Demistyfikacja nauki o danych: odsłanianie podstaw tego pola transformacyjnego

Czy jesteś gotowy, aby odkryć tajemnice jednej z najbardziej urzekających i transformujących dziedzin naszych czasów? Przygotuj się na ekscytującą podróż, podczas której zagłębimy się w dziedzinę analityki danych, wyjaśniając jej zagadkową naturę. W tym poście na blogu odblokujemy najważniejsze informacje i odkryjemy podstawy, dzięki którym nauka danych jest tak ekscytującą dyscypliną. Więc chwyć kapelusz detektywa i przygotuj się na zaskoczenie niesamowitą mocą drzemiącą w tej innowacyjnej dziedzinie.

Co to jest nauka danych?

Analityka danych to dynamicznie rozwijająca się dziedzina z ogromnym potencjałem usprawnienia operacji biznesowych. W najprostszej formie nauka o danych to proces wydobywania znaczenia z danych w celu podejmowania przydatnych decyzji. Jednak nauka o danych to nie tylko analizowanie liczb; chodzi także o zrozumienie kontekstu i motywacji stojących za danymi. To zrozumienie pozwala na tworzenie spostrzeżeń, które można wykorzystać do ulepszenia procesów biznesowych lub informowania o polityce firmy.

Aby zostać wykwalifikowanym analitykiem danych, musisz rozumieć statystyki, uczenie maszynowe, przetwarzanie dużych zbiorów danych i inne pokrewne dziedziny. Jednak nawet jeśli nie masz żadnego wcześniejszego doświadczenia w tych obszarach, w Internecie dostępnych jest wiele zasobów, które pomogą Ci zacząć. Jeśli jesteś gotowy na ciężką pracę i poznanie nowych koncepcji, bycie analitykiem danych może być jedną z najbardziej satysfakcjonujących karier, jakie kiedykolwiek będziesz wykonywać.

Historia nauki o danych

Historia data science obejmuje ponad sto lat i przeszła wiele przemian. Data Science rozpoczęła się jako nauka wydobywania znaczenia z dużych ilości danych. Jednak to, co dzisiaj znamy jako nauka o danych, rozwinęło się znacznie poza swoje korzenie z początku XX wieku. Obecnie nauka o danych to dziedzina obejmująca szeroki zakres wiedzy i umiejętności, w tym między innymi uczenie maszynowe, analizę statystyczną, wyszukiwanie informacji i analizę biznesową.

Biorąc pod uwagę jej różnorodność, początki nauki o danych są trudne do dokładnego określenia. Termin „nauka o danych” został po raz pierwszy wprowadzony w 2000 roku przez Briana Cunninghama i Rossa Quinlana w artykule dla magazynu InformationWeek zatytułowanym „Data Scientist: The New IT Professional?” W tym artykule opisali, jak firmy zaczęły wymagać więcej od swoich specjalistów IT i że ta nowa klasa specjalistów będzie musiała posiadać zestaw umiejętności, w tym silne zdolności ilościowe, a także silne zdolności analitycznego myślenia. Warto zaznaczyć, że Cunningham i Quinlan nie byli autorami terminu „data science” – tytuł ten po raz pierwszy nadano Shreyasowi Doshiemu, który opublikował na ten temat artykuł w 2001 roku na Uniwersytecie Purdue.

Mimo że jej początki są nieco mgliste, jasne jest, że nauka o danych przeszła długą drogę od czasu jej powstania. Na przestrzeni lat opracowano różne techniki pomagające wyciągać wnioski z dużych zbiorów danych – niektóre z nich są nadal używane, inne zaś wypadły z łask ze względu na różne postępy w tej dziedzinie. Na przykład jedną z pierwszych technik stosowanych do wydobywania wniosków ze zbiorów danych było „sortowanie kart”. Podczas sortowania kart dane dzielone są na małe partie, a każdą partię sortuje się na różne kategorie, takie jak typ klienta, linia produktów itp. Metoda ta była pierwotnie stosowana do badania interakcji klientów z różnymi produktami i była jedną z najwcześniejszych form eksploracja danych.

Z biegiem czasu nauka o danych ewoluowała, obejmując szerszy zakres wiedzy i umiejętności. Obecnie od analityków danych wymaga się zwykle solidnego doświadczenia w matematyce, statystyce, uczeniu maszynowym i analizie biznesowej. Ze względu na tę różnorodność wiedzy i umiejętności zaklasyfikowanie nauki o danych do jednej konkretnej kategorii może być trudne. Jednak wielu twierdzi, że nauka o danych to przede wszystkim dziedzina obejmująca wydobywanie i analizę wniosków z dużych zbiorów danych.

Główne techniki stosowane w nauce danych

W nauce o danych używamy różnych technik w celu uzyskania wiedzy i spostrzeżeń z danych. Poniżej przedstawiono główne techniki stosowane w nauce o danych:

Eksploracja danych: Jest to proces wydobywania przydatnych informacji z dużych zbiorów danych.
Analiza danych: Jest to proces dzielenia złożonych danych na łatwe do zarządzania części w celu znalezienia znaczących informacji.
Uczenie maszynowe: Uczenie maszynowe to gorący temat w nauce o danych i odnosi się do podzbioru algorytmów, które mogą „uczyć się” na podstawie danych bez bezpośredniego programowania.

Jakie są narzędzia paska narzędzi analityka danych?

Jeśli chodzi o analizę danych, wydaje się, że każdy ma własną definicję. Ale co rozumiemy przez naukę danych? Mówiąc najprościej, jest to zastosowanie metod i narzędzi naukowych do danych w celu uzyskania spostrzeżeń, które mogą pomóc w podejmowaniu decyzji. Jakich narzędzi potrzebuje analityk danych w swoim pasku narzędzi?

Istnieje wiele różnych pakietów oprogramowania i języków programowania używanych w nauce o danych, ale niektóre z najczęściej używanych to R, Python, SQL i Java. Ponadto analityk danych będzie prawdopodobnie potrzebował dostępu do technologii big data, takich jak Hadoop i Spark.

Następnym krokiem analityka danych po zgromadzeniu niezbędnych narzędzi i zasobów jest rozpoczęcie przetwarzania danych. Może to obejmować proste zadania, takie jak czyszczenie brudnych lub nieaktualnych zapisów, lub bardziej złożone analizy, takie jak identyfikacja trendów lub korelacji. Po przetworzeniu danych analityk danych zazwyczaj tworzy atrakcyjne wizualnie wykresy i wykresy ze swoimi ustaleniami, aby poinformować zainteresowane strony o wyciągniętych wnioskach.

Jak mogę się szkolić, aby odnieść sukces jako analityk danych?

Analiza danych to proces wydobywania znaczenia z danych w celu podejmowania świadomych decyzji. Można je podzielić na trzy główne zadania: sprzątanie, eksploracja i modelowanie. Czyszczenie polega na identyfikowaniu i usuwaniu nieprawidłowych lub nieistotnych punktów danych. Eksploracja polega na przekopywaniu się przez dane w celu znalezienia wzorców i spostrzeżeń, które mogły zostać ukryte. Modelowanie polega na zastosowaniu modeli statystycznych do danych w celu wyciągnięcia wniosków.

Umiejętności potrzebne do udanej kariery w dziedzinie analityki danych nie są tajemnicą. Jednak nabycie tych umiejętności bez odpowiedniego szkolenia może być trudne i czasochłonne. Tutaj z pomocą przychodzą programy takie jak Data Science Bootcamp. Ten trzymiesięczny kurs obejmuje wszystkie podstawy nauki o danych, od czyszczenia i eksploracji danych po tworzenie efektywnych modeli.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o tym, jak odnieść sukces jako analityk danych, zapoznaj się z naszym postem na blogu na temat demistyfikacji analityki danych: odkrywania podstaw tej transformacyjnej dziedziny.