Co to jest nauka o danych?

Osoby zajmujące się badaniem danych posiadają umiejętności z zakresu komunikacji, matematyki, statystyki czy technologii, dzięki czemu są w stanie wyodrębnić ważne informacje z Big Data. Pozyskane dane wykorzystuje się m.in. w biznesie po to, by podejmować lepsze decyzje, wprowadzać opłacalne rozwiązania bądź rozwiązywać określone problemy. Na czym dokładnie skupia się nauka o danych?

Nauka o danych – co to takiego?

Nauka o danych (inaczej Data Science) to połączenie wielu dyscyplin (narzędzi, algorytmów), które skupiają się na pozyskiwaniu wiedzy z ogromnych zasobów informacji. To nie tylko analiza w celach eksploracyjnych, lecz także zastosowanie złożonych algorytmów po to, by przewidzieć wystąpienie konkretnych zdarzeń w przyszłości, a co za tym idzie podejmować świadome decyzje. Data Science umożliwia spojrzenie na określone dane szerzej niż robią to statystycy. Nauką zajmują się badacze danych (Data Scientist) oraz inżynierowie, architekci i analitycy danych.

Data Science wykorzystuje się przede wszystkim do prognoz. Pomogą w tym:

• Predykcyjna analiza przyczynowa – tworzenie modelu, który przeprowadza analizy dotyczące konkretnego zdarzenia w przyszłości, np. przewidzenie czy dany kredytobiorca będzie spłacać raty na czas. Dziedzina nie tylko przewiduje wyniki, lecz także sugeruje zalecane zmiany.

Uczenie maszynowe:

• do prognozowania – użytkownik mający do dyspozycji określone dane, może na ich podstawie wyszkolić maszyny np. do wykrywania oszustw (na bazie wcześniejszych zakupów),
• do wykrywania wzorców – w sytuacji gdy nie ma się odpowiednich informacji, na podstawie których można dokonać prognoz, należy odszukać ukryte wzorce w bazie danych.

Czym dokładnie zajmuje się Data Scientist?

Badacz danych zajmuje się gromadzeniem i analizą informacji Big Data, czyli zbioru danych o większej różnorodności, szybkości i objętości niż te obsługiwane kiedyś. Specjaliści pracują m.in. z:

• Danymi ustrukturyzowanymi – informacje są zazwyczaj skupione w kolumnach czy rzędach, zawierają słowa i liczby.
• Danymi nieustrukturyzowanymi – to informacje, które nie są zorganizowane. Znajdują się na urządzeniach przenośnych, w plikach dokumentów, plikach wideo, mediach społecznościowych, a także stanowią zawartość witryn internetowych.

Aby uzyskać wiedzę z różnych typów danych, Data Scientist wykorzystuje swoje umiejętności z zakresu:

• matematyki, statystyki, prawdopodobieństwa – analizuje poszczególne informacje, tworzy modele, które rozpoznają konkretne rodzaje wzorców, przewidują dane i rozwiązują określone problemy,
• programowania komputerowego – aby pozyskać informacje z bazy danych, stosuje języki najczęściej wybierane przez badaczy,
• domen – dzięki posiadaniu wiedzy w tym zakresie, badacz może lepiej zrozumieć daną branżę i firmę, w której pracuje, w ten sposób skuteczniej rozwiązując pojawiające się problemy; przykładowe branże to rozrywka, telekomunikacja, finanse, bankowość, biznes,
• komunikacji – umiejętność komunikowania się z innymi ludźmi i wizualizacji danych pomaga w łatwiejszym i szybszym przekazywaniu uzyskanych wyników nauki o danych odbiorcom.

Podsumowanie

Nauka o danych pomaga odkrywać nowe wzorce i informacje, przewidywać określone zdarzenia, tworzyć na tej podstawie plany oraz rozwiązywać zaistniałe problemy. W ten sposób różnego rodzaju firmy czy organizacje mogą zastosować pozyskane przez badacza dane w celu podejmowania lepszych decyzji czy ulepszenia działań.