Наука про дані та її зростаюча важливість - міждисциплінарна галузь, наука даних стосується процесів та систем, які використовуються для отримання знань чи розумінь із великої кількості даних.
Вилучені дані можуть бути структурованими або неструктурованими. Наука даних - це продовження таких галузей аналізу даних, як видобуток даних, статистика, прогнозний аналіз.
Велике поле, наука даних використовує безліч теорій і методик, що входять до складу інших галузей, таких як інформатика, математика, статика, хіміометрія та інформатика.
Деякі з методів, що використовуються в науці даних, включають моделі ймовірностей, машинне навчання, обробку сигналів, обмін даними, статистичне навчання, базу даних, інженерія даних, візуалізація, розпізнавання та навчання моделей, моделювання невизначеності, комп'ютерне програмування серед інших.
З розвитком такої кількості даних багато аспектів науки про науку отримують величезне значення, особливо великі дані.
Наука даних не обмежується великими даними, що саме по собі є великим полем, оскільки рішення великих даних більш орієнтовані на організацію та попередню обробку даних, а не на аналіз даних.
Крім того, машинне навчання посилило зростання та важливість наукових даних в останні кілька років.
Яке походження для Data Science?
З роками наука про дані стала невід'ємною частиною багатьох галузей промисловості, таких як сільське господарство, оптимізація маркетингу, управління ризиками, виявлення шахрайства, маркетингова аналітика та державна політика.
Використовуючи підготовку даних, статистику, прогнозне моделювання та машинне навчання, наука даних намагається вирішити багато питань в окремих секторах та економіці в цілому.
Наука даних наголошує на використанні загальних методів, не змінюючи їх застосування, незалежно від галузі. Цей підхід відрізняється від традиційної статистики, як правило, зосереджується на наданні рішень, специфічних для конкретних секторів чи областей.
Традиційні методи залежать від надання секторам рішень, які підходять до кожної проблеми, а не від застосування стандартного рішення.
На сьогодні наука даних має далекосяжне значення в багатьох галузях, як наукових, так і прикладних наукових досліджень, таких як машинний переклад, розпізнавання мовлення, цифрової економіки з одного боку та таких галузей, як охорона здоров'я, суспільствознавство, медична інформатика, з іншого боку.
Це впливає на ріст та розвиток бренду, надаючи багато інформації про споживачів та кампанії за допомогою таких методів, як обробка даних та аналіз даних.
Історію наукових даних можна простежити вже понад п’ятдесят років тому, і вона була використана в якості заміни інформатиці в 1960 році Пітером Науром.
У 1974 році Пітер опублікував стисле опитування комп’ютерних методів, де він використав термін «наука даних» при дослідженні сучасних методів обробки даних.
Ці методи потім використовувались у ряді застосувань. Майже двадцять два роки пізніше в 1996 році члени Міжнародної федерації класифікаційних товариств зустрілися з Кобе на їхній дворічній конференції, де вперше був використаний термін наука даних, в назві конференції, яка отримала назву Data Science, класифікація та споріднені з ними методи. К. Ф. Джефф Ву в 1997 році виголосив вступну лекцію на тему, де говорив про статистику як форму науки про дані.
Пізніше в 2001 році Вільям С. Клівленд запровадив науку про дані як самостійну дисципліну. У своїй статті «Science Science: План дій щодо розширення технічних областей статистики» він включив досягнення в обчисленні даних, опубліковані в Міжнародному статистичному огляді в квітні 2001 року.
У своїй доповіді Вільям згадує шість областей, які, на його думку, становлять основу науки про дані: сюди входять багатодисциплінарні дослідження, моделі та методи даних, педагогіка, обчислення даних, теорія та інструментальна оцінка.
Наступного року, у 2002 році, Міжнародна рада з питань науки: Комітет з питань науки та технологій розпочала публікацію журналу Data Science, який зосереджується на таких питаннях, які стосуються науки про дані, як опис систем даних, їх публікація в Інтернеті, додатки та законодавство питань.
Зовсім скоро, у січні 2003 року, Колумбійський університет також розпочав публікацію журналу Science Science, який був майданчиком для працівників, що обмінюються даними, обмінюватися думками та обмінюватися ідеями щодо використання та переваг наукових даних.
Журнал, який був присвячений застосуванню статистичних методів та якісних досліджень, цей журнал був платформою, яка надала співробітникам даних власний голос у галузі наукових даних.
У 2005 році Національна рада науки опублікувала довговічні цифрові збори даних: сприяння науково-дослідним і освітнім діям у 21 столітті.
Ця стаття визначає науковця даних як інформатиків та інформатиків, програмістів баз даних та програмного забезпечення, дисциплінарних експертів, кураторів та експертних анотаторів, бібліотекарів, які є надзвичайно важливими для успішного управління збору цифрових даних.
Їх основна діяльність полягає у проведенні творчих розслідувань та аналізу, щоб дані могли бути використані належним та ефективним чином організаціями в усіх секторах.
Зростаюче значення наукових даних в свою чергу призвело до зростання та важливості науковців даних. Ці дані вчені-професіонали зараз є невід'ємною частиною брендів, підприємств, державних агентств та некомерційних організацій.
Ці вчені працюють невтомно, щоб осмислити велику кількість даних та виявити в них відповідні закономірності та конструкції, щоб їх можна було ефективно використовувати для реалізації майбутніх цілей та завдань.
Це означає, що науковці набувають найважливішого значення, а розуміння даних належним чином відображається і на їх зростаючих зарплатах.
Відповідно до недавнього дослідження Глобального інституту МакКінсі, існує дефіцит аналітичних та управлінських талантів, тим більше, що вони потребують осмислення великої кількості даних, наявних у світі.
Це одне з найактуальніших проблем у нинішній час. Крім того, у цьому звіті передбачено, що до 2018 року буде потреба від чотирьох до п’яти мільйонів аналітиків даних.
Існує також потреба у близько мільйона менеджерів та аналітиків, які можуть допомогти споживати результати великих даних таким чином, що може допомогти організаціям досягти своїх цілей таким чином, щоб стратегічно та корисно використовувати ресурси.
Чому наука даних така важлива?
Наука даних за останні кілька років пройшла дійсно довгий шлях. Ось чому вони є невід’ємною частиною розуміння функціонування багатьох галузей, як би не були складними та складними.
Ось десять причин, чому наука про дані завжди залишатиметься невід’ємною частиною культури та економіки глобального світу:
- Наукова інформація допомагає торговим маркам зрозуміти своїх клієнтів значно розширенішими та наділеними повноваженнями. Клієнти є основою будь-якої марки і відіграють велику роль у їх успіху та невдачі. Використовуючи наукові дані, бренди можуть персонально підключатися до своїх клієнтів, забезпечуючи тим самим кращу потужність та привабливість бренду.
- Однією з причин, чому наука про дані інформації привертає таку велику увагу, полягає в тому, що вона дозволяє брендам передавати свою історію на такий захопливий і потужний спосіб. Коли бренди та компанії використовують ці дані всебічно, вони можуть поділитися своєю історією зі своєю цільовою аудиторією, тим самим створивши кращу взаємодію з брендом. Зрештою, нічого не пов’язує зі споживачами, як ефективна та потужна історія, яка може прищепити всі людські емоції.
- Big Data - це нове поле, яке постійно зростає та розвивається. Завдяки розробці такої кількості інструментів, майже на регулярній основі, великі дані допомагають брендам та організаціям ефективно і стратегічно вирішувати складні проблеми управління ІТ, людськими ресурсами та ресурсами. Це означає ефективне використання ресурсів, як матеріальних, так і нематеріальних.
- Одним з найважливіших аспектів науки про дані є те, що її результати та результати можуть бути застосовані майже до будь-якого сектору, наприклад подорожі, охорона здоров'я та освіта. Розуміння наслідків наукових даних може пройти довгий шлях, допомагаючи секторам проаналізувати їх виклики та ефективно вирішити їх.
- Наука даних є доступною майже для всіх секторів. Сьогодні у світі існує велика кількість даних, і належне їх використання може спричинити успіх та невдачу для брендів та організацій. Правильне використання даних стане ключовим фактором для досягнення цілей для брендів, особливо в найближчі часи.
Незважаючи на це, наука даних бере на себе велику і головну роль у функціонуванні та зростанні брендів. Отже, бути науковцем даних є першочерговим становищем для будь-якої людини, оскільки перед ними стоїть велике завдання керувати даними та пропонувати рішення їх проблем як усередині організації, так і поза нею.
Сьогодні вчені з даними відкривають нові підстави щодо експериментів та досліджень. Вони експериментують з технологіями збору інтелекту та розробляють складні моделі та алгоритми, щоб допомогти брендам відповісти на найбільші проблеми, з якими вони стикаються. Дослідник даних виконуватиме основні функції та ролі, деякі з них включають такі:
- Пов’яжіть нові та різні дані, щоб запропонувати продукти, що відповідають прагненням та цілям їхніх цільових клієнтів
- Використовуйте дані сеньйора для виявлення погодних умов та перестановки ланцюгів поставок
- Розкрийте шахрайство та аномалії на ринку
- Заздалегідь швидкість, з якою можна отримати доступ та інтегрувати набори даних
- Визначте найкращий та інноваційний спосіб користування Інтернетом, щоб бренди могли комплексно використовувати можливості
Хоча роздрібна торгівля - це одна із галузей, де наука може мати величезні наслідки. Візьмемо для прикладу випадок, коли старше покоління згадує про дивовижну взаємодію з місцевим крамарем.
Цей крамник міг персонально задовольнити всі потреби замовника. Однак з часом ця персоналізована увага втратилась у появі та зростанні супермаркетів.
Однак аналітика даних може допомогти брендам створити цю особисту зв’язок зі своїми клієнтами. Використовуючи науку про дані, бренди повинні будуть розробити краще та глибше розуміння того, як клієнти використовують свою продукцію.
Це означає, що роздрібні торговці, які є конкурентоспроможними, повинні будуть глибше розуміти, як клієнти використовують свою продукцію. Ефективність означає, що роздрібним торговцям доведеться відповідати правильному продукту правильному клієнту, незважаючи на те, що обидва ці об'єкти постійно розвиваються.
Яке майбутнє в галузі науки про дані та вченого?
Отже, хоча роздрібна торгівля - це відчутне поле, де чітко видно вплив наукових даних, наука даних може мати далекосяжний вплив також і в інших галузях. До них належать охорона здоров'я, енергетика та освіта.
Оскільки ці галузі постійно розвиваються, важливість наукових даних також швидко зростає.
У галузі охорони здоров’я постійно відкриваються нові препарати однією рукою, і з іншого боку виникає потреба створити кращий догляд за пацієнтами.
Наука про дані із застосуванням методів та прийомів може допомогти сектору охорони здоров’я знайти рішення, які допоможуть перейти на турботу та задоволення пацієнтів на наступний рівень.
Індустрія охорони здоров'я постійно розвивається, і наука про дані може допомогти їм створити кращий догляд за пацієнтами на всіх етапах. Ще одна галузь, яка може по-справжньому отримати вигоду від наукових даних - це освіта.
Оскільки такі технології, як смартфони та ноутбуки, стають невід’ємною частиною системи освіти, наука про дані може допомогти створити кращі можливості, щоб допомогти студентам навчатися та розширювати свої знання конструктивно.
Іншим прикладом того, як наука даних може допомогти суспільству, є його застосування та використання в енергії. Енергетичний сектор сьогодні знаходиться на вершині радикальних змін та перетворень. Від нафти до газу до відновлюваної енергії нам потрібно знайти нові та інноваційні способи використання енергії.
Наука даних може допомогти нам вирішити проблеми зростаючого попиту та стійкого майбутнього, забезпечуючи при цьому найкращі рішення. Це означає, що науковцям даних доведеться придумати широкий спектр рішень для вирішення проблем у всіх секторах.
Це непросте завдання, і саме тому їм потрібні ресурси та системи, які допоможуть їм досягти цієї мети. У всьому секторі та економіці науковцям доведеться стати творчими мислителями, які використовують інструменти високого класу для створення рішень, які можуть бути прийняті у всіх вертикалях.
Загалом, вчені-дані - це майбутнє світу сьогодні. Вони незабаром стануть невід'ємною частиною організації та допоможуть світові вирішити основні глобальні виклики, які, в свою чергу, можуть мати далекосяжний вплив у різних країнах.
Ось чому потреба години полягає у розвитку майстерності та креативності науковців з усього світу, щоб вони могли допомогти людям переживати життя, продукти та послуги абсолютно новим способом.