מה זה מדע נתונים?
מדע הנתונים מספק מידע משמעותי על בסיס כמויות גדולות של נתונים מורכבים או נתונים גדולים. מדע נתונים, או מדע מונע נתונים, משלב תחומי עבודה שונים בסטטיסטיקה וחישוב כדי לפרש נתונים למטרות קבלת החלטות.
הבנת מדעי הנתונים
הנתונים נשאבים ממגזרים, ערוצים ופלטפורמות שונות, כולל טלפונים סלולריים, מדיה חברתית, אתרי מסחר אלקטרוני, סקרי בריאות וחיפושים באינטרנט. הגידול בכמות הנתונים הזמינים פתח את הדלת לתחום מחקר חדש המתבסס על נתונים גדולים - מערכי הנתונים המסיביים התורמים ליצירת כלים תפעוליים טובים יותר בכל המגזרים.
הגישה המתמדת לגידול בנתונים אפשרית עקב התקדמות הטכנולוגיה וטכניקות האיסוף. ניתן לעקוב אחר דפוסי קנייה והתנהגות של אנשים ולבצע תחזיות על בסיס המידע שנאסף.
עם זאת, הנתונים ההולכים וגדלים אינם מובנים ומחייבים ניתוח לביצוע החלטות אפקטיביות. תהליך זה מורכב ועורך זמן עבור חברות - ומכאן הופעת מדעי הנתונים.
מדעי נתונים, או מדע מונע נתונים, משתמשים בנתונים גדולים ולמידת מכונות כדי לפרש נתונים למטרות קבלת החלטות.
היסטוריה קצרה של מדעי הנתונים
המונח מדעי נתונים קיים ברובו הטוב ביותר משלושים השנים האחרונות, ובמקור שימש כתחליף ל"מדעי המחשב "בשנת 1960. כ -15 שנה לאחר מכן, המונח שימש להגדרת הסקר של שיטות עיבוד נתונים ששימשו בשונות שונות. יישומים. בשנת 2001 הוצג מדעי הנתונים כתחום עצמאי. "הרווארד ביזנס סקירה" פרסם מאמר בשנת 2012 המתאר את תפקיד מדען הנתונים כ"תפקיד הסקסי ביותר של המאה ה -21."
Takeaways מפתח
- ההתקדמות בתחום הטכנולוגיה, האינטרנט, המדיה החברתית והשימוש בטכנולוגיה הגדילו את הגישה לנתונים גדולים. מדעי הנתונים משתמשים בטכניקות כמו למידת מכונות ואינטליגנציה מלאכותית כדי לחלץ מידע משמעותי ולחזות דפוסים והתנהגות עתידיים. תחום הנתונים המדע גדל ככל שמתקדמים בטכנולוגיה וטכניקות איסוף וניתוח נתונים גדולים מתוחכמים יותר.
אופן השימוש במדע הנתונים
מדע הנתונים משלב כלים ממספר דיסציפלינות לאיסוף מערך נתונים, תהליך, והפיקת תובנות ממערך הנתונים, חילוץ נתונים משמעותיים מהסט ופרשנותם לצורכי קבלת החלטות. תחומי המשמעת המרכיבים את תחום מדעי הנתונים כוללים כרייה, סטטיסטיקות, למידת מכונות, ניתוחים ותכנות.
כריית נתונים מיישמת אלגוריתמים על מערך הנתונים המורכב כדי לחשוף דפוסים המשמשים אז להפקת נתונים מועילים ורלוונטיים מהערכה. מדדים סטטיסטיים או ניתוחים חזויים משתמשים בנתונים שחולצו זה כדי לאמוד אירועים שעלולים להתרחש בעתיד על סמך מה שהנתונים מראים שקרה בעבר.
למידת מכונה היא כלי בינה מלאכותית המעבד כמויות עצומות של נתונים שאדם לא יוכל לעבד במהלך חייו. לימוד מכונה משכלל את מודל ההחלטות המוצג תחת ניתוח חזוי על ידי התאמת הסבירות להתרחש אירוע למה שקרה בפועל בזמן החזוי.
בעזרת ניתוח, מנתח הנתונים אוסף ומעבד את הנתונים המובנים משלב למידת המכונה באמצעות אלגוריתמים. המטפל מפרש, ממיר ומסכם את הנתונים לשפה מגובשת שצוות קבלת ההחלטות יכול להבין. מדע הנתונים מיושם כמעט בכל ההקשרים וככל שתפקידו של מדען הנתונים מתפתח, התחום יתרחב ויכלול ארכיטקטורת נתונים, הנדסת נתונים ומנהל נתונים.
עובדה מהירה
לדברי יבמ, הביקוש למדעני נתונים צפוי לגדול ב -28% עד 2020.
מדען הנתונים הגדיר
מדען נתונים אוסף, מנתח ומפרש כמויות גדולות של נתונים, במקרים רבים, כדי לשפר את פעילות החברה. אנשי מקצוע של מדעני נתונים מפתחים מודלים סטטיסטיים המנתחים נתונים ומגלים דפוסים, מגמות ויחסים במערכות נתונים. ניתן להשתמש במידע זה כדי לחזות התנהגות צרכנים או כדי לזהות סיכונים עסקיים ותפעוליים. מדען הנתונים הוא לרוב מספר סיפורים המציג תובנות נתונים למקבלי ההחלטות באופן מובן וישימו לפיתרון בעיות.
מדעי נתונים היום
חברות מיישמות נתונים גדולים ומדעי נתונים על פעילויות יומיומיות בכדי להביא ערך לצרכנים. מוסדות בנקאיים מנצלים את הנתונים הגדולים כדי לשפר את ההצלחות שלהם בזיהוי הונאה. חברות ניהול נכסים משתמשות בנתונים גדולים כדי לחזות את הסבירות שהמחיר של נייר ערך יעלה או יורד בזמן שנקבע.
חברות כמו נטפליקס מכרות נתונים גדולים כדי לקבוע אילו מוצרים לספק למשתמשים שלה. נטפליקס משתמשת גם באלגוריתמים כדי ליצור המלצות בהתאמה אישית למשתמשים על בסיס היסטוריית הצפייה שלהם. מדע הנתונים מתפתח בקצב מהיר, ויישומיו ימשיכו לשנות חיים לעתיד.
