Wat is Data Science?

Data Science is een interdisciplinair vakgebied dat betrekking heeft op het gebruik van wetenschappelijke methoden, processen en systemen om gegevens in gestructureerde en ongestructureerde vorm te verzamelen, voor te bereiden en te analyseren. Data Science maakt gebruik van verschillende vakgebieden, waaronder wiskunde, statistiek, databases, informatiewetenschap en informatica. De gegevens kunnen van veel typen zijn en van verschillende omvang.

Behoefte aan Data Science als Apart Vakgebied:

De hoofredom om Data Science te upgraden tot het niveau van een apart vakgebied is de exponentieel groeiende hoeveelheid gegevens om ons heen. Schattingen tonen aan dat er rond 2020 ongeveer 1,7 megabyte gegevens per seconde zal worden geproduceerd. Digitale data-accumulatie zal 44 biljoen gigabytes bereiken. Met dergelijke grote hoeveelheden gegevens wordt het begrijpen en opslaan ervan steeds moeilijker. Als resultaat hebben we een manier nodig om deze gegevens te bestuderen en zinvol te maken. Daarom werd Data Science erkend als een apart vakgebied.

Data Science om Ons Heen:

Bedrijven gebruiken Data Science om hun dataprocessen binnen het bedrijf te begrijpen en eenvoudig te sorteren. Bijvoorbeeld, Google gebruikt Data Science om de advertenties die aan gebruikers worden getoond op de websites die ze gebruiken, te personaliseren. Dit wordt gedaan via hun programma AdSense, waarmee uitgevers inhoud kunnen serveren aan gerichte doelgroepen.

Op dezelfde manier berekent Uber hoeveel een klant moet betalen, wanneer korting gegeven moet worden en aan wie. Airbnb helpt mensen door de prijs te schatten die ze voor hun huur moeten vragen door gebruik te maken van Data Science. In eenvoudige termen kunnen we dit begrijpen door klanten en gebruikers als ruwe data te zien en Data Science helpt om die data te interpreteren.

Data Science in Regerings- en Non-Government Organisaties:

Data is een kritisch activum voor overheidsorganisaties. Er is een toenemende hoeveelheid data die elke dag wordt verzameld. Daarom hebben ze een manier nodig om al deze data te sorteren en op te slaan, wat kan worden gedaan door Data Science. Op dezelfde manier gebruiken non-gouvernementele organisaties ook Data Science. De WWF gebruikt Data Science om informatie in statistische vorm te tonen over wildlevensvraagstukken en hun zaak zo effectief te maken.

Kansen in Data Science:

Naarmate het vakgebied Data Science groeien, nemen de jobkansen in dit veld ook exponentieel toe. Analyse van LinkedIn over de groei van Data Science-banen toonde een grote toename in het Data Science-veld, vooral in de afgelopen 30 jaar. Als je geïnteresseerd bent in Data Science, kun je gratis online cursussen volgen. Bekijk deze tutorial op Common Lounge.

Belangrijkste Componenten:

Nu geven we je inzicht in Data Science en de verschillende componenten ervan.

1: Programmeren:

Data Science gaat helemaal over data. Om deze data te organiseren en te analyseren gebruiken we programmeren. Programmeertalen zijn van veel typen. De twee meest wijdverspreide zijn Python en R.

Python: Python is de meest leesbare en flexibele programmeertaal, vandaar het wijdverspreide gebruik. Het heeft veel krachtige statistische en numerieke pakketten, waaronder NumPy en pandas, Matplotlib, TensorFlow, iPython, enz. Python is veel sneller en makkelijker te leren.

R: R is een andere programmeertaal, maar het grootste deel ervan is gericht op statistische en grafische technieken. R wordt wijd gebruikt onder statistici en data miners voor het ontwikkelen van statistische software en data-analyse. Het is een open-source taal.

2: Data en de Typen Ervan:

De volgende sleutelcomponent is de data zelf. Om data te begrijpen, moeten we eerst de typen ervan begrijpen.

Gestructureerde Data: Gestructureerde data verwijst naar informatie met een hoge graad van organisatie. Het kan eenvoudig in tabelvorm worden weergegeven, kan worden opgeslagen en verwerkt in databases.

Ongestructureerde Data: Ongestructureerde data is informatie die geen datamodel heeft of niet georganiseerd is. Het kan bestaan uit tekst of data zoals data, nummers, e-mails, PDF-bestanden, afbeeldingen, video's, enz.

Natuurlijke Taal: Data in de vorm van geschreven talen die gebruikt worden om te communiceren, zoals Engels, Spaans, Urdu, enz. Het kan worden beschouwd als een sub-type van ongestructureerde data.

Afbeelding, Video, Audio: Afbeeldingen, video's en audio zijn ook ongestructureerd van vorm. Ze worden gegenereerd met camera's en microfoons. Het toenemende gebruik is te zien in smartphones waar afbeeldingen en video's dagelijks worden opgeslagen en verwerkt.

Grafgebaseerde Data: Een graaf is een verzameling knopen en randen. Het is een wiskundige structuur die gebruikt wordt om de relatie tussen twee entiteiten te tonen.

Machine Gegenereerd: Machine-gegenereerde data wordt gecreëerd door computersystemen, applicaties of machines zonder betrokkenheid van mensen.

3: Statistiek, Kansrekening en de Relatie tot Data Science:

Statistiek: Statistiek is een tak van de wiskunde die zich bezighoudt met de verzameling, interpretatie, analyse, presentatie en organisatie van data. Het gebruikt programmeren om data te analyseren.

Kansrekening: Kansrekening is de maat van de waarschijnlijkheid dat een gebeurtenis plaatsvindt. Het wordt gekwantificeerd als een getal tussen 0 en 1, waarbij 0 onmogelijkheid en 1 zekerheid aanduidt.

Relatie tot Data Science: Statistiek en kansrekening zijn beide gerelateerd aan Data Science. Ze zijn de basis van het verwerken en analyseren van data. We gebruiken beide wetenschappen in relatie tot Data Science om data correct te interpreteren.

4: Machine Learning:

Machine Learning is het vakgebied van de informatica dat voortkomt uit AI. Het gebruikt statistische technieken om computers de mogelijkheid te geven om te leren zonder geprogrammeerd te worden. De machine verbetert progressief zijn prestaties op een specifieke taak door de structuur of het programma te wijzigen. Er zijn drie hoofddoelen van Machine Learning. Eén, om de veranderingen en de representatie van deze veranderingen te leren. Twee, om de prestaties te generaliseren, zodat het effectief is niet op een enkele taak, maar op vergelijkbare taken. Drie. Om de prestaties van een machine te verbeteren en manieren te vinden om achteruitgang van prestaties te voorkomen. In Data Science wordt Machine Learning gebruikt in algoritmen, regressie- en klassificatiemethoden. Het wordt gebruikt om de uitkomst te voorspellen uit data die op verschillende manieren wordt verwerkt.

5: Big Data:

Big Data is de naam gegeven aan data in zo'n grote hoeveelheid dat het opslaan of verwerken van deze data een groot aantal computers vereist. Het wordt gekenmerkt door drie V's:

Volume: Data in grote volumes, variërend van terabytes tot zettabytes.

Variëteit: Data kan veel variëteit en diversiteit tonen. Het kan een mengsel zijn van twee of meer typen data, bijvoorbeeld zowel gestructureerd als ongestructureerd.

Snelheid: Data wordt gegenereerd met een constant groeiende snelheid. Eigenlijk is het de snelheid van data.

In Data Science wordt data gegroepeerd in veel vormen en typen. Big Data kan worden verwezen naar enorme volumes data die niet verwerkt kunnen worden met behulp van traditionele applicaties. Data Scientists gebruiken verschillende tools om Big Data te bestuderen en te verwerken, bijvoorbeeld Hadoop, Spark, R en Java, enz.