Hinweis: Der folgende Artikel hilft Ihnen weiter: Was ist Data Science und warum ist es wichtig?
Früher brauchten Computer ewig, um eine einfache Berechnung durchzuführen. Doch dank Data Science und Künstlicher Intelligenz (KI) ist die Berechnung großer Datenmengen heute innerhalb von Sekunden möglich. Data Science und künstliche Intelligenz sind die Disziplinen, die große Datenmengen analysieren und aufschlussreiche Erkenntnisse gewinnen. Sie sind ein relativ neues Feld, das Unternehmen dabei hilft, Daten zu verstehen. Es ist jedoch leicht zu erkennen, dass die Nachfrage nach Datenwissenschaftlern und -analysten rapide steigt. Tatsächlich, a Bericht 2022 ergab, dass Data Science mit einer prognostizierten Wachstumsrate von 650 % das am schnellsten wachsende Geschäftssegment weltweit ist. Der Grund dafür ist leicht zu verstehen: Der Umfang der Datenwissenschaft nimmt zu, weil immer mehr Branchen den Wert datengesteuerter Entscheidungsfindung erkennen.
Was ist Data Science und warum ist es wichtig?
Unter Data Science versteht man den Prozess des Sammelns, Analysierens und Interpretierens von Daten, um tiefe Erkenntnisse zu gewinnen. Heutzutage wird es in fast allen Branchen eingesetzt, um Kundenbedürfnisse vorherzusagen, komplexe Geschäftsentscheidungen zu treffen und Prozesse sowie viele andere Funktionen zu automatisieren. Beispielsweise wird Data Science in Unternehmen zur Optimierung von Marketingkampagnen eingesetzt; im Gesundheitswesen wird es verwendet, um Trends in Patientendaten zu erkennen und personalisierte Behandlungspläne zu entwickeln; Im Finanzwesen kann Data Science dabei helfen, Geschäftsrisiken zu erkennen.
Hier sind einige Gründe, warum Data Science wichtig ist:
- Verbessert die Entscheidungsfindung durch die Analyse großer Datensätze und die Übermittlung der Ergebnisse an wichtige Interessengruppen. Dies ermöglicht es Unternehmen, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen.
- Verbessert die Effizienz durch Rationalisierung von Prozessen und Automatisierung von Aufgaben.
- Führt Innovationen ein, indem Datenerkenntnisse genutzt werden, um Entdeckungen zu machen, neue Technologien zu entwickeln und komplexe Geschäftsprobleme zu lösen.
- Verbessert die Kundenzufriedenheit und -loyalität durch die Gewinnung umfassender Kundeneinblicke.
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Was sind wichtige Data-Science-Techniken?
Die Datenwissenschaft verwendet verschiedene Techniken wie Mustererkennung, Entscheidungsbäume, überwachtes Lernen, Bayes’sche Statistik und Deep Learning, um Muster und Korrelationen in einem Datensatz zu identifizieren. Darüber hinaus nutzen sie verschiedene Techniken zum Sammeln, Analysieren, Bereinigen, Visualisieren und Interpretieren von Daten. Hier sind einige beliebte Data-Science-Techniken.
1. Tiefes Lernen
Deep Learning ist ein maschinelles Lernmodell, das die Art und Weise nachahmt, wie Menschen Entscheidungen treffen. Sie bestehen aus Deep-Machine-Learning-Algorithmen, die auf mehreren Ebenen vorhanden sind und zur Datenverarbeitung verwendet werden. Datenwissenschaftler nutzen Deep Learning, um große Datenmengen schnell und mit minimalen Fehlern zu sammeln, zu analysieren und zu interpretieren.
2. Data Mining
Beim Data Mining werden große Datensätze gespeichert, um Muster und Beziehungen zwischen ihnen zu identifizieren. Kurz gesagt handelt es sich um den Prozess der Konvertierung von Rohdaten in ein strukturiertes Format.
3. Neuronale Netze
Neuronale Netze sind Algorithmen, die zugrunde liegende Zusammenhänge in Datensätzen erkennen. Sie werden auch als künstliche neuronale Netze (ANNs) oder simulierte neuronale Netze (SNNs) bezeichnet. Darüber hinaus sind sie so konzipiert, dass sie die Funktionalität des menschlichen Gehirns nachahmen. Sie verfügen über verbundene Knoten, die funktionieren und den ursprünglichen Neuronen des menschlichen Gehirns ähneln. Diese Knoten empfangen, verarbeiten und senden Daten.
4. Regressionsanalyse
Die Regressionsanalyse wertet die Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen aus, um Vorhersagen zu treffen. Es gibt verschiedene Arten der Regressionsanalyse, z. B. lineare Regression, multiple Regression, logistische Regression und polynomiale Regression.
Abhängig von der Art der Daten und dem Forschungsproblem kann man eine bestimmte Art der Regressionsanalyse verwenden.
5. Clustering
Clustering ist eine statistische Technik, die Datenpunkte basierend auf ihren Merkmalen oder Variablen gruppiert. Vereinfacht ausgedrückt ist Clustering der Prozess der Gruppierung von Datenpunkten mit ähnlichen Merkmalen oder Variablen, um Muster und Beziehungen zu identifizieren und aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.
6. Visualisierung
Datenvisualisierung bezieht sich auf die Darstellung von Daten in einem grafischen Format. Es verbessert das Erscheinungsbild der Daten und erleichtert so das Verständnis für Laien.
7. Vorhersagemodellierung
Bei der prädiktiven Modellierung werden verschiedene mathematische und rechnerische Methoden eingesetzt, um prädiktive Modelle zu entwickeln. Diese Modelle untersuchen historische Daten und analysieren Muster und Beziehungen zwischen Datenpunkten.
Einige wichtige Data-Science-Tools
Tools sind Geräte, mit denen aus großen Datenmengen aussagekräftige Erkenntnisse gewonnen werden können. Im Allgemeinen verwenden Datenwissenschaftler in ihrer täglichen Arbeit eine Vielzahl von Tools. Hier sind jedoch einige beliebte.
1# Python
Datenwissenschaftler verwenden Python aufgrund seiner einzigartigen Eigenschaften im Allgemeinen für Big Data und Analysen:
- Leicht zu lernen
- Open Source
- Lässt sich gut mit anderen Sprachen integrieren
Darüber hinaus verfügt Python über umfangreiche Bibliotheken wie NumPy, Pandas und Scikit-learn. Datenwissenschaftler können sie zur Datenanalyse, -manipulation und -visualisierung verwenden.
2# Strukturierte Abfragesprache (SQL)
Structured Query Language (SQL) ist ein leistungsstarkes Tool für Datenwissenschaftler, das bei der Verwaltung und Abfrage relationaler Datenbanken hilft. Darüber hinaus verwenden Datenwissenschaftler SQL, um Daten aus verschiedenen Datenbanken zu extrahieren. Da viele Datenbanken auf SQL basieren, können Datenwissenschaftler problemlos Daten aus verschiedenen Datenbanken extrahieren.
3# Tableau
Tableau ist ein Datenvisualisierungstool, mit dem Wissenschaftler dynamische und interaktive Grafiken und Diagramme erstellen. Dieses Tool ist bei Datenwissenschaftlern äußerst beliebt, da es ihnen hilft, große Datensätze in kleine, verständliche Teile zu zerlegen. Dadurch kann jeder die letztendlichen datenwissenschaftlichen Erkenntnisse nachvollziehen.
4# TensorFlow
TensorFlow ist ein Open-Source-Framework für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, das häufig in der Bild- und Spracherkennung, der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und der Vorhersagemodellierung eingesetzt wird.
Was sind die Schritte in einem Data Science-Projekt?
Ein Data-Science-Projekt kann mehrere Schritte umfassen, die je nach Zielen und Anforderungen des Projekts variieren. Im Allgemeinen sind dies einige der Schritte eines Data-Science-Projekts:
Schritt 1: Definieren Sie das Problem
Der erste Schritt besteht darin, das Problem zu identifizieren und auf die Bedürfnisse einzugehen. Dies wird Unternehmen dabei helfen, ein effektives Modell aufzubauen, das sich positiv auf die Organisation auswirkt.
Schritt 2: Daten sammeln und bereinigen
Der nächste Schritt besteht darin, Daten zu sammeln, die dem Problem entsprechen. Unternehmen können Daten aus internen und externen Quellen sammeln und alles filtern, was doppelt, null und beschädigt ist. Nach der Bereinigung der Daten organisieren Datenwissenschaftler die Daten strukturiert und bereiten sie für die Analyse vor.
Schritt 3: Erkunden Sie die Daten oder explorative Datenanalyse (EDA)
In diesem Schritt analysiert der Datenwissenschaftler die im vorherigen Schritt gesammelten Daten, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Wissenschaftler nutzen diese tiefen Erkenntnisse, um ein Vorhersagemodell zu erstellen.
Schritt 4: Modellbau
Der nächste Schritt besteht darin, eine Datenmodellierung durchzuführen. Hier nutzen Datenwissenschaftler maschinelles Lernen und statistische Algorithmen, um hochwertige Erkenntnisse und Vorhersagen abzuleiten.
Schritt 5: Kommunizieren Sie die Ergebnisse
Diese aus der Vorhersagemodellierung gewonnenen Erkenntnisse und Schlussfolgerungen werden den Stakeholdern über Diagramme, Grafiken oder Kreisdiagramme mitgeteilt.
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Was sind die verschiedenen Arten von Daten?
Datenwissenschaftler verwenden unterschiedliche Daten für verschiedene Projekte. Manchmal können Datenwissenschaftler jedoch mit mehreren Datentypen arbeiten, um Schlussfolgerungen abzuleiten. Hier sind einige beliebte Varianten, die Datenwissenschaftler häufig verwenden.
1. Numerische Daten: Es bezieht sich auf Daten, die in numerischen Werten ausgedrückt werden. Sie sind entweder kontinuierlich (z. B. Gewicht) oder diskret (z. B. Anzahl der Kinder). Wissenschaftler verwenden häufig numerische Daten für statistische Analysen und Vorhersagemodelle.
2. Kategoriale Daten: Unter kategorialen Daten versteht man Daten, die in Kategorien oder Gruppen unterteilt sind. Sie sind entweder nominal (z. B. Farben) oder ordinal (z. B. Bildungsniveau) und werden in Datenvisualisierungs- und Klassifizierungsmodellen verwendet.
3. Textdaten: Textdaten beziehen sich auf Daten, die in Dokumenten, E-Mails, Social-Media-Beiträgen und Webseiten vorhanden sind. Wissenschaftler verwenden NLP-Techniken, um Textdaten zu analysieren.
4. Zeitreihendaten: Unter Zeitreihendaten versteht man Daten, die in regelmäßigen Abständen über einen bestimmten Zeitraum erfasst werden. Es wird verwendet, um Trends und Muster zu verfolgen.
5. Geodaten: Unter räumlichen Daten versteht man Daten, die sich auf den Raum oder den physischen Standort beziehen. Wissenschaftler können es für Kartierungen und geografische Analysen nutzen.
Welche Rolle spielen maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz in der Datenwissenschaft?
Maschinelles Lernen (ML) und Künstliche Intelligenz (KI) spielen in der Datenwissenschaft eine entscheidende Rolle. Sie stellen die für die Datenanalyse und -interpretation erforderlichen Werkzeuge bereit. Darüber hinaus analysieren ML-Algorithmen Datenmuster und Zusammenhänge und extrahieren daraus Erkenntnisse. Mittlerweile kann KI Prozesse automatisieren. Daher ist klar ersichtlich, dass maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz wertvolle Werkzeuge für Datenwissenschaftler sind, die es ihnen ermöglichen, Erkenntnisse aus komplexen Daten zu gewinnen und innovative Lösungen für reale Probleme zu entwickeln.
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