Data Science
Data Science liefert aussagekräftige Informationen, die auf großen Mengen komplexer Daten oder Big Data basieren. Data Science oder datengetriebene Wissenschaft kombiniert verschiedene Arbeitsbereiche in Statistik und Berechnung, um Daten für Entscheidungszwecke zu interpretieren.
Grundlegendes zu Data Science
Die Daten stammen aus verschiedenen Sektoren, Kanälen und Plattformen, darunter Mobiltelefone, soziale Medien, E-Commerce-Websites, Gesundheitsumfragen und Internetrecherchen. Die Zunahme der verfügbaren Datenmenge öffnete die Tür zu einem neuen Studienfeld, das auf Big Data basiert - den massiven Datensätzen, die zur Schaffung besserer operativer Tools in allen Sektoren beitragen.
Der stetig wachsende Zugriff auf Daten ist durch technologische und sammeltechnische Fortschritte möglich. Die Kaufmuster und das Kaufverhalten von Personen können überwacht und anhand der gesammelten Informationen Vorhersagen getroffen werden.
Die ständig wachsenden Daten sind jedoch unstrukturiert und müssen analysiert werden, um effektive Entscheidungen treffen zu können. Dieser Prozess ist für Unternehmen komplex und zeitaufwändig - daher die Entstehung von Data Science.
Data Science oder datengetriebene Wissenschaft verwendet Big Data und maschinelles Lernen, um Daten für Entscheidungszwecke zu interpretieren.
Eine kurze Geschichte der Data Science
Der Begriff Datenwissenschaft existiert seit fast 30 Jahren und wurde ursprünglich 1960 als Ersatz für "Informatik" verwendet. Ungefähr 15 Jahre später wurde der Begriff verwendet, um die Erhebung von Datenverarbeitungsmethoden zu definieren, die in verschiedenen Bereichen verwendet werden anwendungen. Im Jahr 2001 wurde Data Science als eigenständige Disziplin eingeführt. Die Harvard Business Review veröffentlichte 2012 einen Artikel, in dem die Rolle des Datenwissenschaftlers als „sexyster Job des 21. Jahrhunderts“ beschrieben wird.
Die zentralen Thesen
- Fortschritte in der Technologie, im Internet, in sozialen Medien und beim Einsatz von Technologie haben den Zugang zu Big Data verbessert.
- Die Datenwissenschaft nutzt Techniken wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um aussagekräftige Informationen zu extrahieren und zukünftige Muster und Verhaltensweisen vorherzusagen.
- Das Gebiet der Datenwissenschaft wächst mit dem technologischen Fortschritt und den fortschrittlicheren Techniken zur Erfassung und Analyse großer Datenmengen.
Wie Data Science angewendet wird
Data Science umfasst Tools aus verschiedenen Disziplinen, um einen Datensatz zu erfassen, zu verarbeiten und Erkenntnisse aus dem Datensatz abzuleiten, aussagekräftige Daten aus dem Datensatz zu extrahieren und für Entscheidungszwecke zu interpretieren. Die Disziplinen, aus denen sich das Gebiet der Datenwissenschaft zusammensetzt, umfassen Bergbau, Statistik, maschinelles Lernen, Analytik und Programmierung.
Data Mining wendet Algorithmen auf den komplexen Datensatz an, um Muster aufzudecken, mit denen nützliche und relevante Daten aus dem Datensatz extrahiert werden. Statistische Messungen oder Vorhersageanalysen verwenden diese extrahierten Daten, um Ereignisse, die wahrscheinlich in der Zukunft eintreten werden, auf der Grundlage der Daten zu messen, die in der Vergangenheit aufgetreten sind.
Maschinelles Lernen ist ein Werkzeug der künstlichen Intelligenz, das Massenmengen von Daten verarbeitet, die ein Mensch in einem Leben nicht verarbeiten könnte. Das maschinelle Lernen perfektioniert das unter Predictive Analytics vorgestellte Entscheidungsmodell, indem es die Wahrscheinlichkeit, dass ein Ereignis eintritt, an das anpasst, was tatsächlich zu einem vorhergesagten Zeitpunkt passiert ist.
Mithilfe von Analysen sammelt und verarbeitet der Datenanalyst die strukturierten Daten aus der Phase des maschinellen Lernens mithilfe von Algorithmen. Der Analyst interpretiert, konvertiert und fasst die Daten in eine zusammenhängende Sprache zusammen, die das Entscheidungsteam verstehen kann. Data Science wird auf praktisch alle Kontexte angewendet, und mit der Weiterentwicklung der Rolle des Data Scientists wird sich das Feld auf Datenarchitektur, Data Engineering und Datenverwaltung ausweiten.
Schnelle Tatsache
Laut IBM wird die Nachfrage nach Datenwissenschaftlern bis 2020 voraussichtlich um 28% zunehmen.
Der Data Scientist definiert
Ein Datenwissenschaftler sammelt, analysiert und interpretiert in vielen Fällen große Datenmengen, um die Abläufe eines Unternehmens zu verbessern. Datenwissenschaftler entwickeln statistische Modelle, die Daten analysieren und Muster, Trends und Beziehungen in Datensätzen erkennen. Diese Informationen können verwendet werden, um das Verbraucherverhalten vorherzusagen oder geschäftliche und operationelle Risiken zu identifizieren. Der Datenwissenschaftler ist oft ein Geschichtenerzähler, der Entscheidungsträgern Datenerkenntnisse auf verständliche und zur Problemlösung geeignete Weise vermittelt.
Data Science heute
Unternehmen wenden Big Data und Data Science auf alltägliche Aktivitäten an, um den Verbrauchern einen Mehrwert zu bieten. Bankinstitute nutzen Big Data, um ihre Erfolge bei der Betrugserkennung zu steigern. Vermögensverwalter verwenden Big Data, um die Wahrscheinlichkeit eines Kursanstiegs oder -rückgangs eines Wertpapiers zu einem bestimmten Zeitpunkt vorherzusagen.
Unternehmen wie Netflix nutzen Big Data, um zu bestimmen, welche Produkte an ihre Benutzer geliefert werden sollen. Netflix verwendet auch Algorithmen, um personalisierte Empfehlungen für Benutzer basierend auf deren Betrachtungsverlauf zu erstellen. Die Datenwissenschaft entwickelt sich rasant weiter und ihre Anwendungen werden das Leben in der Zukunft weiter verändern.
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