Language
Country/Area
No result found
От статистики к науке о данных: почему нельзя пропустить эту революцию?
В современном мире, управляемом данными, наука о данных как междисциплинарный предмет постепенно демонстрирует свою незаменимую важность. Он использует статистику, информатику и связанные с ними методы для извлечения ценных знаний и идей из потенциально запутанных данных. Развитие этой технологии открыло множество возможностей и вызвало широкую дискуссию о будущем направлении науки о данных.
Наука о данных – это концепция, объединяющая статистику, анализ данных и связанные с ними методы с целью понять и проанализировать реальные явления.
В основе науки о данных лежат несколько дисциплин, включая математику, статистику, информатику и информатику, что позволяет ученым извлекать важную информацию из структурированных и неструктурированных данных. Хотя многие люди думают о науке о данных как о расширении статистики, на самом деле она фокусируется на проблемах и методах, уникальных для цифровых данных.
Вся природа науки изменилась под влиянием информационных технологий.
Основные понятия науки о данных
Наука о данных — это не только анализ данных, но и включает в себя все: от подготовки данных до формулирования проблем, анализа и разработки решений на основе данных и, наконец, представления результатов для содействия принятию решений на высоком уровне. В этом процессе ученые, работающие с данными, должны обладать навыками в области информатики, визуализации данных, информатики и других аспектов.
Взаимосвязь между наукой о данных и статистикой
В научных кругах до сих пор ведутся споры о границах между наукой о данных и статистикой. Многие статистики считают, что наука о данных — это просто другое название статистики, в то время как другие эксперты отмечают, что методы и методы, используемые наукой о данных при обработке больших данных, делают ее по своей сути другой.
Наука о данных занимается не только количественными, но и качественными данными, полученными из различных источников, таких как текст и изображения.
История развития науки о данных
Термин «наука о данных» впервые появился в 1962 году, когда статистик Джон Тьюки описал область под названием «анализ данных». Позже, в лекции в 1985 году, Джефф Ву впервые использовал «науку о данных» как альтернативное название статистики, которая постепенно стала популярной в научных кругах. По мере развития технологий определение науки о данных продолжает развиваться.
Современные применения науки о данных
В 2012 году технические эксперты Томас Х. Дэвенпорт и DJ Патил предположили, что «специалист по обработке данных — самая привлекательная профессия в 21 веке». Это заявление стало горячей темой в ведущих средствах массовой информации. В настоящее время наука о данных обычно рассматривается как самостоятельная дисциплина, и ее применение во многих областях становится все более обширным.
Рост науки о данных отражает растущую доступность данных из множества независимых источников, что создает постоянно растущую потребность в экспертных знаниях.
Разница между наукой о данных и анализом данных
Хотя наука о данных и анализ данных тесно связаны, разница между ними все еще очень очевидна. Наука о данных больше ориентирована на использование статистических, вычислительных методов и методов машинного обучения для извлечения информации и прогнозирования. Анализ данных — это более целенаправленная работа, обычно сосредотачивающаяся на небольших структурированных наборах данных с целью ответить на конкретные вопросы или выявить тенденции.
Развитие науки о данных как академической дисциплины
Поскольку наука о данных становится новой дисциплиной, независимой от статистики, многие академические учреждения также начали предлагать профессиональные курсы по науке о данных, что знаменует быстрый рост рыночного спроса на навыки работы с данными. Профессионалы, имеющие только статистический опыт, больше не могут полностью удовлетворить рыночный спрос на ученых, занимающихся данными, которые должны овладевать более высокими навыками вычислений и программирования. Многие школы, в том числе Стэнфордский университет, Гарвардский университет и т. д., начали создавать профессиональные курсы по науке о данных.
Применение облачных вычислений в науке о данных
С наступлением эры больших данных облачные вычисления предоставляют ученым, работающим с данными, большой объем вычислительных ресурсов и места для хранения, что делает их более эффективными для решения сложных задач анализа данных. Платформы распределенных вычислений могут обрабатывать огромные нагрузки данных, что не только ускоряет обработку данных, но и расширяет возможности науки о данных.
Этические соображения в области науки о данных
Однако наука о данных также создает ряд этических проблем, включая нарушение конфиденциальности личных данных, сохранение предвзятости и ее потенциальное негативное влияние на общество. Модели машинного обучения могут усиливать существующие предвзятости в данных обучения, что приводит к несправедливым или дискриминационным результатам.
В целом наука о данных как новая технология постоянно меняет способы анализа и понимания информации. Но как нам сбалансировать инновации и этику в этой революции данных?
