介绍数据的科学
找出所有有了解数据科学探索是什么,为什么它是重要的,什么数据科学的未来。
数据是在我们周围。据估计,每一天,创建一个惊人的250亿亿字节的数据。与一些令人难以置信的,很容易看到数据可以有多大的影响。
数据在世界上灭绝了,你可能会好奇足以学习一点关于科学数据。在这里,我们提供一个基本的数据科学概论。我们将讨论它是什么,为什么它是重要的,什么数据科学的未来。
什么是数据科学?
那么,什么是数据科学,它是从哪里来的?2001年,威廉S克利夫兰结合计算机科学数据挖掘创建一个更技术统计分析方法。由于这种组合,数据科学诞生了。
简而言之,数据科学组合编程、数学和统计数据中提取有意义的见解。它是一个总括的术语,它包括任何技术,工具和概念与有用的数据。数据科学利用各种工具和技术来识别模式,数据中的异常,和相关性。
大数据的崛起
阅读关于数据科学时,你将会发现它经常被用于参考大数据。但大数据是什么?这是一个术语,用来描述需要的大型数据集分解使用的工具和技术来获取代表性数据。大数据集太大而复杂,传统的软件不能处理它们。
虽然大数据已经存在了很久,2010年激增数据科学的使用。越来越多的企业转向数据科学的见解。自那时以来,已迅速增加的总量数据。
到2019年,高达世界上90%的数据在前两年已经创建。数据使用的快速发展是巨大的。自然,有这么多数据分析和通过,相关数据科学是现在比以往任何时候都更。
为什么数据科学是重要的
现在我们知道数据科学是用于什么,让我们来看看是什么让数据科学如此重要。为什么我们需要提取和分析这些数据吗?
收集到的数据从数据科学可以以各种方式使用在业务。不仅仅是数据团队利用它——营销人员、软件工程师,这些商业决策都有一只手在数据的科学。
通过分析数据,我们可以确定趋势和模式来帮助我们做出更好的决策在一个业务。这些决定将根据业务类型的不同,有很大变化,但是数据作为一个有用的工具来做出明智的决定。
而不是盲目和假设活动或业务策略的结果,我们可以解释和分析数据集。通过这样做,我们有证据表明,我们的工作可能产生影响。
数据科学的影响
以及帮助使商业决策关于策略和计划,数据也可以通知我们的什么是不该做的。如果我们看到负面趋势和相关性数据,这告诉我们,无论造成它应该被避免。因此,我们可以测试其他元素找到一个更有利的结果。
使用数据可以有效增长,减少不确定性,并能节省原本被浪费。大公司比如Netflix使用大数据以不同的方式来留住客户,创建正确的内容和节省开支。
数据科学过程和概念
所以,这样一个强大的过程是如何工作的呢?让我们看看数据流程和讨论一些数据科学概念。收集数据作为一个数据科学家的过程如下:
- 收集来自各种数据源的数据
- 准备收集的数据进行分析
- 执行分析的数据
- 确定有用的见解
- 想象的见解在消化的格式
- 与他人分享见解
- 根据研究结果做出明智的决定
你如何执行这些步骤,您使用哪个工具将取决于数据和业务。找到更多关于数据科学过程,看看我们对商业数据科学概论课程。
数据科学概念
有一个广泛的概念用在科学领域的数据。让我们来了解几这些概念。
数据挖掘
有这么多被不断地收集数据,并不是所有的它将会是很有帮助的。只使用可用的数据是很重要的,否则,我们不会有时间来分析。
我们探索数据挖掘导论篇文章中,我们可以通过这一过程被称为数据挖掘。通过挖掘数据,您可以从更大的原始数据中提取有用的信息集。流程使用数学和统计算法来检测相关性,模式,或异常数据。
机器学习
机器学习数据科学中一个关键的概念,是一个类型的人工智能让机器学习数据和改善。机器学习算法用于教电脑想以同样的方式,人类做的。
机器学习利用过去的经验在未来更好地理解数据模式。消费机给出更多的数据,它将逐渐成为更好地识别数据的差异。
如果你想了解更多关于机器学习,看看我们机器学习的基础Microcredential。
数据可视化
当你有大型数据集处理和大量的观点考虑,这有时是无法避免的审核数据。另外,您可能需要与他人分享你的数据可能无法理解和处理数据。
这就是数据可视化工具进来。这些工具允许您创建图表,图表,地图,仪表板,更多的想象有意义的数据。他们是一个很好的方法来“翻译”数据。我们会看看一些这些工具的例子。
数据科学工具
- 编程语言——编程技能可以帮助你提取数据,干净数据,甚至想象它。一些最常见的语言用于数据的科学Python,R,SQL。
- 可视化工具——这些都是用来制造数据消化。包括一些数据可视化工具表、谷歌图表和数据包装。
- 数据库管理系统——用于存储和管理大量的数据;一些例子包括雪花和MySQL。
数据科学的职业生涯
数据科学过程的幕后是许多数据科学家的工作。从事数据科学当然是吸引人,让我们来看看一些好处。
- 工资——这个世界各地的职业生涯提供有竞争力的薪水。数据科学家在英国的平均工资是£40772,97051美元在美国,澳大利亚和92261美元。
- 工作保障——数据科学景观非常有前途的考虑到增长和商业机会。数据科学家的角色甚至被列为6号在美国新闻的列出的前100个工作岗位。
- 灵活性——数据科学不是具体制定国家或地区——它被全球企业。你可以把你的数据科学技能到其他国家旅游时,甚至在家工作,如果贵公司允许它。
- 奖励——数据科学包含很多创造性的思考和解决问题。你需要跟上趋势和学习新工具——这是一个伟大的职业生涯保持思维活跃。
如果你有兴趣在一个特定的行业,有很多的地区数据科学家们选择工作。因为数据科学家的角色是如此多才多艺,你可以专攻旅游,医疗保健,甚至游戏产业。
如何进入数据科学
如果一个数据科学行业职业引起你的兴趣,您可能想知道如何开始。来成为一个数据科学家,您将需要熟悉分析概念。你可以通过学习数据科学基础,通过一些工具和技术进步。
虽然相关学科学位肯定会帮助你获得一个数据科学家的角色,你也可以学会独立。
幸运的是,网上有许多可用的资源为你学习数据科学基础从舒适的家中。的一些话题,可以帮助你进入一个数据科学的职业包括:
数据科学的未来是什么?
我们已经探索了如何快速的增长数据科学近年来。但我们可以期待的未来数据科学?我们将会继续看到数据科学行业飙升?
大数据市场价值每年增长。2020年,全球大数据和业务分析市场价值1980.8亿美元。到2030年,预计将达到6841.2亿美元。
数据科学趋势不断调整——无论是在当前工具的新技术或新的进步。让我们简要地看看几个趋势我们可以预见。
物联网
对于那些还没有听说过物联网,简称物联网,我们提出了一个定义。物联网的网络是无线网络对象收集和传输数据而无需人工干预。这包括对象(如虚拟助手Alexa一样,智能家居恒温器,智能汽车。
世界变得越来越依赖于技术,智能设备中发挥巨大的作用。数据科学可以收集物联网数据并将其转换成有价值的信息来帮助我们理解这些设备是如何交互的。
增强分析
另一个趋势我们可以预见在未来是增强分析的兴起。这是一种数据分析方法分析过程自动化。它通过使用人工智能技术数据科学家的工作。
随着更多的企业转向数字方法,我们目前面临着全球数字技能短缺。有一个巨大的个人需求与数据分析技能,以适应我们的数字世界,但没有足够的人来满足这些需求。这就是为什么增强分析可以作为解决方案。
最终的想法
任何业务数据科学是一个越来越重要的组成部分,它提供了明智的决策至关重要的见解。行业持续增长,创造新的就业机会。
我们希望这个介绍数据科学提供了一个强大的理解科学,使它重要的数据。如果你想了解更多关于数据科学的奇迹,为什么不看看我们对商业数据科学概论课程?
