Data Science is een interdisciplinair vakgebied waarmee bedrijven grote hoeveelheden gegevens kunnen bestuderen en analyseren en er zinvolle informatie uit kunnen halen. Het combineert elementen van kunstmatige intelligentie, machine learning (ML) en kennistechnologie om inzichten uit gegevens te halen. Data Science gebruikt ML-technieken zoals gesuperviseerd leren, leren zonder toezicht, diep leren en versterkend leren om algoritmen te verwerken. 

Deze technieken kunnen worden gebruikt om kennis toe te passen in verschillende toepassingsdomeinen zoals gezondheidszorg, financiën, detailhandel en nog veel meer. Data Science stelt bedrijven in staat om bruikbare inzichten te gebruiken voor besluitvorming en verbeterde bedrijfsvoering. Data Science vereist samenwerking tussen data wetenschappers en andere zakelijke professionals te maken Data Science-projecten succesvol. Dit Data Science 101-artikel behandelt de belangrijkste voordelen, best practices, tools en functies.

Wat zijn de voordelen van datawetenschap voor bedrijven?

Het bedrijf voordelen van datawetenschap zijn enorm: verbeterde besluitvorming, 360-graden klantanalyse, geautomatiseerde processen en meer. Data Science helpt bedrijven beslissingen te nemen, processen te monitoren, vitale marketingcampagnes te creëren en de klantervaring te verbeteren. 

Data Science maakt gebruik van wetenschappelijke methodes om data te analyseren en te verwerken om er uit te halen marktkennis zoals markttrends om gebruikersgerichte producten en diensten te ontwikkelen. Het stelt bedrijven ook in staat om klantrecensies te bekijken, betere productprijzen te beoordelen en senior personeel te helpen bij het afronden van de beste producten voor hun klanten. Met analyse van klantgegevens kunnen bedrijven het gedrag van klanten analyseren en de verkoop van producten verhogen door simpelweg verkooptrends en aankooppatronen van klanten te volgen.

Data Science kan worden gebruikt om beslissingen te nemen over het beheer van de toeleveringsketen, het aannemen van nieuwe kandidaten en het doen van voorspellingen over de toekomst van de markt. Het helpt ook bij het voorspellen van de vraag en het begrijpen van klantgedrag. 

Hier is de samenvatting van de belangrijkste voordelen:

• Data Science kan worden gebruikt om de beheermogelijkheden te vergroten en de besluitvorming te versnellen.  
• Data Science helpt kleine bedrijven enorm te winnen operationele efficiëntie.
• Data Science stelt bedrijven in staat uitgebreide klantprofielen te creëren door verkoopgegevens, klantgegevens en klantfeedback te combineren.
• gebruik analyse van klantgegevens, kunnen bedrijven het gedrag van klanten beter begrijpen en data-analysetools gebruiken om een ​​meer gepersonaliseerde ervaring te bieden. 
• Door middel van klantenanalyse kunnen bedrijven ook de vereiste veranderingen in producten en diensten identificeren die beter voldoen aan de eisen van de consument, zodat ze een aanbod kunnen ontwerpen dat beter is afgestemd op de behoeften van de klant. 

• Het grootste voordeel van Data Science is het gebruik predictive analytics om de veiligheid te verhogen en fraude of misbruik van informatie te voorkomen. 

Door gegevens over klantgedrag van bedrijven en organisaties te onderzoeken, krijgen bedrijven een beter inzicht in de doelmarkten en klantprofielen. Deze waardevolle informatie helpt de bedrijven bij het nemen van beslissingen over toekomstige marketingcampagnes of nieuwe productlanceringsstrategieën. 

Wat zijn best practices voor datawetenschap?

De best practices voor datawetenschap projecten bevatten meestal inzicht in de zakelijke vereisten, het ontwikkelen van een blauwdruk en het samenwerken met zakelijke belanghebbenden. Datawetenschappers zijn een essentieel onderdeel van elk datawetenschapsproject omdat ze kennis hebben die de projecten kan helpen slagen. Best practices zijn onder andere:

• Inzicht in de zakelijke vereisten en doelen van het project: dit helpt het Data Science-team zich te concentreren op het oplossen van het juiste probleem, in plaats van tijd te verspillen aan taken die het hoofdprobleem niet aanpakken.

• Het team bouwen: Een sterk team, bestaande uit datawetenschappers, data-ingenieurs, visualisatie-experts en anderen met verschillende achtergronden en disciplines helpt het Data Science-project te slagen. 

• Het vereiste bedrijfsprobleem omzetten in een wiskundig probleem: hiervoor moeten datawetenschappers toegang hebben tot de gegevens en in staat zijn om effectieve modellen te maken met behulp van andere geavanceerde technologische hulpmiddelen. 

• Datakwaliteit is van het grootste belang voor elk Data Science-project. Gegevens van goede kwaliteit zijn essentieel voor nauwkeurige resultaten, dus het is van vitaal belang om ervoor te zorgen dat de juiste tools en technieken worden gebruikt om de gegevens op te schonen en voor te bereiden voordat met een feature-engineeringproces wordt begonnen. De teamleden moeten ook samenwerken met andere zakelijke belanghebbenden om een ​​kwalitatief operationeel model te creëren dat zowel cyberbeveiliging als kwaliteitscontrole aanpakt.

• Zodra het bedrijfsprobleem is uitgedrukt in termen van 'wiskundige modellen', is de volgende stap het stellen van duidelijke, haalbare doelen en doelstellingen voor de teamleden. 

• Geavanceerde Data Science-praktijken zoals machine learning, deep learning, data wrangling, voorspellende modellering en beschrijvende analyse worden gebruikt om het succes van dataprojectresultaten te garanderen. Machine learning-modellen kan worden gebruikt om toekomstige resultaten te voorspellen en modellen te bouwen die gegevens kunnen voorspellen. Data wrangling omvat het opschonen en transformeren van de data zodat deze klaar is voor analyse. Voorspellende modellering omvat het gebruik van analytische technieken om correlaties tussen variabelen te identificeren om voorspellingen te doen over toekomstige gebeurtenissen. Beschrijvende analyse wordt voornamelijk gebruikt voor het samenvatten van gegevens uit het verleden voor een beter begrip.  

• Alles gezegd en gedaan, de belangrijkste best practice is om de zakelijke vereisten te begrijpen. Het succes van een Data Science-project hangt dus af van dichtbij samenwerking tussen teamleden. Datawetenschappers moeten samenwerken met andere teamleden om modellen en trainings- en prestatiestatistieken te bouwen die aan hun eisen voldoen. 

• Bovendien is het belangrijk voor integrators en data-engineers om hun data te begrijpen om de besluitvorming te verbeteren. Ten slotte moeten analisten, burgerintegrators en andere belanghebbenden toegang krijgen tot de Data Science-omgeving voor hun dagelijkse data-analyse.  

Al deze best practices moeten worden ingevoerd voor een succesvolle oplossing voor het zakelijke probleem dat voorhanden is. Tot slot is het voor data scientists belangrijk om op de hoogte te zijn van alle best practices op het gebied van Data Science en daar rekening mee te houden bij het werken aan projecten.

Wat zijn datawetenschapstools?

Iedereen die in Data Science werkt, kent het tools zoals SAS, QlikView, MATLAB of DataRobot. Dataprofessionals gebruiken deze tools om data te analyseren, krachtige voorspellende modellen te maken met behulp van machine learning-algoritmen en inzichten uit de data te halen. Deze omvatten toepassingssoftware voor business intelligence, zoals software voor statistische analyse, algoritmen voor machine learning en voorspellende analyses.

Data Science-tools omvatten ook krachtige, end-to-end data-analyseplatforms, waarmee gebruikers gegevens kunnen analyseren, patronen kunnen ontdekken en voorspellingen kunnen doen. Deze holistische platforms bieden meestal tools voor data-analyse, geavanceerde analyse, business intelligence en datavisualisatie. Een van de meest populaire leveranciers is SAS Institute, dat verschillende pakketten voor statistische analyse aanbiedt. 

sommige gespecialiseerde Data Science-tools een platform bieden voor taalsoftware, functie-algoritmen en algoritmische implementatie. Ze stellen gebruikers in staat om nuttige zakelijke inzichten te verkrijgen door gegevens visueel te analyseren en statistische modellering te implementeren. Matlab is zo'n populaire tool, die matrixfuncties en complexe berekeningen biedt.

Jupyter Notebook is een andere populaire tool waarmee onderzoekers interactieve visualisaties van gegevens kunnen maken. 

GegevensRobot is een cloudgebaseerd platform waarmee onderzoekers snel gegevens kunnen opschonen en statistische berekeningen kunnen uitvoeren terwijl ze machine learning-modellen maken. Hiermee kunnen gebruikers aangepaste gegevensvisualisaties maken, geavanceerde analysetools toepassen en interactieve dashboards maken. 

Datavisualisatietools zoals Tableau maken gedetailleerde dataweergaven voor data-analyse mogelijk. Python is een van de meest populaire programmeertalen die worden gebruikt om applicaties te bouwen, en open-source R wordt gebruikt voor statistische modellering.  

MATLAB is een krachtige programmeertaal die door veel datawetenschappers wordt gebruikt om Data Science-processen eenvoudiger te maken. Het stelt ontwikkelaars in staat om snel voorspellende modellen te bouwen, machine learning-modellen in te zetten en deep learning-algoritmen te ontwikkelen. 

Tools voor gegevensvoorbereiding zoals Alteryx stellen professionals in staat om snel grote datasets voor te bereiden voor analyse, terwijl analysetools zoals QlikView hen helpen bij het analyseren van gegevens. Computer vision-tools zoals Clarifai bieden ontwikkelaars de mogelijkheid om geautomatiseerde visuele herkenningsapplicaties te maken met behulp van machine learning-algoritmen. Ten slotte maken platforms voor big data-analyse, zoals Apache Spark, het voor ontwikkelaars gemakkelijk om grote hoeveelheden gegevens snel en efficiënt te verwerken.

Tools zoals GroteML kan datawetenschappers ook helpen om complexe gegevens gemakkelijk te verwerken en te presenteren. BigML is een eigen softwaretool waarmee grote organisaties enorme hoeveelheden gegevens kunnen analyseren en presenteren in grafieken en diagrammen.

Wat is het verschil tussen datawetenschap en data-analyse?

Data Science combineert verschillende disciplines zoals informatica, statistiek en verkennende data-analyse. Data analytics is het proces van het analyseren van bestaande gegevens om inzichten en trends te ontdekken die kunnen worden gebruikt om zakelijke vragen te beantwoorden. Het gebruikt technieken zoals voorspellende analyses en statistische modellering om informatie te analyseren om potentiële trends te voorspellen of verborgen patronen in de gegevens bloot te leggen. 

Zakelijke ondernemingen gebruiken beide Gegevenswetenschap en -analyse om gegevens te ontginnen en er conclusies uit te trekken. Datawetenschappers gebruiken vaak complexe algoritmen en wiskundige modellen om processen voor data-analyse te ontwikkelen, terwijl data-analisten hun statistische vaardigheden gebruiken om betekenis uit data te halen.  

Hier zijn de grote verschillen tussen Data Science en data-analyse:

• Data Science richt zich op het begrijpen van de onderliggende concepten en kaders die ten grondslag liggen aan de data, terwijl data-analyse probeert zinvolle correlaties en inzichten uit datasets te vinden.

• Data Science richt zich op het bouwen en organiseren van datasets, terwijl Data analytics is gericht op het extraheren van inzichten uit datasets. 

• Data-analyse legt meer nadruk op het gebruik van statistieken, terwijl Data Science informatica, machine learning en andere technieken in het analyseproces opneemt.
• Data Science helpt organisaties manieren te vinden om hun inzicht in hun gegevens te vergroten door specifieke zaken aan het licht te brengen, zoals het vinden van trends of het blootleggen van patronen. Aan de andere kant kijkt data-analyse naar hoe een dataset het beste kan worden geanalyseerd om er inzichten uit te halen. 
• Tijdens diepgaande data-analyse kunnen analisten technieken zoals AI of machine learning gebruiken om hun begrip van de data nog verder te verbeteren en verborgen details uit de datasets bloot te leggen.

• Data wetenschappers gebruiken software-engineering, programmeren en datamodellering om het data-analyseproces op te zetten, terwijl de data-analisten spreadsheets en visualisatietools gebruiken om zinvolle inzichten uit data te halen. 

Hoe word je een datawetenschapper?

Data Science belooft een lonende carrière. 

De meest gebruikelijke benadering om het gebied van Data Science te betreden, is het verdienen van een bachelor diploma in informatica, wiskunde, natuurkunde of natuurwetenschappen. Echter, in de echte wereld, a data scientist vereist kennis van programmeren in R en Python, AI- en ML-technologieën, toegepaste wiskunde en gegevensbeheer. 

Dus een gestructureerd leerprogramma in Data Science of een nauw verwant onderwerp kan een betere manier zijn om datawetenschapper te worden. Van datawetenschappers wordt verwacht dat ze grote hoeveelheden gegevens analyseren en interpreteren. Daartoe moeten ze nieuwe methoden ontwikkelen voor het verzamelen en analyseren van gegevens, waaronder voorspellende modellen. Ze hebben ook uitstekende probleemoplossende en sterke communicatieve vaardigheden nodig om te slagen in hun werk.  

Met opleiding en ervaring, is het mogelijk om een ​​succesvolle datawetenschapper te worden. Afhankelijk van de daadwerkelijke rol binnen een organisatie, hebben sommige datawetenschappers mogelijk verdere training of een hogere opleiding nodig in hun vakgebied. 

Datawetenschappers hebben ook vaardigheid nodig in programmeertalen zoals Python en R voor automatiseringsdoeleinden en kennis van machine learning-technieken voor het maken van voorspellende modellen uit grote hoeveelheden data. Data wetenschappers vertonen vaak een sterke educatieve achtergrond in een wetenschappelijk onderwerp, gecombineerd met vaardigheden op het gebied van gegevensanalyse, management en visualisatie. 

Afbeelding gebruikt onder licentie van Shutterstock.com

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• Bron: https://www.dataversity.net/data-science-101/