Znanost o podacima: Sve što trebate znati

Znanost o podacima područje je koje prikuplja, pohranjuje i analizira informacije o stvarima kako bi se došlo do vrijednih uvida.

Tvrtke su se dugo bavile podatkovnim znanstvenim aktivnostima, ali nedavna eksplozija internetskih korisničkih podataka i jeftinija infrastruktura u oblaku stvorili su procvat u industriji.

U usporedbi sa sličnim disciplinama, podatkovna znanost je relativno nova i još uvijek se razvija. Dakle, jednako nudi puno nade kao karijerni put za budućnost.

Ovaj post navodi sve što trebate znati o znanosti o podacima i kako ona može koristiti vama ili vašoj tvrtki.

Zašto Data Science?

Potražnja za podatkovnim znanstvenicima neprestano raste, pa je to jedan dobar razlog za bavljenje ovim poljem. Još jedan dobar razlog je taj što se znanost o podacima plaća relativno dobro, pa se ne morate puno zamarati oko svojih prihoda.

Osim toga, možete raditi kao podatkovni znanstvenik u mnogim sektorima, tako da niste ograničeni na jednu industriju. Jednostavno primijenite svoje analitičke vještine kako biste pronašli obrasce i ispitali izvedbu od financijskih usluga do logistike, proizvodnje, telekomunikacija, zdravstvene zaštite itd.

Primjena znanosti o podacima

Znanost o podacima golemo je polje koje se odnosi na mnoge industrije, pa su njezine potencijalne primjene goleme.

Sljedeće su najpopularnije aplikacije za podatkovnu znanost:

• Prijevare i otkrivanje rizika – Ovo je bila jedna od najranijih primjena podatkovne znanosti. Prikupljanje i analiza različitih skupova podataka omogućilo je financijskim tvrtkama da bolje izbjegnu i upravljaju lošim dugovima i gubicima. Također je postalo moguće lako uočiti transakcije koje su imale veliku mogućnost da budu lažne.
  
• Zdravstvo – Znanost o podacima također se koristi u medicinskim istraživanjima kako bi se utvrdile veze između genetike, određenih bolesti i njihovih reakcija na lijekove. Također se koristi u razvoju lijekova korištenjem simulacija modela za predviđanje budućih ishoda lijekova.
  
• Prepoznavanje slika – Ovo je još jedna vrlo popularna primjena podatkovne znanosti. Prepoznavanje slika odnosi se na identifikaciju uzoraka u skupovima slikovnih podataka kao što su slike i videozapisi i nudi mnoge obećavajuće buduće primjene.
  
• Search Engine – Znanost o podacima također igra veliku ulogu u predstavljanju rezultata koje vidite s tražilica kao što su Google i Bing. Algoritmi koji se ovdje koriste uspoređuju milijarde stranica kako bi pronašli najbolje rezultate za svaki pojam pretraživanja. Također mogu pratiti klikove korisnika kako bi bolje personalizirali rezultate tijekom vremena.
  
• Logistika – Optimizacija rute pomoću znanosti o podacima može pomoći tvrtkama da uštede mnogo novca i smanje operativne troškove.
  
• Sustavi preporuka – Ovo se temelji na podacima iz svih vaših prošlih aktivnosti kako biste pokušali predvidjeti sljedeće najbolje stvari koje bi vam mogle biti relevantne. Sustavi preporuka su posvuda, od Netflixa do Spotifyja, Amazona, Twittera i tako dalje.
  
• Prepoznavanja govora – Slično sustavima za prepoznavanje slike, prepoznavanje govora koristi znanost podataka kako bi omogućilo strojevima da razumiju ljudski govor.
  
• oglašavanje – Ciljano oglašavanje moguće je samo zahvaljujući znanosti o podacima, jer se temelji na velikim količinama demografskih i psihografskih podataka korisnika.

Znanost o podacima protiv statistike

Znanost o podacima i statistika imaju mnogo toga zajedničkog, međutim, postoji dosta razlika između ove dvije discipline.

Za početak, statistika je uglavnom matematička disciplina čiji je cilj prikupljanje i tumačenje kvantitativnih podataka. S druge strane, znanost o podacima oslanja se na širok raspon disciplina od matematike do računalnih znanosti, bankarstva podataka i tako dalje.

Znanost o podacima također se bavi puno većim skupovima podataka od statistike. Većina statističkog modeliranja događa se s relativno malim količinama podataka, dok se znanstvenici koji se bave podacima često moraju nositi s velikim količinama podataka koji stanu na više računala.

Konačno, dok je statistika uglavnom usmjerena na zaključivanje o svijetu na temelju dostupnih podataka, znanost o podacima uglavnom se fokusira na izvođenje prediktivnih značenja i optimizacije iz dostupnih podataka.

Znanost o podacima protiv umjetne inteligencije

Znanost o podacima i umjetna inteligencija su dva pojma koja se često preklapaju. Ali iako su povezani, nisu isti.

Znanost o podacima sveobuhvatan je pristup prikupljanju, pripremi i analizi podataka za izvođenje uvida, dok je umjetna inteligencija implementacija prediktivnih algoritama za izvođenje uvida.

Umjetna inteligencija dio je znanosti o podacima, krovnog pojma za sve povezane metode i modele rada s velikim podacima.

Kako radi Data Scientist

Posao podatkovnog znanstvenika može se podijeliti u četiri glavna dijela, a to su:

• Prikupljanje i pohranjivanje podataka
• Analiza i interpretacija podataka
• Izrada alata i modela za izradu predviđanja iz podataka
• Vizualizacija podataka i izvješćivanje

Vještine potrebne za znanost o podacima

• Matematika – Disciplina koja sama po sebi objašnjava.
  
• Strojno učenje – Primjena algoritama u načinu učenja na velikim skupovima podataka u potrazi za uzorcima, često se provodi u jeziku Python.
  
• Modeliranje podataka – Metoda organiziranja i upravljanja velikim količinama podataka za prikupljanje uvida iz njih.
  
• Programsko inženjerstvo – Proces stvaranja algoritama koji probijaju goleme količine podataka kako bi generirali uvide. Popularni alati uključuju Python i R.
  
• Statistika – Vaša sposobnost da proizvedete značajne uvide iz skupa podataka.
  
• Bankarstvo podataka – Mogućnost pohranjivanja i dohvaćanja podataka iz jednostavnih sustava kao što su Excel proračunske tablice u složenije SQL baze podataka.

Kako postati podatkovni znanstvenik

Najlakši način da postanete podatkovni znanstvenik je da prvo steknete diplomu prvostupnika u relevantnom području, kao što su podatkovna znanost, informatika, matematika ili statistika, a zatim slijedite vodič korak po korak za osobe koje nemaju diplomu u sljedeći paragraf.

Kako dobiti posao u znanosti o podacima bez diplome

Jednako je moguće dobiti posao znanosti o podacima bez diplome. Važno je da znate što radite i da možete obaviti dobar posao kada vas zaposle.

Slijede koraci koji će vam trebati da dobijete posao znanosti o podacima bez diplome:

1. Savladajte osnovne vještine – To uključuje predmete kao što su matematika, statistika, vjerojatnost, analiza podataka, IT i osnove programiranja kao što je Git.
   
2. Master Data Science Basics – Zatim ćete morati svladati vještine specifične za podatkovnu znanost, kao što su jezici R i Python, Excel, SQL, Spark, Hadoop itd.
   
3. Prijavite se na Bootcamp ili tečaj – Posjedovanje profesionalnog certifikata u industriji znanosti o podacima dokazat će vašu predanost svakom potencijalnom poslodavcu. Stoga razmislite o dobivanju certifikata IBM, DASCA, Open CDS ili Microsoft Azure.
   
4. Izgradite svoj portfelj – Iako certifikati nisu 100% dokaz vaše sposobnosti za postizanje rezultata, portfelj prethodnih poslova jest. Dakle, morat ćete pokazati za što ste sposobni izgradnjom portfelja, po mogućnosti online i na platformi kao što je GitHub. To može uključivati ​​sve, od osobnih projekata do pro-bono rada, stažiranja i srodnih poslova.
   
5. Poboljšajte svoje vještine intervjua – Ovo je posljednja vještina koja vam je potrebna kada vaš CV postane impresivan i zaradite intervjue.
   
6. Potraga za poslovima – Završni dio slagalice. Morate se aktivno uključiti i pokrenuti stvari.

Popis poslova u znanosti o podacima

Podatkovni znanstvenici rade u nizu industrija i s različitim svrhama, što znači da često imaju malo različite radne uloge. Opis posla će, međutim, često detaljno navesti dužnosti koje se očekuju od podatkovnog znanstvenika.

Evo nekih od najpopularnijih:

• Analitičar podataka
• Arhitekt podataka
• Inženjer podataka
• Data Scientist
• Database Administrator
• Poslovni analitičar
• Kvantitativni analitičar
• Upravitelj podataka i analitike
• Inženjer stroja za učenje
• Statističar

Popis alata za znanost podataka

Postoji mnoštvo alata za podatkovnu znanost, ali ovdje su najpopularniji.

• Tenzor protok – Popularna platforma za strojno učenje.
• Jupiter – Integrirano razvojno okruženje temeljeno na webu za više od 40 jezika.
• R – Jezik za statističko računanje i grafičko programiranje.
• Posit R Studio – Integrirano razvojno okruženje za R.
• Piton – Popularni programski jezik za analizu podataka i automatizaciju.
• RapidMiner – Data science platforma za poduzeća.
• BigML – Jednostavna platforma za strojno učenje.
• Scikit-nauči – Alat za strojno učenje i prediktivnu analizu podataka.
• Informatika – Alat za integraciju podataka.
• AWS crveni pomak – Skalabilno skladištenje podataka za oblak
• Cognos – IBM-ov alat za analitičko izvješćivanje.
• matplotlib – Biblioteka vizualizacije za programski jezik Python.
• Apache Spark – Mašina za bankarstvo podataka velikih razmjera za analitiku i strojno učenje.
• Apache Hadoop – Okvir za distribuiranu obradu velikih skupova podataka.
• Čuvar slonova u Indiji – Platforma za strojno učenje tvrtke Apache
• Azure ML Studio – Web-based IDE za podatkovne znanstvenike
• Tablo – Alat za analizu i vizualizaciju podataka.
• nadmašiti – Microsoftov softver za proračunske tablice.
• Kompletno – Besplatna grafička biblioteka otvorenog koda za Python
• Google karte – Besplatan i moćan alat za vizualizaciju podataka.
• Infogram – Intuitivni alat za vizualizaciju i izvješćivanje.

Često postavljana pitanja (FAQ)

Zaključak

Došavši do kraja ovog posta o znanosti o podacima i što to znači za vas i vaše poslovanje, trebali ste steći koristan uvid ili dva.

Znanost o podacima nastavit će rasti, a to uključuje njezine primjene, mogućnosti zapošljavanja i ekonomski učinak. Dakle, najbolje je da se sada prilagodite, ako već niste.