Data Science is een combinatie van wiskunde, statistiek, machine learning en informatica. Data Science verzamelt, analyseert en interpreteert gegevens om inzichten in de gegevens te verzamelen die besluitvormers kunnen helpen weloverwogen beslissingen te nemen.

Data Science wordt tegenwoordig in bijna elke branche gebruikt om het gedrag en de trends van klanten te voorspellen en nieuwe kansen te identificeren. Bedrijven kunnen het gebruiken om weloverwogen beslissingen te nemen over productontwikkeling en marketing. Het wordt gebruikt als hulpmiddel om fraude op te sporen en processen te optimaliseren. Overheden gebruiken Data Science ook om de efficiëntie bij het leveren van publieke diensten te verbeteren.

Data Science is een opkomend vakgebied waarvan het belang met de dag toeneemt. Het is het nieuwste modewoord in de IT-wereld en de vraag ervan in de markt groeit gestaag. De vraag naar Data Scientists groeit, gedreven door de behoefte van organisaties om data om te zetten in inzichten. Bedrijven als Google, Amazon, Microsoft en Apple behoren tot de grootste recruiters van datawetenschappers. Data Science wordt ook een gewild vakgebied voor IT-professionals. 

Volgens een recent rapport van Voorrang OnderzoekVerwacht wordt dat de vraag naar Data Science zal groeien met een CAGR (Compound Annual Growth Rate) van 16.43% en de marktwaarde van maar liefst 378.7 miljard zal bereiken in de prognoseperiode 2022 tot 2030.

In eenvoudige bewoordingen helpt Data Science gegevens te analyseren en er zinvolle inzichten uit te halen door statistiek en wiskunde, programmeervaardigheden en vakexpertise te combineren.

Belang van datawetenschap

Tegenwoordig worden organisaties overspoeld met data. Data Science zal helpen om daaruit betekenisvolle inzichten te halen door verschillende methoden, technologie en tools te combineren. Op het gebied van e-commerce, financiën, geneeskunde, personeelszaken, enz. komen bedrijven enorme hoeveelheden gegevens tegen. Data Science-tools en -technologieën helpen hen deze allemaal te verwerken.

Geschiedenis van datawetenschap

Begin jaren zestig werd de term ‘Data Science’ bedacht om de enorme hoeveelheden gegevens die destijds werden verzameld, te helpen begrijpen en analyseren. Datawetenschap is een discipline die zich voortdurend ontwikkelt en waarbij gebruik wordt gemaakt van computerwetenschap en statistische methoden om inzichten te verwerven en waardevolle voorspellingen te genereren in een verscheidenheid aan industrieën.

Datawetenschap – Vereisten

• Statistieken

Datawetenschap vertrouwt op statistieken om datapatronen vast te leggen en om te zetten in bruikbaar bewijsmateriaal door het gebruik van complexe machinale leertechnieken.

Check out Statistieken voor datawetenschap om de belangrijkste concepten van statistiek in data science, machine learning en business intelligence te leren.

• Programming

Python, R en SQL zijn de meest voorkomende programmeertalen. Om een ​​data science-project succesvol uit te voeren, is het belangrijk om een ​​bepaald niveau van programmeerkennis bij te brengen. 

Bekijk de gratis R Studio-zelfstudiecursus leren hoe u verschillende technieken en hulpmiddelen kunt gebruiken om de ruwe gegevens te verwerken en waardevolle inzichten te verkrijgen.

• Machine leren

Het maken van nauwkeurige voorspellingen en schattingen wordt mogelijk gemaakt door Machine Learning, een cruciaal onderdeel van data science. Als je wilt slagen op het gebied van data science, moet je een goed begrip hebben van machine learning.

Een duidelijk begrip van de werking van databases en vaardigheden om gegevens te beheren en te extraheren zijn een must in dit domein. 

U kunt snel berekeningen maken en voorspellen met behulp van wiskundige modellen op basis van de gegevens die u al kent. Modellering helpt bij het bepalen welk algoritme het meest geschikt is om een ​​bepaald probleem aan te pakken en hoe deze modellen te trainen.

Controleer ook: Datawetenschap Wiskunde

Waar wordt Data Science voor gebruikt?

• Beschrijvende analyse

Het helpt bij het nauwkeurig weergeven van gegevenspunten voor patronen die kunnen verschijnen die aan alle gegevensvereisten voldoen. Met andere woorden, het gaat om het organiseren, ordenen en manipuleren van gegevens om informatie te produceren die inzicht geeft in de aangeleverde gegevens. Het omvat ook het omzetten van ruwe gegevens in een vorm die het eenvoudig maakt om ze te begrijpen en te interpreteren.

• Voorspellende analyse

Het is het proces waarbij historische gegevens worden gebruikt in combinatie met verschillende technieken zoals datamining, statistische modellering en machinaal leren om toekomstige resultaten te voorspellen. Bedrijven maken gebruik van trends in deze gegevens en gebruiken voorspellende analyses om gevaren en kansen te signaleren.

• Diagnostische analyse

Het is een diepgaand onderzoek om te begrijpen waarom iets is gebeurd. Technieken zoals drill-down, data-ontdekking, datamining en correlaties worden gebruikt om dit te beschrijven. Er kunnen meerdere databewerkingen en transformaties worden uitgevoerd op een gegeven dataset om unieke patronen in elk van deze technieken te ontdekken. 

• Prescriptieve analyse

Prescriptieve analyse bevordert het gebruik van voorspellende gegevens. Het voorziet wat het meest waarschijnlijk zal gebeuren en biedt de beste handelwijze om met dat resultaat om te gaan. Het kan de waarschijnlijke effecten van verschillende beslissingen beoordelen en de optimale handelwijze voorstellen. Het maakt gebruik van machine learning-aanbevelingsmotoren, ingewikkelde gebeurtenisverwerking, neurale netwerken, simulatie, grafiekanalyse en simulatie.

Wat is het Data Science-proces?

• De gegevens verkrijgen

De eerste stap is het identificeren welk type gegevens moeten worden geanalyseerd en deze gegevens moeten worden geëxporteerd naar een Excel- of CSV-bestand.

• Het scrubben van de gegevens

Het is essentieel, want voordat u de gegevens kunt lezen, moet u ervoor zorgen dat deze in een perfect leesbare staat zijn, zonder fouten, zonder ontbrekende of verkeerde waarden.

• Verkennende analyse

Het analyseren van de gegevens gebeurt door de gegevens op verschillende manieren te visualiseren en patronen te identificeren om iets ongewoons te ontdekken. Om de gegevens te analyseren, moet u uitstekende aandacht voor detail hebben om te identificeren of er iets niet op zijn plaats is.

• Modellering of machinaal leren

Een data-ingenieur of wetenschapper schrijft instructies op die het Machine Learning-algoritme moet volgen op basis van de gegevens die moeten worden geanalyseerd. Het algoritme gebruikt deze instructies iteratief om tot de juiste uitvoer te komen.

• De gegevens interpreteren

In deze stap brengt u uw bevindingen boven water en presenteert u deze aan de organisatie. De meest cruciale vaardigheid hierbij is uw vermogen om uw resultaten uit te leggen.

Hier zijn enkele voorbeelden van tools die datawetenschappers kunnen helpen hun werk gemakkelijker te maken.

• Data-analyse – Informatica PowerCenter, Rapidminer, Excel, SAS
• Data visualisatie – Tableau, Qlikview, RAW, Jupyter
• Data opslagplaats – Apache Hadoop, Informatica/Talend, Microsoft HD-inzichten
• Gegevensmodellering – H2O.ai, Datarobot, Azure ML Studio, Mahout

Voordelen van datawetenschap in het bedrijfsleven

• Verbetert zakelijke voorspellingen
• Interpretatie van complexe gegevens
• Betere besluitvorming
• Product innovatie 
• Verbetert de gegevensbeveiliging
• Ontwikkeling van gebruikersgerichte producten

Toepassingen van Data Science

• Productaanbeveling

De productaanbevelingstechniek kan klanten ertoe aanzetten vergelijkbare producten te kopen. Een verkoper van Big Bazaar probeert bijvoorbeeld de omzet van de winkel te vergroten door de producten te bundelen en kortingen te geven. Dus bundelde hij shampoo en conditioner samen en gaf er korting op. Bovendien kunnen klanten ze samen kopen tegen een gereduceerde prijs.

• Toekomstvoorspelling

Het is een van de meest toegepaste technieken in Data Science. Op basis van verschillende soorten gegevens die uit verschillende bronnen worden verzameld, worden weersvoorspellingen en toekomstvoorspellingen gedaan. 

• Fraude- en risicodetectie

Het is een van de meest logische toepassingen van Data Science. Omdat online transacties explosief toenemen, is het verlies van uw gegevens mogelijk. De detectie van creditcardfraude is bijvoorbeeld afhankelijk van het bedrag, de verkoper, de locatie, het tijdstip en andere variabelen. Als een van deze er onnatuurlijk uitziet, wordt de transactie automatisch geannuleerd en wordt uw kaart voor 24 uur of langer geblokkeerd.

• Zelfrijdende auto

De zelfrijdende auto is een van de meest succesvolle uitvindingen in de wereld van vandaag. We trainen onze auto om zelfstandig beslissingen te nemen op basis van de eerdere gegevens. In dit proces kunnen we ons model straffen als het niet goed presteert. De auto wordt in de loop van de tijd intelligenter wanneer hij begint te leren door alle realtime-ervaringen.

• Beeldherkenning

Wanneer u enkele afbeeldingen wilt herkennen, kan data science het object detecteren en classificeren. Het bekendste voorbeeld van beeldherkenning is gezichtsherkenning. Als u uw smartphone vertelt om de blokkering op te heffen, wordt uw gezicht gescand. Dus eerst zal het systeem het gezicht detecteren, vervolgens je gezicht classificeren als een menselijk gezicht, en daarna zal het beslissen of de telefoon van de daadwerkelijke eigenaar is of niet.

• Spraak naar tekst Converteren

Spraakherkenning is een proces van het begrijpen van natuurlijke taal door de computer. We zijn redelijk bekend met virtuele assistenten zoals Siri, Alexa en Google Assistant. 

• Gezondheidszorg

Data Science helpt in verschillende takken van de gezondheidszorg, zoals medische beeldanalyse, ontwikkeling van nieuwe medicijnen, genetica en genomics, en het bieden van virtuele hulp aan patiënten. 

• Zoekmachines

Google, Yahoo, Bing, Ask, etc. leveren ons binnen een fractie van een seconde veel resultaat op. Het wordt mogelijk gemaakt met behulp van verschillende data science-algoritmen.

Hoe word je een Gegevens Scientist?

Rol van een datawetenschapper

Nu bedrijven meer data genereren dan ooit, wordt het duidelijk dat data een waardevol bezit zijn. Om betekenisvolle inzichten uit data te halen, is het echter nodig om de data te analyseren, en dat is waar Data Scientists in beeld komen. Een Data Scientist is een specialist in het verzamelen, organiseren, analyseren en interpreteren van data om trends, patronen en correlaties te vinden.

Datawetenschappers spelen een essentiële rol om ervoor te zorgen dat organisaties weloverwogen beslissingen nemen. Ze werken nauw samen met bedrijfsleiders om specifieke doelstellingen te identificeren, zoals het identificeren van klantsegmentatie en het stimuleren van verbeteringen in producten en diensten. Met behulp van geavanceerde machine learning-algoritmen en statistische modellen kunnen datawetenschappers grote datasets onderzoeken om patronen en inzichten bloot te leggen die organisaties helpen goede beslissingen te nemen.

Data Scientists beschikken over het algemeen over een combinatie van technische vaardigheden en kennis van het interpreteren en visualiseren van data. Ze moeten expertise hebben op het gebied van statistische analyse, programmeertalen, machine learning-algoritmen en databasesystemen. 

Laten we eens kijken naar een overzicht van de verantwoordelijkheden van een professionele Data Scientist.

• Het verzamelen, opschonen en organiseren van gegevens voor gebruik in voorspellende en prescriptieve modellen
• Het analyseren van grote hoeveelheden informatie om trends en patronen te ontdekken
• Programmeertalen gebruiken om de gegevens te structureren en om te zetten in bruikbare informatie
• Samenwerken met belanghebbenden om bedrijfsproblemen te begrijpen en datagestuurde oplossingen te ontwikkelen
• Het ontwikkelen van voorspellende modellen met behulp van statistische modellen om toekomstige trends te voorspellen
• Machine learning-modellen bouwen, onderhouden en monitoren
• Het ontwikkelen en gebruiken van geavanceerde machine learning-algoritmen en andere analytische methoden om datagestuurde oplossingen te creëren
• Datagedreven oplossingen communiceren naar belanghebbenden
• Ontdek verborgen patronen en trends in enorme datasets met behulp van een verscheidenheid aan dataminingtools
• Het ontwikkelen en valideren van dataoplossingen door middel van datavisualisaties, rapporten, dashboards en presentaties

Kortom, de rol van een datawetenschapper is van cruciaal belang voor bedrijven die datagestuurde beslissingen willen nemen. Datawetenschappers zijn verantwoordelijk voor het verzamelen, organiseren, analyseren en interpreteren van gegevens om trends en correlaties te identificeren. Ze ontwikkelen ook pijplijnen voor gegevensverwerking, ontwerpen rapporten en dashboards en ontwikkelen modellen om toekomstige trends te voorspellen. Om in de praktijk succesvol te zijn, moeten ze de zakelijke context en de behoeften van de klant begrijpen.

Stappen om een ​​datawetenschapper te worden

Data Science is een van de snelstgroeiende sectoren in de technologie-industrie en is een vakgebied waar veel vraag is naar bekwame professionals. Je bent misschien nieuwsgierig naar het proces om Data Scientist te worden als je nadenkt over een carrière op dit gebied. Hier geven we een overzicht van wat er nodig is om aan de slag te gaan en succesvol te worden op dit gebied.

1. Leer de basis: De eerste stap om een ​​Data Scientist te worden, is het begrijpen van de grondbeginselen van Data Science en Analytics. U moet inzicht hebben in onderwerpen op het gebied van gegevensbeheer, statistiek, wiskunde en programmeren. Er zijn tal van online bronnen en cursussen te vinden waarin deze onderwerpen worden behandeld.

2. Ontwikkel praktische vaardigheden: Zodra je het fundamentele inzicht in datawetenschap hebt verworven, moet je praktische vaardigheden ontwikkelen die van pas zullen komen in je carrière. Maak uzelf bijvoorbeeld vertrouwd met programmeertalen, zoals R en Python, en coderings- en databasebeheersystemen. Misschien wilt u ook machine learning- en data-analysetechnieken oefenen.

3. Verdien een postdoctoraal certificaat of een diploma: De meeste werkgevers geven er de voorkeur aan datawetenschappers in dienst te nemen met een postdoctoraal of masterdiploma in een overeenkomstig vakgebied, zoals informatica of toegepaste wiskunde. Het behalen van een diploma Data Science of Analytics kan je helpen de kennis, expertise en vaardigheden te verwerven die nodig zijn om een ​​succesvolle Data Scientist te worden.

4. Werk aan projecten: Een van de beste manieren om uw Data Science-vaardigheden te ontwikkelen, is door aan projecten te werken. U kunt projecten online vinden of contact opnemen met organisaties die op zoek zijn naar Data Scientists. Door aan projecten te werken, kun je ervaring opdoen met data-analyse, machine learning en andere Data Science-activiteiten.

5. Blijf op de hoogte: Om voorop te blijven, moet u op de hoogte blijven van de nieuwste Data Science-trends. Houd het branchenieuws in de gaten en abonneer u op prominente Data Science-publicaties.

Een Data Scientist worden is haalbaar met de juiste hoeveelheid toewijding en hard werken. Door de bovenstaande tips te volgen, ben je op weg naar een lucratieve Data Science-carrière.

Lees meer over Top 9 functies in de wereld van datawetenschap voor 2023

Conclusie

Concluderend: datawetenschap is een dynamisch en snel evoluerend veld dat een cruciale rol speelt in onze datagedreven wereld. Het combineert een verscheidenheid aan vaardigheden, waaronder statistiek, programmeren, domeinkennis en datavisualisatie, om waardevolle inzichten uit enorme en complexe datasets te halen. Zoals we in deze blog hebben onderzocht, gaat datawetenschap niet alleen over het verwerken van cijfers; het gaat om het transformeren van data in bruikbare kennis die geïnformeerde besluitvorming in verschillende sectoren kan stimuleren. Of je nu een doorgewinterde datawetenschapper bent of iemand die dit fascinerende vakgebied net begint te verkennen, de mogelijkheden en impact van datawetenschap zijn grenzeloos, en het belooft onze toekomst op diepgaande manieren vorm te blijven geven. Dus of u datawetenschap nu gebruikt om markttrends te analyseren, de resultaten van de gezondheidszorg te verbeteren of gebruikerservaringen te verbeteren, het is duidelijk dat de kracht van datawetenschap niet meer weg te denken is, en dat het potentieel ervan alleen wordt beperkt door onze verbeeldingskracht en innovatie.

Veelgestelde vragen

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://www.mygreatlearning.com/blog/what-is-data-science/