Data Science
Was ist Data Science?
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-Websites, Umfragen im Gesundheitswesen und Internetsuchen. Die Zunahme der verfügbaren Datenmenge öffnete die Tür zu einem neuen Studienbereich, der auf Big Data basiert – den massiven Datenmengen, die zur Schaffung besserer operativer Tools in allen Sektoren beitragen.
Der stetig wachsende Zugriff auf Daten ist aufgrund von Fortschritten in Technologie und Erfassungstechniken möglich. Auf der Grundlage der gesammelten Informationen können Kaufmuster und -verhalten von Personen überwacht und 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 der Datenwissenschaft.
Data Science oder datengesteuerte 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. 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 „sexiester 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 verwendet Techniken wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um aussagekräftige Informationen zu extrahieren und zukünftige Muster und Verhaltensweisen vorherzusagen.
- Das Gebiet der Datenwissenschaft wächst mit fortschreitender Technologie und immer ausgefeilteren Techniken zur Erfassung und Analyse von Big Data.
Wie Data Science angewendet wird
Data Science umfasst Tools aus verschiedenen Disziplinen, um einen Datensatz zu sammeln, 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, die dann zum Extrahieren nützlicher und relevanter Daten aus dem Satz verwendet werden. Statistische Messungen oder prädiktive Analysen verwenden diese extrahierten Daten, um Ereignisse, die in Zukunft wahrscheinlich eintreten werden, anhand der Daten zu messen, die in der Vergangenheit aufgetreten sind.
Maschinelles Lernen ist ein Werkzeug für künstliche Intelligenz, das Massenmengen von Daten verarbeitet, die ein Mensch in seinem Leben nicht verarbeiten kann. Maschinelles Lernen perfektioniert das Entscheidungsmodell, das unter Predictive Analytics vorgestellt wird, indem es die Wahrscheinlichkeit, dass ein Ereignis eintritt, mit dem übereinstimmt, was tatsächlich zu einem vorhergesagten Zeitpunkt passiert ist.
Mithilfe von Analysen sammelt und verarbeitet der Datenanalyst die strukturierten Daten aus der maschinellen Lernphase mithilfe von Algorithmen. Der Analyst interpretiert, konvertiert und fasst die Daten in eine zusammenhängende Sprache zusammen, die das Entscheidungsteam verstehen kann. Die Datenwissenschaft wird auf praktisch alle Kontexte angewendet, und wenn sich die Rolle des Datenwissenschaftlers weiterentwickelt, wird sich das Feld auf Datenarchitektur, Datenentwicklung und Datenverwaltung ausweiten.
Schnelle Tatsache
Laut IBM wird die Nachfrage nach Datenwissenschaftlern bis 2020 voraussichtlich um 28% steigen.
Der Data Scientist definiert
Ein Datenwissenschaftler sammelt, analysiert und interpretiert in vielen Fällen große Datenmengen, um die Geschäftstätigkeit eines Unternehmens zu verbessern. Fachleute für 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 um geschäftliche und operationelle Risiken zu identifizieren. Der Datenwissenschaftler ist häufig ein Geschichtenerzähler, der Entscheidungsträgern Datenerkenntnisse auf verständliche und zur 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 Aufdeckung von Betrug zu verbessern. Vermögensverwalter verwenden Big Data, um die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass der Wert eines Wertpapiers zu einem bestimmten Zeitpunkt steigt oder fällt.
Unternehmen wie Netflix nutzen Big Data, um zu bestimmen, welche Produkte an die Benutzer geliefert werden sollen. Netflix verwendet auch Algorithmen, um personalisierte Empfehlungen für Benutzer basierend auf ihrem Anzeigeverlauf zu erstellen. Die Datenwissenschaft entwickelt sich rasant weiter und ihre Anwendungen werden das Leben in der Zukunft weiter verändern.