselt matemaatiline distsipliin, mille eesmärk on koguda ja tõlgendada kvantitatiivseid andmeid. Andmeteadus seevastu tugineb paljudele erialadele alates matemaatikast kuni arvutiteaduseni, andmepanganduseni jne.

Andmeteadus tegeleb ka palju suuremate andmekogumitega kui statistika. Enamik statistilisi modelleerimisi toimub suhteliselt väikese andmehulgaga, samas kui andmeteadlased peavad sageli tegelema suurte andmemahtudega, mis mahuvad mitmesse arvutisse.

Lõpuks, kuigi statistika keskendub enamasti olemasolevate andmete põhjal maailma kohta järelduste tegemisele, keskendub andmeteadus peamiselt prognoositava tähenduse tuletamisele ja olemasolevatest andmetest optimeerimisele.

Andmeteadus vs tehisintellekt

Andmeteadus ja tehisintellekti on kaks terminit, mis sageli kattuvad. Kuid kuigi need on seotud, pole nad samad.

Andmeteadus on põhjalik lähenemisviis andmete kogumisele, ettevalmistamisele ja analüüsile, et saada ülevaadet, samas kui tehisintellekt on prognoositavate algoritmide rakendamine arusaamade saamiseks.

Tehisintellekt on osa andmeteadusest, katustermin kõikidele sellega seotud suurandmetega töötamise meetodidele ja mudelitele.

Kuidas andmeteadlane töötab

Andmeteadlase töö võib jagada neljaks peamiseks osaks, need on:

• Andmete kogumine ja säilitamine
• Andmete analüüs ja tõlgendamine
• Tööriistade ja mudelite loomine andmete põhjal prognooside tegemiseks
• Andmete visualiseerimine ja aruandlus

Andmeteaduse jaoks vajalikud oskused

• Matemaatika – Iseenesest mõistetav distsipliin.
  
• Masinõpe – Algoritmide rakendamine õppimisrežiimis suurtele andmekogudele mustrite otsimisel, sageli Pythoni keeles.
  
• Andmete modelleerimine – Meetod suurte andmemahtude korraldamiseks ja haldamiseks, et koguda sellest teadmisi.
  
• Tarkvaraarendus – Algoritmide loomise protsess, mis koguvad ülevaate saamiseks tohutul hulgal andmeid. Populaarsed tööriistad on Python ja R.
  
• Statistika – Teie võime andmekogust sisukaid teadmisi luua.
  
• Andmepangandus – Võimalus salvestada ja hankida andmeid lihtsatest süsteemidest (nt Exceli tabelid) keerukamatesse SQL-i andmebaasidesse.

Kuidas saada andmeteadlaseks

Lihtsaim viis andmeteadlaseks saamiseks on omandada esmalt bakalaureusekraad vastavas valdkonnas, näiteks andmeteaduses, informaatikas, matemaatikas või statistikas, ja seejärel järgida järgmises lõigus toodud samm-sammult juhendit kraadi omajatele.

Kuidas saada andmeteaduslikku tööd ilma kraadita

Samamoodi on võimalik saada andmeteaduse töökoht ilma kraadita. Oluline on see, et teaksite, mida teete, ja saaksite töölevõtmisel head tööd teha.

Andmeteaduse töökoha saamiseks ilma kraadita on vaja järgmisi samme:

1. Omandage põhioskusi – See hõlmab selliseid aineid nagu matemaatika, statistika, tõenäosus, andmeanalüüs, IT ja programmeerimise põhialused, nagu Git.
   
2. Magistriandmete teaduse põhitõed – Järgmiseks peate omandama andmeteaduse spetsiifilised oskused, nagu R- ja Pythoni keeled, Excel, SQL, Spark, Hadoop jne.
   
3. Registreeruge alglaagrile või kursusele - Andmeteaduse tööstuse kutsetunnistuse omamine tõestab teie pühendumust igale potentsiaalsele tööandjale. Seega kaaluge IBMi, DASCA, Open CDS-i või Microsoft Azure'i sertifikaatide hankimist.
   
4. Koostage oma portfell – Kuigi sertifikaadid ei tõenda 100% teie töövõimet, on varasemate töökohtade portfell seda küll. Seega peate näitama, milleks olete võimeline, luues portfelli, eelistatavalt veebis ja platvormil nagu GitHub. See võib hõlmata kõike alates isiklikest projektidest kuni pro-bono töö, praktika ja sellega seotud töökohtadeni.
   
5. Parandage oma intervjuuoskusi – See on viimane oskus, mida vajate, kui teie CV muutub muljetavaldavaks ja toob teile intervjuusid.
   
6. Töökohtade jahtimine - Pusle viimane osa. Peate aktiivselt välja tulema ja asjad juhtuma.

Andmeteaduse töökohtade loend

Andmeteadlased töötavad paljudes tööstusharudes ja erinevatel eesmärkidel, mis tähendab, et neil on sageli veidi erinevad ametikohad. Ametikirjelduses loetletakse aga sageli üksikasjalikult andmeteadlaselt oodatavad kohustused.

Siin on mõned kõige populaarsemad:

• Andmed Analüütik
• Andmearhitekt
• Andmete insener
• Andmete teadlane
• Andmebaasi administraator
• Business Analyst
• Kvantitatiivne analüütik
• Andmete ja analüütikute haldur
• Masinaõppe insener
• Statistik

Andmeteaduse tööriistade loend

Andmeteaduse tööriistu on palju, kuid siin on kõige populaarsemad.

• Tensorivoog - Populaarne masinõppeplatvorm.
• jupyter – Veebipõhine integreeritud arenduskeskkond 40+ keelele.
• R – Statistilise andmetöötluse ja graafika programmeerimiskeel.
• Posit R Studio – R integreeritud arenduskeskkond.
• Python – Populaarne andmeanalüüsi ja automatiseerimise programmeerimiskeel.
• RapidMiner – Andmeteaduse platvorm ettevõtetele.
• BigML - Lihtne masinõppeplatvorm.
• Scikit-õppida – masinõppe ja ennustava andmeanalüüsi tööriist.
• Informaatika - Andmete integreerimise tööriist.
• AWS punane nihe - Skaleeritav andmehoidla pilve jaoks
• Cognos – IBMi analüüsiaruandlustööriist.
• matplotlib - Pythoni programmeerimiskeele visualiseerimise teek.
• Apache Spark – Suuremahuline andmepanganduse mootor analüütika ja masinõppe jaoks.
• Apache Hadoop – Suurte andmekogumite hajutatud töötlemise raamistik.
• Mahout - Apache'i masinõppeplatvorm
• Azure ML Studio – Veebipõhine IDE andmeteadlastele
• Elav pilt - Andmete analüüsi ja visualiseerimise tööriist.
• Excel – Microsofti arvutustabelitarkvara.
• Kavandatud - tasuta avatud lähtekoodiga graafikuteek Pythoni jaoks
• Google'i graafikud - Tasuta ja võimas andmete visualiseerimise tööriist.
• Infogram - Intuitiivne visualiseerimis- ja aruandlustööriist.

Korduma kippuvad küsimused (KKK)

Järeldus

Jõudes selle andmeteaduse ja selle tähenduse teie ja teie ettevõtte jaoks postituse lõppu, oleksite pidanud saama kasuliku ülevaate.

Andmeteadus kasvab jätkuvalt ja see hõlmab selle rakendusi, töövõimalusi ja majanduslikku mõju. Seega on kõige parem kohe kohaneda, kui te pole seda juba teinud.