Datu zinātne: viss, kas jums jāzina

Datu zinātne ir joma, kas apkopo, glabā un analizē informāciju par lietām, lai gūtu vērtīgu ieskatu.

Uzņēmumi jau ilgu laiku ir iesaistījušies datu zinātnes aktivitātēs, taču nesenais interneta lietotāju datu pieaugums un lētāka mākoņu infrastruktūra ir radījusi nozares uzplaukumu.

Salīdzinot ar līdzīgām disciplīnām, datu zinātne ir salīdzinoši jauna un joprojām attīstās. Tātad tas vienlīdz piedāvā daudz cerību kā karjeras ceļš nākotnei.

Šajā ziņojumā ir norādīts viss, kas jums jāzina par datu zinātni un to, kā tas var gūt labumu jums vai jūsu uzņēmumam.

Kāpēc datu zinātne?

Pieprasījums pēc datu zinātniekiem nepārtraukti pieaug, tāpēc tas ir labs iemesls, lai iesaistītos šajā jomā. Vēl viens labs iemesls ir tas, ka datu zinātne maksā salīdzinoši labi, tāpēc jums nav daudz jāraizējas par saviem ienākumiem.

Turklāt jūs varat strādāt par datu zinātnieku daudzās nozarēs, tāpēc jūs neaprobežojaties tikai ar vienu nozari. Vienkārši izmantojiet savas analītiskās prasmes, lai atrastu modeļus un pārbaudītu sniegumu no finanšu pakalpojumiem līdz loģistikai, ražošanai, telekomunikācijām, veselības aprūpei utt.

Datu zinātnes pielietojumi

Datu zinātne ir plaša joma, kas attiecas uz daudzām nozarēm, tāpēc tās potenciālie pielietojumi ir plaši.

Tālāk ir norādītas vispopulārākās no šīm datu zinātnes lietojumprogrammām.

• Krāpšanas un riska atklāšana – Šis bija viens no agrākajiem datu zinātnes lietojumiem. Dažādu datu kopu apkopošana un analīze ļāva finanšu uzņēmumiem labāk izvairīties no sliktiem parādiem un zaudējumiem un tos pārvaldīt. Tāpat kļuva iespējams viegli pamanīt darījumus, kuriem bija liela iespēja būt krāpnieciskiem.
  
• Veselības aprūpe – Datu zinātne tiek izmantota arī medicīniskajos pētījumos, lai iegūtu saikni starp ģenētiku, noteiktām slimībām un to zāļu reakciju. To izmanto arī zāļu izstrādē, izmantojot modeļu simulācijas, lai prognozētu turpmākos zāļu rezultātus.
  
• Attēlu atpazīšana – Šis ir vēl viens ļoti populārs datu zinātnes pielietojums. Attēlu atpazīšana attiecas uz modeļu identificēšanu attēlu datu kopās, piemēram, attēlos un videoklipos, un tā piedāvā daudzas daudzsološas nākotnes lietojumprogrammas.
  
• Meklētājs – Datu zinātnei ir arī liela nozīme, parādot rezultātus, ko redzat no meklētājprogrammām, piemēram, Google un Bing. Šeit izmantotie algoritmi salīdzina miljardus lapu, lai atrastu labākos rezultātus katram meklēšanas vienumam. Viņi var arī izsekot lietotāju klikšķiem, lai laika gaitā labāk personalizētu rezultātus.
  
• Loģistika – Maršruta optimizācija, izmantojot datu zinātni, var palīdzēt uzņēmumiem ietaupīt daudz naudas un samazināt darbības izmaksas.
  
• Ieteikumu sistēmas - Tas balstās uz datiem no visām jūsu iepriekšējām darbībām, lai mēģinātu paredzēt nākamās labākās lietas, kas varētu būt svarīgas jums. Ieteikumu sistēmas ir visur, sākot no Netflix līdz Spotify, Amazon, Twitter un tā tālāk.
  
• Runas pazīšana - Līdzīgi kā attēlu atpazīšanas sistēmās, runas atpazīšana izmanto datu zinātni, lai mašīnas varētu saprast cilvēka runu.
  
• Reklāma – Mērķtiecīga reklāma ir iespējama tikai datu zinātnē, jo tās pamatā ir liels lietotāju demogrāfisko un psihogrāfisko datu apjoms.

Datu zinātne pret statistiku

Datu zinātnei un statistikai ir daudz kopīga, tomēr starp abām disciplīnām ir diezgan daudz atšķirību.

Sākumā statistika ir galvenokārt matemātiska disciplīna, kuras mērķis ir apkopot un interpretēt kvantitatīvos datus. No otras puses, datu zinātne balstās uz plašu disciplīnu klāstu, sākot no matemātikas līdz datorzinātnei, datu banku veidošanai un tā tālāk.

Datu zinātne arī nodarbojas ar daudz lielākām datu kopām nekā statistika. Lielākā daļa statistiskās modelēšanas notiek ar salīdzinoši nelielu datu apjomu, savukārt datu zinātniekiem bieži ir jārisina liels datu apjoms, kas ietilpst vairākos datoros.

Visbeidzot, lai gan statistika galvenokārt ir vērsta uz secinājumiem par pasauli, izmantojot pieejamos datus, datu zinātne galvenokārt koncentrējas uz paredzamas nozīmes atvasināšanu un optimizāciju no pieejamajiem datiem.

Datu zinātne pret mākslīgo intelektu

Datu zinātne un mākslīgais intelekts ir divi termini, kas bieži pārklājas. Bet, lai gan tie ir saistīti, tie nav viens un tas pats.

Datu zinātne ir visaptveroša pieeja datu vākšanai, sagatavošanai un analīzei, lai gūtu ieskatu, savukārt mākslīgais intelekts ir paredzamo algoritmu ieviešana, lai gūtu ieskatu.

Mākslīgais intelekts ir daļa no datu zinātnes, vispārīgs termins visām saistītajām metodēm un modeļiem darbam ar lielajiem datiem.

Kā darbojas datu zinātnieks

Datu zinātnieka darbu var iedalīt četrās galvenajās sadaļās, tās ir:

• Datu vākšana un uzglabāšana
• Datu analīze un interpretācija
• Rīku un modeļu izveide, lai veiktu prognozes no datiem
• Datu vizualizācija un ziņošana

Datu zinātnei nepieciešamās prasmes

• Matemātika – Pašsaprotama disciplīna.
  
• Mašīnu mācīšana - Algoritmu izmantošana mācību režīmā lielām datu kopām, meklējot modeļus, bieži vien Python valodā.
  
• Datu modelēšana – Liela datu apjoma organizēšanas un pārvaldības metode, lai gūtu no tiem ieskatu.
  
• Programmatūras inženierijas – Algoritmu izveides process, kas apstrādā milzīgus datu apjomus, lai radītu ieskatu. Populāri rīki ir Python un R.
  
• Statistika - Jūsu spēja radīt nozīmīgus ieskatus no datu kopas.
  
• Datu banku pakalpojumi – Iespēja uzglabāt un izgūt datus no vienkāršām sistēmām, piemēram, Excel izklājlapām, uz sarežģītākām SQL datu bāzēm.

Kā kļūt par datu zinātnieku

Vienkāršākais veids, kā kļūt par datu zinātnieku, ir vispirms iegūt bakalaura grādu atbilstošā jomā, piemēram, datu zinātnē, datorzinātnēs, matemātikā vai statistikā, un pēc tam sekot nākamajā rindkopā sniegtajām soli pa solim sniegtajām pamācībām personām, kurām nav grādu.

Kā iegūt darbu datu zinātnē bez grāda

Tāpat ir iespējams iegūt datu zinātnes darbu bez grāda. Svarīgi ir tas, ka jūs zināt, ko darāt, un, pieņemot darbā, varat nodrošināt labu darbu.

Tālāk ir norādītas darbības, kas jums būs jāveic, lai iegūtu datu zinātnes darbu bez grāda.

1. Apgūstiet pamatprasmes - Tas ietver tādus priekšmetus kā matemātika, statistika, varbūtība, datu analīze, IT un programmēšanas pamati, piemēram, Git.
   
2. Maģistra datu zinātnes pamati – Pēc tam jums būs jāapgūst ar datu zinātni saistītas prasmes, piemēram, R un Python valodas, Excel, SQL, Spark, Hadoop utt.
   
3. Reģistrējieties Bootcamp vai kursos – Profesionālā sertifikācija datu zinātnes nozarē pierādīs jūsu centību jebkuram potenciālajam darba devējam. Tāpēc apsveriet iespēju iegūt IBM, DASCA, Open CDS vai Microsoft Azure sertifikātus.
   
4. Izveidojiet savu portfeli – Lai gan sertifikāti nav 100% pierādījums jūsu spējai veikt darbu, ir iepriekšējo darbu portfelis. Tātad, jums būs jāparāda, uz ko esat spējīgs, veidojot portfeli, vēlams tiešsaistē un tādā platformā kā GitHub. Tas var ietvert visu, sākot no personīgiem projektiem līdz labvēlīgam darbam, stažēšanās vietām un saistītiem darbiem.
   
5. Uzlabojiet savas intervēšanas prasmes – Šīs ir pēdējās prasmes, kas jums nepieciešamas, tiklīdz jūsu CV kļūst iespaidīgs un nodrošina intervijas.
   
6. Darba meklējumi - Puzles pēdējā daļa. Jums ir aktīvi jāiet ārā un jāpanāk, lai lietas notiktu.

Datu zinātnes darbu saraksts

Datu zinātnieki strādā dažādās nozarēs un ar dažādiem mērķiem, kas nozīmē, ka viņiem bieži ir nedaudz atšķirīgas darba lomas. Tomēr darba aprakstā bieži tiks sīki uzskaitīti pienākumi, kas sagaidāmi no datu zinātnieka.

Šeit ir daži no populārākajiem:

• Datu analītiķis
• Datu arhitekts
• Datu inženieris
• Datu zinātnieks
• Database Administrator
• Biznesa analītiķis
• Kvantitatīvs analītiķis
• Datu un Analytics pārvaldnieks
• Mašīnlasu inženieris
• Statistiķis

Datu zinātnes rīku saraksts

Ir daudz datu zinātnes rīku, taču šeit ir populārākie.

• tenzora plūsma - Populāra mašīnmācīšanās platforma.
• Jupters – Tīmeklī balstīta integrēta izstrādes vide 40+ valodām.
• R - Statistikas skaitļošanas un grafikas programmēšanas valoda.
• Posit R Studio – Integrēta attīstības vide R.
• Pitons – Populāra datu analīzes un automatizācijas programmēšanas valoda.
• RapidMiner – Datu zinātnes platforma uzņēmumiem.
• BigML - Vienkārša mašīnmācīšanās platforma.
• Scikit-mācīties – Mašīnmācīšanās un paredzamās datu analīzes rīks.
• Informātika – Datu integrācijas rīks.
• AWS Redshift - Mērogojama datu glabāšana mākonī
• Cognos – IBM Analytics pārskatu rīks.
• matplotlib - Python programmēšanas valodas vizualizācijas bibliotēka.
• Apache Spark - Liela mēroga datu banku dzinējs analīzei un mašīnmācībai.
• Apache Hadoop – Ietvars lielu datu kopu izplatītai apstrādei.
• Mahout - Apache mašīnmācīšanās platforma
• Azure ML Studio – Tīmeklī balstīta IDE datu zinātniekiem
• Glezna – Datu analīzes un vizualizācijas rīks.
• izcelties – Microsoft izklājlapu programmatūra.
• Plānoti - Bezmaksas un atvērtā koda grafiku bibliotēka Python
• Google Charts - Bezmaksas un jaudīgs datu vizualizācijas rīks.
• Infogramma - Intuitīvs vizualizācijas un ziņošanas rīks.

Bieži uzdotie jautājumi (FAQ)

Secinājumi

Sasniedzot šīs ziņas par datu zinātni un to, ko tas nozīmē jums un jūsu uzņēmumam, beigas, jums vajadzēja gūt noderīgu ieskatu vai divus.

Datu zinātne turpinās attīstīties, un tas ietver tās lietojumus, darba iespējas un ekonomisko ietekmi. Tāpēc vislabāk ir pielāgoties tagad, ja vēl neesat to izdarījis.