Η Επιστήμη Δεδομένων είναι ένας συνδυασμός μαθηματικών, στατιστικών, μηχανικής μάθησης και επιστήμης υπολογιστών. Η Επιστήμη Δεδομένων συλλέγει, αναλύει και ερμηνεύει δεδομένα για να συγκεντρώσει πληροφορίες για τα δεδομένα που μπορούν να βοηθήσουν τους λήπτες αποφάσεων να λάβουν τεκμηριωμένες αποφάσεις.

Η Επιστήμη Δεδομένων χρησιμοποιείται σχεδόν σε κάθε κλάδο σήμερα που μπορεί να προβλέψει τη συμπεριφορά και τις τάσεις των πελατών και να εντοπίσει νέες ευκαιρίες. Οι επιχειρήσεις μπορούν να το χρησιμοποιήσουν για να λαμβάνουν τεκμηριωμένες αποφάσεις σχετικά με την ανάπτυξη και το μάρκετινγκ προϊόντων. Χρησιμοποιείται ως εργαλείο για τον εντοπισμό απάτης και τη βελτιστοποίηση των διαδικασιών. Οι κυβερνήσεις χρησιμοποιούν επίσης την Επιστήμη των Δεδομένων για να βελτιώσουν την αποτελεσματικότητα στην παροχή δημόσιων υπηρεσιών.

Η Επιστήμη των Δεδομένων είναι ένας αναδυόμενος τομέας που βλέπει τη σημασία του να αυξάνεται κάθε μέρα που περνάει. Είναι το πιο πρόσφατο τσιτάτο στον κόσμο της πληροφορικής και η ζήτησή του στην αγορά αυξάνεται σταθερά. Η ζήτηση για Επιστήμονες Δεδομένων πολλαπλασιάζεται, καθοδηγούμενη από την ανάγκη των οργανισμών να μετατρέψουν τα δεδομένα σε γνώσεις. Εταιρείες όπως η Google, η Amazon, η Microsoft και η Apple είναι μεταξύ των μεγαλύτερων προσλήψεων Data Scientists. Η Επιστήμη Δεδομένων γίνεται επίσης ένας περιζήτητος τομέας για επαγγελματίες πληροφορικής. 

Σύμφωνα με πρόσφατη έκθεση του Έρευνα Προτεραιότητας, η ζήτηση για Data Science αναμένεται να αυξηθεί με CAGR (Compound Annual Growth Rate) 16.43% και να φτάσει στην αγοραία αξία των επιβλητικών 378.7 δισεκατομμυρίων κατά την περίοδο πρόβλεψης 2022 έως 2030.

Με απλά λόγια, η Επιστήμη Δεδομένων βοηθά στην ανάλυση δεδομένων και στην εξαγωγή ουσιαστικών γνώσεων από αυτά συνδυάζοντας στατιστικά και μαθηματικά, δεξιότητες προγραμματισμού και εξειδίκευση στα θέματα.

Σημασία της Επιστήμης Δεδομένων

Στις μέρες μας, οι οργανισμοί είναι κατακλυσμένοι με δεδομένα. Η Επιστήμη Δεδομένων θα βοηθήσει στην εξαγωγή ουσιαστικών γνώσεων από αυτό συνδυάζοντας διάφορες μεθόδους, τεχνολογία και εργαλεία. Στους τομείς του ηλεκτρονικού εμπορίου, των οικονομικών, της ιατρικής, του ανθρώπινου δυναμικού κ.λπ., οι επιχειρήσεις συναντούν τεράστιο όγκο δεδομένων. Τα εργαλεία και οι τεχνολογίες της Επιστήμης Δεδομένων τους βοηθούν να τα επεξεργαστούν όλα.

Ιστορία της Επιστήμης Δεδομένων

Στις αρχές της δεκαετίας του 1960, ο όρος «Επιστήμη Δεδομένων» επινοήθηκε για να βοηθήσει στην κατανόηση και ανάλυση του τεράστιου όγκου δεδομένων που συγκεντρώνονταν εκείνη την εποχή. Η επιστήμη των δεδομένων είναι ένας κλάδος που αναπτύσσεται συνεχώς, χρησιμοποιώντας την επιστήμη των υπολογιστών και στατιστικές μεθόδους για την απόκτηση γνώσεων και τη δημιουργία πολύτιμων προβλέψεων σε μια ποικιλία βιομηχανιών.

Data Science – Προαπαιτούμενα

• Σε Πραγματικό Χρόνο

Η επιστήμη των δεδομένων βασίζεται στις στατιστικές για να συλλάβει και να μετατρέψει τα πρότυπα δεδομένων σε χρησιμοποιήσιμα στοιχεία μέσω της χρήσης πολύπλοκων τεχνικών μηχανικής μάθησης.

Αναχωρώ Statistics for Data Science για να μάθετε βασικές έννοιες της Στατιστικής στην Επιστήμη των Δεδομένων, τη Μηχανική Μάθηση και την Επιχειρηματική Ευφυΐα.

• Προγραμματισμός

Η Python, η R και η SQL είναι οι πιο κοινές γλώσσες προγραμματισμού. Για την επιτυχή εκτέλεση ενός έργου επιστήμης δεδομένων, είναι σημαντικό να ενσταλάξουμε κάποιο επίπεδο γνώσεων προγραμματισμού. 

Δείτε το δωρεάν Μάθημα R Studio Tutorial να μάθουν πώς να χρησιμοποιούν διάφορες τεχνικές και εργαλεία για την επεξεργασία των ακατέργαστων δεδομένων και τη λήψη πολύτιμων πληροφοριών.

• Μηχανική μάθηση

Η πραγματοποίηση ακριβών προβλέψεων και εκτιμήσεων καθίσταται δυνατή από τη Μηχανική Μάθηση, η οποία είναι ένα κρίσιμο συστατικό της επιστήμης δεδομένων. Πρέπει να έχετε μια σταθερή κατανόηση της μηχανικής μάθησης εάν θέλετε να πετύχετε στον τομέα της επιστήμης δεδομένων.

Η σαφής κατανόηση της λειτουργίας των βάσεων δεδομένων και οι δεξιότητες διαχείρισης και εξαγωγής δεδομένων είναι απαραίτητη σε αυτόν τον τομέα. 

Μπορείτε να υπολογίσετε και να προβλέψετε γρήγορα χρησιμοποιώντας μαθηματικά μοντέλα με βάση τα δεδομένα που ήδη γνωρίζετε. Η μοντελοποίηση βοηθά στον προσδιορισμό του αλγόριθμου που είναι καταλληλότερος για να χειριστεί ένα συγκεκριμένο ζήτημα και πώς να εκπαιδεύσουμε αυτά τα μοντέλα.

Ελέγξτε επίσης: Μαθηματικά Επιστήμης Δεδομένων

Σε τι χρησιμοποιείται το Data Science;

• Περιγραφική Ανάλυση

Βοηθά στην ακριβή εμφάνιση σημείων δεδομένων για μοτίβα που μπορεί να εμφανιστούν που ικανοποιούν όλες τις απαιτήσεις των δεδομένων. Με άλλα λόγια, περιλαμβάνει την οργάνωση, την παραγγελία και τον χειρισμό δεδομένων για την παραγωγή πληροφοριών που είναι διορατικές σχετικά με τα παρεχόμενα δεδομένα. Περιλαμβάνει επίσης τη μετατροπή ακατέργαστων δεδομένων σε μια φόρμα που θα τα διευκολύνει στην κατανόηση και την ερμηνεία τους.

• Προγνωστική Ανάλυση

Είναι η διαδικασία χρήσης ιστορικών δεδομένων μαζί με διάφορες τεχνικές όπως η εξόρυξη δεδομένων, η στατιστική μοντελοποίηση και η μηχανική μάθηση για την πρόβλεψη των μελλοντικών αποτελεσμάτων. Χρησιμοποιώντας τις τάσεις σε αυτά τα δεδομένα, οι επιχειρήσεις χρησιμοποιούν προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία για να εντοπίσουν κινδύνους και ευκαιρίες.

• Διαγνωστική Ανάλυση

Είναι μια εις βάθος εξέταση για να καταλάβουμε γιατί συνέβη κάτι. Τεχνικές όπως η διερεύνηση, η ανακάλυψη δεδομένων, η εξόρυξη δεδομένων και οι συσχετίσεις χρησιμοποιούνται για να το περιγράψουν. Πολλαπλές λειτουργίες δεδομένων και μετασχηματισμοί μπορούν να εκτελεστούν σε ένα δεδομένο σύνολο δεδομένων για να ανακαλύψουν μοναδικά μοτίβα σε καθεμία από αυτές τις τεχνικές. 

• Προστακτική Ανάλυση

Η προκαθοριστική ανάλυση προωθεί τη χρήση προγνωστικών δεδομένων. Προβλέπει τι είναι πιο πιθανό να συμβεί και προσφέρει την καλύτερη πορεία δράσης για την αντιμετώπιση αυτού του αποτελέσματος. Μπορεί να αξιολογήσει τα πιθανά αποτελέσματα διαφόρων αποφάσεων και να προτείνει τη βέλτιστη πορεία δράσης. Χρησιμοποιεί μηχανές προτάσεων μηχανικής μάθησης, περίπλοκη επεξεργασία συμβάντων, νευρωνικά δίκτυα, προσομοίωση, ανάλυση γραφημάτων και προσομοίωση.

Τι είναι η διαδικασία της Επιστήμης Δεδομένων;

• Λήψη των δεδομένων

Το πρώτο βήμα είναι να προσδιορίσετε το είδος των δεδομένων που πρέπει να αναλυθούν και αυτά τα δεδομένα πρέπει να εξαχθούν σε ένα αρχείο excel ή CSV.

• Καθαρισμός των δεδομένων

Είναι απαραίτητο γιατί για να μπορέσετε να διαβάσετε τα δεδομένα, πρέπει να βεβαιωθείτε ότι είναι σε τέλεια αναγνώσιμη κατάσταση, χωρίς λάθη, χωρίς τιμές που λείπουν ή λανθασμένες.

• Διερευνητική Ανάλυση

Η ανάλυση των δεδομένων γίνεται οπτικοποιώντας τα δεδομένα με διάφορους τρόπους και εντοπίζοντας μοτίβα για να εντοπίσετε οτιδήποτε ασυνήθιστο. Για να αναλύσετε τα δεδομένα, πρέπει να έχετε εξαιρετική προσοχή στη λεπτομέρεια για να διαπιστώσετε εάν κάτι δεν είναι σωστό.

• Μοντελοποίηση ή Μηχανική Μάθηση

Ένας μηχανικός δεδομένων ή ένας επιστήμονας καταγράφει οδηγίες για τον αλγόριθμο Machine Learning που πρέπει να ακολουθήσει με βάση τα Δεδομένα που πρέπει να αναλυθούν. Ο αλγόριθμος χρησιμοποιεί επαναληπτικά αυτές τις οδηγίες για να καταλήξει στη σωστή έξοδο.

• Ερμηνεία των δεδομένων

Σε αυτό το βήμα, αποκαλύπτετε τα ευρήματά σας και τα παρουσιάζετε στον οργανισμό. Η πιο κρίσιμη δεξιότητα σε αυτό θα ήταν η ικανότητά σας να εξηγείτε τα αποτελέσματά σας.

Ακολουθούν μερικά παραδείγματα εργαλείων που θα βοηθήσουν τους Επιστήμονες Δεδομένων να διευκολύνουν τη δουλειά τους.

• Ανάλυση Δεδομένων – Informatica PowerCenter, Rapidminer, Excel, SAS
• Οπτικοποίηση δεδομένων – Tableau, Qlikview, RAW, Jupyter
• Αποθήκευση δεδομένων – Apache Hadoop, Informatica/Talend, Microsoft HD insights
• Μοντελοποίηση δεδομένων – H2O.ai, Datarobot, Azure ML Studio, Mahout

Οφέλη της Επιστήμης Δεδομένων στις Επιχειρήσεις

• Βελτιώνει τις επιχειρηματικές προβλέψεις
• Ερμηνεία σύνθετων δεδομένων
• Καλύτερη λήψη αποφάσεων
• Καινοτομία προϊόντων 
• Βελτιώνει την ασφάλεια των δεδομένων
• Ανάπτυξη προϊόντων με επίκεντρο τον χρήστη

Εφαρμογές της Επιστήμης Δεδομένων

• Σύσταση προϊόντος

Η τεχνική σύστασης προϊόντων μπορεί να επηρεάσει τους πελάτες να αγοράσουν παρόμοια προϊόντα. Για παράδειγμα, ένας πωλητής του Big Bazaar προσπαθεί να αυξήσει τις πωλήσεις του καταστήματος ομαδοποιώντας τα προϊόντα μαζί και δίνοντας εκπτώσεις. Έτσι μάζεψε σαμπουάν και κοντίσιονερ μαζί και έκανε έκπτωση σε αυτά. Επιπλέον, οι πελάτες θα τα αγοράσουν μαζί σε μειωμένη τιμή.

• Μελλοντική Πρόβλεψη

Είναι μια από τις ευρέως εφαρμοσμένες τεχνικές στην Επιστήμη των Δεδομένων. Με βάση διάφορους τύπους δεδομένων που συλλέγονται από διάφορες πηγές, γίνεται η πρόγνωση καιρού και μελλοντικές προβλέψεις. 

• Απάτη και Ανίχνευση Κινδύνων

Είναι μια από τις πιο λογικές εφαρμογές της Επιστήμης Δεδομένων. Δεδομένου ότι οι διαδικτυακές συναλλαγές ανθούν, είναι πιθανό να χάσετε τα δεδομένα σας. Για παράδειγμα, ο εντοπισμός απάτης με πιστωτικές κάρτες εξαρτάται από το ποσό, τον έμπορο, την τοποθεσία, την ώρα και άλλες μεταβλητές. Εάν κάποιο από αυτά φαίνεται αφύσικο, η συναλλαγή θα ακυρωθεί αυτόματα και θα μπλοκάρει την κάρτα σας για 24 ώρες ή περισσότερο.

• Αυτο-οδηγούμενο αυτοκίνητο

Το αυτοοδηγούμενο αυτοκίνητο είναι μια από τις πιο επιτυχημένες εφευρέσεις στον σημερινό κόσμο. Εκπαιδεύουμε το αυτοκίνητό μας να παίρνει αποφάσεις ανεξάρτητα με βάση τα προηγούμενα δεδομένα. Σε αυτή τη διαδικασία, μπορούμε να τιμωρήσουμε το μοντέλο μας εάν δεν έχει καλή απόδοση. Το αυτοκίνητο γίνεται πιο έξυπνο με τον καιρό όταν αρχίζει να μαθαίνει μέσα από όλες τις εμπειρίες σε πραγματικό χρόνο.

• Αναγνώριση εικόνων

Όταν θέλετε να αναγνωρίσετε ορισμένες εικόνες, η επιστήμη δεδομένων μπορεί να εντοπίσει το αντικείμενο και να το ταξινομήσει. Το πιο διάσημο παράδειγμα αναγνώρισης εικόνας είναι η αναγνώριση προσώπου – Εάν πείτε στο smartphone σας να το ξεμπλοκάρει, θα σαρώσει το πρόσωπό σας. Έτσι, πρώτα, το σύστημα θα εντοπίσει το πρόσωπο, στη συνέχεια θα ταξινομήσει το πρόσωπό σας ως ανθρώπινο πρόσωπο και μετά θα αποφασίσει εάν το τηλέφωνο ανήκει στον πραγματικό ιδιοκτήτη ή όχι.

• Μετατροπή ομιλίας σε κείμενο

Η αναγνώριση ομιλίας είναι μια διαδικασία κατανόησης της φυσικής γλώσσας από τον υπολογιστή. Είμαστε αρκετά εξοικειωμένοι με εικονικούς βοηθούς όπως Siri, Alexa και Google Assistant. 

• Φροντίδα Υγείας

Η Επιστήμη των Δεδομένων βοηθά σε διάφορους κλάδους της υγειονομικής περίθαλψης, όπως η Ανάλυση Ιατρικής Εικόνας, η Ανάπτυξη νέων φαρμάκων, η Γενετική και η Γονιδιωματική, και η παροχή εικονικής βοήθειας στους ασθενείς. 

• Μηχανές Αναζήτησης

Το Google, το Yahoo, το Bing, το Ask κ.λπ. μας παρέχουν πολλά αποτελέσματα μέσα σε ένα κλάσμα του δευτερολέπτου. Γίνεται δυνατό χρησιμοποιώντας διάφορους αλγόριθμους επιστήμης δεδομένων.

Πώς να γίνετε Data Scientist?

Ρόλος Επιστήμονα Δεδομένων

Καθώς οι επιχειρήσεις παράγουν περισσότερα δεδομένα από ποτέ, γίνεται σαφές ότι τα δεδομένα είναι ένα πολύτιμο περιουσιακό στοιχείο. Ωστόσο, η εξαγωγή ουσιαστικών πληροφοριών από δεδομένα απαιτεί ανάλυση των δεδομένων, όπου έρχονται οι Επιστήμονες Δεδομένων. Ο Επιστήμονας Δεδομένων είναι ειδικός στη συλλογή, οργάνωση, ανάλυση και ερμηνεία δεδομένων για την εύρεση τάσεων, προτύπων και συσχετισμών.

Οι επιστήμονες δεδομένων διαδραματίζουν ουσιαστικό ρόλο στη διασφάλιση ότι οι οργανισμοί λαμβάνουν τεκμηριωμένες αποφάσεις. Συνεργάζονται στενά με τους ηγέτες των επιχειρήσεων για τον προσδιορισμό συγκεκριμένων στόχων, όπως ο εντοπισμός τμηματοποίησης πελατών και η προώθηση βελτιώσεων σε προϊόντα και υπηρεσίες. Χρησιμοποιώντας προηγμένους αλγόριθμους μηχανικής μάθησης και στατιστικά μοντέλα, οι Επιστήμονες Δεδομένων μπορούν να εξετάσουν μεγάλα σύνολα δεδομένων για να αποκαλύψουν μοτίβα και πληροφορίες που βοηθούν τους οργανισμούς να λαμβάνουν ορθές αποφάσεις.

Οι επιστήμονες δεδομένων έχουν γενικά έναν συνδυασμό τεχνικών δεξιοτήτων και γνώσεων ερμηνείας και οπτικοποίησης δεδομένων. Πρέπει να έχουν εξειδίκευση στη στατιστική ανάλυση, τις γλώσσες προγραμματισμού, τους αλγόριθμους μηχανικής μάθησης και τα συστήματα βάσεων δεδομένων. 

Ας ρίξουμε μια ματιά σε μια επισκόπηση των ευθυνών που αναλαμβάνει ένας επαγγελματίας Επιστήμονας Δεδομένων.

• Συλλογή, καθαρισμός και οργάνωση δεδομένων που θα χρησιμοποιηθούν σε προγνωστικά και συνταγογραφικά μοντέλα
• Αναλύοντας τεράστιες ποσότητες πληροφοριών για να ανακαλύψετε τάσεις και μοτίβα
• Χρήση γλωσσών προγραμματισμού για τη δομή των δεδομένων και τη μετατροπή τους σε χρήσιμες πληροφορίες
• Συνεργασία με ενδιαφερόμενους φορείς για την κατανόηση επιχειρηματικών προβλημάτων και την ανάπτυξη λύσεων που βασίζονται σε δεδομένα
• Ανάπτυξη προγνωστικών μοντέλων με χρήση στατιστικών μοντέλων για την πρόβλεψη μελλοντικών τάσεων
• Κατασκευή, συντήρηση και παρακολούθηση μοντέλων μηχανικής μάθησης
• Ανάπτυξη και χρήση προηγμένων αλγορίθμων μηχανικής μάθησης και άλλων αναλυτικών μεθόδων για τη δημιουργία λύσεων που βασίζονται σε δεδομένα
• Κοινοποίηση λύσεων που βασίζονται σε δεδομένα στους ενδιαφερόμενους
• Ανακαλύψτε κρυφά μοτίβα και τάσεις σε τεράστια σύνολα δεδομένων χρησιμοποιώντας μια ποικιλία εργαλείων εξόρυξης δεδομένων
• Ανάπτυξη και επικύρωση λύσεων δεδομένων μέσω οπτικοποιήσεων δεδομένων, αναφορών, πινάκων εργαλείων και παρουσιάσεων

Συμπερασματικά, ο ρόλος ενός Επιστήμονα Δεδομένων είναι κρίσιμος για τις επιχειρήσεις που θέλουν να λάβουν αποφάσεις βάσει δεδομένων. Οι Επιστήμονες Δεδομένων είναι υπεύθυνοι για τη συλλογή, την οργάνωση, την ανάλυση και την ερμηνεία δεδομένων για τον εντοπισμό τάσεων και συσχετισμών. Αναπτύσσουν επίσης αγωγούς επεξεργασίας δεδομένων, σχεδιαστικές αναφορές και πίνακες εργαλείων και αναπτύσσουν μοντέλα για την πρόβλεψη των μελλοντικών τάσεων. Για να πετύχουν στον τομέα, πρέπει να κατανοήσουν το επιχειρηματικό πλαίσιο και τις ανάγκες του πελάτη.

Βήματα για να γίνετε επιστήμονας δεδομένων

Η Επιστήμη των Δεδομένων είναι ένας από τους ταχύτερα αναπτυσσόμενους τομείς στον κλάδο της τεχνολογίας και είναι ένας τομέας όπου οι ειδικευμένοι επαγγελματίες έχουν μεγάλη ζήτηση. Μπορεί να είστε περίεργοι για τη διαδικασία του να γίνετε Επιστήμονας Δεδομένων εάν σκέφτεστε μια καριέρα σε αυτόν τον τομέα. Εδώ, θα παρέχουμε μια επισκόπηση του τι χρειάζεται για να ξεκινήσετε και να επιτύχετε σε αυτόν τον τομέα.

1. Μάθετε τα Βασικά: Το πρώτο βήμα για να γίνετε Επιστήμονας Δεδομένων είναι η κατανόηση των βασικών αρχών της Επιστήμης Δεδομένων και της Ανάλυσης. Θα χρειαστεί να κατανοήσετε θέματα διαχείρισης δεδομένων, στατιστικών, μαθηματικών και προγραμματισμού. Μπορείτε να βρείτε πολλούς διαδικτυακούς πόρους και μαθήματα που διδάσκουν αυτά τα θέματα.

2. Αναπτύξτε Πρακτικές Δεξιότητες: Μόλις αποκτήσετε τη θεμελιώδη κατανόηση της επιστήμης δεδομένων, θα χρειαστεί να αναπτύξετε πρακτικές δεξιότητες που θα σας φανούν χρήσιμες στην καριέρα σας. Για παράδειγμα, εξοικειωθείτε με γλώσσες προγραμματισμού, όπως R και Python, και συστήματα κωδικοποίησης και διαχείρισης βάσεων δεδομένων. Μπορεί επίσης να θέλετε να εξασκηθείτε σε τεχνικές μηχανικής μάθησης και ανάλυσης δεδομένων.

3. Κερδίστε Μεταπτυχιακό Πιστοποιητικό ή Πτυχίο: Οι περισσότεροι εργοδότες προτιμούν να προσλαμβάνουν επιστήμονες δεδομένων με μεταπτυχιακό ή μεταπτυχιακό σε αντίστοιχο πεδίο, όπως η επιστήμη των υπολογιστών ή τα εφαρμοσμένα μαθηματικά. Η απόκτηση πτυχίου Data Science ή Analytics μπορεί να σας βοηθήσει να αποκτήσετε τις γνώσεις, την τεχνογνωσία και τις δεξιότητες που απαιτούνται για να γίνετε επιτυχημένος Επιστήμονας Δεδομένων.

4. Εργασία σε έργα: Ένας από τους καλύτερους τρόπους για να αναπτύξετε τις δεξιότητές σας στο Data Science είναι να εργάζεστε σε έργα. Μπορείτε να βρείτε έργα στο διαδίκτυο ή να απευθυνθείτε σε οργανισμούς που αναζητούν Επιστήμονες Δεδομένων. Η εργασία σε έργα θα σας βοηθήσει να αποκτήσετε εμπειρία στην ανάλυση δεδομένων, τη μηχανική μάθηση και άλλες δραστηριότητες Επιστήμης Δεδομένων.

5. Μείνετε ενημερωμένοι: Για να παραμείνετε μπροστά από την καμπύλη, θα πρέπει να είστε ενήμεροι για τις τελευταίες τάσεις της Επιστήμης Δεδομένων. Παρακολουθήστε τα νέα του κλάδου και εγγραφείτε σε εξέχουσες εκδόσεις Data Science.

Το να γίνεις Επιστήμονας Δεδομένων μπορεί να επιτευχθεί με τη σωστή ποσότητα αφοσίωσης και σκληρής δουλειάς. Ακολουθώντας τις συμβουλές που περιγράφονται παραπάνω, θα είστε καθ' οδόν για μια επικερδή καριέρα στην Επιστήμη των Δεδομένων.

Διαβάστε περισσότερα για την Οι 9 κορυφαίοι θέσεις εργασίας στον κόσμο της επιστήμης δεδομένων για το 2023

Συμπέρασμα

Συμπερασματικά, η επιστήμη των δεδομένων είναι ένα δυναμικό και ταχέως εξελισσόμενο πεδίο που διαδραματίζει κεντρικό ρόλο στον κόσμο μας που βασίζεται στα δεδομένα. Συνδυάζει μια ποικιλία δεξιοτήτων, συμπεριλαμβανομένων στατιστικών, προγραμματισμού, γνώσης τομέα και οπτικοποίησης δεδομένων, για την εξαγωγή πολύτιμων πληροφοριών από τεράστια και πολύπλοκα σύνολα δεδομένων. Όπως έχουμε εξερευνήσει σε αυτό το ιστολόγιο, η επιστήμη των δεδομένων δεν είναι μόνο να συγκεντρώνεις αριθμούς. Πρόκειται για τη μετατροπή των δεδομένων σε γνώση που μπορεί να γίνει πράξη που μπορεί να οδηγήσει στη λήψη τεκμηριωμένων αποφάσεων σε όλους τους κλάδους. Είτε είστε έμπειρος επιστήμονας δεδομένων είτε κάποιος που μόλις αρχίζει να εξερευνά αυτό το συναρπαστικό πεδίο, οι ευκαιρίες και ο αντίκτυπος της επιστήμης δεδομένων είναι απεριόριστες και υπόσχεται να συνεχίσει να διαμορφώνει το μέλλον μας με βαθύ τρόπο. Επομένως, είτε χρησιμοποιείτε την επιστήμη δεδομένων για να αναλύσετε τις τάσεις της αγοράς, να βελτιώσετε τα αποτελέσματα της υγειονομικής περίθαλψης ή να βελτιώσετε τις εμπειρίες των χρηστών, είναι σαφές ότι η δύναμη της επιστήμης δεδομένων είναι εδώ για να μείνει και οι δυνατότητές της περιορίζονται μόνο από τη φαντασία και την καινοτομία μας.

FAQs

• SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Ενδυναμώστε τον εαυτό σας. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoESG. Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoHealth. Ευφυΐα βιοτεχνολογίας και κλινικών δοκιμών. Πρόσβαση εδώ.
• πηγή: https://www.mygreatlearning.com/blog/what-is-data-science/