Ostatnia aktualizacja 27 marca, 2024
Coraz częściej słyszymy to określenie w mediach, ale czy wiemy co to jest data science? To w sporym uroszczeniu nauka o danych i interdyscyplinarna dziedzina, która wykorzystuje metody statystyczne, uczenie maszynowe oraz algorytmy uczenia maszynowego do wydobywania wiedzy i wniosków z różnorodnych danych.
Data science: co to jest?
Data science tłumaczy się jako proces analizowania dużych zbiorów danych, by znaleźć ukryte wzorce, nieoczekiwane korelacje, a także, by przewidywać zdarzenia i optymalizować procesy decyzyjne w biznesie, nauce czy codziennym życiu.
Jest rozumiana jako interdyscyplinarna dziedzina, która zajmuje się wydobywaniem wiedzy z danych. Używa zaawansowanych technik z zakresu matematyki, statystyki, informatyki i inżynierii wiedzy, aby analizować, modelować i interpretować złożone dane. Pozwala to na przewidywanie przyszłych trendów, optymalizację procesów decyzyjnych i generowanie innowacji.
Coraz większa ilość źródeł danych, sprawiła, że analityka danych jest jedną z najszybciej rozwijających się dziedzin w każdej branży. W rezultacie nie jest zaskoczeniem, że rola nauki o danych została nazwana przez Harvard Business Review „najseksowniejszym zawodem XXI wieku”
ibm.com
Fot. Berkeley School of Information
Cele i przeznaczenie data science
Wiemy już co to jest data science, ale jakie są zadania tej dyscypliny naukowej? Głównym celem data science jest umożliwienie podejmowania lepszych decyzji poprzez analizę danych. Dzięki wykorzystaniu danych, organizacje mogą lepiej zrozumieć swoich klientów, optymalizować swoje operacje, rozwijać nowe produkty i usługi, a także przewidywać przyszłe trendy i zachowania. Ma na celu również transformację surowych informacji w użyteczną wiedzę, co pozwala na innowacje i odkrycia w różnych dziedzinach.
Obszary nauki
Dyscyplina integruje techniki z różnych dziedzin, takich jak wspomniana statystyka, informatyka, matematyka, i stosuje je do analizy i interpretacji dużych zbiorów danych. Poprzez połączenie tych umiejętności, nauka o danych umożliwia organizacjom podejmowanie lepszych decyzji, przewidywanie trendów rynkowych i optymalizację operacji. Nauka o danych obejmuje kilka kluczowych obszarów.
- Eksploracja i analiza danych (EDA – Exploratory Data Analysis). Jest to fundamentalny element, który umożliwia zrozumienie zarysu danych, ich charakterystyki i struktury. Wykorzystuje się tu statystykę opisową oraz wizualizacje, aby zidentyfikować wzorce, anomalie czy potencjalne kierunki dalszych analiz.
- Uczenie maszynowe, sztuczna inteligencja oraz modelowanie. Algorytmy, które uczą się z danych i automatyzują procesy decyzyjne. W tym obszarze tworzy się modele matematyczne i statystyczne służące do przewidywania lub klasyfikacji. Uczenie maszynowe, w tym uczenie nadzorowane, nienadzorowane oraz uczenie ze wzmocnieniem, pozwala na tworzenie skomplikowanych modeli, które mogą uczyć się z dostępnych danych.
- Big Data. W kontekście ogromnych zbiorów danych, nauka o danych wykorzystuje technologie Big Data, takie jak Hadoop czy Spark, do efektywnego przetwarzania i analizy danych skali petabajtów. Pozwala to na odkrywanie ukrytych wzorców, nieoczekiwanych korelacji i innych użytecznych informacji z bardzo dużych zbiorów danych.
- Wizualizacja danych. Narzędzia i techniki prezentacji danych w łatwy do zrozumienia sposób.
Narzędzia stosowane w nauce o danych
W pracy naukowca danych wykorzystywane są różnorodne narzędzia i języki programowania.
- Python i R. Najpopularniejsze języki programowania w data science, posiadające bogate biblioteki do analizy i wizualizacji danych.
- SQL. Język zapytań służący do manipulowania i wydobywania danych z relacyjnych baz danych.
- Apache Hadoop i Spark. Platformy przetwarzania dużych zbiorów danych.
- Tableau i Power BI. Narzędzia do wizualizacji danych, które pozwalają na tworzenie interaktywnych raportów i dashboardów.
Praca w branży Data Science
Kariera w data science oferuje szerokie możliwości rozwoju i specjalizacji. Naukowcy danych są poszukiwani w wielu sektorach, od finansów, przez medycynę, aż po technologie i e-commerce. Praca w tej branży wymaga nie tylko umiejętności technicznych, takich jak programowanie czy statystyka, ale również zdolności analitycznych i biznesowych. Wymaga to ciągłego uczenia się i dostosowywania do szybko zmieniających się technologii i trendów rynkowych.
Dziękujemy, że przeczytałaś/eś nasz artykuł. Obserwuj EnterTheCode.pl w Wiadomościach Google, aby być na bieżąco.
Czytaj dalej:
- Jak działa satelita Starlink? Nowa technologia łączy świat
- Zorza polarna przybiera na intensywności. Taka okazja raz na 11 lat
- Jak zrezygnować ze Spotify Premium w 3 prostych krokach
