Data Science: Allt du behöver veta

Datavetenskap är det område som samlar in, lagrar och analyserar information om saker för att få värdefulla insikter.

Företag har ägnat sig åt datavetenskap under lång tid, men den senaste explosionen av Internetanvändardata och billigare molninfrastruktur har skapat en boom i branschen.

Jämfört med liknande discipliner är datavetenskap relativt ny och fortfarande under utveckling. Så det ger lika mycket hopp som en karriärväg för framtiden.

Det här inlägget listar allt du behöver veta om datavetenskap och hur det kan gynna dig eller ditt företag.

Varför Data Science?

Efterfrågan på datavetare växer ständigt, så det är en bra anledning att gå in på området. En annan bra anledning är att datavetenskap betalar relativt bra, så du behöver inte bry dig så mycket om din inkomst.

Dessutom kan du arbeta som datavetare inom många sektorer, så du är inte begränsad till en bransch. Använd helt enkelt dina analytiska färdigheter för att hitta mönster och undersöka prestanda från finansiella tjänster till logistik, tillverkning, telekommunikation, hälsovård och så vidare.

Tillämpningar av datavetenskap

Datavetenskap är ett stort område som gäller många branscher, så dess potentiella tillämpningar är enorma.

Följande är de mest populära av dessa datavetenskapliga applikationer:

• Bedrägeri och riskupptäckt – Det här var en av de tidigaste tillämpningarna av datavetenskap. Insamling och analys av varierande datamängder gjorde det möjligt för finansiering företag att bättre undvika och hantera osäkra fordringar och förluster. Det blev också möjligt att enkelt upptäcka transaktioner som hade stor risk att vara bedrägliga.
  
• Sjukvård – Datavetenskap används också i medicinsk forskning för att härleda sambanden mellan genetik, vissa sjukdomar och deras läkemedelssvar. Det används också för att utveckla läkemedel genom att använda modellsimuleringar för att förutsäga framtida läkemedelsutfall.
  
• Bildigenkänning – Det här är en annan mycket populär tillämpning av datavetenskap. Bildigenkänning syftar på identifiering av mönster i bilddatauppsättningar som bilder och videor, och det erbjuder många lovande framtida tillämpningar.
  
• Sökmotor – Datavetenskap spelar också en stor roll för att presentera resultaten du ser från sökmotorer som Google och Bing. Algoritmerna som används här jämför miljarder sidor för att hitta de bästa resultaten för varje sökterm. De kan också spåra användarklick för att bättre anpassa resultaten över tid.
  
• Logistik – Ruttoptimering med hjälp av datavetenskap kan hjälpa företag att spara mycket pengar och lägre driftskostnader.
  
• Rekommendationssystem – Detta bygger på data från all din tidigare aktivitet för att försöka förutsäga de näst bästa sakerna som kan vara relevanta för dig. Rekommendationssystem finns överallt från Netflix till Spotify, Amazon, Twitter och så vidare.
  
• Taligenkänning – I likhet med system för bildigenkänning använder taligenkänning datavetenskap för att göra det möjligt för maskiner att förstå mänskligt tal.
  
• reklam – Riktad reklam möjliggörs endast av datavetenskap, eftersom den baseras på stora mängder användardemografisk och psykografisk data.

Datavetenskap vs statistik

Datavetenskap och statistik har mycket gemensamt, men det finns en hel del skillnader mellan de två disciplinerna.

Till att börja med är statistik en mestadels matematisk disciplin, som syftar till att samla in och tolka kvantitativa data. Datavetenskap, å andra sidan, förlitar sig på ett brett utbud av discipliner från matematik till datavetenskap, databank och så vidare.

Datavetenskap sysslar också med mycket större datamängder än statistik. De flesta statistiska modelleringar sker med relativt små mängder data, medan dataforskare ofta måste hantera stora mängder data som får plats på flera datorer.

Slutligen, medan statistik mestadels fokuserar på att dra slutsatser om världen från tillgängliga data, fokuserar datavetenskap mest på att härleda prediktiv mening och optimeringar från tillgängliga data.

Datavetenskap vs artificiell intelligens

Datavetenskap och artificiell intelligens är två termer som ofta överlappar varandra. Men även om de är släkt, är de inte samma sak.

Datavetenskap är ett heltäckande tillvägagångssätt för datainsamling, förberedelse och analys för att få insikt samtidigt artificiell intelligens är implementeringen av prediktiva algoritmer för att få insikter.

Artificiell intelligens är en del av datavetenskap, paraplybeteckningen för alla relaterade metoder och modeller för att arbeta med big data.

Hur en datavetare fungerar

En datavetares jobb kan delas in i fyra huvudsektioner, de är:

• Insamling och lagring av data
• Analys och tolkning av data
• Byggandet av verktyg och modeller för att göra förutsägelser från data
• Datavisualisering och rapportering

Färdigheter som behövs för datavetenskap

• Matematik – Självförklarande disciplin.
  
• Maskininlärning – Tillämpning av algoritmer i inlärningsläge på stora datamängder i sökningen av mönster, ofta utförd på Python-språket.
  
• Datamodellering – Metoden att organisera och hantera stora mängder data för att få insikter från den.
  
• Mjukvaruutveckling – Processen att skapa algoritmer som cirkulerar genom enorma mängder data för att generera insikter. Populära verktyg inkluderar Python och R.
  
• Statistik – Din förmåga att producera meningsfulla insikter från en datamängd.
  
• Databank – Möjligheten att lagra och hämta data från enkla system som Excel-kalkylblad till mer komplexa SQL-databaser.

Hur man blir en datavetare

Det enklaste sättet att bli datavetare är genom att först ta en kandidatexamen inom ett relevant område, såsom datavetenskap, datavetenskap, matematik eller statistik, och sedan följa steg-för-steg-guiden för icke-examensinnehavare i nästa stycke.

Hur man får ett datavetenskapsjobb utan examen

Det är lika möjligt att få ett datavetenskapsjobb utan examen. Det viktiga är att du vet vad du gör och kan leverera ett bra jobb vid anställning.

Följande är stegen du behöver för att få ett datavetenskapsjobb utan examen:

1. Bemästra de grundläggande färdigheterna – Detta inkluderar ämnen som matematik, statistik, sannolikhet, dataanalys, IT och programmeringsgrunder som Git.
   
2. Master Data Science Basics – Därefter måste du behärska datavetenskapsspecifika färdigheter, såsom R- och Python-språken, Excel, SQL, Spark, Hadoop, etc.
   
3. Anmäl dig till ett Bootcamp eller kurs – Att ha en professionell certifiering inom datavetenskapsbranschen kommer att bevisa ditt engagemang för alla potentiella arbetsgivare. Så överväg att skaffa IBM-, DASCA-, Open CDS- eller Microsoft Azure-certifieringar.
   
4. Bygg din portfölj – Även om certifikat inte är 100 % bevis på din förmåga att leverera, en portfölj av tidigare jobb är. Så du måste visa vad du kan genom att bygga en portfölj, helst online och på en plattform som GitHub. Detta kan innefatta allt från personliga projekt till pro-bono-arbete, praktikplatser och relaterade jobb.
   
5. Förbättra dina intervjufärdigheter – Det här är den sista färdigheten du behöver när ditt CV blir imponerande och ger dig intervjuer.
   
6. Jaga efter jobb – Den sista delen av pusslet. Du måste aktivt komma ut och få saker att hända.

Lista över datavetenskapsjobb

Datavetare arbetar inom en rad branscher och med olika syften, vilket innebär att de ofta har lite varierande jobbroller. Arbetsbeskrivningen kommer dock ofta att lista de uppgifter som förväntas av datavetaren i detalj.

Här är några av de mest populära:

• Data Analyst
• Dataarkitekt
• Datatekniker
• Datavetenskapare
• Database Administrator
• Affärsanalytiker
• Kvantitativ analytiker
• Data- och analyschef
• Maskinlärande ingenjör
• Statistiker

Lista över verktyg för datavetenskap

Det finns massor av datavetenskapliga verktyg där ute, men här är de mest populära.

• Tensorflöde – Populär maskininlärningsplattform.
• jupyter – Webbaserat integrerad utvecklingsmiljö för 40+ språk.
• R – En statistik databehandling och grafiskt programmeringsspråk.
• Position R Studio – Integrerad utvecklingsmiljö för R.
• Python – Populärt programmeringsspråk för dataanalys och automatisering.
• RapidMiner – Datavetenskaplig plattform för företag.
• BigML – Enkel maskininlärningsplattform.
• Scikit lära – Maskininlärning och prediktiv dataanalysverktyg.
• Informatik – Dataintegrationsverktyg.
• AWS rödförskjutning – Skalbart datalager för molnet
• Cognos – Rapporteringsverktyg för analys från IBM.
• matplotlib – Visualiseringsbibliotek för programmeringsspråket Python.
• Apache Spark – Storskalig databankmotor för analys och maskininlärning.
• Apache Hadoop – Ramverk för distribuerad bearbetning av stora datamängder.
• Mahout – Maskininlärningsplattform från Apache
• Azure ML Studio – Webbaserad IDE för datavetare
• Tableau – Dataanalys och visualiseringsverktyg.
• excel – Kalkylprogram från Microsoft.
• Plotly – Gratis och öppen källkod grafiskt bibliotek för Python
• google Charts – Gratis och kraftfullt verktyg för datavisualisering.
• Infogram – Intuitivt visualiserings- och rapporteringsverktyg.

Vanliga frågor (FAQ)

Slutsats

När du nådde slutet av det här inlägget om datavetenskap och vad det betyder för dig och ditt företag borde du ha fått en användbar insikt eller två.

Datavetenskap kommer att fortsätta att växa och detta inkluderar dess tillämpningar, jobbmöjligheter och ekonomiska effekter. Så det är bäst att anpassa sig nu, om du inte redan har gjort det.