Nauka o danych: wszystko, co musisz wiedzieć

Nauka o danych to dziedzina, która gromadzi, przechowuje i analizuje informacje o rzeczach w celu uzyskania cennych spostrzeżeń.

Firmy od dawna angażują się w działalność związaną z analityką danych, ale niedawna eksplozja danych użytkowników Internetu i tańsza infrastruktura chmurowa spowodowały rozkwit branży.

W porównaniu z podobnymi dyscyplinami, analityka danych jest stosunkowo nową i wciąż ewoluującą dziedziną. Daje więc wiele nadziei jako ścieżka kariery na przyszłość.

W tym poście znajdziesz wszystko, co musisz wiedzieć o analizie danych i korzyściach, jakie może ona przynieść Tobie lub Twojej firmie.

Dlaczego analiza danych?

Zapotrzebowanie na analityków danych stale rośnie, więc jest to jeden z dobrych powodów, aby zająć się tą dziedziną. Innym dobrym powodem jest to, że analityka danych opłaca się stosunkowo dobrze, więc nie musisz zbytnio przejmować się swoimi dochodami.

Dodatkowo możesz pracować jako analityk danych w wielu sektorach, więc nie jesteś ograniczony do jednej branży. Po prostu zastosuj swoje umiejętności analityczne, aby znaleźć wzorce i zbadać wydajność usług finansowych, logistyki, produkcji, telekomunikacji, opieki zdrowotnej i tak dalej.

Zastosowania nauki o danych

Data science to rozległa dziedzina, która ma zastosowanie w wielu branżach, zatem jej potencjalne zastosowania są ogromne.

Oto najpopularniejsze z tych aplikacji do nauki danych:

• Wykrywanie oszustw i ryzyka – Było to jedno z najwcześniejszych zastosowań analityki danych. Gromadzenie i analiza różnych zbiorów danych umożliwiła firmom finansowym lepsze unikanie nieściągalnych długów i strat oraz zarządzanie nimi. Stało się również możliwe łatwe wykrywanie transakcji, które miały duże ryzyko oszustwa.
  
• Zdrowie – Naukę o danych wykorzystuje się również w badaniach medycznych, aby ustalić powiązania między genetyką, niektórymi chorobami i ich reakcją na leki. Wykorzystuje się ją także przy opracowywaniu leków, wykorzystując symulacje modeli do przewidywania przyszłych wyników leczenia.
  
• Rozpoznawanie obrazu – To kolejne bardzo popularne zastosowanie data science. Rozpoznawanie obrazu odnosi się do identyfikacji wzorców w zbiorach danych obrazu, takich jak zdjęcia i filmy, i oferuje wiele obiecujących przyszłych zastosowań.
  
• Wyszukiwarka – Analityka danych odgrywa również dużą rolę w prezentowaniu wyników, które widzisz w wyszukiwarkach takich jak Google i Bing. Zastosowane tutaj algorytmy porównują miliardy stron, aby znaleźć najlepsze wyniki dla każdego wyszukiwanego hasła. Mogą także śledzić kliknięcia użytkowników, aby z czasem lepiej personalizować wyniki.
  
• Logistyka – Optymalizacja tras przy wykorzystaniu analityki danych może pomóc firmom zaoszczędzić dużo pieniędzy i obniżyć koszty operacyjne.
  
• Systemy rekomendacji – Opiera się to na danych z całej Twojej wcześniejszej aktywności, aby spróbować przewidzieć kolejne najlepsze rzeczy, które mogą być dla Ciebie istotne. Systemy rekomendacji są wszędzie, od Netflix po Spotify, Amazon, Twitter i tak dalej.
  
• Rozpoznawanie mowy – Podobnie jak systemy rozpoznawania obrazów, rozpoznawanie mowy wykorzystuje analizę danych, aby umożliwić maszynom rozumienie ludzkiej mowy.
  
• Reklama – Reklama ukierunkowana jest możliwa wyłącznie dzięki data science, ponieważ opiera się na dużej liczbie danych demograficznych i psychograficznych użytkowników.

Nauka o danych a statystyka

Analityka danych i statystyka mają ze sobą wiele wspólnego, jednak istnieje sporo różnic pomiędzy tymi dwiema dyscyplinami.

Zacznijmy od tego, że statystyka jest dyscypliną głównie matematyczną, której celem jest gromadzenie i interpretacja danych ilościowych. Z drugiej strony nauka o danych opiera się na szerokim zakresie dyscyplin, od matematyki po informatykę, bankowość danych i tak dalej.

Analityka danych zajmuje się również znacznie większymi zbiorami danych niż statystyki. Większość modelowania statystycznego odbywa się na stosunkowo małych ilościach danych, podczas gdy badacze danych często mają do czynienia z dużymi ilościami danych, które mieszczą się na wielu komputerach.

Wreszcie, podczas gdy statystyki skupiają się głównie na wyciąganiu wniosków na temat świata na podstawie dostępnych danych, nauka o danych skupia się głównie na wyprowadzaniu znaczenia predykcyjnego i optymalizacji z dostępnych danych.

Nauka o danych kontra sztuczna inteligencja

Nauka o danych i sztuczna inteligencja to dwa terminy, które często się pokrywają. Ale chociaż są ze sobą powiązane, nie są tym samym.

Nauka o danych to kompleksowe podejście do gromadzenia, przygotowywania i analizy danych w celu uzyskania wglądu, podczas gdy sztuczna inteligencja to implementacja algorytmów predykcyjnych w celu uzyskania wglądu.

Sztuczna inteligencja jest częścią nauki o danych, terminem zbiorczym obejmującym wszystkie powiązane metody i modele pracy z dużymi zbiorami danych.

Jak pracuje analityk danych

Zawód analityka danych można podzielić na cztery główne sekcje:

• Gromadzenie i przechowywanie danych
• Analiza i interpretacja danych
• Budowa narzędzi i modeli do prognozowania na podstawie danych
• Wizualizacja i raportowanie danych

Umiejętności potrzebne w nauce danych

• matematyka – Dyscyplina oczywista.
  
• Nauczanie maszynowe – Zastosowanie algorytmów w trybie uczenia się do dużych zbiorów danych w poszukiwaniu wzorców, często realizowanych w języku Python.
  
• Modelowanie danych – Metoda organizowania i zarządzania dużymi ilościami danych w celu wyciągnięcia z nich wniosków.
  
• Inżynieria oprogramowania – Proces tworzenia algorytmów, które przetwarzają ogromne ilości danych w celu wygenerowania spostrzeżeń. Do popularnych narzędzi należą Python i R.
  
• Statystyki – Twoja zdolność do generowania znaczących spostrzeżeń na podstawie zbioru danych.
  
• Bankowość danych – Możliwość przechowywania i pobierania danych z prostych systemów, takich jak arkusze kalkulacyjne Excel, do bardziej złożonych baz danych SQL.

Jak zostać analitykiem danych

Najprostszym sposobem, aby zostać analitykiem danych, jest uzyskanie tytułu licencjata w odpowiedniej dziedzinie, takiej jak analityka danych, informatyka, matematyka lub statystyka, a następnie skorzystanie ze szczegółowego przewodnika dla osób nieposiadających tytułu naukowego w następny akapit.

Jak zdobyć pracę związaną z analityką danych bez dyplomu

Równie możliwe jest znalezienie pracy związanej z analityką danych bez dyplomu. Najważniejsze jest to, że wiesz, co robisz i możesz dobrze wykonywać swoją pracę, gdy zostaniesz zatrudniony.

Aby zdobyć pracę związaną z analityką danych bez dyplomu, wykonaj następujące kroki:

1. Opanuj podstawowe umiejętności – Obejmuje to przedmioty takie jak matematyka, statystyka, prawdopodobieństwo, analiza danych, informatyka i podstawy programowania, takie jak Git.
   
2. Podstawowe podstawy nauki o danych – Następnie będziesz musiał opanować umiejętności specyficzne dla analityki danych, takie jak języki R i Python, Excel, SQL, Spark, Hadoop itp.
   
3. Zapisz się na Bootcamp lub kurs – Posiadanie certyfikatu zawodowego w branży analityki danych będzie dowodem Twojego zaangażowania na rzecz każdego potencjalnego pracodawcy. Zastanów się więc nad zdobyciem certyfikatów IBM, DASCA, Open CDS lub Microsoft Azure.
   
4. Zbuduj swój portfel – Chociaż certyfikaty nie są w 100% dowodem Twojej zdolności do pracy, portfolio poprzednich stanowisk już tak. Musisz więc pokazać, na co cię stać, budując portfolio, najlepiej online i na platformie takiej jak GitHub. Może to obejmować wszystko, od projektów osobistych po pracę pro bono, staże i powiązane prace.
   
5. Popraw swoje umiejętności prowadzenia rozmów kwalifikacyjnych – To ostatnia umiejętność, której potrzebujesz, gdy Twoje CV stanie się imponujące i zagwarantuje Ci udział w rozmowach kwalifikacyjnych.
   
6. Polowanie na pracę – Ostatnia część układanki. Musisz aktywnie wyjść na zewnątrz i sprawić, żeby coś się wydarzyło.

Lista zawodów związanych z analityką danych

Analitycy danych pracują w różnych branżach i przy różnych celach, co oznacza, że ​​często mają nieco inne role zawodowe. Często jednak opis stanowiska będzie zawierał szczegółowy wykaz obowiązków oczekiwanych od analityka danych.

Oto niektóre z najpopularniejszych:

• Analityk danych
• Architekt danych
• Data Engineer
• Dane Scientist
• Administrator bazy danych
• Analitycy Biznesowi
• Analityk Ilościowy
• Kierownik ds. danych i analityki
• Machine Learning Engineer
• Statystyk

Lista narzędzi do nauki danych

Istnieje mnóstwo narzędzi do analizy danych, ale tutaj przedstawiamy te najpopularniejsze.

• Tensorflow – Popularna platforma uczenia maszynowego.
• jupiter – Zintegrowane środowisko programistyczne oparte na sieci Web dla ponad 40 języków.
• R – Język programowania obliczeń statystycznych i grafiki.
• Posit R Studio – Zintegrowane środowisko programistyczne dla R.
• Python – Popularny język programowania analizy danych i automatyzacji.
• RapidMiner – Platforma analityki danych dla przedsiębiorstw.
• BigML – Prosta platforma uczenia maszynowego.
• Nauka scikitu – Narzędzie do uczenia maszynowego i predykcyjnej analizy danych.
• Informatyka – Narzędzie do integracji danych.
• Przesunięcie ku czerwieni AWS – Skalowalna hurtownia danych dla chmury
• Koniaki – Narzędzie do raportowania analitycznego firmy IBM.
• Biblioteki Matplotu – Biblioteka wizualizacji dla języka programowania Python.
• Apache Spark – Silnik bankowości danych na dużą skalę do celów analityki i uczenia maszynowego.
• Apache Hadoopa – Framework do rozproszonego przetwarzania dużych zbiorów danych.
• Kornak – Platforma uczenia maszynowego od Apache
• Studio Azure ML – Internetowe IDE dla analityków danych
• Żywy obraz – Narzędzie do analizy i wizualizacji danych.
• przewyższać – Oprogramowanie arkuszy kalkulacyjnych firmy Microsoft.
• Zgrabnie – Bezpłatna biblioteka graficzna typu open source dla języka Python
• Wykresy Google – Darmowe i potężne narzędzie do wizualizacji danych.
• Infogram – Intuicyjne narzędzie do wizualizacji i raportowania.

Najczęściej zadawane pytania (FAQ)

Wniosek

Docierając do końca tego posta na temat analityki danych i jej znaczenia dla Ciebie i Twojej firmy, powinieneś zdobyć kilka przydatnych spostrzeżeń.

Analityka danych będzie się nadal rozwijać, co obejmuje jej zastosowania, możliwości zatrudnienia i wpływ gospodarczy. Najlepiej więc dostosować się teraz, jeśli jeszcze tego nie zrobiłeś.