Language
Country/Area
No result found
on der Statistik zur Datenwissenschaft: Warum Sie diese Revolution nicht verpassen dürfe
In der heutigen datengesteuerten Welt zeigt die Datenwissenschaft als interdisziplinäres Fach nach und nach ihre unersetzliche Bedeutung. Es nutzt Statistiken, Informatik und verwandte Techniken, um wertvolles Wissen und Erkenntnisse aus potenziell unübersichtlichen Daten zu gewinnen. Das Wachstum dieser Technologie hat viele Möglichkeiten eröffnet und eine breite Diskussion über die zukünftige Ausrichtung der Datenwissenschaft ausgelöst.
Data Science ist ein Konzept, das Statistik, Datenanalyse und verwandte Methoden vereint und darauf abzielt, tatsächliche Phänomene zu verstehen und zu analysieren.
Die Grundlage der Datenwissenschaft basiert auf mehreren Disziplinen, darunter Mathematik, Statistik, Informatik und Informationswissenschaft, die es Datenwissenschaftlern ermöglichen, wichtige Erkenntnisse aus strukturierten oder unstrukturierten Daten zu gewinnen. Obwohl viele Menschen denken, dass Data Science nur eine Erweiterung der Statistik ist, konzentriert es sich tatsächlich auf Probleme und Techniken, die nur bei digitalen Daten auftreten.
Die gesamte Natur der Wissenschaft hat sich durch den Einfluss der Informationstechnologie verändert.
Grundlegende Konzepte der Datenwissenschaft
Data Science ist nicht nur die Analyse von Daten, sondern umfasst auch alles von der Datenaufbereitung über die Problemformulierung, Analyse und Entwicklung datengesteuerter Lösungen bis hin zur Präsentation von Ergebnissen zur Unterstützung der Entscheidungsfindung auf hoher Ebene. In diesem Prozess müssen Datenwissenschaftler über Kenntnisse in Informatik, Datenvisualisierung, Informationswissenschaft und anderen Aspekten verfügen.
Die Beziehung zwischen Datenwissenschaft und Statistik
In der Wissenschaft werden die Grenzen zwischen Datenwissenschaft und Statistik immer noch diskutiert. Viele Statistiker glauben, dass Data Science nur ein anderer Name für Statistik ist, während andere Experten darauf hinweisen, dass die Techniken und Methoden, die Data Science bei der Verarbeitung von Big Data verwendet, sie von Natur aus anders machen.
Data Science befasst sich nicht nur mit quantitativen Daten, sondern auch mit qualitativen Daten, die aus mehreren Quellen wie Texten und Bildern extrahiert werden.
Die Evolutionsgeschichte der Datenwissenschaft
Der Begriff Datenwissenschaft tauchte erstmals 1962 auf, als der Statistiker John Tukey ein Gebiet namens „Datenanalyse“ beschrieb. Später, in einem Vortrag im Jahr 1985, verwendete C. F. Jeff Wu erstmals „Data Science“ als alternative Bezeichnung für Statistik, die in der Wissenschaft nach und nach populär wurde. Mit fortschreitender Technologie entwickelt sich auch die Definition von Data Science weiter.
Moderne Anwendungen der Datenwissenschaft
Im Jahr 2012 schlugen die Technikexperten Thomas H. Davenport und DJ Patil vor, dass „Datenwissenschaftler der attraktivste Job im 21. Jahrhundert ist“. Diese Aussage wurde zu einem heißen Thema in den großen Medien. Heutzutage wird Data Science allgemein als eigenständige Disziplin betrachtet und ihre Anwendungen in vielen Bereichen werden immer umfangreicher.
Das Wachstum der Datenwissenschaft spiegelt die zunehmende Verfügbarkeit von Daten aus mehreren unabhängigen Quellen wider, was einen immer größeren Bedarf an Fachwissen schafft.
Der Unterschied zwischen Datenwissenschaft und Datenanalyse
Obwohl Datenwissenschaft und Datenanalyse eng miteinander verbunden sind, ist der Unterschied zwischen beiden immer noch sehr offensichtlich. Die Datenwissenschaft konzentriert sich stärker auf die Verwendung statistischer, rechnerischer und maschineller Lernmethoden, um Erkenntnisse zu gewinnen und Vorhersagen zu treffen. Die Datenanalyse ist eine fokussiertere Arbeit, die sich normalerweise auf kleinere, strukturierte Datensätze konzentriert und darauf abzielt, bestimmte Fragen zu beantworten oder Trends zu identifizieren.
Die Entwicklung der Datenwissenschaft als akademische Disziplin
Da Data Science zu einer neuen, von der Statistik unabhängigen Disziplin wird, haben viele akademische Einrichtungen auch damit begonnen, professionelle Kurse in Data Science anzubieten, was das schnelle Wachstum der Marktnachfrage nach Data Science-Kenntnissen markiert. Fachleute mit lediglich statistischem Hintergrund können die Marktnachfrage nach Datenwissenschaftlern nicht mehr vollständig decken, die mehr Computer- und Programmierkenntnisse beherrschen müssen. Viele Schulen, darunter die Stanford University, die Harvard University usw., haben damit begonnen, professionelle Kurse für Datenwissenschaft einzurichten.
Anwendung von Cloud Computing in der Datenwissenschaft
Mit dem Aufkommen des Big-Data-Zeitalters stellt Cloud Computing Datenwissenschaftlern eine große Menge an Rechenressourcen und Speicherplatz zur Verfügung, wodurch die Bewältigung komplexer Datenanalyseaufgaben effizienter wird. Distributed-Computing-Frameworks können große Datenmengen bewältigen, was nicht nur die Datenverarbeitung beschleunigt, sondern auch die Möglichkeiten der Datenwissenschaft erweitert.
Ethische Überlegungen in der Datenwissenschaft
Datenwissenschaft bringt jedoch auch eine Reihe ethischer Herausforderungen mit sich, darunter Datenschutzverletzungen bei personenbezogenen Daten, die Aufrechterhaltung von Vorurteilen und ihre möglichen negativen Auswirkungen auf die Gesellschaft. Modelle des maschinellen Lernens können bestehende Verzerrungen in Trainingsdaten verstärken und zu unfairen oder diskriminierenden Ergebnissen führen.
Im Allgemeinen verändert die Datenwissenschaft als aufstrebende Technologie ständig die Art und Weise, wie wir Informationen analysieren und verstehen. Aber wie bringen wir Innovation und Ethik in dieser Datenrevolution in Einklang?
