Data Science verwendet wissenschaftliche Methoden, um Wissen in Daten zu finden. Es ist verwandt mit Data Mining, maschinellem Lernen und Big Data.
Data Science ist ein Konzept zur Vereinheitlichung von Statistik, Datenanalyse, Informatik und den damit verbundenen Methoden, um Phänomene mit Daten zu verstehen und zu analysieren. Sie verwendet Techniken und Theorien aus vielen Bereichen im Kontext von Mathematik, Statistik und Informatik.
Grundlagen
Data Science ist ein interdisziplinäres Feld, das sich darauf konzentriert, Wissen aus typischerweise großen Datensätzen zu extrahieren und das Wissen und die verwertbaren Erkenntnisse aus den Daten anzuwenden, um Probleme in einer Vielzahl von Anwendungsbereichen zu lösen.
Das Feld umfasst die Vorbereitung von Daten für die Analyse, die Formulierung von Data-Science-Problemen, die Analyse von Daten, die Entwicklung von datengesteuerten Lösungen und die Präsentation von Ergebnissen, um Entscheidungen auf höchster Ebene in einer breiten Palette von Anwendungsbereichen zu treffen.
Auswirkungen
Big Data wird sehr schnell zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Unternehmen aller Größen. Die Verfügbarkeit und Interpretation von Big Data hat die Geschäftsmodelle alter Branchen verändert und die Schaffung neuer ermöglicht.
Was macht ein Data Scientist?
In den letzten zehn Jahren haben sich Data Scientists zu einem unverzichtbaren Bestandteil entwickelt und sind in immer mehr Unternehmen vertreten. Diese Fachleute sind gut ausgebildete, datengetriebene Personen mit hohen technischen Fähigkeiten, die in der Lage sind, komplexe quantitative Algorithmen zu erstellen, um große Mengen an Informationen zu organisieren und zu synthetisieren, die zur Beantwortung von Fragen und zum Vorantreiben der Strategie in ihrem Unternehmen verwendet werden.
Sie verfügen über einen starken quantitativen Hintergrund in Statistik und linearer Algebra sowie über Programmierkenntnisse mit Schwerpunkten in Data Warehousing, Mining und Modellierung, um Algorithmen zu erstellen und zu analysieren.
Beispiele für Aufgabenstellungen von Data Scientists
Hier sind einige Beispiele für Aufgabenstellungen, die Data Scientists in ihrem Arbeitsalltag begegnen könnten:
- Analyse von Kundenverhalten: Data Scientists könnten Daten von Kundenkäufen, Webaktivitäten oder sozialen Medien verwenden, um Muster im Verhalten von Kunden zu identifizieren und Vorhersagen über zukünftiges Verhalten zu treffen.
- Vorhersage von Ergebnissen: Data Scientists könnten Daten verwenden, um Vorhersagen über zukünftige Ereignisse oder Ergebnisse zu treffen, zum Beispiel zur Vorhersage von Verkaufszahlen, Kundenzufriedenheit oder Maschinenausfällen.
- Optimierung von Geschäftsprozessen: Data Scientists könnten Daten verwenden, um Geschäftsprozesse zu optimieren und Effizienzverbesserungen zu erzielen, zum Beispiel durch die Identifikation von Engpässen in der Lieferkette oder durch die Verbesserung von Personalplanungsstrategien.
- Entwicklung von personalisierten Empfehlungen: Data Scientists könnten Daten verwenden, um personalisierte Empfehlungen für Kunden oder Nutzer zu erstellen, zum Beispiel durch die Analyse von Kundenpräferenzen oder dem Vergleich von Produkten.
- Bilderkennung: Data Scientists könnten Daten verwenden, um Bilder automatisch zu analysieren und zu kategorisieren, zum Beispiel durch die Erkennung von Objekten oder Gesichtern in Bildern.
- Unternehmensbilanzen oder anderen Finanzdaten verwenden, um Muster zu identifizieren und Vorhersagen über zukünftige Entwicklungen zu treffen.
- Vorhersage von Wetterbedingungen: Data Scientists könnten Daten von Wetterstationen, Satelliten oder anderen Quellen verwenden, um Vorhersagen über zukünftige Wetterbedingungen zu treffen und damit verbundene Risiken und Chancen zu analysieren.
- Sentiment Analysis: Data Scientists könnten Daten aus sozialen Medien, Kundenbewertungen oder anderen Quellen verwenden, um das Stimmungsbild in einer bestimmten Bevölkerungsgruppe oder zu einem bestimmten Thema zu analysieren.
- Predictive Maintenance: Data Scientists könnten Daten von Maschinen oder Anlagen verwenden, um Vorhersagen über zukünftige Ausfälle zu treffen und damit verbundene Risiken zu minimieren.
- Machine Learning Modelle entwickeln: Data Scientists könnten Machine Learning Modelle entwickeln, um automatisierte Vorhersagen oder Entscheidungen auf der Basis von Daten zu treffen. Sie könnten auch bestehende Modelle verbessern, indem sie neue Daten hinzufügen oder die Modelle optimieren.
- Analyse von Netzwerkdaten: Data Scientists könnten Daten von Netzwerken, wie zum Beispiel dem Internet, verwenden, um Muster zu identifizieren und Vorhersagen über zukünftige Entwicklungen zu treffen.
- Analyse von genetischen Daten: Data Scientists könnten genetische Daten verwenden, um Muster in der genetischen Struktur von Organismen zu identifizieren und damit verbundene Risiken oder Chancen zu analysieren.
- Analyse von sensordatensätzen: Data Scientists könnten Daten von Sensoren, wie zum Beispiel GPS-Sensoren oder Umwelt-Sensoren, verwenden, um Muster in den Daten zu identifizieren und Vorhersagen über zukünftige Entwicklungen zu treffen.
- Analyse von Energiedaten: Data Scientists könnten Daten von Energiequellen, wie zum Beispiel Solar- oder Windenergie, verwenden, um Muster zu identifizieren und Vorhersagen über zukünftige Entwicklungen zu treffen.
- Analyse von Transportdaten: Data Scientists könnten Daten von Transportmitteln, wie zum Beispiel Flugzeugen oder Autos, verwenden, um Muster zu identifizieren und Vorhersagen über zukünftige Entwicklungen zu treffen.
- Analyse von Marketingdaten: Data Scientists könnten Daten von Marketingkampagnen verwenden, um Muster zu identifizieren und Vorhersagen über zukünftige Entwicklungen zu treffen.
- Analyse von Bildungsdaten: Data Scientists könnten Daten von Schülern oder Studenten verwenden, um Muster zu identifizieren und Vorhersagen über zukünftige Entwicklungen zu treffen.
- Analyse von Medizinischen Daten: Data Scientists könnten medizinische Daten verwenden, um Muster zu identifizieren und Vorhersagen über zukünftige Entwicklungen zu treffen.
- Analyse von Umweltdaten: Data Scientists könnten Daten von Umweltquellen, wie zum Beispiel Wetterstationen oder Luftqualitäts-Sensoren, verwenden, um Muster zu identifizieren und Vorhersagen über zukünftige Entwicklungen zu treffen.
- Analyse von Unternehmensdaten: Data Scientists könnten Daten von Unternehmen verwenden, um Muster zu identifizieren und Vorhersagen über zukünftige Entwicklungen zu treffen.