При широком использовании Интернета и социальных сетей и систематизации деятельности организаций и компаний ежедневно производится огромное количество новых данных, что требует применения сложных методов и инструментов для управления ими и их обработки. Это создало платформу, которая сегодня является областью «Науки о данных». «Наука о данных» стала одной из самых горячих тем в сфере информационных технологий. В этой статье я отвечу на вопрос, что такое наука о данных и каковы ее приложения.
Сегодня данные рассматриваются как один из основных активов организаций и компаний, и с помощью полученной из них информации руководители могут принимать очень важные решения для повышения прибыльности бизнеса. Такая цель достигается за счет использования концепций области науки о данных.
Наука о данных — это междисциплинарная область, включающая концепции программирования, анализа данных, «искусственного интеллекта», «машинного обучения» и «глубокого обучения». Целью этой области исследований является статистическое выявление закономерностей и извлечение значимой информации из объемных данных. Данные, изучаемые в области науки о данных, могут быть необработанными данными, структурированными данными и неструктурированными данными. Наука о данных дает возможность извлекать ценную информацию из разных типов данных с помощью алгоритмов, технологий и различных научных методов.
В чем причина появления науки о данных?
Еще несколько лет назад организации хранили свои данные в структурированном формате с помощью таких инструментов, как Excel, и использовали инструменты бизнес-аналитики для их обработки.
В отличие от прошлого, текущие данные имеют очень большой объем, а структура большинства данных неструктурирована. Эти данные собираются из различных источников, таких как финансовые журналы, текстовые файлы, мультимедийные формы и различное программное обеспечение. Простые инструменты бизнес-аналитики не могут использоваться для обработки такого огромного количества данных с различной структурой. По этой причине управление, обработка и анализ огромного количества данных считались одной из основных задач в организациях.
Для решения такой задачи необходимо было использовать эффективные, сложные и мощные методы и технологии для извлечения значимой информации из необработанных данных, что стало причиной появления области науки о данных.
Другие причины формирования области науки о данных можно рассмотреть ниже:
- Организационные данные показывают историю различных видов деятельности организации. Используя модели, представленные в области науки о данных, можно обрабатывать эти данные, чтобы менеджеры могли принимать решения, чтобы быть более прибыльными. Например, история продаж продуктов, история покупок клиентов, индивидуальные характеристики клиентов и другие вещи, связанные с продажами продуктов, могут рассматриваться как функции для обучения моделей науки о данных, чтобы с их помощью создавать продукты, которые нравятся клиентам и нужны им.
- Область науки о данных также может использоваться для прогнозирования событий. Чтобы понять такое приложение, мы можем использовать пример прогнозирования погоды. Данные, собранные с кораблей, радаров и спутников, используются для анализа и построения моделей. Помимо предсказания погоды, построенную модель можно использовать и для предсказания возникновения стихийных бедствий. Другими словами, эти модели могут предсказывать природные явления путем изучения данных и выявления закономерностей, что играет значительную роль в спасении человеческих жизней.
- Науку о данных также можно использовать для принятия решений по конкретному вопросу. Рассмотрим беспилотные автомобили, которые получают данные от датчиков, таких как радар, камеры и лазеры, чтобы узнать об их окружении. Используя алгоритмы глубокого обучения и модели машинного обучения, эти типы машин могут решать, когда увеличить свою скорость, когда замедлить или когда остановиться, на основе полученных данных.
В следующих постах я расскажу об основных этапах разработки проектов по науке о данных, чтобы те, кто интересуется этой областью, узнали больше.
