Наука о данных и ее растущее значение - междисциплинарная область, наука о данных имеет дело с процессами и системами, которые используются для извлечения знаний или знаний из больших объемов данных.
Извлеченные данные могут быть структурированными или неструктурированными. Наука о данных - это продолжение областей анализа данных, таких как интеллектуальный анализ данных, статистика, прогнозный анализ.
Обширная область, наука о данных, использует множество теорий и методов, которые являются частью других областей, таких как информатика, математика, статика, хемометрика и информатика.
Некоторые из методов, используемых в науке о данных, включают в себя модели вероятностей, машинное обучение, обработку сигналов, интеллектуальный анализ данных, статистическое обучение, базы данных, инженерию данных, визуализацию, распознавание образов и обучение, моделирование неопределенности, компьютерное программирование и другие.
С развитием большого количества данных многие аспекты науки о данных приобретают огромное значение, особенно большие данные.
Наука о данных не ограничивается большими данными, что само по себе является большой областью, поскольку решения для больших данных больше ориентированы на организацию и предварительную обработку данных, чем на анализ данных.
Кроме того, за последние несколько лет машинное обучение усилило рост и важность науки о данных.
Каково происхождение науки о данных?
За эти годы наука о данных стала неотъемлемой частью многих отраслей, таких как сельское хозяйство, оптимизация маркетинга, управление рисками, выявление мошенничества, маркетинговая аналитика и государственная политика.
Используя подготовку данных, статистику, прогнозное моделирование и машинное обучение, наука о данных пытается решить многие проблемы в отдельных секторах и экономике в целом.
Наука о данных подчеркивает использование общих методов без изменения их применения, независимо от предметной области. Этот подход отличается от традиционной статистики, как правило, сосредоточен на предоставлении решений, которые являются специфическими для конкретных секторов или областей.
Традиционные методы зависят от предоставления секторам решений, адаптированных к каждой проблеме, а не от применения стандартного решения.
Сегодня наука о данных имеет далеко идущие последствия во многих областях, как в академических, так и в прикладных исследованиях, таких как машинный перевод, распознавание речи, цифровая экономика, с одной стороны, и в таких областях, как здравоохранение, общественные науки, медицинская информатика, с другой.
Он влияет на рост и развитие бренда, предоставляя много информации о потребителях и кампаниях, используя такие методы, как интеллектуальный анализ данных и анализ данных.
История науки о данных может быть прослежена более пятидесяти лет назад и использовалась в качестве замены компьютерной науки в 1960 году Питером Науром.
В 1974 году Питер опубликовал «Краткий обзор компьютерных методов», где он использовал термин «наука о данных» в своем обзоре современных методов обработки данных.
Эти методы были затем использованы в ряде приложений. Спустя почти двадцать два года, в 1996 году, члены Международной федерации классификационных обществ встретились с Кобе на двухгодичной конференции, на которой термин «наука о данных» впервые использовался в названии конференции, которая называлась «Наука о данных, классификация и связанные с ними». методы. CF Джефф Ву в 1997 году прочитал вступительную лекцию на эту тему, где рассказал о том, что статистика является формой науки о данных.
Позже в 2001 году Уильям С. Кливленд представил науку о данных как самостоятельную дисциплину. В своей статье «Наука о данных: план действий по расширению технических областей статистики» он включил достижения в области вычислений с данными, которые были опубликованы в Международном статистическом обзоре в апреле 2001 года.
В своем докладе Уильям упоминает шесть областей, которые, по его мнению, легли в основу науки о данных: к ним относятся междисциплинарные исследования, модели и методы для данных, педагогика, вычисления с данными, теория и оценка инструментов.
В следующем году в 2002 году Международный совет по науке: Комитет по данным для науки и техники начал публикацию журнала Data Science Journal, в котором основное внимание уделяется вопросам, связанным с наукой о данных, таким как описание систем данных, их публикация в Интернете, применение и правовые вопросы. проблемы.
Очень скоро, в январе 2003 года, Колумбийский университет также начал публикацию Журнала науки о данных, который стал платформой для работников, занимающихся данными, чтобы поделиться своим мнением и обменяться идеями об использовании и преимуществах науки о данных.
Журнал, который был посвящен применению статистических методов и качественных исследований, этот журнал был платформой, которая предоставляла работникам, работающим с данными, собственный голос в области науки о данных.
В 2005 году Национальный научный совет опубликовал долгоживущие коллекции цифровых данных: возможности исследований и образования в XXI веке.
Эта статья определила ученого, занимающегося данными, как ученых-информатиков, программистов баз данных и программного обеспечения, экспертов по дисциплинам, кураторов и экспертов-аннотаторов, библиотекарей, которые чрезвычайно важны для успешного управления сбором цифровых данных.
Их основная деятельность заключается в проведении творческого исследования и анализа, чтобы организации могли использовать данные во всех секторах надлежащим и эффективным образом.
Растущее значение науки о данных, в свою очередь, привело к росту и важности ученых данных. Эти специалисты в области данных данных в настоящее время являются неотъемлемой частью брендов, предприятий, государственных учреждений и некоммерческих организаций.
Эти ученые данных работают не покладая рук, чтобы разобраться в большом количестве данных и обнаружить соответствующие модели и конструкции в них, чтобы их можно было эффективно использовать для реализации будущих целей и задач.
Это означает, что ученые, работающие с данными, приобретают первостепенное значение, и правильное понимание данных отражается и в их росте заработной платы.
Согласно недавнему исследованию, проведенному McKinsey Global Institute, ощущается нехватка аналитических и управленческих талантов, особенно в связи с тем, что им необходимо разобраться в большом количестве данных, доступных в мире.
Это одна из самых насущных проблем современности. Кроме того, в этом отчете указывается, что к 2018 году потребуется от четырех до пяти миллионов аналитиков данных.
Кроме того, необходимо около одного миллиона менеджеров и аналитиков, которые могут помочь использовать результаты больших данных таким образом, чтобы организации могли достичь своих целей таким образом, чтобы ресурсы использовались стратегическим и полезным образом.
Почему наука о данных так важна?
Наука о данных за последние несколько лет прошла очень долгий путь. Вот почему они являются неотъемлемой частью понимания работы многих отраслей, какими бы сложными и сложными они ни были.
Вот десять причин, по которым наука о данных всегда будет оставаться неотъемлемой частью культуры и экономики глобального мира:
- Наука о данных помогает брендам лучше понять своих клиентов и расширить их возможности. Клиенты являются душой и основой любого бренда и играют огромную роль в их успехе и провале. Используя науку о данных, бренды могут индивидуально связываться со своими клиентами, тем самым обеспечивая лучшую силу бренда и вовлеченность.
- Одна из причин, по которой наука о данных привлекает такое большое внимание, заключается в том, что она позволяет брендам донести свою историю таким увлекательным и мощным способом. Когда бренды и компании используют эти данные всесторонне, они могут поделиться своей историей со своей целевой аудиторией, тем самым создавая лучшую связь бренда. В конце концов, ничто не связано с потребителями, как эффективная и мощная история, которая может привить все человеческие эмоции.
- Большие данные - это новая область, которая постоянно растет и развивается. Благодаря разработке такого большого количества инструментов, почти на регулярной основе, большие данные помогают брендам и организациям эффективно и стратегически решать сложные проблемы в области ИТ, управления персоналом и управления ресурсами. Это означает эффективное использование ресурсов, как материальных, так и нематериальных.
- Одним из наиболее важных аспектов науки о данных является то, что ее выводы и результаты могут быть применены практически к любому сектору, как, например, путешествия, здравоохранение и образование. Понимание последствий науки о данных может во многом помочь секторам анализировать их проблемы и эффективно решать их.
- Наука о данных доступна практически для всех секторов. Сегодня в мире существует большое количество данных, и их правильное использование может означать успехи и неудачи для брендов и организаций. Правильное использование данных будет держать ключ к достижению целей для брендов, особенно в ближайшие времена.
При этом, наука о данных играет большую и первостепенную роль в функционировании и росте брендов. Поэтому быть специалистом по данным - это первостепенная позиция для любого человека, так как перед ним стоит большая задача управления данными и решения их проблем как внутри организации, так и за ее пределами.
Сегодня ученые-данные открывают новые возможности для экспериментов и исследований. Они экспериментируют с технологиями сбора информации и разрабатывают сложные модели и алгоритмы, чтобы помочь брендам решить некоторые из самых больших проблем, с которыми они сталкиваются. Специалист по данным будет выполнять основные функции и роли, некоторые из них включают в себя следующее:
- Свяжите новые и различные данные, чтобы предложить продукты, которые соответствуют чаяниям и целям их целевых клиентов.
- Используйте данные сеньора для определения погодных условий и изменения маршрутов поставок.
- Раскройте мошенничества и аномалии на рынке
- Увеличьте скорость, с которой наборы данных могут быть доступны и интегрированы
- Определите лучший и инновационный способ использования Интернета, чтобы бренды могли использовать возможности всесторонним образом
В то время как розничная торговля является одной из областей, где наука о данных может иметь огромное значение. Возьмем, к примеру, случай, когда старшее поколение вспоминает, что имело удивительное взаимодействие с местным владельцем магазина.
Этот владелец магазина смог удовлетворить все потребности клиента в индивидуальном порядке. Однако со временем это персональное внимание было потеряно в появлении и росте супермаркетов.
Однако аналитика данных может помочь брендам создать личную связь со своими клиентами. Используя науку о данных, бренды должны будут лучше и глубже понять, как клиенты используют свои продукты.
Это означает, что розничные продавцы, которые являются конкурентоспособными, должны будут глубже понять, как клиенты используют свои продукты. Эффективность означает, что ритейлеры должны будут подбирать подходящий продукт для правильного покупателя, несмотря на то, что оба эти объекта постоянно развиваются.
Каково будущее науки о данных и ученого данных?
Таким образом, в то время как розничная торговля является ощутимой областью, где влияние науки о данных ясно видно, наука о данных может иметь далеко идущие последствия и в других областях. К ним относятся здравоохранение, энергетика и образование.
Поскольку эти области постоянно развиваются, важность науки о данных также быстро возрастает.
В области здравоохранения новые препараты постоянно открываются с одной стороны, а с другой стороны, необходимо улучшить уход за пациентами.
Наука данных с использованием методов и приемов может помочь сектору здравоохранения найти решения, которые помогут поднять заботу о пациентах и их удовлетворение на новый уровень.
Индустрия здравоохранения постоянно развивается, и наука о данных может помочь им улучшить обслуживание пациентов на всех этапах. Другая область, которая может по-настоящему извлечь выгоду из науки о данных, - это образование.
Благодаря тому, что такие технологии, как смартфоны и ноутбуки, становятся неотъемлемой частью системы образования, наука о данных может помочь создать лучшие возможности, чтобы помочь учащимся учиться и расширять свои знания конструктивным образом.
Еще один пример того, как наука о данных может помочь обществу, - это применение и использование энергии. Энергетический сектор сегодня находится на пороге радикальных изменений и преобразований. От нефти к газу и возобновляемой энергии, мы должны найти новые и инновационные способы использования энергии.
Наука о данных может помочь нам решить задачи растущего спроса и устойчивого будущего, обеспечивая при этом лучшие решения. Это означает, что ученым, занимающимся данными, придется предлагать широкий спектр решений для решения проблем во всех секторах.
Это непростая задача, и поэтому им нужны ресурсы и системы, которые помогут им достичь этой цели. Во всех секторах и экономиках ученые, работающие с данными, должны стать творческими мыслителями, которые используют высокопроизводительные инструменты для создания решений, которые могут быть приняты по всем вертикалям.
В общем, ученые-данные - это будущее мира сегодня. Вскоре они станут неотъемлемой частью организации и помогут миру решать основные глобальные проблемы, которые, в свою очередь, могут иметь далеко идущие последствия для разных стран.
Вот почему потребность в часе состоит в том, чтобы развить навыки и креативность ученых-данных по всему миру, чтобы они могли помочь людям испытать жизнь, продукты и услуги совершенно по-новому.