Data Science är en kombination av matematik, statistik, maskininlärning och datavetenskap. Data Science samlar in, analyserar och tolkar data för att samla in insikter i data som kan hjälpa beslutsfattare att fatta välgrundade beslut.

Data Science används i nästan alla branscher idag som kan förutsäga kunders beteende och trender och identifiera nya möjligheter. Företag kan använda det för att fatta välgrundade beslut om produktutveckling och marknadsföring. Det används som ett verktyg för att upptäcka bedrägerier och optimera processer. Regeringar använder också Data Science för att förbättra effektiviteten i tillhandahållandet av offentliga tjänster.

Data Science är ett framväxande område som ser sin betydelse växa för varje dag som går. Det är det senaste modeordet inom IT-världen och efterfrågan på marknaden har ökat stadigt. Efterfrågan på dataforskare ökar, drivet av behovet för organisationer att omvandla data till insikter. Företag som Google, Amazon, Microsoft och Apple har varit bland de största rekryterarna av dataforskare. Data Science håller också på att bli ett eftertraktat område för IT-proffs. 

Enligt en ny rapport från Prioritetsforskning, förväntas efterfrågan på Data Science växa med en CAGR (Compound Annual Growth Rate) på 16.43 % och nå marknadsvärdet på hela 378.7 miljarder under prognosperioden 2022 till 2030.

Enkelt uttryckt hjälper Data Science att analysera data och extrahera meningsfulla insikter från den genom att kombinera statistik & matematik, programmeringskunskaper och ämnesexpertis.

Datavetenskapens betydelse

Nuförtiden är organisationer överväldigade med data. Data Science kommer att hjälpa till att extrahera meningsfulla insikter från det genom att kombinera olika metoder, teknik och verktyg. Inom områdena e-handel, finans, medicin, mänskliga resurser, etc, stöter företag på enorma mängder data. Data Science-verktyg och -tekniker hjälper dem att bearbeta dem alla.

Datavetenskapens historia

Tidigt på 1960-talet myntades termen "Data Science" för att hjälpa till att förstå och analysera de enorma mängder data som samlades in vid den tiden. Datavetenskap är en disciplin som ständigt utvecklas och använder datavetenskap och statistiska metoder för att skaffa sig insikter och generera värdefulla förutsägelser inom en mängd olika branscher.

Datavetenskap – Förutsättningar

• Statistik

Datavetenskap förlitar sig på statistik för att fånga och omvandla datamönster till användbara bevis genom användning av komplexa maskininlärningstekniker.

Checka ut Statistik för datavetenskap att lära dig nyckelbegrepp inom statistik inom datavetenskap, maskininlärning och affärsintelligens.

• Programmering

Python, R och SQL är de vanligaste programmeringsspråken. För att framgångsrikt genomföra ett datavetenskapligt projekt är det viktigt att ingjuta en viss nivå av programmeringskunskap. 

Kolla in gratis R Studio Tutorial kurs att lära sig använda olika tekniker och verktyg för att bearbeta rådata och få värdefulla insikter.

• Maskininlärning

Att göra korrekta prognoser och uppskattningar möjliggörs av Machine Learning, som är en avgörande komponent inom datavetenskap. Du måste ha en gedigen förståelse för maskininlärning om du vill lyckas inom området datavetenskap.

En tydlig förståelse för hur databaser fungerar och färdigheter att hantera och extrahera data är ett måste inom detta område. 

Du kan snabbt beräkna och förutsäga med matematiska modeller baserat på de data du redan känner till. Modellering hjälper till att avgöra vilken algoritm som är bäst lämpad för att hantera ett visst problem och hur man tränar dessa modeller.

Kontrollera även: Datavetenskap matematik

Vad används Data Science till?

• Beskrivande analys

Det hjälper till att exakt visa datapunkter för mönster som kan dyka upp som uppfyller alla datakrav. Det innebär med andra ord att organisera, ordna och manipulera data för att producera information som är insiktsfull om den tillhandahållna datan. Det innebär också att konvertera rådata till en form som gör det enkelt att förstå och tolka.

• Prediktiv analys

Det är processen att använda historisk data tillsammans med olika tekniker som datautvinning, statistisk modellering och maskininlärning för att förutsäga framtida resultat. Genom att använda trender i denna data använder företag prediktiv analys för att upptäcka faror och möjligheter.

• Diagnostisk analys

Det är en fördjupad undersökning för att förstå varför något hände. Tekniker som drill-down, dataupptäckt, datautvinning och korrelationer används för att beskriva det. Flera dataoperationer och transformationer kan utföras på en given datamängd för att upptäcka unika mönster i var och en av dessa tekniker. 

• Preskriptiv analys

Preskriptiv analys främjar användningen av prediktiv data. Den förutser vad som är mest sannolikt att inträffa och erbjuder det bästa tillvägagångssättet för att hantera det resultatet. Den kan bedöma de sannolika effekterna av olika beslut och föreslå det optimala tillvägagångssättet. Den använder sig av rekommendationsmotorer för maskininlärning, komplicerad händelsebearbetning, neurala nätverk, simulering, grafanalys och simulering.

Vad är datavetenskapsprocessen?

• Att erhålla data

Det första steget är att identifiera vilken typ av data som behöver analyseras, och denna data måste exporteras till en excel- eller en CSV-fil.

• Skrubbar data

Det är viktigt eftersom innan du kan läsa data måste du se till att den är i ett perfekt läsbart tillstånd, utan några misstag, utan saknade eller felaktiga värden.

• Utforskande analys

Att analysera data görs genom att visualisera data på olika sätt och identifiera mönster för att upptäcka något utöver det vanliga. För att analysera data måste du ha utmärkt uppmärksamhet på detaljer för att identifiera om något är fel.

• Modellering eller maskininlärning

En dataingenjör eller forskare skriver ner instruktioner för Machine Learning-algoritmen att följa baserat på de data som måste analyseras. Algoritmen använder iterativt dessa instruktioner för att komma fram till rätt utdata.

• Tolkning av data

I det här steget avslöjar du dina resultat och presenterar dem för organisationen. Den mest kritiska färdigheten i detta skulle vara din förmåga att förklara dina resultat.

Här är några exempel på verktyg som hjälper datavetare att göra deras jobb enklare.

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

Fördelar med Data Science in Business

• Förbättrar affärsförutsägelser
• Tolkning av komplexa data
• Bättre beslutsfattande
• Produkt innovation 
• Förbättrar datasäkerheten
• Utveckling av användarcentrerade produkter

Tillämpningar av datavetenskap

• Produktrekommendation

Produktrekommendationstekniken kan påverka kunder att köpa liknande produkter. Till exempel försöker en säljare av Big Bazaar öka butikens försäljning genom att bunta ihop produkterna och ge rabatter. Så han buntade ihop schampo och balsam och gav rabatt på dem. Dessutom kommer kunderna att köpa dem tillsammans till ett rabatterat pris.

• Framtidsprognoser

Det är en av de allmänt tillämpade teknikerna inom datavetenskap. På basis av olika typer av data som samlas in från olika källor görs väderprognoser och framtidsprognoser. 

• Bedrägeri och riskupptäckt

Det är en av de mest logiska tillämpningarna av Data Science. Eftersom onlinetransaktioner blomstrar är det möjligt att förlora din data. Till exempel, upptäckt av kreditkortsbedrägerier beror på belopp, säljare, plats, tid och andra variabler. Om någon av dem ser onaturlig ut avbryts transaktionen automatiskt och ditt kort spärras i 24 timmar eller mer.

• Självkörande bil

Den självkörande bilen är en av de mest framgångsrika uppfinningarna i dagens värld. Vi tränar vår bil att fatta beslut självständigt baserat på tidigare data. I denna process kan vi straffa vår modell om den inte fungerar bra. Bilen blir intelligentare med tiden när den börjar lära sig genom alla realtidsupplevelser.

• Bildigenkänning

När du vill känna igen några bilder kan datavetenskap upptäcka objektet och klassificera det. Det mest kända exemplet på bildigenkänning är ansiktsigenkänning – Om du säger åt din smartphone att avblockera den kommer den att skanna ditt ansikte. Så först kommer systemet att upptäcka ansiktet, sedan klassificera ditt ansikte som ett mänskligt ansikte, och efter det kommer det att avgöra om telefonen tillhör den faktiska ägaren eller inte.

• Tal till text Konvertera

Taligenkänning är en process där datorn förstår naturligt språk. Vi är ganska bekanta med virtuella assistenter som Siri, Alexa och Google Assistant. 

• Sjukvård

Data Science hjälper till inom olika grenar av sjukvården som medicinsk bildanalys, utveckling av nya läkemedel, genetik och genomik och tillhandahåller virtuell assistans till patienter. 

• Sökmotorer

Google, Yahoo, Bing, Ask, etc. ger oss många resultat inom en bråkdel av en sekund. Det är möjligt med hjälp av olika datavetenskapliga algoritmer.

Hur man blir en Datavetenskapare?

Rollen som dataforskare

När företag genererar mer data än någonsin blir det tydligt att data är en värdefull tillgång. Men att extrahera meningsfulla insikter från data kräver att data analyseras, vilket är där dataforskare kommer in. En dataforskare är specialist på att samla in, organisera, analysera och tolka data för att hitta trender, mönster och samband.

Dataforskare spelar en viktig roll för att säkerställa att organisationer fattar välgrundade beslut. De arbetar nära företagsledare för att identifiera specifika mål, som att identifiera kundsegmentering och driva på förbättringar av produkter och tjänster. Med hjälp av avancerade maskininlärningsalgoritmer och statistiska modeller kan dataforskare undersöka stora datamängder för att avslöja mönster och insikter som hjälper organisationer att fatta sunda beslut.

Dataforskare har i allmänhet en kombination av tekniska färdigheter och kunskaper om att tolka och visualisera data. De måste ha expertis inom statistisk analys, programmeringsspråk, maskininlärningsalgoritmer och databassystem. 

Låt oss ta en titt på en översikt över det ansvar som en professionell dataforskare hanterar.

• Samla, rensa och organisera data som ska användas i prediktiva och föreskrivande modeller
• Analysera stora mängder information för att upptäcka trender och mönster
• Använda programmeringsspråk för att strukturera data och konvertera den till användbar information
• Arbeta med intressenter för att förstå affärsproblem och utveckla datadrivna lösningar
• Utveckla prediktiva modeller med hjälp av statistiska modeller för att förutsäga framtida trender
• Bygga, underhålla och övervaka maskininlärningsmodeller
• Utveckla och använda avancerade maskininlärningsalgoritmer och andra analytiska metoder för att skapa datadrivna lösningar
• Kommunicera datadrivna lösningar till intressenter
• Upptäck dolda mönster och trender i enorma datamängder med hjälp av en mängd olika datautvinningsverktyg
• Utveckla och validera datalösningar genom datavisualiseringar, rapporter, instrumentpaneler och presentationer

Sammanfattningsvis är rollen som dataforskare avgörande för företag som vill fatta datadrivna beslut. Dataforskare ansvarar för att samla in, organisera, analysera och tolka data för att identifiera trender och samband. De utvecklar också pipelines för databearbetning, designrapporter och instrumentpaneler och utvecklar modeller för att förutse framtida trender. För att lyckas inom området behöver de förstå affärssammanhanget och kundens behov.

Steg för att bli datavetare

Data Science är en av de snabbast växande sektorerna inom teknikindustrin och är ett område där skickliga yrkesmän efterfrågas. Du kanske är nyfiken på processen att bli dataforskare om du funderar på en karriär inom detta område. Här ger vi en översikt över vad som krävs för att komma igång och bli framgångsrik inom detta område.

1. Lär dig grunderna: Det första steget för att bli en dataforskare är att förstå grunderna för datavetenskap och analys. Du måste förstå datahantering, statistik, matematik och programmeringsämnen. Du kan hitta massor av onlineresurser och kurser som lär ut dessa ämnen.

2. Utveckla praktiska färdigheter: När du har fått den grundläggande förståelsen för datavetenskap, måste du utveckla praktiska färdigheter som kommer att komma väl till pass i din karriär. Till exempel, bekanta dig med programmeringsspråk, som R och Python, och kodning och databashanteringssystem. Du kanske också vill öva på maskininlärning och dataanalystekniker.

3. Få ett postgraduate-certifikat eller en examen: De flesta arbetsgivare föredrar att anställa datavetare med en doktorsexamen eller magisterexamen inom ett motsvarande område, som datavetenskap eller tillämpad matematik. Att tjäna en datavetenskaps- eller analysexamen kan hjälpa dig att förvärva den kunskap, expertis och färdigheter som krävs för att bli en framgångsrik dataforskare.

4. Arbeta med projekt: Ett av de bästa sätten att utveckla dina datavetenskapliga färdigheter är att arbeta med projekt. Du kan hitta projekt online eller nå ut till organisationer som letar efter dataforskare. Att arbeta med projekt hjälper dig att få erfarenhet av dataanalys, maskininlärning och andra datavetenskapsaktiviteter.

5. Hålla sig uppdaterad: För att ligga före kurvan måste du hålla dig uppdaterad om de senaste datavetenskapstrenderna. Håll ett öga på branschnyheter och prenumerera på framstående Data Science-publikationer.

Att bli en dataforskare är möjligt med rätt mängd engagemang och hårt arbete. Genom att följa tipsen ovan kommer du att vara på väg mot en lukrativ datavetenskapskarriär.

Läs mer om Topp 9 jobbroller i World of Data Science för 2023

Slutsats

Sammanfattningsvis är datavetenskap ett dynamiskt och snabbt utvecklande område som spelar en central roll i vår datadrivna värld. Den kombinerar en mängd olika färdigheter, inklusive statistik, programmering, domänkunskap och datavisualisering, för att extrahera värdefulla insikter från stora och komplexa datamängder. Som vi har utforskat i den här bloggen handlar datavetenskap inte bara om att sänka siffror; det handlar om att omvandla data till praktisk kunskap som kan driva välgrundat beslutsfattande över branscher. Oavsett om du är en erfaren dataforskare eller någon som precis har börjat utforska detta fascinerande område, är datavetenskapens möjligheter och effekter oändliga, och den lovar att fortsätta forma vår framtid på djupgående sätt. Så oavsett om du använder datavetenskap för att analysera marknadstrender, förbättra hälsovårdsresultat eller förbättra användarupplevelser, är det tydligt att kraften i datavetenskap är här för att stanna, och dess potential begränsas endast av vår fantasi och innovation.

Vanliga frågor

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrka dig själv. Tillgång här.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Platoesg. Kol, CleanTech, Energi, Miljö, Sol, Avfallshantering. Tillgång här.
• PlatoHealth. Biotech och kliniska prövningar Intelligence. Tillgång här.
• Källa: https://www.mygreatlearning.com/blog/what-is-data-science/