Data Science ist eine moderne Technologiewelt, die einen sehr gebräuchlichen Begriff verwendet. Es handelt sich um eine multidisziplinäre Einheit, die strukturiert und unstrukturiert mit Daten umgeht. Es nutzt wissenschaftliche Methoden und Mathematik, um Daten zu verarbeiten und daraus Erkenntnisse zu gewinnen. Es funktioniert nach dem gleichen Konzept wie Big Data und Data Mining. Es erfordert leistungsstarke Hardware sowie einen effizienten Algorithmus und eine Softwareprogrammierung, um die Datenprobleme zu lösen oder die Daten zu verarbeiten, um daraus wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
Die gegenwärtigen Informationstrends liefern uns 80 % der Daten in unstrukturierter Form, während der Rest 20 % in einem strukturierten Format für eine schnelle Analyse bereitstellt. Die unstrukturierten oder halbstrukturierten Details müssen verarbeitet werden, um sie für das heutige Unternehmerumfeld nutzbar zu machen. Im Allgemeinen werden diese Informationen oder Details aus einer Vielzahl von Quellen wie Textdateien, Finanzprotokollen, Instrumenten und Sensoren sowie Multimedia-Formularen generiert. Um aus diesen Informationen aussagekräftige und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, sind fortschrittliche Algorithmen und Tools erforderlich. Diese Wissenschaft schlägt zu diesem Zweck ein Wertversprechen vor und macht sie dadurch zu einer wertvollen Wissenschaft für die heutige technologische Welt.
Wie zieht Data Science Erkenntnisse aus Daten?
1. Heutige Online-Sites speichern beispielsweise eine große Menge an Details oder Informationen zu ihrem Kundenstamm. Nun möchte der Online-Shop jedem Kunden Produktempfehlungen vorschlagen, die auf seinen bisherigen Aktivitäten basieren. Das Geschäft erhielt alle Informationen über die Kunden, wie z. B. die bisherige Kaufhistorie, die Produkthistorie, das Einkommen, das Alter und vieles mehr. Hier kann die Wissenschaft eine große Hilfe sein, indem sie anhand der vorhandenen Details Zugmodelle erstellt und das Geschäft dem Kundenstamm in regelmäßigen Abständen präzise Produkte empfehlen kann. Die Verarbeitung von Informationen zu diesem Zweck ist eine komplexe Tätigkeit, aber die Wissenschaft kann zu diesem Zweck Wunder bewirken.
2. Schauen wir uns einen weiteren technologischen Durchbruch an, bei dem diese Wissenschaft eine große Hilfe sein kann. Das selbstfahrende Auto ist hier das beste Beispiel. Live-Details oder Informationen von Sensoren, Radaren, Lasern und Kameras erstellen in der Regel die Umgebungskarte für selbstfahrende Autos. Das Auto nutzt diese Informationen, um zu entscheiden, wo es schnell und wo langsam ist und wann es andere Fahrzeuge überholt. Data Science verwendet zu diesem Zweck fortschrittliche Algorithmen für maschinelles Lernen. Dies ist ein weiteres bestes Beispiel, um mehr über die Wissenschaft zu vermitteln, wie sie bei der Entscheidungsfindung anhand verfügbarer Details oder Informationen hilft.
3. Wettervorhersage ist ein weiterer Bereich, in dem diese Wissenschaft eine wichtige Rolle spielt. Hier wird diese Wissenschaft zur prädiktiven Analyse eingesetzt. Von Radargeräten, Schiffen, Satelliten und Flugzeugen gesammelte Details oder Informationen oder Fakten oder Zahlen, die zur Analyse und Erstellung von Modellen für die Wettervorhersage verwendet werden. Die mithilfe der Wissenschaft entwickelten Modelle helfen dabei, das Wetter vorherzusagen und auch das Auftreten von Naturkatastrophen genau vorherzusagen. Ohne Wissenschaft wären die gesammelten Daten völlig vergeblich.
Lebenszyklus der Datenwissenschaft
• Erfassung: Die Wissenschaft beginnt mit der Datenerfassung, Dateneingabe, Datenextraktion und dem Signalempfang.
• Verarbeitung: Diese Wissenschaft verarbeitet die erfassten Daten effektiv mithilfe von Data Mining, Datenclusterung und -klassifizierung, Datenmodellierung und Datenzusammenfassung.
• Pflege: Die Wissenschaft pflegt die verarbeiteten Daten mithilfe von Data Warehousing, Datenbereinigung, Datenbereitstellung und Datenarchitektur.
• Kommunizieren: Diese Wissenschaft kommuniziert oder stellt Daten mithilfe von Datenberichten, Datenvisualisierung, Business Intelligence und Entscheidungsmodellen bereit.
• Analysieren: Diese Wissenschaft analysiert Daten mithilfe von explorativen oder bestätigenden Verfahren, prädiktiver Analyse, Regression, Text-Mining und qualitativer Analyse.