Czym tak naprawdę są dane? Dane są definiowane przez informacje o świecie i jego osobach, które są gromadzone i analizowane w celu ułatwienia podejmowania decyzji. Chociaż dane są dziś często kojarzone z pomocnymi wizualizacjami danych, takimi jak wykresy i infografiki, ważne jest, aby zrozumieć historyczną ewolucję danych.

Patrząc na rok 3200 pne, kiedy pisano po raz pierwszy w Mezopotamii, skrybowie zapisywali dane z życia codziennego - takie jak informacje podatkowe i dotyczące plonów - w celu ulepszenia swoich systemów księgowych i rolniczych.

W miarę postępu nauk przyrodniczych i matematycznych, w połączeniu z wprowadzaniem lepszej technologii, statystyki matematyczne przekształciły się w coś mocniejszego: naukę danych.

otwarta książka na laptopie
Analiza danych może być świetną zabawą dla wszystkich! | Źródło: Unsplash

Analiza danych łączy w sobie to, co zwykle nazywamy tradycyjną statystyką i informatyką, w celu analizy dużych ilości danych i znalezienia nowych sposobów na to.

Podczas gdy analiza danych wykorzystuje wiedzę matematyczną z kursu statystycznego do modelowania danych, nauka danych działa głównie jako dyscyplina, która jest wykorzystywana do wydobywania informacji i wyciągania nowych wniosków z dużych ilości danych. Niektóre z podstawowych umiejętności, które musisz zdobyć, aby nauczyć się danych, to:

Istnieje wiele zasobów internetowych, które mogą pomóc w rozpoczęciu nauki lub doskonaleniu tych podstawowych umiejętności. Strony takie jak Superprof oferują szeroką gamę korepetytorów, którzy mogą udzielać zarówno lekcji online, jak i bezpośrednich w matematyce statystycznej i informatyce opartej na danych.

Przeczytaj o podstawowych metodach i pojęciach statystycznych.

Co to jest Big Data i Big Data Analytics?

Podczas definiowania analizy danych nie można tego zrobić bez uprzedniego zdefiniowania, czym są duże zbiory danych. Pierwszy przełom w dziedzinie dużych zbiorów danych sięga drugiej wojny światowej z grupą komputerów znaną jako Colossus.

Używana w latach 1943–1945 przez brytyjskich kryptografów, innowacyjna platforma była używana do odszyfrowywania kodów używanych przez nazistowski reżim. Chociaż termin „duże zbiory danych” nie został zapoczątkowany około 50 lat później przez Johna Masheya z Silicon Graphics, duże zbiory danych i charakteryzujące je duże zbiory danych są nadal używane w ten sam sposób. Oznacza to, że programy komputerowe i zaawansowane algorytmy są wykorzystywane do analizy bardzo dużych ilości danych w celu znalezienia cennych wzorców i trendów.

Dzisiaj analiza dużych zbiorów danych może być wykonywana przez wiele programów przetwarzających i jest wykonywana przez osoby fizyczne, rządy i firmy. Hadoop, wydany w 2005 roku, był pierwszym bezpłatnym oprogramowaniem typu open source, z którego firmy i sprzedawcy mogliby korzystać w celu przechowywania dużych ilości danych i dostarczania lepszych wyników wyszukiwania swoim klientom.

Niektóre z najpopularniejszych firm w Internecie używają Hadoop, w tym Facebook, Twitter, Amazon i Linkedin. Chociaż Hadoop jest powszechnie postrzegany jako rewolucyjny produkt w dziedzinie dużych zbiorów danych i analityki biznesowej, obecnie dostępnych jest wiele różnych programów, takich jak Spark, które są równie wydajne.

Główną definicję dużych zbiorów danych można znaleźć w definicji Douga Laneya z 2001 r., Znanej obecnie jako trzy „V”:

  • Volume (Objętość): pomysł, że firmy i rządy gromadzą duże ilości danych z wielu źródeł, w tym z mediów społecznościowych i transakcji biznesowych
  • Variety (Różnorodność): pojęcie, że dane mają różne formy, w tym tekst, audio i e-maile
  • Velocity (Prędkość): idea, że ​​dane przepływają z niezwykłą prędkością i muszą być przetwarzane wydajnie i szybko

Najważniejsze rozszerzenia tej definicji obejmują innowacje, które należy wykorzystać w celu skutecznego zastosowania wszystkich trzech V, oraz podejmowanie decyzji, które są ostatecznym wynikiem przetwarzania dużych zbiorów danych.

dane na ekranie komputera-analiza danych
Przekształcanie dużych nieustrukturyzowanych danych w decyzje. | Źródło: Unsplash

Co robi naukowiec?

Na początku dziesięciolecia Harvard Business Review uznał naukę danych za „najseksowniejszą pracę XXI wieku”. Stwierdzenie to wynikało nie tylko z rosnącej roli dużych zbiorów danych w strukturach biznesowych i rządach, ale również z faktu. Dwa spośród pięciu nowo powstających miejsc pracy Linkedin w 2018 r. Obejmowały specjalizacje dla naukowców. Pytanie brzmi: co właściwie robią naukowcy danych?

W 1962 roku Jon W. Turkey napisał „The Future of Data Analysis”, w którym zaczyna zastanawiać się, czy jego centralna funkcja w jego dziedzinie statystyki przesuwa się w kierunku tego, co nazywa analizą danych.

Podczas gdy zawody w analizie danych są dziś powszechne, te same dwuznaczności, które nękały rozwijającą się dyscyplinę pod koniec XX wieku, są teraz replikowane w najgorętszym dzisiejszym segmencie: nauka danych. Chociaż istnieje wiele definicji tego, co dokładnie robią naukowcy danych, pełnią oni kilka kluczowych ról, które obejmują:

  • Gromadzenie, czyszczenie i przekształcanie często nieuporządkowanych, dużych ilości danych
  • Wykorzystanie do tego języków programowania komputerowego (najczęściej SAS, SPSS, Python, R)
  • Znajdowanie wzorców i modelowanie dużych zbiorów danych przedsiębiorstw i rządów w celu zwiększenia zysków lub poprawy strategii
  • Wynajdywanie lepszych sposobów radzenia sobie z dużymi zbiorami danych
  • Automatyzacja tych procesów

Ostatni punkt jest ważną implikacją nauki o danych. Podczas gdy wiele firm zatrudnia naukowców zajmujących się danymi, aby odkryli opłacalne sposoby przekształcania dużych zapasów danych klientów w lepsze praktyki biznesowe, inne sektory szukają naukowców zajmujących się danymi, aby kierować przyszłością. Umiejętności najczęściej związane z tym dążeniem do automatyzacji to uczenie maszynowe i głębokie uczenie się.

Co to jest uczenie maszynowe i głębokie uczenie się?

Kiedyś wyobrażana jako dalekie osiągnięcie przyszłości, sztuczna inteligencja jest teraz używana codziennie - od asystentów cyfrowych po funkcje rozpoznawania twarzy fotograficznych. Podczas gdy wielu uważa, że ​​granice sztucznej inteligencji rozciągają się tylko na informatykę, wciąż obejmuje wiele atrybutów nauki o danych. Dwa ważne przykłady tego to uczenie maszynowe i głębokie uczenie się.

Jedną z pierwszych prób zdefiniowania uczenia maszynowego był człowiek o imieniu Alan Turing. W 1950 r. W swoim przełomowym artykule „Computing Machinery and Intelligence” Turing próbował dowiedzieć się, czy maszyny mogą „myśleć”.

Rok po opublikowaniu tego artykułu analitycznego Marvin Minsky i Dean Edmonds wprowadzili pierwszą komputerową symulację, która replikowała ludzki mózg - zwaną inaczej sztuczną siecią neuronową. Od tego czasu uczenie maszynowe urosło do definicji, która zakłada, że ​​komputery mogą same otrzymywać informacje i uczyć się na podstawie tych danych, a ich dokładność rośnie wraz z ciągłym „uczeniem się”.

Podczas gdy uczenie maszynowe jest powszechnie uważane za podzbiór dziedziny sztucznej inteligencji, głębokie uczenie się jest postrzegane jako podzbiór uczenia maszynowego. Posuwając automatyzację o krok dalej, celem głębokiego uczenia się jest umożliwienie maszynom rozpoznawania obiektów i pojęć bez konieczności programowania.

Jednym ze znanych przykładów uczenia maszynowego i głębokiego są koty. Podczas gdy maszyny mogą być szkolone w krokach obejmujących algorytmy rozpoznawania kota poprzez uczenie maszynowe, głębokie uczenie się sugeruje, że wystawiając ogromną liczbę obrazów kotów na maszynę, w końcu nauczą się rozpoznawać kota samodzielnie.

Innymi słowy, jeden obejmuje manipulowanie danymi, aby maszyny mogły przewidywać wyniki, a drugi polega na wprowadzaniu ogromnych ilości danych, aby maszyny mogły przewidywać wyniki. Nie trzeba dodawać, że oba te procesy są krokiem w kierunku analizy predykcyjnej.

Zabawka Papercraft przed instrukcją echo PHP
Zostań badaczem lub szefem zespołu IT. | Źródło: Unsplash

Jak zostać naukowcem danych?

Na szczęście, niezależnie od tego, czy chcesz dowiedzieć się więcej na ten temat, czy też chcesz udoskonalić zdobyte umiejętności, istnieje wiele źródeł, które mogą pomóc osobom zainteresowanym zostaniem naukowcami danych.

Dla tych, którzy szukają studiów licencjackich lub magisterskich, które najbardziej im odpowiadają, ważne jest, aby pamiętać o dwóch rzeczach:

  • Czy nauka danych jest dla ciebie odpowiednia?
  • Jakie są prace związane z nauką danych?

Przy podejmowaniu decyzji, który program nauki danych jest dla ciebie odpowiedni, ważne jest dokładne porównanie kursów oferowanych na każdym etapie programu. Podczas gdy niektóre programy do analizy danych są w dużej mierze oparte na matematyce i mają tendencję do polegania bardziej na teoretycznych zastosowaniach ilościowych, inne programy będą ukierunkowane na inteligencję biznesową opartą na danych.

Jednym z działań, które mogą pomóc ci zdecydować, który program będzie miał znaczenie, jest przeglądanie ofert pracy w dziedzinie danych, które wydają się ekscytujące i odpowiednie dla ciebie i twoich zainteresowań. Jeśli zauważysz wymagane umiejętności, które powracają na ofertach pracy, które cię interesują, zapisz je, a następnie porównaj z wybranymi programami uniwersyteckimi. W ten sposób możesz lepiej zrozumieć, który program będzie nie tylko dla ciebie odpowiedni, ale pomoże ci znaleźć pracę po ukończeniu studiów.

Jeśli jesteś już profesjonalistą i chcesz zmienić ścieżki, jednym ważnym krokiem będzie decyzja, czy nauka danych jest dla ciebie odpowiednia. Aby to zrobić, przydatne może być również przejrzenie ofert pracy, które wzbudzają twoje zainteresowanie, i sprawdzenie wspólnych wymaganych umiejętności.

Jeśli te umiejętności brzmią jak coś, co chciałbyś zdobyć, jeśli nie pokrywają się one z twoim obecnym zawodem, zacznij szukać sposobów, w jaki możesz je opanować. Niektóre typowe możliwości wymagane od analityków danych to:

Na szczęście strony takie jak Superprof oferują szeroki zakres usług korepetytorskich w tych dziedzinach i można je szybko i łatwo znaleźć na ich stronie. Aby uzyskać więcej informacji, zestawów danych i narzędzi do analizy danych, możesz również sprawdzić niektóre zasoby online, takie jak Kaggle i zestaw narzędzi do analizy danych.

Potrzebujesz nauczyciela z przedmiotu: Analiza danych ?

Oceń czy nasz artykuł był pomocny 😊

5,00/5, 1 votes
Loading...

Aleksandra

Jestem kreatywną i ciekawą świata osobą, która lubi poznawać nowe osoby i miejsca. Interesuję się sportem, muzyką, sztuką oraz literaturą amerykańską. Na co dzień udzielam korepetycji z języka angielskiego, co również jest moim hobby. W czasie wolnym chętnie podróżuję i czytam książki.