Наука о данных представляет собой сложное сочетание нескольких дисциплин, включая технологии, разработку алгоритмов и анализ данных. Основной целью науки о данных является аналитическое решениемультиплексныхзадач. Как следует из названия, данные лежат в основе этого конкретного типа науки. По своей сути наука о данных — это использование различных систем и процессов, связанных с дисциплинами, которые мы упоминали ранее, для извлечения информации, идей или знаний из данных, доступных в различных формах. Иногда эти данные неструктурированы, а иногда хорошо структурированы. Все возможные данные могут быть чрезвычайно полезными, если вы найдете правильный способ их использования. Подробнее об этом читайте в следующих строках.
Как и многие другие виды науки, наука о данных не сосредоточена на теориях и методах, которые используются исключительно в одной области знаний. А именно, он опирается на методы и теории по меньшей мере из пяти крупных областей — информатики, информатики, исследования операций, статистики и математики. Наука о данных также использует приемы и методы, связанные с большими данными, и хотя эта наука близка к большим данным, это не единственная сфера интересов науки о данных.
Наука о данных влияет на прикладные и теоретические исследования во многих областях, таких как распознавание речи, машинный перевод, поисковые системы, робототехника, медицинская информатика, цифровая экономика, финансы, экономика, бизнес, социальные науки и здравоохранение. забота. Если вы хотите узнать больше о науке о данных, кибербезопасности или информатике в целом, я настоятельно рекомендую вам начать следить за сообщениями в блоге Harbour.Space, курсами и, если возможно, мероприятиями.
В последнее время наука о данных часто упоминается в контексте услуг. Хотя это использование науки о данных все еще свежо, оно, безусловно, дает хорошие результаты, поэтому все больше и больше людей интересуются им. Те, кто проводил некоторые исследования, вероятно, заметили, что на рынке есть много компаний, предоставляющих услуги, связанные с наукой о данных, но их определение неясно.
Существует много определений этой услуги, но самое простое из них заключается в том, что наука о данных представляет собой удобную для пользователя аналитическую систему/программу, которая предоставляет аналитические данные менеджерам и бизнес-пользователям. Внедрение методов науки о данных обычно осуществляется с помощью внешних программных решений и инструментов, способных автоматизировать процесс анализа, полагаясь на хранилище данных организации.
"В IN2Data Science Company мы действительно знаем, как использовать ваши данные и продвигать ваш бизнес, и мы также стремимся превратить ваши данные в действие".
Предоставление примера — лучший способ понять, как работает наука о данных и почему она так полезна. Например, в центре обслуживания клиентов есть базовые системы, которые позволяют сотрудникам проверять имя, адрес электронной почты, телефон и адрес клиента всякий раз, когда они звонят в центр. Таким образом, сотрудник может увидеть, что этот клиент покупал в прошлом, и он может пропустить объяснение в начале. Однако с помощью инструментов, основанных на науке о данных, сотрудники смогут получить больше информации о звонившем, например, историю его обращений, оценки, которые они дали компании в различных опросах, сумму денег, которую они потратили на продукты. /услуги и т. д. Другими словами, благодаря науке о данных сотрудник не только выяснит, в чем проблема клиента, но и поймет настроение каждого клиента.
Как упоминалось ранее, наука о данных охватывает множество различных областей и опирается на различные виды анализа. Одним из процессов, оказывающих огромное влияние на науку о данных, является аналитика социальных сетей. Этот особый тип аналитики является частью социальной аналитики и представляет собой процесс сбора данных, которые появляются в результате взаимодействия заинтересованных сторон, проводимого в цифровых медиа.
После сбора данных они обрабатываются в хорошо структурированную информацию, которая служит материалом, который может помочь владельцам бизнеса и руководителям организаций принимать более обоснованные решения. Несмотря на то, что большинство людей используют термин «аналитика социальных сетей», нередко можно найти эту часть социальной аналитики под несколькими другими названиями, такими как анализ социальных сетей, мониторинг социальных сетей и прослушивание социальных сетей. По своей сути, это моя роль в IN2Data, и если вы хотите узнать об этом больше; напишите мне по адресу kristijan.janusic AT in2data DOT eu
Аналитика социальных сетей использует десятки различных цифровых медиа-источников для достижения вышеупомянутых целей. Например: блоги, платформы социальных сетей, сайты обмена изображениями, онлайн-форумы, платформы обмена видео, объявления, агрегаторы, вопросы и ответы, жалобы, обзоры и т. д. Аналитика социальных сетей оказалась очень полезной и полезной, когда пользователи хотят узнать больше. о схемах, которые нечетко видны в большом количестве социальных данных, связанных с конкретными брендами. Стоит отметить, что инструменты мониторинга социальных сетей не работают одинаково для каждой компании, и поэтому настоятельно рекомендуется проводить тесты, прежде чем использовать какой-либо из этих инструментов.
Текущее состояние рынка труда в сфере обработки данных
По мнению многих экспертов, специалист по данным — одна из самых перспективных профессий в 21 веке. Тем не менее, многие люди избегают этой профессии, поскольку считают, что успешные специалисты по данным должны обладать навыками и знаниями, относящимися к широкому кругу задач. широкий спектр областей, включая интеллектуальный анализ данных, разработку программного обеспечения, машинное обучение, статистику, визуализацию данных и базы данных. Однако это не означает, что люди должны быть экспертами во всех этих областях, чтобы заниматься наукой о данных.
Есть несколько навыков работы с данными, которыми должен обладать каждый специалист по данным. Например, они должны знать, как использовать так называемые инструменты торговли, такие как использование языка запросов к базе данных (SQL) или языка статистического программирования, такого как Python. Кроме того, хороший специалист по данным должен также иметь знания в области базовой статистики — оценок правдоподобия, распределений, статистических тестов и т. д. Линейная алгебра и многомерное исчисление необходимы независимо от компании, в которую подаются специалисты по данным. То же самое касается машинного обучения.
Конечно, тем, кто хочет присоединиться к большим корпорациям, где каждый день обрабатываются большие объемы данных, или любой другой компании, деятельность которой основана на данных, следует иметь более высокий уровень знаний в этой области. Наличие знаний в области передачи данных, визуализации данных и разработки программного обеспечения является большим плюсом и в большинстве случаев обязательным для тех, кто хочет начать свою карьеру в качестве специалистов по данным.
Никогда не недооценивайте знания, которые вы можете получить с помощью Coursera или Udemy. Наличие знаний в области передачи данных, визуализации данных и разработки программного обеспечения является большим плюсом и в большинстве случаев обязательным для тех, кто хочет начать свою карьеру в качестве специалистов по данным.
Интересно, что должности специалистов по данным до сих пор четко не определены, и многие специалисты по данным узнают, квалифицированы они или нет, только после прохождения собеседования. Очевидно, что чем больше у вас навыков, тем больше у вас шансов на трудоустройство.
Будущее науки о данных
Очень сложно делать прогнозы для науки, включающей так много различных дисциплин. Это означает, что вы должны думать о текущих тенденциях и перспективах для каждой из этих дисциплин. Тем не менее, прошлое и текущее состояние науки о данных должны служить хорошей отправной точкой для прогнозирования будущего науки о данных.
Итак, в прошлом и сегодня наука о данных в основном ориентирована на описательную аналитику. Это означает, что наука о данных опирается на сбор информации и описание того, что произошло в прошлом. Однако эксперты ожидают, что благодаря быстрому развитию технологий в будущем наука о данных обратится к более сложным видам аналитики, включая аналитику в реальном времени и прогнозную аналитику. огромное влияние на внешний вид и цели науки о данных.
Ожидается также, что машинное обучение как один из основных элементов науки о данных претерпит значительные изменения. Вместо того, чтобы уделять основное внимание механике этого обучения, специалистам по данным придется раскрыть свой творческий потенциал и использовать различные типы моделей. Несмотря на то, что специалисты по данным имеют хороший уровень производительности, если они хотят оставаться конкурентоспособными в будущем, им придется повысить свою производительность, и изменение того, как они практикуют машинное обучение, является одним из способов сделать это.
"Как уже говорилось ранее, предсказать будущее и тенденции, которые мы можем ожидать, нелегко, но некоторые ученые считают, что есть несколько вещей, которые просто должны произойти в будущем, основываясь на нашем опыте работы с наукой о данных.
Во-первых, мы станем свидетелями появления новых источников данных. Интернет вещей не является чем-то новым, но взаимосвязь между устройствами, которую поддерживает эта концепция, в будущем будет расти, что приведет к соединениям между различными виды электронных устройств. Сегодня исследователи данных используют данные о посещениях, покупках и продажах, но в будущем им придется включать данные, собранные из различных розничных сред, производственных потоков, офисов, транспортных средств, сотрудников и т. д.
Кроме того, весьма вероятно, что инструменты, используемые сегодня специалистами по данным, станут более совершенными, и сложные задачи будут казаться намного проще. На самом деле это то, что мы уже наблюдаем с так называемыми инструментами BI, а также с библиотеками с открытым исходным кодом. Всего десять лет назад многие алгоритмы приходилось создавать с нуля. Сегодня есть готовые коды, способные облегчить эту задачу. Ожидается, что с развитием технологий даже начинающие аналитики смогут самостоятельно выполнять перекрестную проверку и машинное обучение.
Еще одна вещь, которая, скорее всего, произойдет в ближайшем будущем, — это повышение уровня сотрудничества между учеными по данным и системными инженерами. Первый пример такого сотрудничества оказался очень полезным для общей производительности компании.
Наконец, специалисты по обработке и анализу данных будут в большей степени сосредоточены на двух основных задачах. Первая — подготовить входные данные с помощью имеющихся у них знаний в предметной области и бизнесе. Второй — анализ и интерпретация результатов, полученных с помощью инструментов, которые они используют.
"Наука о данных – не новая концепция, но сейчас она набирает обороты, и, по мнению многих экспертов, ее значение в будущем будет намного выше".
Меня зовут Кристиан Янушич; Я креативный директор Storyboard Agency, старший аналитик по маркетингу в IN2Data Science Company и очень гордый отец Корины. и Эрик. Как и Ана, они моя муза навеки.
