Datavitenskap er en kombinasjon av matematikk, statistikk, maskinlæring og informatikk. Data Science samler inn, analyserer og tolker data for å samle innsikt i dataene som kan hjelpe beslutningstakere til å ta informerte beslutninger.

Data Science brukes i nesten alle bransjer i dag som kan forutsi kundeatferd og trender og identifisere nye muligheter. Bedrifter kan bruke den til å ta informerte beslutninger om produktutvikling og markedsføring. Det brukes som et verktøy for å oppdage svindel og optimalisere prosesser. Myndigheter bruker også datavitenskap for å forbedre effektiviteten i leveringen av offentlige tjenester.

Datavitenskap er et fremvoksende felt som ser sin betydning vokse for hver dag som går. Det er det siste moteordet i IT-verdenen, og etterspørselen i markedet har vokst jevnt og trutt. Etterspørselen etter dataforskere vokser, drevet av behovet for organisasjoner for å transformere data til innsikt. Selskaper som Google, Amazon, Microsoft og Apple har vært blant de største rekruttererne av dataforskere. Datavitenskap er også i ferd med å bli et ettertraktet felt for IT-fagfolk. 

Ifølge en nylig rapport fra Prioritetsforskning, forventes etterspørselen etter datavitenskap å vokse med en CAGR (Compound Annual Growth Rate) på 16.43 % og nå markedsverdien på hele 378.7 milliarder over prognoseperioden 2022 til 2030.

Enkelt sagt hjelper Data Science med å analysere data og trekke ut meningsfull innsikt fra dem ved å kombinere statistikk og matematikk, programmeringsferdigheter og fagekspertise.

Viktigheten av datavitenskap

I dag er organisasjoner overveldet av data. Data Science vil hjelpe til med å trekke ut meningsfull innsikt fra det ved å kombinere ulike metoder, teknologi og verktøy. Innenfor e-handel, finans, medisin, menneskelige ressurser, etc, kommer bedrifter over enorme mengder data. Data Science-verktøy og -teknologier hjelper dem å behandle dem alle.

Datavitenskapens historie

Tidlig på 1960-tallet ble begrepet "Data Science" laget for å hjelpe med å forstå og analysere de enorme datamengdene som ble samlet inn på den tiden. Datavitenskap er en disiplin som stadig utvikler seg, og bruker informatikk og statistiske metoder for å tilegne seg innsikt og generere verdifulle spådommer i en rekke bransjer.

Datavitenskap – forutsetninger

• Statistikk

Datavitenskap er avhengig av statistikk for å fange opp og transformere datamønstre til brukbare bevis ved bruk av komplekse maskinlæringsteknikker.

Sjekk ut Statistikk for datavitenskap å lære nøkkelbegreper for statistikk innen datavitenskap, maskinlæring og forretningsintelligens.

• Programmering

Python, R og SQL er de vanligste programmeringsspråkene. For å lykkes med å gjennomføre et datavitenskapelig prosjekt, er det viktig å innpode et visst nivå av programmeringskunnskap. 

Sjekk ut gratis R Studio Tutorial kurs å lære å bruke ulike teknikker og verktøy for å behandle rådataene og få verdifull innsikt.

• Maskinlæring

Å lage nøyaktige prognoser og estimater er muliggjort av Machine Learning, som er en avgjørende komponent i datavitenskap. Du må ha en solid forståelse av maskinlæring hvis du ønsker å lykkes innen datavitenskap.

En klar forståelse av hvordan databaser fungerer, og ferdigheter til å administrere og trekke ut data er et must i dette domenet. 

Du kan raskt beregne og forutsi ved hjelp av matematiske modeller basert på dataene du allerede kjenner. Modellering hjelper til med å bestemme hvilken algoritme som er best egnet for å håndtere et bestemt problem og hvordan disse modellene skal trenes.

Sjekk også: Datavitenskap matematikk

Hva brukes datavitenskap til?

• Beskrivende analyse

Det hjelper med å vise datapunkter nøyaktig for mønstre som kan vises som tilfredsstiller alle dataens krav. Med andre ord, det innebærer å organisere, bestille og manipulere data for å produsere informasjon som er innsiktsfull om de leverte dataene. Det innebærer også å konvertere rådata til en form som gjør det enkelt å forstå og tolke.

• Prediktiv analyse

Det er prosessen med å bruke historiske data sammen med ulike teknikker som datautvinning, statistisk modellering og maskinlæring for å forutsi fremtidige resultater. Ved å bruke trender i disse dataene, bruker bedrifter prediktiv analyse for å oppdage farer og muligheter.

• Diagnostisk analyse

Det er en grundig undersøkelse for å forstå hvorfor noe skjedde. Teknikker som drill-down, dataoppdagelse, datautvinning og korrelasjoner brukes til å beskrive det. Flere dataoperasjoner og transformasjoner kan utføres på et gitt datasett for å oppdage unike mønstre i hver av disse teknikkene. 

• Preskriptiv analyse

Preskriptiv analyse fremmer bruken av prediktive data. Den forutser hva som er mest sannsynlig og tilbyr den beste handlingen for å håndtere dette resultatet. Den kan vurdere de sannsynlige effektene av ulike beslutninger og foreslå den optimale handlingen. Den bruker anbefalingsmotorer for maskinlæring, komplisert hendelsesbehandling, nevrale nettverk, simulering, grafanalyse og simulering.

Hva er datavitenskapsprosessen?

• Innhenting av data

Det første trinnet er å identifisere hvilken type data som må analyseres, og disse dataene må eksporteres til en excel- eller en CSV-fil.

• Skrubber dataene

Det er viktig fordi før du kan lese dataene, må du sørge for at de er i en perfekt lesbar tilstand, uten feil, uten manglende eller feil verdier.

• Utforskende analyse

Å analysere dataene gjøres ved å visualisere dataene på ulike måter og identifisere mønstre for å oppdage noe utenom det vanlige. For å analysere dataene må du ha utmerket oppmerksomhet på detaljer for å identifisere om noe er malplassert.

• Modellering eller maskinlæring

En dataingeniør eller vitenskapsmann skriver ned instruksjoner for maskinlæringsalgoritmen som skal følges basert på dataene som må analyseres. Algoritmen bruker iterativt disse instruksjonene for å komme opp med riktig utdata.

• Tolke dataene

I dette trinnet avdekker du funnene dine og presenterer dem for organisasjonen. Den mest kritiske ferdigheten i dette vil være din evne til å forklare resultatene dine.

Her er noen eksempler på verktøy som vil hjelpe dataforskere med å gjøre jobben deres enklere.

• Dataanalyse – Informatica PowerCenter, Rapidminer, Excel, SAS
• Datavisualisering – Tableau, Qlikview, RAW, Jupyter
• Datavarehus – Apache Hadoop, Informatica/Talend, Microsoft HD-innsikt
• Datamodellering – H2O.ai, Datarobot, Azure ML Studio, Mahout

Fordeler med datavitenskap i næringslivet

• Forbedrer forretningsspådommer
• Tolking av komplekse data
• Bedre beslutningsprosesser
• Produktinnovasjon 
• Forbedrer datasikkerheten
• Utvikling av brukersentriske produkter

Anvendelser av datavitenskap

• Produktanbefaling

Produktanbefalingsteknikken kan påvirke kunder til å kjøpe lignende produkter. For eksempel prøver en selger av Big Bazaar å øke butikkens salg ved å samle produktene og gi rabatter. Så han samlet sjampo og balsam og ga rabatt på dem. Videre vil kundene kjøpe dem sammen til en rabattert pris.

• Fremtidsprognoser

Det er en av de mye brukte teknikkene innen datavitenskap. På grunnlag av ulike typer data som er samlet inn fra ulike kilder, gjøres værvarsling og fremtidsprognoser. 

• Oppdagelse av svindel og risiko

Det er en av de mest logiske anvendelsene av datavitenskap. Siden netttransaksjoner blomstrer, er det mulig å miste dataene dine. For eksempel avhenger avsløring av kredittkortsvindel av beløp, selger, plassering, tid og andre variabler. Hvis noen av dem ser unaturlige ut, vil transaksjonen automatisk bli kansellert, og det vil sperre kortet ditt i 24 timer eller mer.

• Selvkjørende bil

Den selvkjørende bilen er en av de mest vellykkede oppfinnelsene i dagens verden. Vi trener bilen vår til å ta beslutninger uavhengig basert på tidligere data. I denne prosessen kan vi straffe modellen vår hvis den ikke fungerer godt. Bilen blir mer intelligent med tiden når den begynner å lære gjennom alle sanntidsopplevelsene.

• Bildegjenkjenning

Når du vil gjenkjenne noen bilder, kan datavitenskap oppdage objektet og klassifisere det. Det mest kjente eksemplet på bildegjenkjenning er ansiktsgjenkjenning - Hvis du ber smarttelefonen din om å fjerne blokkeringen, vil den skanne ansiktet ditt. Så først vil systemet oppdage ansiktet, deretter klassifisere ansiktet ditt som et menneskelig ansikt, og etter det vil det avgjøre om telefonen tilhører den faktiske eieren eller ikke.

• Tale til tekst Konverter

Talegjenkjenning er en prosess for å forstå naturlig språk av datamaskinen. Vi er ganske kjent med virtuelle assistenter som Siri, Alexa og Google Assistant. 

• Helsevesen

Data Science hjelper i ulike grener av helsevesenet som medisinsk bildeanalyse, utvikling av nye medisiner, genetikk og genomikk, og gir virtuell assistanse til pasienter. 

• Søkemotorer

Google, Yahoo, Bing, Ask osv. gir oss mange resultater i løpet av en brøkdel av et sekund. Det er gjort mulig ved hjelp av ulike datavitenskapelige algoritmer.

Hvordan bli en Dataforsker?

Rollen til en dataforsker

Ettersom bedrifter genererer mer data enn noen gang, blir det klart at data er en verdifull ressurs. Å trekke ut meningsfull innsikt fra data krever imidlertid å analysere dataene, og det er her dataforskere kommer inn. En dataforsker er en spesialist på å samle inn, organisere, analysere og tolke data for å finne trender, mønstre og korrelasjoner.

Dataforskere spiller en viktig rolle i å sikre at organisasjoner tar informerte beslutninger. De jobber tett med bedriftsledere for å identifisere spesifikke mål, for eksempel å identifisere kundesegmentering og fremme forbedringer i produkter og tjenester. Ved å bruke avanserte maskinlæringsalgoritmer og statistiske modeller kan dataforskere undersøke store datasett for å avdekke mønstre og innsikt som hjelper organisasjoner med å ta fornuftige beslutninger.

Dataforskere har generelt en kombinasjon av tekniske ferdigheter og kunnskap om å tolke og visualisere data. De må ha ekspertise innen statistisk analyse, programmeringsspråk, maskinlæringsalgoritmer og databasesystemer. 

La oss ta en titt på en oversikt over ansvaret som håndteres av en profesjonell dataforsker.

• Innsamling, rengjøring og organisering av data som skal brukes i prediktive og preskriptive modeller
• Analyser enorme mengder informasjon for å oppdage trender og mønstre
• Bruke programmeringsspråk for å strukturere dataene og konvertere dem til brukbar informasjon
• Arbeide med interessenter for å forstå forretningsproblemer og utvikle datadrevne løsninger
• Utvikle prediktive modeller ved å bruke statistiske modeller for å forutsi fremtidige trender
• Bygge, vedlikeholde og overvåke maskinlæringsmodeller
• Utvikle og bruke avanserte maskinlæringsalgoritmer og andre analytiske metoder for å lage datadrevne løsninger
• Kommunisere datadrevne løsninger til interessenter
• Oppdag skjulte mønstre og trender i massive datasett ved hjelp av en rekke datautvinningsverktøy
• Utvikle og validere dataløsninger gjennom datavisualiseringer, rapporter, dashboards og presentasjoner

Avslutningsvis er rollen som dataforsker avgjørende for virksomheter som ønsker å ta datadrevne beslutninger. Dataforskere er ansvarlige for å samle inn, organisere, analysere og tolke data for å identifisere trender og sammenhenger. De utvikler også databehandlingspipelines, designrapporter og dashboards, og utvikler modeller for å forutsi fremtidige trender. For å lykkes i feltet må de forstå forretningskonteksten og kundens behov.

Trinn for å bli dataforsker

Data Science er en av de raskest voksende sektorene i teknologibransjen og er et felt hvor dyktige fagfolk er etterspurt. Du kan være nysgjerrig på prosessen med å bli dataforsker hvis du tenker på en karriere innen dette feltet. Her vil vi gi en oversikt over hva som skal til for å komme i gang og bli vellykket på dette feltet.

1. Lær det grunnleggende: Det første trinnet for å bli en dataforsker er å forstå det grunnleggende innen datavitenskap og analyse. Du må forstå databehandling, statistikk, matematikk og programmering. Du kan finne mange nettressurser og kurs som underviser i disse emnene.

2. Utvikle praktiske ferdigheter: Når du har fått den grunnleggende forståelsen av datavitenskap, må du utvikle praktiske ferdigheter som vil komme godt med i karrieren din. Gjør deg for eksempel kjent med programmeringsspråk, som R og Python, og systemer for koding og databasebehandling. Det kan også være lurt å trene på maskinlæring og dataanalyseteknikker.

3. Få et postgraduate sertifikat eller en grad: De fleste arbeidsgivere foretrekker å ansette datavitere med en post-graduate eller mastergrad i et tilsvarende felt, som informatikk eller anvendt matematikk. Å tjene en datavitenskaps- eller analysegrad kan hjelpe deg med å tilegne deg kunnskapen, ekspertisen og ferdighetene som kreves for å bli en vellykket dataforsker.

4. Arbeid med prosjekter: En av de beste måtene å utvikle dine datavitenskapsferdigheter er å jobbe med prosjekter. Du kan finne prosjekter på nettet eller kontakte organisasjoner som leter etter dataforskere. Å jobbe med prosjekter vil hjelpe deg med å få erfaring med dataanalyse, maskinlæring og andre datavitenskapelige aktiviteter.

5. Hold deg oppdatert: For å holde deg i forkant, må du holde deg orientert om de siste datavitenskapstrendene. Hold øye med bransjenyheter og abonner på fremtredende Data Science-publikasjoner.

Å bli en dataforsker er oppnåelig med riktig mengde engasjement og hardt arbeid. Ved å følge tipsene som er skissert ovenfor, vil du være på vei til en lukrativ Data Science-karriere.

Les mer på Topp 9 jobbroller i verden av datavitenskap for 2023

konklusjonen

Avslutningsvis er datavitenskap et dynamisk og raskt utviklende felt som spiller en sentral rolle i vår datadrevne verden. Den kombinerer en rekke ferdigheter, inkludert statistikk, programmering, domenekunnskap og datavisualisering, for å trekke ut verdifull innsikt fra store og komplekse datasett. Som vi har utforsket i denne bloggen, handler datavitenskap ikke bare om å knuse tall; det handler om å transformere data til praktisk kunnskap som kan drive informert beslutningstaking på tvers av bransjer. Enten du er en erfaren dataforsker eller noen som nettopp har begynt å utforske dette fascinerende feltet, er mulighetene og virkningen av datavitenskap grenseløse, og det lover å fortsette å forme fremtiden vår på dyptgripende måter. Så enten du bruker datavitenskap til å analysere markedstrender, forbedre helseresultater eller forbedre brukeropplevelser, er det klart at kraften til datavitenskap er kommet for å bli, og potensialet begrenses kun av fantasien og innovasjonen vår.

Spørsmål og svar

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• PlatoESG. Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
• PlatoHelse. Bioteknologisk og klinisk etterretning. Tilgang her.
• kilde: https://www.mygreatlearning.com/blog/what-is-data-science/