Datavitenskap: Alt du trenger å vite

Datavitenskap er feltet som samler, lagrer og analyserer informasjon om ting for å få verdifull innsikt.

Selskaper har engasjert seg i datavitenskapelige aktiviteter i lang tid, men den nylige eksplosjonen i Internett-brukerdata og billigere skyinfrastruktur har skapt en boom i bransjen.

Sammenlignet med lignende disipliner er datavitenskap relativt nytt og i stadig utvikling. Så det gir like mye håp som en karrierevei for fremtiden.

Dette innlegget viser alt du trenger å vite om datavitenskap og hvordan det kan være til nytte for deg eller din bedrift.

Hvorfor datavitenskap?

Etterspørselen etter dataforskere vokser stadig, så det er en god grunn til å komme inn i feltet. En annen god grunn er at datavitenskap betaler relativt godt, så du trenger ikke bry deg mye om inntekten din.

I tillegg kan du jobbe som dataforsker på tvers av mange sektorer, så du er ikke begrenset til én bransje. Bare bruk dine analytiske ferdigheter for å finne mønstre og undersøke ytelse fra finansielle tjenester til logistikk, produksjon, telekommunikasjon, helsetjenester og så videre.

Anvendelser av datavitenskap

Datavitenskap er et stort felt som gjelder for mange bransjer, så potensielle anvendelser er enorme.

Følgende er de mest populære av disse datavitenskapsapplikasjonene:

• Oppdagelse av svindel og risiko – Dette var en av de tidligste anvendelsene av datavitenskap. Innsamling og analyse av varierende datasett gjorde det mulig for finansselskaper å bedre unngå og håndtere tap på fordringer og tap. Det ble også mulig å enkelt oppdage transaksjoner som hadde stor mulighet for svindel.
  
• Helsevesen – Datavitenskap brukes også i medisinsk forskning for å utlede sammenhenger mellom genetikk, visse sykdommer og deres medikamentrespons. Det brukes også i utvikling av legemidler ved å bruke modellsimuleringer for å forutsi fremtidige legemiddelutfall.
  
• Bildegjenkjenning – Dette er en annen veldig populær anvendelse av datavitenskap. Bildegjenkjenning refererer til identifikasjon av mønstre i bildedatasett som bilder og videoer, og det tilbyr mange lovende fremtidige applikasjoner.
  
• Søkemotor – Datavitenskap spiller også en stor rolle i å presentere resultatene du ser fra søkemotorer som Google og Bing. Algoritmene som brukes her sammenligner milliarder av sider for å finne de beste resultatene for hvert søkeord. De kan også spore brukerklikk for å tilpasse resultatene bedre over tid.
  
• Logistikk – Ruteoptimalisering ved hjelp av datavitenskap kan hjelpe bedrifter å spare mye penger og redusere driftskostnadene.
  
• Anbefalingssystemer – Dette bygger på data fra all din tidligere aktivitet for å prøve å forutsi de nest beste tingene som kan være relevante for deg. Anbefalingssystemer er overalt fra Netflix til Spotify, Amazon, Twitter og så videre.
  
• Talegjenkjenning – I likhet med bildegjenkjenningssystemer bruker talegjenkjenning datavitenskap for å gjøre det mulig for maskiner å forstå menneskelig tale.
  
• SoMe annonsering – Målrettet annonsering er kun muliggjort av datavitenskap, da den baserer seg på store mengder demografiske og psykografiske brukerdata.

Datavitenskap vs statistikk

Datavitenskap og statistikk har mye til felles, men det er ganske mange forskjeller mellom de to disiplinene.

For det første er statistikk for det meste en matematisk disiplin, som har som mål å samle inn og tolke kvantitative data. Datavitenskap, på den annen side, er avhengig av et bredt spekter av disipliner fra matematikk til informatikk, databank og så videre.

Datavitenskap omhandler også mye større datasett enn statistikk. Mest statistisk modellering skjer med relativt små mengder data, mens dataforskere ofte må forholde seg til store mengder data som passer på flere datamaskiner.

Til slutt, mens statistikk for det meste er fokusert på å konkludere om verden fra de tilgjengelige dataene, fokuserer datavitenskap mest på å utlede prediktiv mening og optimaliseringer fra tilgjengelige data.

Datavitenskap vs kunstig intelligens

Datavitenskap og kunstig intelligens er to begreper som ofte overlapper hverandre. Men selv om de er i slekt, er de ikke de samme.

Datavitenskap er en omfattende tilnærming til datainnsamling, forberedelse og analyse for å oppnå innsikt, mens kunstig intelligens er implementering av prediktive algoritmer for å utlede innsikt.

Kunstig intelligens er en del av datavitenskap, paraplybetegnelsen for alle de relaterte metodene og modellene for å jobbe med big data.

Hvordan en dataforsker jobber

En dataforskers jobb kan deles inn i fire hovedseksjoner, de er:

• Innsamling og lagring av data
• Analyse og tolkning av data
• Bygging av verktøy og modeller for å lage spådommer fra data
• Datavisualisering og rapportering

Ferdigheter som trengs for datavitenskap

• matematikk – Selvforklarende disiplin.
  
• Maskinlæring – Anvendelsen av algoritmer i læringsmodus på store datasett i søk etter mønstre, ofte utført på Python-språket.
  
• Datamodellering – Metoden for å organisere og administrere store mengder data for å få innsikt fra dem.
  
• Engineering programvare – Prosessen med å lage algoritmer som churner gjennom enorme mengder data for å generere innsikt. Populære verktøy inkluderer Python og R.
  
• Statistikk – Din evne til å produsere meningsfull innsikt fra et datasett.
  
• Databank – Muligheten til å lagre og hente data fra enkle systemer som Excel-regneark til mer komplekse SQL-databaser.

Hvordan bli en dataforsker

Den enkleste måten å bli dataviter på er ved først å få en bachelorgrad innen et relevant felt, for eksempel datavitenskap, informatikk, matematikk eller statistikk, og deretter følge trinn-for-trinn-veiledningen for ikke-gradsinnehavere i neste avsnitt.

Hvordan få en datavitenskapsjobb uten en grad

Det er like mulig å få en datavitenskapsjobb uten en grad. Det viktige er at du vet hva du gjør og kan levere en god jobb ved ansettelse.

Følgende er trinnene du trenger for å få en datavitenskapsjobb uten en grad:

1. Mestre de grunnleggende ferdighetene – Dette inkluderer emner som matematikk, statistikk, sannsynlighet, dataanalyse, IT og grunnleggende programmering som Git.
   
2. Master Data Science Basics – Deretter må du mestre datavitenskapelige ferdigheter, som R- og Python-språkene, Excel, SQL, Spark, Hadoop, etc.
   
3. Meld deg på en Bootcamp eller et kurs – Å ha en profesjonell sertifisering i datavitenskapsindustrien vil bevise din dedikasjon til enhver potensiell arbeidsgiver. Så vurder å få IBM-, DASCA-, Open CDS- eller Microsoft Azure-sertifiseringene.
   
4. Bygg din portefølje – Selv om sertifikater ikke er 100 % bevis på din evne til å levere, er en portefølje av tidligere jobber. Så du må vise hva du er i stand til ved å bygge en portefølje, helst online og på en plattform som GitHub. Dette kan inkludere alt fra personlige prosjekter til pro-bono arbeid, praksisplasser og relaterte jobber.
   
5. Forbedre intervjuferdighetene dine – Dette er den siste ferdigheten du trenger når CV-en din blir imponerende og gir deg intervjuer.
   
6. Jakt på jobber – Den siste delen av puslespillet. Du må aktivt komme deg ut og få ting til å skje.

Liste over datavitenskapsjobber

Dataforskere jobber i en rekke bransjer og med ulike formål, noe som betyr at de ofte har litt varierende jobbroller. Stillingsbeskrivelsen vil imidlertid ofte angi oppgavene som forventes av dataforskeren i detalj.

Her er noen av de mest populære:

• Data analytiker
• Dataarkitekt
• Data Engineer
• Dataforsker
• Database Administrator
• Business Analyst
• Kvantitativ analytiker
• Data og Analytics Manager
• Maskinlæringsingeniør
• statistiker

Liste over datavitenskapelige verktøy

Det er tonnevis av datavitenskapelige verktøy der ute, men her er de mest populære.

• tensorflow – Populær maskinlæringsplattform.
• jupyter – Nettbasert integrert utviklingsmiljø for 40+ språk.
• R – Et programmeringsspråk for statistisk databehandling og grafikk.
• Still R Studio – Integrert utviklingsmiljø for R.
• Python – Populært programmeringsspråk for dataanalyse og automatisering.
• RapidMiner – Datavitenskapelig plattform for bedrifter.
• BigML – Enkel maskinlæringsplattform.
• Scikit lære – Maskinlæring og prediktiv dataanalyseverktøy.
• Informatikk – Dataintegreringsverktøy.
• AWS rødskift – Skalerbar datavarehus for skyen
• Cognos – Analytics-rapporteringsverktøy fra IBM.
• Matplotlib – Visualiseringsbibliotek for programmeringsspråket Python.
• Apache Spark – Storskala databankmotor for analyse og maskinlæring.
• Apache Hadoop – Rammeverk for distribuert behandling av store datasett.
• Mahout – Maskinlæringsplattform fra Apache
• Azure ML Studio – Nettbasert IDE for dataforskere
• Tableau – Dataanalyse og visualiseringsverktøy.
• Excel – Regnearkprogramvare fra Microsoft.
• Plottly – Gratis og åpen kildekode-grafbibliotek for Python
• Google Charts – Gratis og kraftig datavisualiseringsverktøy.
• Infogram – Intuitivt visualiserings- og rapporteringsverktøy.

Ofte stilte spørsmål (FAQ)

Konklusjon

Når du nådde slutten av dette innlegget om datavitenskap og hva det betyr for deg og din bedrift, burde du ha fått en nyttig innsikt eller to.

Datavitenskap vil fortsette å vokse, og dette inkluderer applikasjoner, jobbmuligheter og økonomiske konsekvenser. Så det er best å tilpasse seg nå, hvis du ikke allerede har gjort det.