Het doel van data science is om bruikbare kennis te verkrijgen uit enorme hoeveelheden ongestructureerde en gestructureerde informatie. De primaire focus van het veld is om verklaringen te vinden voor mysteries waarover we momenteel onwetend zijn. Experts op het gebied van datawetenschap gebruiken een breed scala aan methoden, waarbij ze putten uit uiteenlopende gebieden als informatica, voorspellende analyses, statistiek en machine learning, om grote datasets te analyseren op zoek naar voorheen onverwachte patronen en inzichten. Lees verder voor meer informatie over het data science-proces en wat een data science-diploma inhoudt. Geniet van de rit!
Wat is datawetenschap?
Wiskunde, statistiek, geavanceerde analyse, kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning maken allemaal deel uit van de data science-toolkit, die samen met domeinspecifieke kennis wordt gebruikt om de gegevens van een organisatie te ontginnen voor inzichten. Beslissingen en plannen kunnen beter worden onderbouwd door deze bevindingen.
Door het toenemende aantal beschikbare databronnen is data science een snel groeiend vakgebied in elke sector. Ze worden steeds belangrijker omdat bedrijven erop vertrouwen om gegevens te analyseren en concrete aanbevelingen te doen om de prestaties te verbeteren. Analisten kunnen nuttige inzichten afleiden vanwege de vele rollen, tools en processen in de levenscyclus van datawetenschap.
Data Science-projectfasen
Dit zijn de fasen van een data science-project:
#1. Gegevensopname
De gegevensverzamelingsfase van de levenscyclus begint met het verzamelen van ruwe gestructureerde en ongestructureerde gegevens uit alle toepasselijke bronnen. Handmatige gegevensinvoer, webscraping en continue datastreaming van systemen en apparaten zijn allemaal voorbeelden van dergelijke technieken. Gestructureerde gegevens, zoals klantinformatie, kunnen uit verschillende bronnen worden verzameld, terwijl ongestructureerde gegevens afkomstig kunnen zijn van logbestanden, multimediabestanden, afbeeldingen, het Internet of Things (IoT) en sociale media.
#2. Gegevensopslag en gegevensverwerking
Aangezien gegevens in een grote verscheidenheid aan vormen en structuren voorkomen, moeten bedrijven verschillende opties overwegen om ze op te slaan. Workflows voor analytics, machine learning en deep learning-modellen worden eenvoudiger gemaakt door het gebruik van standaarden die zijn opgesteld door datamanagementteams. ETL-taken (extraheren, transformeren en laden) of andere gegevensintegratietechnologieën worden in deze stap gebruikt om de gegevens op te schonen, te ontdubbelen, te transformeren en te combineren. Voordat ze in een datawarehouse, datalake of een andere repository worden geladen, is deze datavoorbereiding cruciaal voor het verbeteren van de datakwaliteit.
#3. Gegevensanalyse
Om vooroordelen, trends, bereiken en verdelingen van waarden binnen de gegevens te onderzoeken, voeren gegevenswetenschappers verkennende gegevensanalyses uit. Het genereren van hypothesen voor a/b-testen wordt aangestuurd door deze verkenning van data-analyse. Het stelt analisten ook in staat om erachter te komen of de gegevens al dan niet nuttig zijn voor hun inspanningen op het gebied van voorspellende analyses, machine learning of deep learning-modellen. Organisaties kunnen schaalbaarder worden als ze gaan vertrouwen op de inzichten van modellen, die afhangen van de juistheid van het model.
#4. Communiceren
Rapporten en andere gegevensvisualisaties worden vervolgens gebruikt om bedrijfsanalisten en andere besluitvormers te helpen de bevindingen en hun implicaties voor het bedrijf te begrijpen. Datawetenschappers kunnen ook componenten gebruiken die zijn ingebouwd in programmeertalen zoals R en Python, of ze kunnen zich wenden tot gespecialiseerde visualisatietools.
Data Science-tools
De meest voorkomende programmeertalen zijn de talen die datawetenschappers gebruiken om statistische regressie en verkennende data-analyse uit te voeren. Deze gratis, open-sourceprogramma's hebben ingebouwde functies voor grafische weergave, machine learning en statistische analyse. De volgende zijn voorbeelden van dergelijke talen:
Studio R: Gratis softwaretaal en ontwikkelomgeving voor statistische analyse en visualisatie.
Python: Het is een zeer aanpasbare en dynamische computertaal. Python wordt geleverd met een overvloed aan data-analysemodules, waaronder NumPy, Pandas en Matplotlib. Datawetenschappers kunnen services zoals GitHub en Jupyter Notebooks gebruiken om samen te werken aan projecten en code en gegevens te delen.
Het is mogelijk dat sommige datawetenschappers liever werken met een grafische gebruikersinterface, en twee wijdverbreide zakelijke tools voor statistische analyse zijn:
SAS: Alles-in-één softwarepakket voor data-analyse, rapportage, datamining en voorspellende modellering; bevat visualisaties en interactieve dashboards.
SPSS voor IBM: Inclusief geavanceerde statistische analysetools, een overvloed aan machine learning-algoritmen, tekstanalysemogelijkheden, open-source schaalbaarheid, big data-integratie en een eenvoudig implementatieframework.
Datawetenschappers en hun tools
Datawetenschappers leren ook NoSQL-databases, het open-sourceframework Apache Spark en het populaire gegevensverwerkingsplatform Apache Hadoop te gebruiken. Ze zijn ook goed thuis in een breed scala aan datavisualisatietools, van de ingebouwde grafische tools die te vinden zijn in zakelijke presentatie- en spreadsheettoepassingen (zoals Microsoft Excel) tot gespecialiseerde commerciële visualisatiesoftware (zoals Tableau en IBM Cognos) en open-source tools (zoals D3.js (een JavaScript-bibliotheek voor het maken van interactieve gegevensvisualisaties) en RAW-grafieken). PyTorch, TensorFlow, MXNet en Spark MLib zijn slechts enkele van de populaire frameworks die datawetenschappers gebruiken bij het ontwikkelen van machine learning-modellen.
Ondanks de groeiende vraag naar datawetenschappers, kan het voor bedrijven moeilijk zijn om het talent te vinden en te behouden dat ze nodig hebben om het rendement op hun investeringen op het gebied van datawetenschap te maximaliseren. Om deze leemte op te vullen, gebruiken verschillende organisaties DSML-platforms voor meerdere gebruikers (data science, machine learning), waardoor de positie van 'citizen data scientist' wordt gecreëerd.
Wat is een graad in gegevenswetenschap
Veel overdraagbare vaardigheden worden aan studenten in data science-opleidingen aangeleerd. Deze omvatten data-analyse, computerprogrammering, voorspellende modellering, statistiek, calculus en economie. Bovendien leren studenten die datawetenschap studeren vaak hoe ze hun bevindingen en datagestuurde suggesties kunnen overbrengen op een manier die voor hun leeftijdsgenoten eenvoudig te begrijpen is. De basisprincipes van kunstmatige intelligentie (AI), machine learning en deep learning worden ook vaak opgenomen in een data science-curriculum.
Studenten die nieuwsgierig zijn naar de reikwijdte van een diploma in datawetenschap, moeten weten dat de houders ervan werk vinden in een breed scala van industrieën. Sommige afgestudeerden worden bijvoorbeeld ingezet om oplossingen voor datamining te ontwikkelen, terwijl anderen aan het werk worden gezet om voorspellende analyses toe te passen op het bedrijf. Datawetenschappers zijn experts in het voorspellen van de toekomst door hun kennis van machine learning, statistiek en algoritmen te combineren.
Voorspellende analyses hebben veel toepassingen in de praktijk, zoals het voorspellen van consumentengedrag en aankooptrends, het optimaliseren van processen, het verhogen van inkomsten, het opsporen van fraude en het minimaliseren van risico's. Financiële dienstverlening, productie, gezondheidszorg, informatietechnologie, detailhandel, onderwijs, overheid, energie en verzekeringen zijn slechts enkele van de sectoren die momenteel gebruikmaken van voorspellende analyses.
Metadata, dat is kennis over de data, is ook een cruciaal onderdeel van data. Wie heeft het gemaakt, wanneer, waar en door wie, evenals hoeveel gegevens er zijn en waar deze worden bewaard. Metadata is waardevol omdat het gebruikers meer informatie geeft om mee te werken, gegevens accuraat houdt en termen verduidelijkt. Belangrijke taken bij metadatabeheer zijn onder meer het bouwen van veilige opslagplaatsen, het repareren van metadata en ervoor zorgen dat technologie toegang heeft tot de metadata wanneer dat nodig is, die allemaal worden uitgevoerd door datawetenschappers en hun collega's.
Wat is datawetenschap versus analyse
Veel mensen gebruiken de termen door elkaar, maar de breedte is het belangrijkste onderscheid tussen datawetenschap en big data-analyse. Datawetenschap is een verzamelnaam voor een verscheidenheid aan disciplines die worden gebruikt om enorme datavolumes te analyseren. Data-analysesoftware is hier een gespecialiseerde vorm van en kan worden gezien als een integraal onderdeel van het proces als geheel. Het doel van analytics is om direct bruikbare inzichten te verkrijgen door voort te bouwen op reeds gestelde vragen.
De twee disciplines verschillen ook enorm in hoeveel ruimte er is om te ontdekken. In plaats van zich te concentreren op query-optimalisatie, verkennen datawetenschappers grote, vaak ongestructureerde datasets op zoek naar patronen. Gerichte data-analyse, met specifieke vragen in het achterhoofd die beantwoord kunnen worden met de beschikbare data, levert superieure resultaten op. Terwijl big data-analyse zich richt op het vinden van antwoorden op vragen, genereert datawetenschap bredere inzichten die zich richten op welke vragen moeten worden beantwoord.
Datawetenschappers zijn minder bezig met het geven van definitieve antwoorden en meer geïnteresseerd in het verkennen van nieuwe wegen van onderzoek. Potentiële trends worden vastgesteld op basis van bestaande gegevens en verbeterde analyse- en modelleringsmethoden worden gerealiseerd.
De twee disciplines zijn echter complementair; hun respectieve taken zijn nauw met elkaar verweven. Datawetenschap legt de cruciale basis en analyseert grote datasets om bruikbare eerste indrukken, toekomstige toekomstige trends en potentiële inzichten te genereren. Deze gegevens op zichzelf kunnen helpen bij het verbeteren van de classificatie en het begrip van informatie, waardoor ze nuttig zijn op gebieden als modellering, het verbeteren van machine learning en het verbeteren van kunstmatige-intelligentiesystemen. Datawetenschap roept echter vitale problemen op waar we nog nooit eerder over hebben nagedacht, terwijl we weinig concrete oplossingen bieden. Ook stelt het gebruik van data-analyse ons in staat om de hiaten in onze kennis om te zetten in bruikbare inzichten.
Data Science-proces
Datawetenschappers gebruiken een methodische procedure voor het analyseren, visualiseren en modelleren van enorme datasets, en dit is waar de term "Data Science" naar verwijst. Ze kunnen de beschikbare middelen beter gebruiken en zinvolle waarde bieden aan het bedrijf door een data science-proces te volgen. Dit helpt organisaties geld te besparen door meer van hun huidige klanten te behouden en nieuwe aan te trekken. De ongestructureerde en gestructureerde ruwe data kunnen beide profiteren van een data science-methode, die helpt bij het blootleggen van verborgen patronen. De procedure helpt ook bij het vinden van een remedie door het zakelijke vraagstuk projectmatig te benaderen. Laten we dus eens kijken wat een data science-proces precies is en hoe het van begin tot eind werkt.
Stappen in het datawetenschapsproces
Dit zijn de stappen in het data science-proces:
#1. Het probleem in kaart brengen
Het is praktisch om eerst de aard van het probleem vast te stellen. Vragen over data moeten worden omgevormd tot vragen over het bedrijf die beantwoord kunnen worden. In de meeste gevallen zullen de antwoorden van mensen op vragen over hun problemen vaag zijn. De eerste stap is om te leren hoe u die invoer kunt gebruiken en bruikbare resultaten kunt opleveren.
#2. Het verzamelen van de onbewerkte gegevens voor het probleem
Het verzamelen van de benodigde gegevens is de volgende stap na het definiëren van het probleem bij het zoeken naar een oplossing voor een zakelijk probleem. Methoden voor het verzamelen en verwerven van gegevens moeten als onderdeel van dit proces worden beschouwd. Databases kunnen intern worden gescand of worden gekocht bij externe leveranciers.
#3. Verwerken van de te analyseren gegevens
Nadat u de eerste twee fasen hebt voltooid en alle benodigde gegevens hebt verzameld, moet u deze verwerken voordat u doorgaat naar de analysefase. Als gegevens niet goed zijn bewaard, kunnen ze door elkaar worden gegooid en zijn ze vatbaar voor onnauwkeurigheden die de resultaten kunnen vertekenen. Voorbeelden van deze problemen zijn ontbrekende waarden, dubbele waarden, waarden die op null zijn ingesteld terwijl ze nul zouden moeten zijn, en vele andere. Om betrouwbaardere resultaten te krijgen, moet u de gegevens onderzoeken en eventuele problemen oplossen.
#4. De gegevens verkennen
Hier moet u oplossingen bedenken die helpen bij het blootleggen van latente verbindingen en inzichten. U moet dieper in de cijfers graven om inzichten te ontdekken, inclusief wat een toename of afname van productverkopen veroorzaakt. U moet dit soort informatie beter bekijken of evalueren. Dit is een uiterst belangrijk onderdeel van elke data science-procedure.
#5. Diepgaande analyse uitvoeren
In dit gedeelte worden u vragen gesteld die een goed begrip van rekenen, statistiek en technologie vereisen. Om de gegevens effectief te analyseren en alle inzichten erin te vinden, moet u alle datawetenschapstools gebruiken die tot uw beschikking staan. Het is mogelijk dat u een voorspellend model moet ontwikkelen dat onderscheid kan maken tussen typische en slecht presterende klanten. Tijdens uw onderzoek kunt u verschillende criteria tegenkomen, zoals leeftijd of activiteit op sociale media, die een belangrijke rol spelen bij het bepalen wie een bepaalde dienst of product zou kopen.
#6. Communiceren van de resultaten van deze analyse
Na het nemen van deze maatregelen moet u uw resultaten en inzichten effectief communiceren aan de verantwoordelijke salesmanager. Een goede communicatie zal helpen bij het vinden van een oplossing voor de taak die voorhanden is. Actie kan het resultaat zijn van effectieve communicatie. Aan de andere kant kan ineffectieve communicatie leiden tot inactiviteit.
Betekenis van datawetenschapsproces
Het volgende is de betekenis van het data science-proces:
#1. Levert betere resultaten op en verhoogt de productiviteit
Het lijdt geen twijfel dat er een concurrentievoordeel bestaat voor elke organisatie die gegevens heeft of toegang heeft tot gegevens. De organisatie kan de gegevens die ze nodig heeft in verschillende formaten krijgen en die gegevens gebruiken om weloverwogen beslissingen te nemen. conclusies worden getrokken en bedrijfsleiders krijgen vertrouwen in die conclusies door het gebruik van een datawetenschappelijke benadering die wordt ondersteund door gegevens en statistieken. Dit verbetert de concurrentiepositie en output van het bedrijf.
#2. Het stroomlijnt het maken van rapporten
Gegevens worden meestal gebruikt om waarden te verzamelen en vervolgens rapporten te genereren op basis van die cijfers. Nadat de gegevens zijn opgeschoond en in het raamwerk zijn ingevoerd, zijn ze met een enkele klik toegankelijk en duurt het samenstellen van rapporten slechts enkele minuten.
#3. Snel, nauwkeurig en betrouwbaarder
Het is cruciaal om een snel en foutloos proces van het verzamelen van informatie en statistieken te garanderen. Toegepast op data laat een data science-benadering bijna geen ruimte voor fouten. Dit zorgt voor een hogere mate van precisie in de daaropvolgende procedure. De procedure levert ook superieure resultaten op. Meerdere rivalen delen vaak dezelfde informatie. Het bedrijf met de meest nauwkeurige en betrouwbare informatie zal als overwinnaar uit de bus komen.
#4. Gemakkelijke opslag en distributie
Enorme hoeveelheden gegevens vereisen even grote opslagfaciliteiten. Dit vergroot de kans dat bepaalde informatie of gegevens verloren gaan of verkeerd geïnterpreteerd worden. Papieren en gecompliceerde bestanden kunnen worden gecategoriseerd en netjes worden opgeborgen dankzij het gebruik van digitale infrastructuur in een data science-proces. Dit vereenvoudigt het proces van het verkrijgen en gebruiken van informatie. Een ander voordeel van data science is dat de gegevens digitaal worden bijgehouden.
#5. Kostenbesparing
Door een data science-proces te gebruiken om gegevens te verzamelen en op te slaan, is het niet meer nodig om herhaaldelijk dezelfde gegevens te verzamelen en te analyseren. Het is heel eenvoudig om digitale bestanden te dupliceren voor back-updoeleinden. Transmissie en opslag van onderzoeksgegevens wordt vereenvoudigd. Hierdoor bespaart de corporatie geld. Het bevordert ook kostenbesparingen door het verlies van informatie te voorkomen die anders zou worden opgeschreven. Het toepassen van een data science-procedure helpt ook om verliezen als gevolg van onvoldoende informatie te beperken. De kosten kunnen verder worden verlaagd wanneer gegevens worden gebruikt om goed doordachte, zelfverzekerde beslissingen te nemen.
#6. Veilig
De beveiliging van gegevens wordt aanzienlijk verbeterd wanneer deze digitaal worden opgeslagen via een data science-procedure. De stijgende waarde van gegevens in de loop van de tijd heeft geleid tot een toename van de frequentie van gegevensdiefstal. Nadat de gegevens zijn verwerkt, worden ze met verschillende tools versleuteld en beschermd tegen illegale toegang.
Carrières voor Data Scientist Majors
Bedrijven als Apple, Amazon, Facebook en Google zijn niet de enigen die datawetenschappers nodig hebben. Er is veel vraag naar datawetenschappers in veel sectoren, waaronder de auto-industrie, de gezondheidszorg, de telecomsector en de energiesector. Populaire specialisaties op het gebied van data science zijn onder andere:
#1. Software ontwikkelaar
Een applicatie-architect is een softwareprofessional die helpt bij de planning, ontwikkeling en evaluatie van softwaresystemen.
#2. Business Intelligence-ontwikkelaar
BI-ontwikkelaars maken BI-middelen zoals rapporten en software. Ze creëren ook strategieën voor datamining.
#3. Data-engineer
Datawetenschappers evalueren de enorme hoeveelheden gegevens die zijn verzameld en voorbereid door data-engineers.
#4. Enterprise-architect
Degenen die als enterprise architect werken, hebben de taak ervoor te zorgen dat hun bedrijven de meest effectieve technologische strategieën toepassen.
#5. Ingenieur machine learning
Ingenieurs die gespecialiseerd zijn in machine learning, programmeren autonome systemen die worden gebruikt om prognosemodellen te ontwikkelen. Hoe langer de software wordt gebruikt, hoe nauwkeuriger de voorspellende modellen zullen worden.
Gemiddeld Salaris Voor Data Science Major
PayScale meldt dat het jaarinkomen voor datawetenschappers in de onderste 10% van de salarisverdeling rond de $66,000 ligt, met een gemiddelde vergoeding van rond de $96,000. Jaarsalarissen voor de top 10% van de verdieners zijn meer dan $ 134,000.
Het salaris van een werknemer kan variëren van $ 30,000 tot $ 60,000 of meer, afhankelijk van hun ervaring, opleiding en certificeringen, evenals de branche waarin ze werken en de locatie van hun functie. IBM's Data Science Professional Certificate, SAS's Certified Data Scientist en Microsoft's MCSE: Data Management and Analytics zijn slechts enkele voorbeelden van relevante certificaten.
Wat is datawetenschap en cloudcomputing?
Met cloudcomputing kan datawetenschap worden geschaald door toegang te bieden tot meer bronnen zoals rekenkracht, opslagruimte en andere tools. Aangezien big data-sets routinematig worden gebruikt in datawetenschap, is het van cruciaal belang om tools te hebben die kunnen worden geschaald met de gegevens, vooral voor tijdgevoelige projecten. Datalakes en andere cloudgebaseerde opslagoplossingen bieden ook gemakkelijke toegang tot opslaginfrastructuur die is ontworpen om enorme hoeveelheden gegevens te verwerken. Eindgebruikers profiteren van het aanpassingsvermogen van deze opslagsystemen, omdat ze indien nodig snel enorme clusters kunnen implementeren.
Ze kunnen een aantal tijdelijke offers brengen in ruil voor een beter langetermijnresultaat door aanvullende rekenknooppunten toe te voegen om gegevensverwerkingsactiviteiten te versnellen. Prijsstructuren voor cloudplatforms kunnen variëren van gebruiker tot gebruiker, van grote bedrijven tot beginnende bedrijven, en zijn ontworpen om iedereen daartussenin tegemoet te komen.
Toolsets voor datawetenschap maken doorgaans uitgebreid gebruik van open-sourcetechnologieën. Wanneer bronnen in de cloud worden gehost, hoeven teams zich geen zorgen te maken over het instellen of up-to-date houden ervan op hun lokale machines. Toegang tot technologische vooruitgang en gegevensinzichten wordt verder gedemocratiseerd door het feit dat verschillende cloudproviders kant-en-klare toolkits aanbieden waarmee datawetenschappers modellen kunnen ontwikkelen zonder te coderen.
Hoe moeilijk is datawetenschap?
Data science is een uitdagend studiegebied. Dit is te wijten aan een aantal factoren, waarvan de belangrijkste de vereiste breedte van expertise is. Datawetenschap is gebouwd op een fundament van wiskunde, statistiek en computerprogrammering. Aan de wiskundige kant hebben we lineaire algebra, kansrekening en statistiek.
Vereist datawetenschap codering?
Ja, aangezien datawetenschappers programmeertalen zoals Python en R gebruiken om machine learning-modellen te bouwen en enorme datasets te beheren.
Welke vaardigheden hebben datawetenschappers nodig?
Dit zijn de vaardigheden die een datawetenschapper nodig heeft:
- Programming.
- Statistieken en waarschijnlijkheid.
- Dataruzie en databasebeheer.
- Machine learning en diep leren.
- Data visualisatie.
- Cloud computing.
- Interpersoonlijke vaardigheden
Conclusie
Datawetenschappers spelen een cruciale rol in hun bedrijven en ze gedijen goed wanneer hun werk hen intellectueel uitdaagt en hen de kans geeft hun probleemoplossende expertise toe te passen. Vanwege een kritiek gebrek aan datawetenschappers in het hele land, is er ook veel vraag naar hun expertise. Degenen die datawetenschap studeren, kunnen verschillende lonende mogelijkheden vinden vanwege de grote vraag in het veld en het aanpassingsvermogen van de vaardigheden van de afgestudeerden.
Gerelateerde artikelen
- DATA ENGINEER: Vaardigheidsvereiste en salaris voor 2023
- ZAKELIJKE IT-SERVICE: Betekenis, Service, Analist & Salaris
- Waarom een bedrijfsanalist worden?
- 30 BESTE GRADEN OM IN 2023 TE BEHALEN
- HOOGST BETAALENDE MASTERGRADEN: Beste Masteropleidingen 2023
- COMPUTER ENGINEER: definitie, salaris, wat ze doen en vereisten
Referenties
