Podatkovna znanost: vse, kar morate vedeti

Podatkovna znanost je področje, ki zbira, shranjuje in analizira informacije o stvareh, da pridobi dragocene vpoglede.

Podjetja se že dolgo ukvarjajo z dejavnostmi podatkovne znanosti, vendar sta nedavna eksplozija podatkov o uporabnikih interneta in cenejša infrastruktura v oblaku povzročila razcvet industrije.

V primerjavi s podobnimi disciplinami je podatkovna znanost relativno nova in se še razvija. Torej ponuja veliko upanja kot karierna pot za prihodnost.

Ta objava navaja vse, kar morate vedeti o znanosti o podatkih in o tem, kako lahko koristi vam ali vašemu podjetju.

Zakaj Data Science?

Povpraševanje po podatkovnih znanstvenikih nenehno narašča, zato je to dober razlog, da se podate na to področje. Drug dober razlog je, da je znanost o podatkih razmeroma dobro plačana, zato se vam ni treba veliko obremenjevati s svojim dohodkom.

Poleg tega lahko delate kot podatkovni znanstvenik v številnih sektorjih, tako da niste omejeni na eno panogo. Preprosto uporabite svoje analitične sposobnosti, da poiščete vzorce in preučite uspešnost od finančnih storitev do logistike, proizvodnje, telekomunikacij, zdravstvene oskrbe itd.

Aplikacije podatkovne znanosti

Podatkovna znanost je obsežno področje, ki velja za številne industrije, zato so njene možnosti uporabe ogromne.

Spodaj so najbolj priljubljene aplikacije podatkovne znanosti:

• Odkrivanje goljufij in tveganj – To je bila ena najzgodnejših aplikacij podatkovne znanosti. Zbiranje in analiza različnih naborov podatkov je omogočilo finančnim podjetjem, da se bolje izognejo ter obvladujejo slabe dolgove in izgube. Prav tako je postalo mogoče zlahka odkriti transakcije, pri katerih obstaja velika verjetnost, da so goljufive.
  
• Zdravstveno varstvo – Podatkovna znanost se uporablja tudi v medicinskih raziskavah za ugotavljanje povezav med genetiko, nekaterimi boleznimi in njihovimi odzivi na zdravila. Uporablja se tudi pri razvoju zdravil z uporabo modelnih simulacij za napovedovanje prihodnjih rezultatov zdravil.
  
• Prepoznavanje slike – To je še ena zelo priljubljena aplikacija podatkovne znanosti. Prepoznavanje slik se nanaša na identifikacijo vzorcev v nizih slikovnih podatkov, kot so slike in videoposnetki, in ponuja veliko obetavnih prihodnjih aplikacij.
  
• Iskalnik – Podatkovna znanost ima tudi veliko vlogo pri predstavitvi rezultatov, ki jih vidite iz iskalnikov, kot sta Google in Bing. Tukaj uporabljeni algoritmi primerjajo milijarde strani, da bi našli najboljše rezultate za vsak iskalni izraz. Prav tako lahko sledijo uporabniškim klikom, da sčasoma bolje prilagodijo rezultate.
  
• Logistika – Optimizacija poti z uporabo znanosti o podatkih lahko podjetjem pomaga prihraniti veliko denarja in znižati operativne stroške.
  
• Priporočilni sistemi – To temelji na podatkih iz vseh vaših preteklih dejavnosti, da poskusite predvideti naslednje najboljše stvari, ki bi lahko bile pomembne za vas. Sistemi priporočil so povsod od Netflixa do Spotifyja, Amazona, Twitterja itd.
  
• Prepoznavanje govora – Podobno kot sistemi za prepoznavanje slik tudi prepoznavanje govora uporablja podatkovno znanost, da strojem omogoči razumevanje človeškega govora.
  
• Oglaševanje – Ciljno oglaševanje omogoča le podatkovna znanost, saj temelji na velikih količinah demografskih in psihografskih podatkov uporabnikov.

Podatkovna znanost proti statistiki

Podatkovna znanost in statistika imata veliko skupnega, vendar je med disciplinama kar nekaj razlik.

Za začetek je statistika večinoma matematična disciplina, katere cilj je zbiranje in interpretacija kvantitativnih podatkov. Po drugi strani pa se podatkovna znanost opira na širok spekter disciplin od matematike do računalništva, podatkovnega bančništva itd.

Podatkovna znanost se ukvarja tudi z veliko večjimi nabori podatkov kot statistika. Večina statističnih modelov se zgodi z relativno majhnimi količinami podatkov, medtem ko se morajo podatkovni znanstveniki pogosto ukvarjati z velikimi količinami podatkov, ki se prilegajo več računalnikom.

Nazadnje, medtem ko je statistika večinoma osredotočena na sklepanje o svetu iz podatkov, ki so pri roki, se znanost o podatkih osredotoča predvsem na pridobivanje napovednih pomenov in optimizacij iz razpoložljivih podatkov.

Podatkovna znanost proti umetni inteligenci

Podatkovna znanost in Umetna inteligenca sta dva izraza, ki se pogosto prekrivata. Toda čeprav sta povezana, nista enaka.

Podatkovna znanost je celovit pristop k zbiranju, pripravi in ​​analizi podatkov za pridobivanje vpogledov, medtem ko je umetna inteligenca implementacija napovednih algoritmov za pridobivanje vpogledov.

Umetna inteligenca je del podatkovne znanosti, krovni izraz za vse sorodne metode in modele dela z velikimi podatki.

Kako deluje podatkovni znanstvenik

Delo podatkovnega znanstvenika lahko razdelimo na štiri glavne dele:

• Zbiranje in shranjevanje podatkov
• Analiza in interpretacija podatkov
• Izdelava orodij in modelov za napovedovanje iz podatkov
• Vizualizacija podatkov in poročanje

Spretnosti, potrebne za podatkovno znanost

• Matematika – Samoumevna disciplina.
  
• strojno učenje – Uporaba algoritmov v učnem načinu za velike nabore podatkov pri iskanju vzorcev, ki se pogosto izvaja v jeziku Python.
  
• Modeliranje podatkov – Metoda organiziranja in upravljanja velikih količin podatkov za pridobivanje vpogledov iz njih.
  
• Software Engineering – Postopek ustvarjanja algoritmov, ki prebirajo ogromne količine podatkov za ustvarjanje vpogledov. Priljubljena orodja vključujejo Python in R.
  
• Statistika – Vaša sposobnost ustvarjanja pomembnih vpogledov iz nabora podatkov.
  
• Podatkovno bančništvo – Sposobnost shranjevanja in pridobivanja podatkov iz preprostih sistemov, kot so Excelove preglednice, v bolj zapletene baze podatkov SQL.

Kako postati podatkovni znanstvenik

Podatkovni znanstvenik najlažje postanete tako, da najprej pridobite diplomo na ustreznem področju, kot so znanost o podatkih, računalništvo, matematika ali statistika, nato pa sledite navodilom po korakih za osebe, ki nimajo diplome. naslednji odstavek.

Kako dobiti službo v znanosti o podatkih brez diplome

Enako je mogoče dobiti službo podatkovne znanosti brez diplome. Pomembno je, da veste, kaj delate, in lahko ob zaposlitvi opravite dobro delo.

Sledijo koraki, ki jih boste potrebovali, da boste dobili službo podatkovne znanosti brez diplome:

1. Obvladajte osnovne veščine – To vključuje predmete, kot so matematika, statistika, verjetnost, analiza podatkov, IT in osnove programiranja, kot je Git.
   
2. Master Data Science Basics – Nato boste morali obvladati spretnosti, specifične za podatkovno znanost, kot so jezika R in Python, Excel, SQL, Spark, Hadoop itd.
   
3. Vpišite se v Bootcamp ali tečaj – Poklicni certifikat v industriji znanosti o podatkih bo dokaz vaše predanosti vsakemu potencialnemu delodajalcu. Zato razmislite o pridobitvi certifikatov IBM, DASCA, Open CDS ali Microsoft Azure.
   
4. Zgradite svoj portfelj – Medtem ko certifikati niso 100-odstotni dokaz vaše sposobnosti za doseganje rezultatov, je portfelj prejšnjih služb. Torej boste morali pokazati, česa ste sposobni, tako da ustvarite portfelj, po možnosti na spletu in na platformi, kot je GitHub. To lahko vključuje vse od osebnih projektov do pro-bono dela, pripravništev in sorodnih služb.
   
5. Izboljšajte svoje veščine intervjuja – To je zadnja veščina, ki jo potrebujete, ko vaš življenjepis postane impresiven in vam prisluži razgovore.
   
6. Lov za zaposlitvijo – Zadnji del uganke. Aktivno morate stopiti ven in omogočiti, da se stvari zgodijo.

Seznam delovnih mest v znanosti o podatkih

Podatkovni znanstveniki delajo v različnih panogah in z različnimi nameni, kar pomeni, da imajo pogosto nekoliko različne delovne vloge. V opisu delovnega mesta pa bodo pogosto podrobno navedene naloge, ki se pričakujejo od podatkovnega znanstvenika.

Tukaj je nekaj najbolj priljubljenih:

• Analitik podatkov
• Arhitekt podatkov
• Podatkovni inženir
• Data Scientist
• Skrbnik baze podatkov
• Poslovni analitik
• Kvantitativni analitik
• Vodja podatkov in analitike
• Inženir strojnega učenja
• Statistik

Seznam orodij za podatkovno znanost

Obstaja ogromno orodij za podatkovno znanost, a tukaj so najbolj priljubljena.

• Tenzorski tok – Priljubljena platforma za strojno učenje.
• Jupiter – Spletno integrirano razvojno okolje za več kot 40 jezikov.
• R – Programski jezik za statistično računalništvo in grafiko.
• Posit R Studio – Integrirano razvojno okolje za R.
• Python – Priljubljeni programski jezik za analizo podatkov in avtomatizacijo.
• RapidMiner – Podatkovna znanstvena platforma za podjetja.
• BigML – Preprosta platforma za strojno učenje.
• Scikit-učite se – Orodje za strojno učenje in napovedno analizo podatkov.
• računalnik – Orodje za integracijo podatkov.
• AWS Redshift – Razširljivo skladiščenje podatkov za oblak
• Cognos – IBM-ovo orodje za poročanje o analitiki.
• matplotlib – Vizualizacijska knjižnica za programski jezik Python.
• Apache Spark – Obsežen motor za bančništvo podatkov za analitiko in strojno učenje.
• Apache Hadoop – Ogrodje za porazdeljeno obdelavo velikih nizov podatkov.
• Mahout – Platforma za strojno učenje podjetja Apache
• Azure ML Studio – Spletni IDE za podatkovne znanstvenike
• Tableau – Orodje za analizo in vizualizacijo podatkov.
• Excel – Microsoftova programska oprema za preglednice.
• Naklepno – Brezplačna in odprtokodna grafična knjižnica za Python
• Google Charts – Brezplačno in zmogljivo orodje za vizualizacijo podatkov.
• Infogram – Intuitivno orodje za vizualizacijo in poročanje.

Pogosto zastavljena vprašanja (FAQ)

zaključek

Ko ste prišli do konca te objave o podatkovni znanosti in o tem, kaj to pomeni za vas in vaše podjetje, bi morali pridobiti koristen vpogled ali dva.

Podatkovna znanost bo še naprej rasla, kar vključuje njene aplikacije, zaposlitvene možnosti in gospodarski vpliv. Zato je najbolje, da se prilagodite zdaj, če se še niste.