Το DataScience είναι μια από τις ανερχόμενες τεχνολογίες που χρησιμοποιούνται από διάφορους οργανισμούς για να έχουν ανταγωνιστικό πλεονέκτημα έναντι άλλων. Βασικά περιλαμβάνει την εφαρμογή τεράστιων ποσοτήτων ακατέργαστων δεδομένων για την αποκάλυψη σχέσεων και την εξαγωγή σημαντικών πληροφοριών ή γνώσεων.

Τι είναι το DataScience;

Το DataScience συνδυάζει πολλά πεδία όπως Στατιστικά, Ανάλυση δεδομένων, Αλγόριθμους Μηχανικής Εκμάθησης κ.λπ. Για το DataScience, χρησιμοποιούμε μεγάλα σύνολα δεδομένων για να λάβουμε σηματικές πληροφορίες που θα βοηθούσαν έναν οργανισμό να λάβει καλύτερες αποφάσεις.

Τα ακόλουθα είναι τα βήματα που εμπλέκονται στο DataScience:-

  1. Δημιουργία ή σχεδιασμός προβλήματος.
  2. Λήψη ή συλλογή πρωτογενών δεδομένων που απαιτούνται για το πρόβλημα.
  3. Επεξεργασία των δεδομένων για ανάλυση.
  4. Μοντελοποίηση των δεδομένων.
  5. Επικοινωνία και οπτικοποίηση των εξόδων.

Αναγκαιότητα για DataScience

Το DataScience είναι πολύ χρήσιμο για τους οργανισμούς να λαμβάνουν καλύτερες αποφάσεις για την πρόοδο της ανάπτυξής τους. Τα δεδομένα αυξάνονται εκθετικά από διάφορες πηγές όπως μέσα κοινωνικής δικτύωσης, Youtube, έξυπνες συσκευές και πολλές άλλες. Τα δεδομένα είναι ένας πολύ σημαντικός παράγοντας για να λειτουργεί σωστά μια επιχείρηση. Στην πραγματικότητα, ο τρόπος με τον οποίο ένας οργανισμός αντιμετωπίζει τα δεδομένα του παίζει σημαντικό ρόλο στον επιχειρηματικό ανταγωνισμό. Εάν ένας οργανισμός δεν χρησιμοποίησε τα δεδομένα σωστά, μπορεί να αναγκάσει τον οργανισμό να βγει από τον ανταγωνισμό της αγοράς και να καταβάλει σοβαρή ζημιά, καθώς ο ανταγωνιστικός οργανισμός του μπορεί να τα έχει χρησιμοποιήσει σωστά.

Έτσι, για να αποφύγουμε αυτήν την κατάσταση μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε το DataScience. Με τη βοήθεια του DataScience, ένας οργανισμός μπορεί να χειριστεί τεράστιες ποσότητες δεδομένων για να λάβει ουσιαστικές πληροφορίες με αυτές τις πληροφορίες ένας οργανισμός μπορεί να λάβει τις βέλτιστες αποφάσεις. Σήμερα, το DataScience επιλέγεται από πολλούς οργανισμούς όπως η Amazon, η Microsoft, η Google και πολλοί διάφοροι οργανισμοί. Χρησιμοποιώντας το DataScience, μπορούμε επίσης να προβλέψουμε πράγματα όπως εκλογές, προτιμήσεις πελατών και πολλά άλλα.

Εφαρμογές της DataScience

Υπάρχουν πολλές Εφαρμογές του DataScience, λίγες από αυτές είναι:-

  • HealthCare (για τον εντοπισμό όγκων ή ασθενειών.)
  • Αναγνώριση εικόνας (Οι φωτογραφίες που ανεβάζουμε στις συσκευές μας μπορούν να κατηγοριοποιηθούν χρησιμοποιώντας την αναγνώριση εικόνας.)
  • Μεταφορές (Έξυπνα οχήματα ή αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα.)
  • Αναγνώριση ομιλίας (Χρησιμοποιείται στους φωνητικούς βοηθούς που παρέχονται από το Voice Assistant της Google, το Siri της Apple και πολλά άλλα.)
  • Σύστημα συστάσεων (Βοηθά στη μείωση του χρόνου και παρέχει μια πρόταση κειμένου που πιθανότατα θα χρησιμοποιηθεί.)

Εργαλεία που χρησιμοποιούνται για το DataScience

Υπάρχουν πολλά εργαλεία που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την υλοποίηση του DataScience, λίγα από αυτά είναι:-

  • Big ML (εργαλείο που βασίζεται στον ιστό που μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την επεξεργασία αλγορίθμων μηχανικής εκμάθησης.)
  • MS Excel (Είναι μια εφαρμογή που παρέχεται από τη Microsoft, η οποία μπορεί ναχρησιμοποιηθεί για ανάλυση και οπτικοποίηση.)
  • Tableau(Είναι ένα λογισμικό που χρησιμοποιείται για οπτικοποίηση.)
  • Jupyter(Είναι ένα λογισμικό που βασίζεται στον ιστό που χρησιμοποιείται για τη σύνταξη κωδίκων, παρουσιάσεων κ.λπ. Υποστηρίζει γλώσσες R και Python.)
  • NLTK (Αυτό το εργαλείο είναι πολύ σημαντικό, καθώς οι υπολογιστές μπορούν να κατανοήσουν την ανθρώπινη γλώσσα, Μπορεί να χρησιμοποιηθεί για ανάλυση κειμένου, σύνοψη κ.λπ.)
  • TensorFlow(Χρησιμοποιείται ευρέως για προβλήματα μηχανικής μάθησης, είναι δωρεάν και ανοιχτού κώδικα.)

Ευκαιρίες εργασίας στο πεδίο DataScience

Το DataScience είναι ένας αναπτυσσόμενος τομέας και πολλοί οργανισμοί χρειάζονται πολλούς επιστήμονες δεδομένων για την επιχείρησή τους. Θεωρείται μια από τις πιο καυτές δουλειές του 21ου αιώνα. Ο μέσος μισθός της DataScience είναι περίπου $90.000-$195.000. Υπάρχουν διάφοροι τύποι εργασιών στον τομέα DataScience και παρακάτω είναι μερικές από αυτές.

  1. Αναλυτής δεδομένων (Υπεύθυνος για την ανάλυση και την απεικόνιση των δεδομένων για τη λήψη αποφάσεων )
  2. Επιστήμονας δεδομένων (Υπεύθυνος για την παροχή ουσιαστικών πληροφοριών μέσω διαφόρων αλγορίθμων, εργαλείων κ.λπ.)
  3. Μηχανικός δεδομένων (Υπεύθυνος για τη συντήρηση και την κατασκευή αρχιτεκτονικής δεδομένων)
  4. Εμπειρογνώμονας μηχανικής μάθησης (Υπεύθυνος για τη χρήση αλγορίθμων μηχανικής μάθησης όπως παλινδρόμηση, ταξινόμηση, ομαδοποίηση κ.λπ.)
  5. Business Analyst (Υπεύθυνος για τη δημιουργία προβλέψεων, τον προϋπολογισμό και την ανάλυση μοντέλων δεδομένων)

Το DataScience μπορεί να μάθει από οποιονδήποτε με οποιοδήποτε υπόβαθρο, δηλαδή άτομα από μη τεχνικό υπόβαθρο μπορούν επίσης να μάθουν DataScience. Υπάρχουν πολλά μαθήματα που παρέχονται σε ιστοτόπους όπως Udemy, Coursera, Great Learning, Upgrad κ.λπ. Εάν ένα άτομο με τεχνικό υπόβαθρο θέλει να ακολουθήσει καριέρα στον τομέα της DataScience, θα πρέπει να μάθει θέματα όπως η μηχανική μάθηση, η διαχείριση βάσεων δεδομένων, τα στατιστικά στοιχεία και μερικά ακόμη. Το DataScience είναι μια εξαιρετική και μια από τις ανερχόμενες τεχνολογίες για να ακολουθήσει κανείς την καριέρα του.

Για περισσότερα άρθρα σχετικά με το AI και το Ml Επισκεφτείτε:

https://www.mayhemcode.com/search/label/AI%2FMl

Αρχικά δημοσιεύτηκε στη διεύθυνση https://www.mayhemcode.com στις 20 Ιουνίου 2022.

Περισσότερο περιεχόμενο στο PlainEnglish.io. Εγγραφείτε στο δωρεάν εβδομαδιαίο ενημερωτικό δελτίο μας. Ακολουθήστε μας στο Twitter, LinkedIn, YouTube και Discord.