მონაცემთა მეცნიერება: ყველაფერი რაც თქვენ უნდა იცოდეთ
გსურთ გაიგოთ ცოტა მეტი მონაცემთა მეცნიერების და მისი ბიზნეს პოტენციალის შესახებ? აქ არის ყველაფერი რაც თქვენ უნდა იცოდეთ.
მონაცემთა მეცნიერება არის დარგი, რომელიც აგროვებს, ინახავს და აანალიზებს ინფორმაციას საგნების შესახებ ღირებული ინფორმაციის მისაღებად.
კომპანიები დიდი ხნის განმავლობაში ეწეოდნენ მონაცემთა მეცნიერების საქმიანობას, მაგრამ ინტერნეტის მომხმარებელთა მონაცემების ბოლოდროინდელმა აფეთქებამ და ღრუბლოვანი ინფრასტრუქტურის იაფმა შექმნა ინდუსტრიაში ბუმი.
მსგავს დისციპლინებთან შედარებით, მონაცემთა მეცნიერება შედარებით ახალია და ჯერ კიდევ ვითარდება. ასე რომ, ის თანაბრად გვთავაზობს უამრავ იმედს, როგორც მომავლის კარიერულ გზას.
ეს პოსტი ჩამოთვლის ყველაფერს, რაც თქვენ უნდა იცოდეთ მონაცემთა მეცნიერების შესახებ და როგორ შეიძლება ეს თქვენთვის ან თქვენი კომპანიის სასარგებლოდ.
სარჩევი
დამალვა
რატომ მონაცემთა მეცნიერება?
მონაცემთა მეცნიერებზე მოთხოვნა მუდმივად იზრდება, ასე რომ, ეს არის ერთ-ერთი კარგი მიზეზი ამ სფეროში მოხვედრისთვის. კიდევ ერთი კარგი მიზეზი არის ის, რომ მონაცემთა მეცნიერება შედარებით კარგად იხდის, ასე რომ თქვენ არ გჭირდებათ ბევრი შეწუხება თქვენს შემოსავალზე.
გარდა ამისა, შეგიძლიათ იმუშაოთ როგორც მონაცემთა მეცნიერი მრავალ სექტორში, ასე რომ თქვენ არ შემოიფარგლებით ერთი ინდუსტრიით. უბრალოდ გამოიყენეთ თქვენი ანალიტიკური უნარები, რათა იპოვოთ შაბლონები და შეამოწმოთ შესრულება ფინანსური სერვისებიდან ლოჯისტიკის, წარმოების, ტელეკომუნიკაციების, ჯანდაცვის და ა.შ.
მონაცემთა მეცნიერების აპლიკაციები
მონაცემთა მეცნიერება არის ვრცელი სფერო, რომელიც ვრცელდება მრავალ ინდუსტრიაში, ამიტომ მისი პოტენციური აპლიკაციები ფართოა.
ქვემოთ მოცემულია მონაცემთა მეცნიერების ამ აპლიკაციებიდან ყველაზე პოპულარული:
- თაღლითობა და რისკის გამოვლენა - ეს იყო მონაცემთა მეცნიერების ერთ-ერთი ყველაზე ადრეული გამოყენება. სხვადასხვა მონაცემთა ნაკრების შეგროვებამ და ანალიზმა შესაძლებელი გახადა ფინანსური კომპანიების უკეთესად თავიდან აცილება და მართვა ცუდი ვალისა და ზარალის შესახებ. ასევე შესაძლებელი გახდა ტრანზაქციების ადვილად დაფიქსირება, რომლებსაც ჰქონდათ თაღლითობის მაღალი ალბათობა.
- ჯანდაცვის – მონაცემთა მეცნიერება ასევე გამოიყენება სამედიცინო კვლევებში, რათა გამოიკვლიოს კავშირი გენეტიკას, გარკვეულ დაავადებებსა და მათ წამალზე რეაგირებას შორის. იგი ასევე გამოიყენება წამლების შემუშავებაში სამოდელო სიმულაციების გამოყენებით წამლის სამომავლო შედეგების პროგნოზირებისთვის.
- სურათის ამოცნობა - ეს არის მონაცემთა მეცნიერების კიდევ ერთი ძალიან პოპულარული პროგრამა. გამოსახულების ამოცნობა ეხება შაბლონების იდენტიფიკაციას გამოსახულების მონაცემთა ნაკრებებში, როგორიცაა სურათები და ვიდეო, და ის გთავაზობთ ბევრ პერსპექტიულ მომავალ აპლიკაციას.
- ძებნა – მონაცემთა მეცნიერება ასევე დიდ როლს თამაშობს შედეგების წარმოდგენისას, რომელსაც ხედავთ საძიებო სისტემებიდან, როგორიცაა Google და Bing. აქ გამოყენებული ალგორითმები ადარებენ მილიარდობით გვერდს, რათა იპოვონ საუკეთესო შედეგები თითოეული საძიებო ტერმინისთვის. მათ ასევე შეუძლიათ თვალყური ადევნონ მომხმარებლის დაწკაპუნებებს, რათა უკეთ მოახდინონ შედეგების პერსონალიზაცია დროთა განმავლობაში.
- ლოგისტიკის – მარშრუტის ოპტიმიზაცია მონაცემთა მეცნიერების გამოყენებით შეიძლება დაეხმაროს კომპანიებს დაზოგონ ბევრი ფული და შეამცირონ საოპერაციო ხარჯები.
- სარეკომენდაციო სისტემები – ეს ემყარება მონაცემებს თქვენი წარსული აქტივობიდან, რათა სცადოთ და წინასწარ განსაზღვროთ შემდეგი საუკეთესო რამ, რაც შეიძლება თქვენთვის შესაბამისი იყოს. სარეკომენდაციო სისტემები ყველგან არის Netflix-დან Spotify-მდე, Amazon-მდე, Twitter-მდე და ა.შ.
- სიტყვის აღიარება - გამოსახულების ამოცნობის სისტემების მსგავსად, მეტყველების ამოცნობა იყენებს მონაცემთა მეცნიერებას, რათა მანქანებმა შეძლონ ადამიანის მეტყველების გაგება.
- რეკლამა – მიზნობრივი რეკლამა შესაძლებელია მხოლოდ მონაცემთა მეცნიერების მიერ, რადგან ის ეფუძნება მომხმარებლის დემოგრაფიულ და ფსიქოგრაფიულ მონაცემებს.
მონაცემთა მეცნიერება Vs სტატისტიკა
მონაცემთა მეცნიერებასა და სტატისტიკას ბევრი საერთო აქვთ, თუმცა, ამ ორ დისციპლინას შორის საკმაოდ ბევრი განსხვავებაა.
დასაწყისისთვის, სტატისტიკა ძირითადად მათემატიკური დისციპლინაა, რომლის მიზანია რაოდენობრივი მონაცემების შეგროვება და ინტერპრეტაცია. მეორეს მხრივ, მონაცემთა მეცნიერება ეყრდნობა დისციპლინების ფართო სპექტრს მათემატიკიდან კომპიუტერულ მეცნიერებამდე, მონაცემთა ბანკირებამდე და ა.შ.
მონაცემთა მეცნიერება ასევე ეხება ბევრად უფრო დიდ მონაცემთა ნაკრებებს, ვიდრე სტატისტიკა. სტატისტიკური მოდელირების უმეტესობა ხდება მონაცემთა შედარებით მცირე რაოდენობით, ხოლო მონაცემთა მეცნიერებს ხშირად უწევთ საქმე დიდი რაოდენობით მონაცემებთან, რომლებიც ჯდება მრავალ კომპიუტერზე.
და ბოლოს, მიუხედავად იმისა, რომ სტატისტიკა ძირითადად ორიენტირებულია მსოფლიოს შესახებ დასკვნის გაკეთებაზე ხელთ არსებული მონაცემებიდან, მონაცემთა მეცნიერება ძირითადად ფოკუსირებულია პროგნოზირებადი მნიშვნელობისა და ოპტიმიზაციებზე არსებული მონაცემებიდან.
მონაცემთა მეცნიერება ხელოვნური ინტელექტის წინააღმდეგ
მონაცემთა მეცნიერება და ხელოვნური ინტელექტი არის ორი ტერმინი, რომლებიც ხშირად ერთმანეთს ემთხვევა. მაგრამ მიუხედავად იმისა, რომ ისინი დაკავშირებულია, ისინი არ არიან იგივე.
მონაცემთა მეცნიერება არის ყოვლისმომცველი მიდგომა მონაცემთა შეგროვების, მომზადებისა და ანალიზისადმი, რათა მიიღოთ ინფორმაცია, ხოლო ხელოვნური ინტელექტი არის პროგნოზირებადი ალგორითმების დანერგვა ინსაიტების მისაღებად.
ხელოვნური ინტელექტი მონაცემთა მეცნიერების ნაწილია, ქოლგა ტერმინი დიდ მონაცემებთან მუშაობის ყველა დაკავშირებული მეთოდისა და მოდელისთვის.
როგორ მუშაობს მონაცემთა მეცნიერი
მონაცემთა მეცნიერის სამუშაო შეიძლება დაიყოს ოთხ მთავარ განყოფილებად, ესენია:
- მონაცემთა შეგროვება და შენახვა
- მონაცემთა ანალიზი და ინტერპრეტაცია
- ინსტრუმენტების და მოდელების აგება მონაცემებიდან პროგნოზების გასაკეთებლად
- მონაცემთა ვიზუალიზაცია და მოხსენება
მონაცემთა მეცნიერებისთვის საჭირო უნარები
- მათემატიკის – თვითმმართველობის განმარტებითი დისციპლინა.
- მანქანა სწავლა – ალგორითმების გამოყენება სწავლის რეჟიმში დიდ მონაცემთა ნაკრებებზე შაბლონების ძიებაში, რომლებიც ხშირად ხორციელდება პითონის ენაზე.
- მონაცემთა მოდელირება – დიდი მოცულობის მონაცემების ორგანიზებისა და მართვის მეთოდი მისგან ინფორმაციის მოსაპოვებლად.
- პროგრამული საინჟინრო – ალგორითმების შექმნის პროცესი, რომლებიც იშლება უზარმაზარი რაოდენობის მონაცემებში, რათა გამოიმუშაონ შეხედულებები. პოპულარულ ინსტრუმენტებს შორისაა Python და R.
- სტატისტიკა - თქვენი უნარი შექმნათ მნიშვნელოვანი შეხედულებები მონაცემთა ნაკრებიდან.
- მონაცემთა ბანკინგი – მონაცემთა შენახვისა და აღდგენის შესაძლებლობა მარტივი სისტემებიდან, როგორიცაა Excel ცხრილები უფრო რთულ SQL მონაცემთა ბაზებში.
როგორ გავხდეთ მონაცემთა მეცნიერი
მონაცემთა მეცნიერი გახდომის უმარტივესი გზაა ჯერ ბაკალავრის ხარისხის მიღება შესაბამის სფეროში, როგორიცაა მონაცემთა მეცნიერება, კომპიუტერული მეცნიერება, მათემატიკა ან სტატისტიკა, შემდეგ კი მიჰყვებით ნაბიჯ-ნაბიჯ სახელმძღვანელოს არახარისხოვანი მფლობელებისთვის. შემდეგი პუნქტი.
როგორ მივიღოთ მონაცემთა მეცნიერების სამსახური ხარისხის გარეშე
თანაბრად შესაძლებელია მონაცემთა მეცნიერების სამუშაოს მიღება ხარისხის გარეშე. მთავარია, იცოდე, რას აკეთებ და დაქირავებისას შეგიძლია კარგი სამუშაოს შესრულება.
ქვემოთ მოცემულია ნაბიჯები, რომლებიც დაგჭირდებათ მონაცემთა მეცნიერების სამუშაოს მისაღებად ხარისხის გარეშე:
- დაეუფლეთ ძირითად უნარებს – ეს მოიცავს ისეთ საგნებს, როგორიცაა მათემატიკა, სტატისტიკა, ალბათობა, მონაცემთა ანალიზი, IT და პროგრამირების საფუძვლები, როგორიცაა Git.
- სამაგისტრო მონაცემთა მეცნიერების საფუძვლები – შემდეგი, თქვენ უნდა დაეუფლოთ მონაცემთა მეცნიერების სპეციფიკურ უნარებს, როგორიცაა R და Python ენები, Excel, SQL, Spark, Hadoop და ა.შ.
- დარეგისტრირდით Bootcamp-ზე ან კურსზე – მონაცემთა მეცნიერების ინდუსტრიაში პროფესიული სერთიფიკატის ქონა დაადასტურებს თქვენს ერთგულებას ნებისმიერი პოტენციური დამსაქმებლის მიმართ. ასე რომ, განიხილეთ IBM, DASCA, Open CDS ან Microsoft Azure სერთიფიკატების მიღება.
- შექმენით თქვენი პორტფოლიო - მიუხედავად იმისა, რომ სერთიფიკატები არ არის 100% მტკიცებულება თქვენი მიწოდების უნარის შესახებ, წინა სამუშაოების პორტფელი არის. ასე რომ, თქვენ უნდა აჩვენოთ, თუ რა შეგიძლიათ პორტფელის შექმნით, სასურველია ონლაინ და GitHub-ის მსგავსი პლატფორმაზე. ეს შეიძლება მოიცავდეს ყველაფერს, პირადი პროექტებიდან დაწყებული პრობონო სამუშაოებით, სტაჟირებისა და მასთან დაკავშირებულ სამუშაოებამდე.
- გააუმჯობესეთ თქვენი ინტერვიუს უნარები - ეს არის საბოლოო უნარი, რომელიც გჭირდებათ, როდესაც თქვენი CV გახდება შთამბეჭდავი და გამოიმუშავებს ინტერვიუებს.
- ნადირობა სამუშაოებისთვის - თავსატეხის ბოლო ნაწილი. თქვენ უნდა აქტიურად გამოხვიდეთ იქით და გააკეთოთ საქმეები.
მონაცემთა მეცნიერების ვაკანსიების სია
მონაცემთა მეცნიერები მუშაობენ სხვადასხვა ინდუსტრიებში და სხვადასხვა მიზნებით, რაც იმას ნიშნავს, რომ მათ ხშირად აქვთ ოდნავ განსხვავებული სამუშაო როლები. თუმცა, სამუშაოს აღწერილობაში ხშირად დეტალურად არის ჩამოთვლილი მოვალეობები, რომლებიც მოსალოდნელია მონაცემთა მეცნიერისგან.
აქ არის რამდენიმე ყველაზე პოპულარული:
- მონაცემთა ანალიტიკოსი
- მონაცემთა არქიტექტორი
- მონაცემთა ინჟინერი
- მონაცემთა მეცნიერი
- მონაცემთა ბაზის ადმინისტრატორი
- ბიზნეს ანალიტიკოსი
- რაოდენობრივი ანალიტიკოსი
- მონაცემთა და ანალიტიკის მენეჯერი
- მანქანათმშენებლობის ინჟინერი
- სტატისტიკოსი
მონაცემთა მეცნიერების ინსტრუმენტების სია
არსებობს უამრავი მონაცემთა მეცნიერების ინსტრუმენტი, მაგრამ აქ არის ყველაზე პოპულარული.
- ტენზორული - პოპულარული მანქანათმცოდნეობის პლატფორმა.
- იუპიტერი – ვებზე დაფუძნებული ინტეგრირებული განვითარების გარემო 40+ ენისთვის.
- R - სტატისტიკური გამოთვლითი და გრაფიკული პროგრამირების ენა.
- Posit R Studio – ინტეგრირებული განვითარების გარემო რ.
- Python – მონაცემთა ანალიზისა და ავტომატიზაციის პოპულარული პროგრამირების ენა.
- RapidMiner – მონაცემთა მეცნიერების პლატფორმა საწარმოებისთვის.
- BigML - მარტივი მანქანათმცოდნეობის პლატფორმა.
- Scikit- ისწავლე – მანქანათმცოდნეობის და პროგნოზირებადი მონაცემთა ანალიზის ინსტრუმენტი.
- ინფორმატიკის - მონაცემთა ინტეგრაციის ინსტრუმენტი.
- AWS Redshift - მასშტაბური მონაცემთა საწყობი ღრუბლისთვის
- კონიუსი – ანალიტიკის საანგარიშო ინსტრუმენტი IBM-დან.
- matplotlib – ვიზუალიზაციის ბიბლიოთეკა პითონის პროგრამირების ენისთვის.
- Apache Spark – მონაცემთა ბანკინგის ფართომასშტაბიანი ძრავა ანალიტიკისა და მანქანათმცოდნეობისთვის.
- აპაჩ ჰადოოპი – დიდი მონაცემთა ნაკრების განაწილებული დამუშავების ჩარჩო.
- მაჰუთი - მანქანათმცოდნეობის პლატფორმა Apache-სგან
- Azure ML Studio – ვებ დაფუძნებული IDE მონაცემთა მეცნიერებისთვის
- ცხრილი – მონაცემთა ანალიზისა და ვიზუალიზაციის ინსტრუმენტი.
- Excel – ცხრილების პროგრამული უზრუნველყოფა Microsoft-ისგან.
- ნაკვეთი – უფასო და ღია კოდის გრაფიკული ბიბლიოთეკა Python-ისთვის
- Google დიაგრამები - უფასო და ძლიერი მონაცემთა ვიზუალიზაციის ინსტრუმენტი.
- Infogram - ინტუიციური ვიზუალიზაციისა და მოხსენების ინსტრუმენტი.
ხშირად დასმული კითხვები (FAQs)
დიახ, ყველა სოციალური მედიის საიტი იყენებს მონაცემთა მეცნიერებას ოპტიმიზაციისა და მოგებისთვის.
ვისთვის მუშაობენ მონაცემთა მეცნიერები?
მონაცემთა მეცნიერები მუშაობენ ყველა ტიპის კომპანიაში, მანამ, სანამ კომპანიას აქვს წვდომა დიდი რაოდენობით მონაცემებზე, რაც მათ შეუძლიათ მოგებად აქციონ.
მოძველდება მონაცემთა მეცნიერება?
არა, მალე არა.
შეიცვლება თუ არა მონაცემთა მეცნიერება AI-ით?
AI არის მონაცემთა მეცნიერების ნაწილი, რომელიც იყენებს კომპიუტერულ ალგორითმებს პრობლემების გადასაჭრელად.
შესაძლებელია თუ არა მონაცემთა მეცნიერების გაკეთება დისტანციურად?
დიახ, მონაცემთა მეცნიერის ყველა საჭიროება არის წვდომა მონაცემებზე და პროგრამულ ინსტრუმენტებზე.
შეუძლია თუ არა მონაცემთა მეცნიერებას საფონდო ბირჟის პროგნოზირება?
თეორიულად, დიახ, შეგიძლიათ გამოიყენოთ მონაცემთა მეცნიერება საფონდო ბირჟის პროგნოზებისთვის. თუმცა, ეს სფერო შორს არის მარტივი და ძალიან გასაიდუმლოებულია.
დასკვნა
ამ პოსტის დასასრულს მონაცემთა მეცნიერების შესახებ და რას ნიშნავს ის თქვენთვის და თქვენი ბიზნესისთვის, თქვენ უნდა გქონოდათ სასარგებლო ინფორმაცია.
მონაცემთა მეცნიერება გააგრძელებს ზრდას და ეს მოიცავს მის აპლიკაციებს, სამუშაო შესაძლებლობებს და ეკონომიკურ გავლენას. ასე რომ, ჯობია ახლავე მოერგოთ, თუ ჯერ არ გაგიკეთებიათ.
დაკავშირებული სტატიები
