Czym jest nauka o danych?
Data science to dziedzina zajmująca się ogromną ilością danych pochodzących z różnych źródeł. Jest to jedna z najszybciej rozwijających się dziedzin, ponieważ w ostatnich latach nastąpił ogromny wzrost liczby źródeł danych.
Rozwiązania z zakresu data science są osiągane dzięki różnorodnym narzędziom, które wydobywają istotne informacje i znajdują ukryte wzorce, które są wykorzystywane do podejmowania decyzji biznesowych i planowania strategicznego. Aby uzyskać odpowiednie dane, data scientists muszą być w stanie zintegrować statystykę, sztuczną inteligencję, matematykę, uczenie maszynowe, zaawansowaną analitykę oraz programowanie.
Umiejętności i narzędzia
To, co charakteryzuje analityków danych, to umiejętność zadawania pytań w celu znalezienia ścieżek do nieznanego. Są oni również odpowiedzialni za tworzenie modeli statystycznych i pisanie algorytmów, więc wiedza statystyczna i matematyczna jest dla nich absolutnie niezbędna. Muszą również posiadać silne umiejętności techniczne, w tym:
- analiza danych;
- magazyn / pobieranie danych;
- uczenie maszynowe;
- programowanie obiektowe;
- Java i Python do nauki o danych;
- zarządzanie danymi;
- rozwój oprogramowania;
- statystyki;
- wizualizacja danych.
I opanować narzędzia takie jak:
- Tableau;
- PySpark;
- Hadoop;
- SAS;
- BigML;
- Apache Spark;
- MATLAB.
Wszystkie te umiejętności i narzędzia są wymagane do projektowania procesów modelowania i tworzenia modeli predykcyjnych i algorytmów. Są one następnie stosowane do rozwiązywania złożonych problemów i wykorzystywania nauki o danych w biznesie.
Role i obowiązki
Ogólnie rzecz biorąc, data scientists ściśle współpracują z biznesem swoich klientów, aby w pełni zrozumieć ich główne cele i określić, jak big data mogą być wykorzystane do zwiększenia produktywności. Tworzą modele predykcyjne i algorytmy oraz projektują procesy modelowania danych w celu wydobycia i analizy danych niezbędnych do realizacji projektu. Chociaż każdy projekt jest inny, proces data science związany z gromadzeniem i analizą danych zazwyczaj przebiega według poniższego schematu:
- zadawanie odpowiednich pytań w celu rozpoczęcia procesu odkrywania i gromadzenia informacji;
- zbieranie danych;
- czyszczenie i przetwarzanie danych;
- integracja i przechowywanie danych;
- badanie danych początkowych i analizowanie danych eksploracyjnych;
- wybór jednego lub więcej potencjalnych algorytmów i modeli;
- stosowanie technik zaprojektowanych dla nauki o danych;
- mierzenie i poprawianie wyników;
- prezentacja i raportowanie wyników końcowych zainteresowanym stronom;
- wprowadzanie zmian na podstawie informacji zwrotnych.
Po zakończeniu tego procesu nadszedł czas, aby powtórzyć te same kroki w celu rozwiązania nowego problemu w nowym projekcie.
Czym jest analityka danych?
Ponieważ firmy i media społecznościowe generują ogromne ilości informacji, takich jak dane dotyczące klientów lub pliki dziennika, chcą wykorzystać zebrane informacje na swoją korzyść. W tym miejscu z pomocą przychodzi analityka danych.
Analityka danych analizuje ogromne zbiory danych w celu odkrycia niewidocznych wzorców, korelacji i trendów oraz uzyskania cennego zrozumienia w celu podejmowania inteligentnych decyzji biznesowych, prowadzenia lepszego marketingu i ogólnej poprawy skuteczności. Właśnie dlatego doradztwo w zakresie analizy danych jest popularne wśród firm, które chcą wykorzystać analitykę danych do zwiększenia wydajności biznesowej.
Umiejętności i narzędzia
Dla analityków danych ważne jest również posiadanie wykształcenia matematycznego lub statystycznego lub poznanie narzędzi niezbędnych do podejmowania decyzji przy użyciu liczb, ponieważ muszą oni projektować bazy danych i systemy danych oraz utrzymywać je za pomocą narzędzi statystycznych. Główne umiejętności analityka danych obejmują:
Wymagane narzędzia obejmują:
Wszystkie te elementy są niezbędne do gromadzenia, porządkowania i analizowania danych.
Role i obowiązki
Dzień z życia analityków danych może się różnić w zależności od celów projektów analityki danych i zakresu, w jakim organizacja przyjęła technologie i praktyki oparte na danych. Jednak obowiązki analityka danych rutynowo obejmują następujące elementy:
- pozyskiwanie danych ze źródeł pierwotnych i wtórnych;
- projektowanie i utrzymywanie baz danych i systemów danych;
- korzystanie z różnych mediów do interpretacji zestawów danych;
- współpraca z inżynierem analizy danych, programistą lub liderem organizacyjnym w celu opracowania zasad i modyfikacji systemu;
- ustalenia sprawozdawcze.
Ponadto analitycy danych powinni rozumieć podstawy statystyki i wiedzieć, jak działają bazy danych.
Różnica między nauką o danych a analityką danych
Podstawową różnicą między tymi dwiema dziedzinami jest część dużych zbiorów danych, którą każda z nich traktuje priorytetowo. Mimo że zarówno analityka danych, jak i nauka o danych pracują z danymi i często uważa się je za tożsame, są to dwie odrębne dyscypliny.
Nauka o danych koncentruje się na projektowaniu i tworzeniu nowych procesów modelowania danych. Jej działanie opiera się głównie na wykorzystaniu prototypów, modeli predykcyjnych, algorytmów i niestandardowych analiz.
Z drugiej strony, analityka danych jest bardziej związana z badaniem dużych zbiorów danych w celu identyfikacji trendów, tworzenia wykresów i ogólnie pomagania firmom w podejmowaniu bardziej strategicznych i skutecznych decyzji.
Analityk danych vs. naukowiec ds. danych: porównanie umiejętności
Różnica między analitykiem danych a naukowcem ds. danych wynika ze stopnia ich wiedzy specjalistycznej w zakresie korzystania z dużych zbiorów danych. Analityk danych wykorzystuje opisowe metody testowania do raportowania danych faktycznych i dostarczania analiz normatywnych. Z drugiej strony, naukowiec ds. danych musi posiadać wiedzę na temat całej podróży analitycznej i generować wartość dla firm za pomocą danych.
Przyjrzyjmy się poniższej tabeli porównawczej, aby dokładniej zrozumieć różnice między umiejętnościami analityków danych i data scientists.
Przyszłość nauki o danych i analityki danych
Jaka przyszłość czeka Big Tech? W jaki sposób technologie będą ewoluować w nadchodzących latach i jak te zmiany wpłyną na sposób, w jaki firmy i ludzie obchodzą się ze swoimi danymi?
Bez wątpienia przyszłość nauki o danych i analityki danych jest świetlana i zapewni jedne z najlepiej płatnych miejsc pracy. Niezależnie od tego, czy chodzi o zwiększoną zależność od dużych sieci danych, czy też rozwój technologii uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, potencjał jest ogromny. Będziemy musieli poczekać i zobaczyć, jak te dziedziny będą się rozwijać i pomagać firmom.
Podsumowanie
W miarę upływu czasu coraz więcej organizacji dostrzega potrzebę zarządzania danymi, które produkują, tworząc ogromne zapotrzebowanie na usługi i rozwiązania w zakresie nauki o danych i analizy danych. Ten rosnący popyt będzie nadal gwałtownie wzrastał nawet po kilku dekadach, torując drogę nowym i innowacyjnym firmom i specjalistom w dziedzinie analizy danych.
Zatrudnij nas
O nas
