Co to jest nauka o danych? Kim jest analityk danych? Co to jest analityka?

Dane są dziś podstawą firm i branż. Wraz z rozwojem Big Data firmy i organizacje na całym świecie wykorzystują potencjał danych, którymi dysponują, między innymi w celu stymulowania wzrostu, zwiększania rentowności, zwiększania satysfakcji klientów i poprawy ogólnego procesu operacyjnego. A za tym wszystkim kryje się jeden główny sekret – Data Science.

Co to jest nauka o danych?

Nauka o danych to połączenie wielu aspektów danych, takich jak wnioskowanie o danych, opracowywanie algorytmów i technologia, które pomagają analizować datę i znajdować innowacyjne rozwiązania złożonych problemów. Innymi słowy, nauka o danych polega na analizowaniu danych i znajdowaniu kreatywnych sposobów napędzania rozwoju firmy.

Aby w pełni zrozumieć pytanie „co to jest Data Science”, musimy zacząć od podstaw. Na poziomie podstawowym nauka o danych dąży do ujawnienia ukrytych wzorców w zestawach danych. Za pomocą tych przydatnych informacji o danych firmy mogą usprawnić proces podejmowania decyzji, usprawnić strategie sprzedaży i marketingu, skalować przychody i wiele więcej. Na przykład Netflix analizuje dane użytkowników, aby zrozumieć wzorce oglądania filmów przez klientów, co zwiększa ich zainteresowania i w kierunku konkretnego gatunku, aby określić, jakie programy i filmy powinni produkować.

Ponadto nauka o danych obejmuje również rozwój produktu danych. Przez „produkt danych” rozumiemy zasób techniczny, który wykorzystuje i przetwarza dane w celu generowania wyników zorientowanych na algorytm. Silnik rekomendacji to najdoskonalszy przykład produktu danych. Na przykład silnik rekomendacji Amazon przetwarza dane użytkownika, aby zapewnić spersonalizowaną listę rekomendacji na podstawie Twoich poprzednich zakupów lub oglądanych przedmiotów. Podobnie Spotify śledzi zachowania konsumentów, aby zrozumieć ich preferencje muzyczne, zapewniając w ten sposób spersonalizowane listy muzyczne dla poszczególnych użytkowników.

Kolejną ważną rzeczą, którą należy rozwiązać, odpowiadając „Czym jest nauka o danych”, są komponenty nauki o danych. Spójrzmy na to samo.

Z czego składa się analiza danych?

Nauka o danych zasadniczo obejmuje połączenie trzech podstawowych obszarów wiedzy specjalistycznej – matematyki, technologii i umiejętności biznesowych.

1. Matematyka

Matematyka i statystyka leżą u podstaw nauki o danych. Aby móc skutecznie eksplorować dane, należy spojrzeć na dane z perspektywy ilościowej. Korelacje w danych, znajdowanie ukrytych wzorców i złożonych trendów w obrębie wymaga pewnego stopnia wiedzy matematycznej, takich jak statystyka klasyczna, statystyka bayesowska i algebra liniowa, żeby wymienić tylko kilka.

2. Technologia i hakowanie

Kiedy mamy do czynienia z dużymi ilościami danych, oczywiste jest, że musisz mieć smykałkę do technologii. Duża część pracy analityka danych polega na wykorzystaniu narzędzi technologicznych do odkrywania cennych wzorców w danych. Musi być dobrze zorientowany w językach programowania, takich jak Java, Scala, Python, R i SQL. Analityk danych musi być zagorzałym hakerem algorytmicznym, a przez to nie mamy na myśli nielegalnego włamywania się do komputerów. Oznacza to, że powinni umieć włamywać się do skomplikowanych kodów i rozkładać je na bardziej zrozumiałe i czytelne formaty.

3. Przedsiębiorczość

Aby wyróżniać się w dziedzinie data science, trzeba mieć silne nastawienie biznesowe. Ponieważ nauka o danych ma na celu stymulowanie generowania wartości w firmach, poza wygodą w pracy z dużymi zestawami danych, analityk danych musi również mieć taktyczny sposób myślenia w biznesie. Musi zagłębić się w dane, wydobyć z nich przydatne informacje i doradzić organizacjom biznesowym, jak mogą wykorzystać te informacje na swoją korzyść.

Usuń powyższe trzy, a odpowiedź na pytanie „co to jest data science” zostanie zredukowana do „nic”.

Kim jest analityk danych?

Data Scientists są z natury ekspertami analitycznymi w zakresie danych, wyposażonymi w umiejętności niezbędne do rozwiązywania złożonych problemów, uzupełnione niezaspokojonym pragnieniem eksploracji szerokiego zakresu zagadnień, którymi należy się zająć. To osoby o wysokich kwalifikacjach, łączące to, co najlepsze z obu światów – IT i biznesu. Dlatego naukowcy zajmujący się danymi są po części informatykami, po części matematykami, a po części analizatorami trendów.

Podstawowym celem analityka danych jest zbieranie, analizowanie i organizowanie ogromnych ilości danych, a tym samym odkrywanie cennych spostrzeżeń, które pomagają w kształtowaniu strategii biznesowych organizacji. Przez lata praca analityka danych cieszyła się dużym zainteresowaniem, ponieważ dzisiejsze firmy bardziej niż kiedykolwiek polegają na Big Data i analizie danych. W rzeczywistości Harvard Business Review stwierdził , że praca naukowca danych to „najseksowniejsza praca XXI wieku!”

Przyjrzyjmy się teraz obowiązkom zawodowym analityków danych.
W książce Doing Data Science autorzy C. O'Neil i R. Schutt omawiają obowiązki badacza danych jako takie:

„…naukowiec danych to ktoś, kto wie, jak wydobywać znaczenie i interpretować dane, co wymaga zarówno narzędzi i metod ze statystyki i uczenia maszynowego, jak i bycia człowiekiem. Spędza dużo czasu na zbieraniu, czyszczeniu i niszczeniu danych, ponieważ dane nigdy nie są czyste. Ten proces wymaga wytrwałości, statystyk i umiejętności inżynierii oprogramowania… Kiedy już ukształtuje dane, kluczowym elementem jest eksploracyjna analiza danych, która łączy wizualizację i wyczucie danych”.

Oto najbardziej podstawowe obowiązki naukowca danych:

• Gromadzenie ogromnych ilości ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych i przekształcanie ich w przydatne informacje.
• Identyfikowanie rozwiązań do analizy danych, które mają największy potencjał napędzania rozwoju organizacji.
• Korzystanie z technik analitycznych, takich jak analiza tekstu, uczenie maszynowe i uczenie głębokie, do analizowania danych, a tym samym odkrywania ukrytych wzorców i trendów.
• Zachęcanie do podejścia opartego na danych do rozwiązywania złożonych problemów biznesowych.
• Oczyszczanie i walidacja danych w celu optymalizacji dokładności i skuteczności danych.
• Przekazywanie wszystkich produktywnych obserwacji i wniosków interesariuszom firmy za pomocą wizualizacji danych.

Co to jest analityka?

Do tej pory zdajesz sobie sprawę, że analityka stanowi istotny aspekt nauki o danych. Analitycy danych muszą polegać na analizach, aby odkryć znaczące wzorce w nieprzetworzonych danych. Ale co dokładnie oznacza Analytics?

Analityka to proces gromadzenia danych z wielu źródeł oraz przetwarzania, badania i interpretacji danych w celu uzyskania istotnych informacji. Jest to dziedzina, która wykorzystuje wielowymiarowe narzędzia, takie jak matematyka, statystyka, modelowanie predykcyjne i ML, aby odkryć przydatne wzorce w danych. Analytics można podzielić na dwie kategorie:

• Ilościowa analiza danych — ten rodzaj analizy analizuje dane liczbowe z wymiernymi zmiennymi, które można zmierzyć statystycznie.
• Jakościowa analiza danych – Analiza ta przyjmuje bardziej interpretacyjne podejście do danych, to znaczy ma na celu „zrozumienie” wzorców w danych nienumerycznych (tekst, obrazy, audio, wideo).

Ponieważ coraz więcej danych gromadzi się w różnych branżach na całym świecie, analityka staje się coraz bardziej integralną częścią biznesu. Aby przetrwać na bezwzględnym konkurencyjnym rynku, firmy muszą wykorzystać dostępne dane, aby znaleźć sposoby na wyprzedzenie konkurencji. Odpowiedzią na to jest oczywiście analiza danych. Od sektora opieki zdrowotnej i edukacji po sport i inteligentne domy — analityka błyskawicznie podbija biznes.

Mam nadzieję, że ten artykuł pomógł odpowiedzieć na Twoje pytania dotyczące „czym jest data science”. i więcej!

Uzyskaj certyfikat nauk o danych od najlepszych uniwersytetów na świecie. Naucz się programów Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.