Datatiede: kaikki mitä sinun tarvitsee tietää

Haluatko oppia lisää datatieteestä ja sen kaikista liiketoimintamahdollisuuksista? Tässä on kaikki mitä sinun tarvitsee tietää.

Datatiede on ala, joka kerää, tallentaa ja analysoi tietoja asioista saadakseen arvokkaita oivalluksia.

Yritykset ovat harjoittaneet datatieteen toimintaa pitkään, mutta viimeaikainen Internetin käyttäjätietojen räjähdysmäinen kasvu ja halvempi pilviinfrastruktuuri ovat luoneet alalle nousukauden.

Verrattuna vastaaviin tieteenaloihin datatiede on suhteellisen uutta ja kehittyy edelleen. Joten se tarjoaa yhtä paljon toivoa tulevaisuuden urapoluna.

Tässä viestissä luetellaan kaikki, mitä sinun tulee tietää datatieteestä ja kuinka se voi hyödyttää sinua tai yritystäsi.

Miksi tietotiede?

Datatieteilijöiden kysyntä kasvaa jatkuvasti, joten se on yksi hyvä syy päästä alalle. Toinen hyvä syy on se, että datatiede maksaa suhteellisen hyvin, joten sinun ei tarvitse paljon vaivautua tuloistasi.

Lisäksi voit työskennellä datatieteilijänä useilla aloilla, joten et ole rajoittunut yhteen toimialaan. Käytä analyyttisiä taitojasi löytääksesi malleja ja tutkiaksesi suorituskykyä rahoituspalveluista logistiikkaan, tuotantoon, televiestintään, terveydenhuoltoon ja niin edelleen.

Datatieteen sovellukset

Tietotiede on laaja ala, joka koskee monia toimialoja, joten sen potentiaaliset sovellukset ovat laajat.

Seuraavat ovat suosituimpia näistä datatieteen sovelluksista:

  • Petosten ja riskien havaitseminen – Tämä oli yksi datatieteen varhaisimmista sovelluksista. Vaihtelevien tietokokonaisuuksien kerääminen ja analysointi mahdollisti rahoitusyhtiöiden entistä paremmin välttää ja hallita luottotappioita ja tappioita. Tuli myös mahdolliseksi havaita helposti tapahtumat, joissa oli suuri mahdollisuus olla vilpillisiä.
  • Terveydenhuolto – Datatiedettä hyödynnetään myös lääketieteellisessä tutkimuksessa genetiikan, tiettyjen sairauksien ja niiden lääkevasteiden välisten yhteyksien selvittämiseksi. Sitä käytetään myös lääkkeiden kehittämisessä käyttämällä mallisimulaatioita ennustamaan tulevia lääkkeiden tuloksia.
  • Kuvan tunnistus – Tämä on toinen erittäin suosittu datatieteen sovellus. Kuvantunnistus viittaa kuvioiden tunnistamiseen kuvatietosarjoissa, kuten kuvissa ja videoissa, ja se tarjoaa monia lupaavia tulevaisuuden sovelluksia.
  • Search Engine – Datatieteellä on myös suuri rooli sellaisten hakukoneiden, kuten Googlen ja Bingin, tulosten esittämisessä. Tässä käytetyt algoritmit vertaavat miljardeja sivuja löytääkseen parhaat tulokset kullekin hakutermille. Ne voivat myös seurata käyttäjien napsautuksia ja mukauttaa tuloksia paremmin ajan mittaan.
  • Logistiikka – Reitin optimointi datatieteen avulla voi auttaa yrityksiä säästämään paljon rahaa ja alentamaan käyttökustannuksia.
  • Suositusjärjestelmät – Tämä perustuu kaiken aikaisemman toiminnan dataan, jotta voit yrittää ennustaa seuraavaksi parhaat asiat, jotka saattavat olla sinulle tärkeitä. Suositusjärjestelmiä on kaikkialla Netflixistä Spotifyyn, Amazoniin, Twitteriin ja niin edelleen.
  • Puheentunnistus – Kuten kuvantunnistusjärjestelmät, puheentunnistus käyttää datatieteitä, jotta koneet voivat ymmärtää ihmisen puhetta.
  • mainonta – Kohdennettu mainonta on mahdollista vain datatieteen avulla, koska se perustuu suuriin määriin käyttäjien demografisia ja psykografisia tietoja.

Tietotiede vs tilastot

Datatieteellä ja tilastolla on paljon yhteistä, mutta näiden kahden tieteenalan välillä on melko vähän eroja.

Aluksi tilastot ovat enimmäkseen matemaattista tieteenalaa, jonka tavoitteena on kerätä ja tulkita kvantitatiivisia tietoja. Tietotiede puolestaan ​​​​luottaa monenlaisiin tieteenaloihin matematiikasta tietojenkäsittelytieteeseen, tietopankkiin ja niin edelleen.

Datatiede käsittelee myös paljon suurempia tietojoukkoja kuin tilastot. Suurin osa tilastollisesta mallintamisesta tapahtuu suhteellisen pienillä tietomäärillä, kun taas datatutkijat joutuvat usein käsittelemään suuria tietomääriä, jotka mahtuvat useisiin tietokoneisiin.

Lopuksi, vaikka tilastot keskittyvät enimmäkseen päättelemään maailmaa käsillä olevien tietojen perusteella, datatiede keskittyy enimmäkseen ennustavan merkityksen johtamiseen ja optimointiin saatavilla olevista tiedoista.

Tietotiede vs tekoäly

Datatiede ja tekoäly ovat kaksi termiä, jotka usein menevät päällekkäin. Mutta vaikka ne liittyvät toisiinsa, ne eivät ole sama asia.

Datatiede on kattava lähestymistapa tiedon keräämiseen, valmisteluun ja analysointiin oivalluksen saamiseksi, kun taas tekoäly on ennakoivien algoritmien toteuttaminen oivallusten saamiseksi.

Tekoäly on osa datatieteitä, kattotermi kaikille siihen liittyville big datan kanssa työskentelyn menetelmille ja malleille.

Kuinka datatieteilijä toimii

Datatieteilijän työ voidaan jakaa neljään suureen osaan, jotka ovat:

  • Tietojen kerääminen ja tallentaminen
  • Tietojen analysointi ja tulkinta
  • Työkalujen ja mallien rakentaminen tietojen ennustamiseen
  • Tietojen visualisointi ja raportointi

Tietotieteeseen tarvittavat taidot

  • Matematiikka – Itsestään selittävä kurinalaisuus.
  • Koneen oppiminen – Algoritmien soveltaminen oppimistilassa suuriin tietokokonaisuuksiin kuvioiden etsinnässä, usein Python-kielellä.
  • Tietomallinnus – Menetelmä suurten tietomäärien järjestämiseen ja hallintaan, jotta siitä saadaan oivalluksia.
  • Ohjelmistotuotanto – Prosessi, jossa luodaan algoritmeja, jotka kiertävät läpi valtavia tietomääriä oivallusten luomiseksi. Suosittuja työkaluja ovat Python ja R.
  • tilastotiedot – Kykysi tuottaa merkityksellisiä oivalluksia tietojoukosta.
  • Tietopankkitoiminta – Mahdollisuus tallentaa ja hakea tietoja yksinkertaisista järjestelmistä, kuten Excel-laskentataulukoista, monimutkaisempiin SQL-tietokantoihin.

Kuinka tulla datatieteilijäksi

Helpoin tapa tulla tietotieteilijäksi on hankkia ensin kandidaatin tutkinto asiaankuuluvalta alalta, kuten datatieteestä, tietojenkäsittelytieteestä, matematiikasta tai tilastotieteestä, ja seurata sitten vaiheittaista opasta muille kuin tutkinnonhaltijoille. seuraava kappale.

Kuinka saada datatieteen työpaikka ilman tutkintoa

Yhtä lailla on mahdollista saada datatieteen työpaikka ilman tutkintoa. Tärkeää on, että tiedät mitä teet ja pystyt toimittamaan hyvää työtä, kun olet palkattu.

Seuraavat vaiheet sinun tulee saada datatieteen työpaikkaan ilman tutkintoa:

  1. Hallitse perustaidot – Tämä sisältää aineet, kuten matematiikka, tilastot, todennäköisyyslaskenta, data-analyysi, IT ja ohjelmoinnin perusteet, kuten Git.
  2. Tietojen maisterin perusteet – Seuraavaksi sinun on hallittava tietotieteeseen liittyvät taidot, kuten R- ja Python-kielet, Excel, SQL, Spark, Hadoop jne.
  3. Ilmoittaudu Bootcampille tai kurssille – Datatieteen alan ammattipätevyys todistaa omistautumisesi kaikille mahdollisille työnantajille. Harkitse siis IBM-, DASCA-, Open CDS- tai Microsoft Azure -sertifikaattien hankkimista.
  4. Rakenna portfoliosi – Vaikka todistukset eivät ole 100 % todiste kyvystäsi toimittaa töitä, aiempien työpaikkojen portfolio on. Joten sinun on näytettävä, mihin pystyt rakentamalla portfolio, mieluiten verkossa ja GitHubin kaltaisella alustalla. Tämä voi sisältää kaikkea henkilökohtaisista projekteista pro-bono-työhön, harjoitteluihin ja niihin liittyviin töihin.
  5. Paranna haastattelutaitojasi – Tämä on viimeinen taito, jota tarvitset, kun CV:stäsi tulee vaikuttava ja ansaitset haastattelut.
  6. Etsi työpaikkoja – Palapelin viimeinen osa. Sinun täytyy aktiivisesti päästä ulos ja saada asiat tapahtumaan.

Luettelo tietotieteen työpaikoista

Datatieteilijät työskentelevät useilla toimialoilla ja eri tarkoituksissa, mikä tarkoittaa, että heillä on usein hieman vaihtelevia työtehtäviä. Toimenkuvassa on kuitenkin usein lueteltu yksityiskohtaisesti tietotieteilijältä odotettavissa olevat tehtävät.

Tässä on joitain suosituimmista:

  • Data Analyst
  • Data-arkkitehti
  • Data Engineer
  • Tiedon tutkija
  • Tietokannan ylläpitäjä
  • Business Analyst
  • Kvantitatiivinen analyytikko
  • Data- ja Analytics Manager
  • Koneoppiminen
  • Tilastotieteilijä

Luettelo tietotieteen työkaluista

Datatieteen työkaluja on paljon, mutta tässä on suosituimmat.

  • Tensorflow – Suosittu koneoppimisalusta.
  • jupyter – Web-pohjainen integroitu kehitysympäristö yli 40 kielelle.
  • R – Tilastollisen laskennan ja grafiikan ohjelmointikieli.
  • Posit R Studio – Integroitu kehitysympäristö R:lle.
  • Python – Suosittu tietojen analysointi- ja automaatioohjelmointikieli.
  • RapidMiner – Datatieteen alusta yrityksille.
  • BigML – Yksinkertainen koneoppimisalusta.
  • Scikit opittava – Koneoppimis- ja ennakoiva data-analyysityökalu.
  • tietokone – Tietojen integrointityökalu.
  • AWS Redshift – Skaalautuva tietovarastointi pilveen
  • Cognos – IBM:n Analytics-raportointityökalu.
  • Matplotlib – Python-ohjelmointikielen visualisointikirjasto.
  • Apache Spark – Laajamittainen tietopankkimoottori analytiikkaan ja koneoppimiseen.
  • Apache Hadoop – Puitteet suurten tietojoukkojen hajautettua käsittelyä varten.
  • Mahout – Apachen koneoppimisalusta
  • Azure ML Studio – Web-pohjainen IDE datatieteilijöille
  • Kuvaelma – Tietojen analysointi- ja visualisointityökalu.
  • kunnostautua – Microsoftin laskentataulukkoohjelmisto.
  • Plotly – Ilmainen ja avoimen lähdekoodin grafiikkakirjasto Pythonille
  • Google kaaviot - Ilmainen ja tehokas tietojen visualisointityökalu.
  • Infogram – Intuitiivinen visualisointi- ja raportointityökalu.

Usein kysytyt kysymykset (FAQ)

Käytetäänkö datatiedettä sosiaalisessa mediassa?

Kyllä, kaikki sosiaalisen median sivustot käyttävät datatiedettä optimointiin ja tuottoa varten.

Kenelle datatieteilijät työskentelevät?

Datatieteilijät työskentelevät kaikentyyppisille yrityksille, kunhan yrityksellä on pääsy suuriin tietomääriin, jotka voivat tuottaa voittoa. 

Vanhentuuko datatiede?

Ei, ei ihan lähiaikoina. 

Korvaako tietotieteen tekoäly?

Tekoäly on osa datatieteitä, joka käyttää tietokonealgoritmeja ongelmien ratkaisemiseen.

Voiko datatiedettä tehdä etänä?

Kyllä, datatieteilijä tarvitsee vain pääsyn dataan ja ohjelmistotyökaluihin.

Voiko datatiede ennustaa osakemarkkinoita?

Teoriassa kyllä, voit soveltaa datatieteitä osakemarkkinoiden ennusteisiin. Ala ei kuitenkaan ole kaikkea muuta kuin helppo ja on erittäin salaperäinen.

Yhteenveto

Saavuttuasi tämän datatiedettä ja sen merkitystä sinulle ja yrityksellesi käsittelevän viestin loppuun, sinun olisi pitänyt saada hyödyllinen näkemys tai kaksi.

Datatiede jatkaa kasvuaan ja tämä sisältää sen sovellukset, työmahdollisuudet ja taloudelliset vaikutukset. Joten on parasta sopeutua nyt, jos et ole jo tehnyt.

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke on tietokoneharrastaja, joka rakastaa lukea monenlaisia ​​kirjoja. Hän pitää Linuxista parempana kuin Windows/Mac ja on käyttänyt
Ubuntu alusta alkaen. Voit saada hänet kiinni Twitterissä bongotrax

Artikkelit: 191

Vastaanota teknisiä tavaroita

Tekniset trendit, startup-trendit, arvostelut, online-tulot, verkkotyökalut ja markkinointi kerran tai kahdesti kuukaudessa

Jätä vastaus

Sähköpostiosoitettasi ei julkaista. Pakolliset kentät on merkitty *