Einleitung:
Data Science hat sich zu einer transformativen Technologie des einundzwanzigsten Jahrhunderts entwickelt. Viele Menschen streben danach, Data Scientist zu werden, da es ein gut bezahlter und anspruchsvoller Beruf ist. Die Untersuchung von Rohdaten ist für die Data Science wichtig. Es ist der Prozess des Extrahierens, Auswertens, Darstellens, Verwaltens und Speicherns von Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Perspektiven helfen Unternehmen, fundierte datengestützte Entscheidungen zu treffen. Data Science erfordert die Nutzung sowohl unstrukturierter als auch strukturierter Daten.
Was bedeutet Data Science?
Data Science ist die Anwendung innovativer Analysewerkzeuge oder -techniken sowie wissenschaftlicher Konzepte, um aus Rohdaten aussagekräftige Informationen für Geschäftsentscheidungen, strategische Planung und viele andere Anwendungen zu gewinnen.
Data Science ist eine Mischung aus vielen Fächern wie Statistik, künstlicher Intelligenz (KI), wissenschaftlichen Methoden und Datenanalyse. In der Data Science werden aus Rohdaten unter Nutzung all dieser Bereiche aussagekräftige Daten gewonnen.
Wer ist der Data Scientist?
Jemand, der Data Science praktiziert, wird Data Scientist genannt.
Was ist die Hintergrundgeschichte der Data Science?
1962 formulierte der amerikanische Mathematiker John W. Tukey erstmals das Ziel der Data Science. 1974 gab Peter Naur ihr den Namen für die Informatik.
Mit dem ersten Workshop zu Knowledge Discovery in Databases (KDD) und der Gründung der International Federation of Classification Societies in den 1980er und 1990er Jahren machte die Data Science erhebliche Fortschritte (IFCS).
Was ist der Zweck von Data Science?
Die Hauptaufgabe der Data Science besteht darin, Entwürfe und Muster in Daten zu finden. Sie nutzt verschiedene statistische Techniken, um die Daten zu untersuchen, zu analysieren und Erkenntnisse daraus zu gewinnen. Von der Datenextraktion über das Wrangling bis zur Vorverarbeitung muss ein Data Scientist die Daten gründlich prüfen.
Dann hat er die Verantwortung, aus den Daten Vorhersagen zu erstellen. Das Ziel eines Data Scientists ist es, Schlussfolgerungen aus den Daten zu entwickeln. [1]
Wie funktioniert Data Science?
Der Prozess der Untersuchung und Auswertung von Daten ist iterativ statt linear, aber so verläuft die Data-Science-Entwicklung typischerweise bei einem Datenmodellierungsprojekt:
Planung: In der Planungsphase definieren wir das Projekt und besprechen seine verschiedenen Aspekte.
Ein Datenmodell erstellen: Der Data Scientist verwendet in der Regel eine Vielzahl von Open-Source-Bibliotheken und Datentools, um das Machine-Learning-Modell zu erstellen. Mit deren Hilfe baute der Data Scientist ein Modell.
Ein Modell evaluieren: Data Scientists benötigen 100%ige Zufriedenheit und ausreichend Vertrauen, damit sie das Modell vor der Bereitstellung unter verschiedenen Aspekten bewerten können.
Modelle erklären: Es war nicht immer einfach, die grundlegende Funktionsweise der Ausgaben von Machine-Learning-Modellen in menschlichen Begriffen zu beschreiben, aber es wird zunehmend notwendig. Data Scientists möchten, dass ihre Arbeit automatisiert wird.
Ein Modell bereitstellen: Ein trainiertes Machine-Learning-Modell in die relevanten Systeme zu bringen, kann ein anspruchsvoller und zeitaufwendiger Vorgang sein. Dies lässt sich erleichtern, indem Modelle als skalierbare und sichere APIs implementiert oder In-Database-Machine-Learning-Modelle verwendet werden.
Modelle überwachen: Leider ist die bloße Installation eines Modells nicht das Ende der Geschichte. Nach der Bereitstellung müssen Modelle laufend überprüft werden, um sicherzustellen, dass sie effektiv funktionieren.[2]
Welche Vorteile bietet Data Science?
- Sie ist wirklich beliebt.
- Eine Fülle von Positionen
- Ein gut bezahlter Job
- Data Science ist eine anpassungsfähige Wissenschaft.
- Data Science verbessert Daten.
- Data Scientists genießen hohes Ansehen.
Was sind die Nachteile von Data Science?
- Data Science ist ein vager Begriff.
- Data Science ist fast schwer zu begreifen.
- Es ist ein erhebliches Maß an Fachwissen erforderlich.
- Beliebige Daten können zu unerwarteten Ergebnissen führen.
- Das Problem des Datenschutzes
- What is the Purpose of Data Science? Know Its Importance. Verfügbar unter: https://data-flair.training/blogs/purpose-of-data-science/.
- What is Data Science?; Verfügbar unter: https://www.oracle.com/pk/data-science/what-is-data-science/.
Der Data-Science-Prozess
- Definieren Sie die Fragestellung in geschäftlichen Begriffen.
- Daten sammeln und bereinigen, meist der längste Schritt.
- Erkunden Sie die Daten mit Diagrammen und Statistiken.
- Modell: ein Machine-Learning-Modell auswählen und trainieren; siehe Was ist Machine Learning.
- Evaluieren Sie das Modell mit Daten, die es noch nicht gesehen hat.
- Bereitstellen und überwachen, damit die Ergebnisse nützlich bleiben.
Fähigkeiten und Tools
Statistik, Programmierung (Python oder R), SQL, Datenvisualisierung und Fachwissen. Zu den gängigen Tools gehören pandas, scikit-learn, Jupyter Notebooks und BI-Dashboards.
Beispiele aus der Wirtschaft
Prognose der Produktnachfrage, Bewertung von Leads, Betrugserkennung, Kundensegmentierung und Messung des Marketing-Ertrags. Für Einzelhändler wendet unser Service KI-Analytik und Nachfrageprognose diese Methoden auf Verkaufsdaten an.
Kurze Antworten
Ist Data Science dasselbe wie KI?
Sie überschneiden sich. Data Science konzentriert sich darauf, Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen; KI konzentriert sich auf den Aufbau von Systemen, die Aufgaben intelligent erledigen. Machine Learning gehört zu beiden.
