Datenwissenschaft
Was ist Datenwissenschaft?
Data Science liefert aussagekräftige Informationen basierend auf großen Mengen komplexer Daten oder Big Data. Data Science oder datengetriebene Wissenschaft kombiniert verschiedene Arbeitsbereiche in Statistik und Berechnung, um Daten für Entscheidungszwecke zu interpretieren.
Data Science verstehen
Die Daten stammen aus verschiedenen Sektoren, Kanälen und Plattformen, darunter Mobiltelefone, soziale Medien, E-Commerce-Sites, Gesundheitsumfragen und Internetsuchen. Die Zunahme der verfügbaren Datenmenge öffnete die Tür zu einem neuen Studienfeld auf der Grundlage von Big Data – den riesigen Datensätzen, die zur Schaffung besserer operativer Instrumente in allen Sektoren beitragen.
Der stetig zunehmende Zugriff auf Daten ist durch Fortschritte in Technologie und Erhebungstechniken möglich. Das Kaufverhalten und das Kaufverhalten von Einzelpersonen können überwacht und anhand der gesammelten Informationen Vorhersagen getroffen werden.
Die ständig wachsenden Daten sind jedoch unstrukturiert und müssen für eine effektive Entscheidungsfindung analysiert werden. Dieser Prozess ist für Unternehmen komplex und zeitaufwändig – daher das Aufkommen von Data Science.
Data Science oder datengetriebene Wissenschaft verwendet Big Data und maschinelles Lernen, um Daten für Entscheidungszwecke zu interpretieren.
Eine kurze Geschichte der Datenwissenschaft
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 Ländern verwendet wurden Anwendungen. 2001 wurde Data Science als eigenständige Disziplin eingeführt. Der Harvard Business Review veröffentlichte 2012 einen Artikel, in dem die Rolle des Datenwissenschaftlers als „sexiest Job des 21. Jahrhunderts“ beschrieben wurde.
Die zentralen Thesen
- Fortschritte in der Technologie, im Internet, in sozialen Medien und im Einsatz von Technologie haben alle den Zugang zu Big Data verbessert.
- Data Science verwendet Techniken wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um aussagekräftige Informationen zu extrahieren und zukünftige Muster und Verhaltensweisen vorherzusagen.
- Der Bereich der Datenwissenschaft wächst mit dem technologischen Fortschritt und den Techniken zur Erfassung und Analyse von Big Data, die immer ausgefeilter werden.
Wie Data Science angewendet wird
Data Science umfasst Tools aus mehreren Disziplinen, um einen Datensatz zu sammeln, zu verarbeiten und Erkenntnisse aus dem Datensatz abzuleiten, aussagekräftige Daten aus dem Datensatz zu extrahieren und sie für Entscheidungszwecke zu interpretieren. Zu den disziplinären Bereichen des Data Science-Bereichs gehören Mining, Statistik, maschinelles Lernen, Analytik und Programmierung.
Data Mining wendet Algorithmen auf den komplexen Datensatz an, um Muster aufzudecken, die dann verwendet werden, um nützliche und relevante Daten aus dem Datensatz zu extrahieren. Statistische Messungen oder prädiktive Analysen verwenden diese extrahierten Daten, um Ereignisse abzuschätzen, die in der Zukunft wahrscheinlich eintreten werden, basierend auf den Daten, die in der Vergangenheit passiert sind.
Machine Learning ist ein Werkzeug der künstlichen Intelligenz, das große Datenmengen verarbeitet, die ein Mensch im Laufe seines Lebens nicht verarbeiten könnte. Machine Learning perfektioniert das unter Predictive Analytics präsentierte Entscheidungsmodell, indem es die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses mit dem abgleicht, was tatsächlich zu einem vorhergesagten Zeitpunkt passiert ist.
Mithilfe von Analytics 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 in praktisch allen Kontexten angewendet, und mit der Weiterentwicklung der Rolle des Data Scientist wird sich das Feld auf Datenarchitektur, Data Engineering und Datenverwaltung ausdehnen.
Schnelle Tatsache
Laut IBM soll die Nachfrage nach Data Scientists bis 2020 um 28 % steigen.
Der Data Scientist definiert
Ein Data Scientist sammelt, analysiert und interpretiert in vielen Fällen große Datenmengen, um die Betriebsabläufe 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 Geschäfts- und Betriebsrisiken zu identifizieren. Der Datenwissenschaftler ist oft ein Geschichtenerzähler, der Entscheidungsträgern Dateneinblicke auf eine verständliche und auf die Problemlösung anwendbare Weise präsentiert.
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. Vermögensverwaltungsgesellschaften verwenden Big Data, um die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass sich der Kurs eines Wertpapiers zu einem bestimmten Zeitpunkt nach oben oder unten bewegt.
Unternehmen wie Netflix nutzen Big Data, um zu bestimmen, welche Produkte sie ihren Nutzern liefern sollen. Netflix verwendet auch Algorithmen, um personalisierte Empfehlungen für Benutzer basierend auf ihrem Anzeigeverlauf zu erstellen. Data Science entwickelt sich rasant weiter und ihre Anwendungen werden auch in Zukunft das Leben verändern.