Наука о данных — это сочетание различных инструментов, алгоритмов и принципов машинного обучения с целью обнаружения скрытых закономерностей в необработанных данных (Sharma, 2019). Термин «наука о данных» появился совсем недавно, чтобы конкретно обозначить новую профессию, которая, как ожидается, будет иметь смысл в обширных хранилищах больших данных (Press, 2013). Хотя этот термин часто применяется в настоящее время, он обсуждался в основном математиками, учеными-компьютерщиками и статистиками с середины 20 века.

Существует множество приложений Data Science. Он широко используется в сфере здравоохранения, банковского дела, консультационных услуг и электронной коммерции (Gour, 2019). Исследователи данных обычно применяют некоторые мощные методы для извлечения, организации и объединения фрагментов данных из баз данных. Этот набор действий может улучшить качество базы данных, предоставляя важную информацию компаниям в целом, улучшая операции и помогая предпринимателям принимать важные решения. Например, инвесторы фондового рынка используют роботов для получения истории сделок, находят возможности покупать и продавать определенные ордера в нужное время, чтобы увеличить свою прибыль, — это обычные ситуации.

В 2015 году Amazon организовала «Amazon Picking Challenge», целью которого было создание робота, который будет автоматически выбирать товары с полки. В настоящее время эту задачу выполняют люди, и есть надежда, что когда-нибудь роботы помогут повысить эффективность и производительность при одновременном снижении затрат (Correll, N. et al., 2017). Однако с развитием «искусственного интеллекта» и «машинного обучения» это стало возможным. Сегодня в сети складов Amazon работает более 200 000 мобильных роботов, а также сотни тысяч человек (Del Rey, 2019). Мобильные роботы заменили эту человеческую функцию, каждый день преодолевая десятки миль, чтобы подготовить заказы клиентов, собирая и доставляя продукты в нужное место.

Одной из очень известных областей, в которой для составления точных прогнозов используются приложения для обработки данных, является метеорология. Метеорологи используют ретроспективный прогноз для проверки и сравнения моделей между историческими и вычислительными данными. Таким образом, с учетом основных и пограничных условий ретроспективный прогноз не только проверял новые инструменты прогнозирования с предыдущими событиями, но также проверял модели прогнозирования погоды с данными с лета 1984 года (когда были приняты меры). Однако создать эти полезные приложения не так просто, как кажется. Большинство специалистов по данным изучали математику, статистику и принципы информатики, чтобы научиться использовать такие языки программирования, как Python и R, для создания этих программ.

Трудно овладеть набором необходимых навыков, чтобы стать выдающимся профессионалом в области обработки данных, потому что это требует много исследований, практики и самоотверженности. Поэтому это одна из самых высокооплачиваемых профессий на самом деле. Некоторые университеты, такие как Университет штата Юта, предлагают технологические курсы и оценки, ориентированные на науку о данных в этой области, что привлекает большое количество студентов. Компании стремятся получить как можно больше от специалистов по данным, чтобы предложить своим клиентам лучший опыт и результаты. Это дает специалистам по данным важное положение в компании (Gour, 2019).

Наконец, я хотел бы подчеркнуть важность науки о данных, упомянув ведущие технологические компании, такие как Amazon, Facebook, Google и Microsoft, которые ежегодно нанимают тысячи специалистов по данным. Они помогают крупнейшим компаниям мира избегать рисков, принимая более взвешенные решения, увеличивая продажи, а также улучшая качество обслуживания клиентов. Несмотря на то, что алгоритмы и роботы могут прогнозировать и автоматизировать анализ данных, люди по-прежнему работают за кулисами, программируя эти приложения для улучшения операций и помощи лицам, принимающим решения в бизнес-среде.

Надеюсь, вам понравится читать! Если у вас есть какие-либо предложения или вам нравится этот пост, пожалуйста, оставьте комментарий! До скорого! ;)

ССЫЛКИ

1. Шарма, Герман. «Что такое наука о данных? Руководство для начинающих по науке о данных. Эдурека, 20 июня 2019 г.»

2. Пресс, Гил. «Очень краткая история науки о данных. Форбс, 18 мая. 2013"

3. Гур, Рину. «Почему стоит выбрать науку о данных для своей карьеры. На пути к науке о данных, 20 апреля 2019 г.»

4. Коррелл, Н., Бекрис, К.Е., Беренсон, Д., Брок, О., Каузо, А., Хаузер, К., Окада, К., Родригес А., Романо, Дж.М. и Вурман, П.Р. «Анализ и наблюдения из Первый вызов Amazon Picking Challenge. ArXiv.org, 22 сентября 2017 г.»

5. Дель Рей, Джейсон. «Как роботы меняют рабочие места на складах Amazon: к лучшему и к худшему. Vox Recode, 11 декабря 2019 г.»