מדעי הנתונים: המדריך המלא למתחילים

מדע הנתונים הוא המפתח לעתיד הבינה המלאכותית. זה יכול להפוך את כל המושגים שאתה רואה בסרטי מדע בדיוני הוליוודיים למציאות.

הצורך באחסון נתונים גדל ככל שהעולם עבר לעידן הביג דאטה. עד שנת 2010 היא הייתה הנושא העיקרי ומקור הדאגה העיקרי של המגזר העסקי.

יצירת מסגרת ופתרונות אחסון נתונים הייתה מוקד המפתח. המוקד השתנה לעיבוד נתונים אלה כעת, לאחר שמסגרות אחרות פתרו בהצלחה את בעיית האחסון.

לכן, חיוני להבין מהו מדע נתונים וכיצד הוא פועל שעשוי להועיל לחברה שלך. אז בואו נתחיל את המדריך המלא למתחילים.

מהו מדע הנתונים?

מדע הנתונים מחלץ מידע שימושי מנתונים לקבלת החלטות מסחריות, תכנון אסטרטגי ושימושים אחרים. זה כרוך ביישום של כלי ניתוח מתוחכמים ומושגים מדעיים.

מדע הנתונים הוא תחום המשתמש בשיטות, תהליכים, אלגוריתמים ומערכות מדעיות כדי לקבל ידע ותובנות מנתונים מובנים ולא מובנים כאחד. זה כרוך בשימוש בטכניקות סטטיסטיות וממוחשבות כדי להסתכל ולהבין קבוצות גדולות של נתונים מורכבים ולאחר מכן להשתמש בניתוח זה כדי לקבל החלטות טובות.

עסקים צריכים להבין זאת יותר ויותר, בין היתר, מכיוון שזה עשוי לעזור להם לשפר את אסטרטגיות השיווק והמכירות שלהם, למצוא לקוחות פוטנציאליים עסקיים חדשים ולהגביר את היעילות התפעולית.

הם עשויים לגרום ליתרונות תחרותיים על פני חברות אחרות. מדעי הנתונים משלבים מספר תחומים אקדמיים, ביניהם:

• הנדסת נתונים
• הכנת נתונים
• כריית נתונים
• ניתוח תחזיתי
• למידת מכונה
• תצוגה חזותית של נתונים
• תכנות, מתמטיקה וסטטיסטיקה כלולים כולם.

עם זאת, מנתחי נתונים פחות מנוסים עשויים להיות מעורבים גם. מדעני נתונים מומחים מבצעים זאת בעיקר.

למד על: טכניקות כריית נתונים

חשיבות מדעי הנתונים

ארגונים טובעים כיום בנתונים. על ידי שילוב של טכניקות, טכנולוגיות וכלים רבים, מדע הנתונים יסייע בהסקת מסקנות תובנות.

עסקים נתקלים בכמויות עצומות של נתונים במסחר אלקטרוני, פיננסים, רפואה, משאבי אנוש וכו '. הם מעבדים את כולם תוך שימוש בטכנולוגיה ובשיטות ממדעי הנתונים.

זה מאפשר לחברות לקבל החלטות מונחות נתונים. זה עוזר לחברות למצוא דפוסים ומגמות במערכי נתונים מסיביים כדי לשפר את הפעילות, לבצע תחזיות ולפתח.

היא חשובה לצמיחת הארגון ולקבלת ההחלטות. הערך של מדעי הנתונים כולל:

• הוא עשוי לבחון נתוני לקוחות ולחשוף דפוסים ומגמות לשיפור חוויות הלקוח.
• הוא יכול להעריך נתונים תפעוליים כדי להגביר את היעילות ולחסוך בעלויות.
• זה עשוי להעריך נתונים ולספק תובנות לשיפור קבלת ההחלטות הארגוניות.
• זה יכול לעזור לזהות הזדמנויות חדשות ולפתח מוצרים ושירותים חדשים.
• זה עוזר לזהות ולמנוע התקפות סייבר על ידי לימוד נתונים וגילוי דפוסים.

תהליך מדעי הנתונים

מדע תהליך הנתונים מתייחס לפעולות ולטכניקות של מדענים לנתח ולהבין נתונים, להסיק מסקנות ולפתור בעיות. בהתאם לנושא הנדון ולמטרות המחקר, התהליכים המדויקים המעורבים בתהליך מדעי הנתונים יכולים להשתנות.

עם זאת, לעתים קרובות מבוצעים בתהליך מספר הליכים סטנדרטיים, ואלה כוללים:

1. קבלת המידע

הצעד הראשון הוא להחליט איזה סוג של נתונים צריך לנתח. לאחר מכן, יש לייצא נתונים אלה לקובץ Excel או CSV.

2. ניקוי המספרים

זה חשוב כי לפני שאתה יכול לקרוא את הנתונים, אתה צריך לוודא שהם במצב שמקל על הקריאה, ללא טעויות, ערכים חסרים או ערכים שגויים.

3. לנתח את המצב

הנתונים מנותחים על ידי הצגתם באופן שונה וחיפוש דפוסים כדי למצוא משהו יוצא דופן. כדי לנתח את הנתונים, אתה צריך לשים לב לפרטים כדי לראות אם משהו לא בסדר.

4. למידת מכונה או מידול

בהתבסס על הנתונים שיש לנתח, מהנדס נתונים או מדען כותב הוראות לאלגוריתם למידת המכונה לעקוב אחריהן. האלגוריתם משתמש בהוראות אלה שוב ושוב כדי להגיע לפלט הנכון.

5. שימוש בנתונים

בשלב זה, אתה מראה לארגון מה מצאת ומה המשמעות של זה. היכולת שלך להעביר את התוצאות שלך תהיה המיומנות החשובה ביותר כאן.

מטרת מדעי הנתונים

מדע הנתונים שואף לשאוב מידע ותובנות מנתונים כדי לתמוך בקבלת החלטות ולפתור בעיות. היא משתמשת במספר כלים ושיטות מדיסציפלינות אחרות, כגון מדעי המחשב, סטטיסטיקה ולמידת מכונה, כדי לנתח ולפרש מערכי נתונים גדולים ומסובכים.

כמה דוגמאות ספציפיות למטרה כוללות:

• ניתוח תיאורי

הוא מסייע בהצגה מדויקת של נקודות נתונים עבור כל דפוסים שעשויים להופיע ולעמוד בכל הקריטריונים לנתונים. זה כרוך בסיווג, סידור ושינוי נתונים כדי ליצור ידע על הנתונים שהוקלטו. יתר על כן, זה כרוך בהפיכת נתונים גולמיים לפורמט מובן ומובן.

• ניתוח תחזיתי

הוא חוזה תוצאות עתידיות באמצעות נתוני עבר וגישות מגוונות, כולל כריית נתונים, מודלים סטטיסטיים ולמידת מכונה. ניתוח תחזיתי משתמש במגמות נתונים כדי לזהות סיכונים והזדמנויות עבור עסקים.

• ניתוח אבחון

כדי להבין מדוע משהו קרה, חייבת להיות חקירה יסודית. הוא מתואר באמצעות מתאמים, הסתעפות, כריית נתונים וגילוי. פעולות נתונים שונות וטרנספורמציות עשויות להיות מיושמות על אוסף נתון כדי למצוא דפוסים ספציפיים בכל שיטה.

• ניתוח כללי

ניתוח כללי משפר את הנתונים החזויים. הוא מציין מה יקרה ומציע כיצד להתמודד עם זה. הוא יכול לחזות תוצאות ולהמליץ על דרך הפעולה הטובה ביותר. נעשה שימוש בעיבוד אירועים מורכבים, רשתות עצביות, מידול, ניתוח גרפים ומנועי המלצה של למידת מכונה.

דרישות מוקדמות של מדעי הנתונים

בהתאם לתפקיד או לתפקיד, מיומנויות וידע שונים נדרשים להצלחה במדעי הנתונים. עם זאת, מספר תחומי ידע ומיומנות כלליים הם קריטיים להצלחה בו:

• סטטיסטיקה: תוך שימוש באלגוריתמים מתוחכמים של למידת מכונה, היא משתמשת בסטטיסטיקה כדי לזהות ולהמיר דפוסי נתונים למידע רלוונטי.
• תכנות: SQL, R ו- Python הן שפות התכנות הפופולריות ביותר. הבנה עובדת של תכנות היא חיונית כדי להשלים פרויקט מדעי נתונים.
• למידה ממוחשבת: למידת מכונה, מרכיב מרכזי בכך, מאפשרת חיזוי ואומדן מדויקים. אם אתה רוצה להצליח בזה, אתה צריך להבין היטב את למידת המכונה.
• מסדי נתונים: בתחום זה, חיוני שתהיה הבנה מעמיקה של אופן הפעולה של מסדי נתונים והיכולת לנהל ולחלץ נתונים.
• מידול: באמצעות מודלים מתמטיים המבוססים על הנתונים שאתה כבר יודע, אתה יכול לחשב ולצפות דברים במהירות. מידול מסייע לזהות את האלגוריתם שיטפל בבעיה מסוימת בצורה היעילה ביותר וכיצד לאמן מודלים אלה.

יישומי מדע נתונים

ישנם מספר שימושים למדעי הנתונים בתחומים ותחומים רבים. דוגמאות ליישומים מיוחדים כוללות:

• בריאות: הוא מנתח נתוני מטופלים כדי לחשוף דפוסים שיכולים לעזור לאבחן ולטפל במחלות. זה משפר את פעולות הבריאות ומוצא חיסכון בעלויות.
• מימון: זה מנתח נתונים פיננסיים כדי לחשוף מגמות ודפוסים המשפיעים על אסטרטגיות השקעה וניהול סיכונים.
• שיווק: הוא מנתח נתוני צרכנים כדי לחשוף דפוסים ומגמות שעשויים לשפר קמפיינים שיווקיים וחוויית לקוח.
• ניהול שרשרת אספקה: הוא בוחן נתוני תחבורה ולוגיסטיקה כדי לשפר את התפעול ולמצוא חיסכון בעלויות.
• מסחר אלקטרוני: הוא מנתח נתוני לקוחות כדי לחשוף דפוסים ומגמות עבור הצעות מוצרים ויוזמות שיווק.
• גירוש: הוא מנתח נתוני מערכת תנועה ותחבורה כדי לשפר את התפעול ולמצוא הפחתת עלויות בתחבורה.

מסקנה

מדע הנתונים מחלץ ידע ותובנות מנתונים מאורגנים ולא מובנים באמצעות שיטות, נהלים, אלגוריתמים ומערכות מדעיים. שימוש בשיטות סטטיסטיות וחישוביות כדי להעריך ולפרש מערכי נתונים מורכבים ולקבל החלטות מושכלות.

מדעני נתונים משתפים פעולה בצוותים עם אנשי מקצוע ממדעי המחשב, סטטיסטיקה ומקצועות ספציפיים לתחום כמו מימון, שיווק ובריאות מכיוון שזה בין-תחומי.

הוא מנוצל בעסקים רבים כדי לקבל החלטות, לשפר את הפעילות ולמצוא הזדמנויות חדשות. יש צורך בתכנות, סטטיסטיקה, למידת מכונה, תצוגה חזותית של נתונים וידע בתחום.

מדע הנתונים עוזר לחברות לקבל החלטות טובות יותר ולצמוח באמצעות תובנות מונחות נתונים. QuestionPro Research מספקת כלי מחקר שוק ותובנות לבעלי עניין לאיסוף נתונים. יש לו מספר תכונות וכלים כדי לסייע לארגונים להפיק ולהפיץ סקרים, לנתח ולפרש את התוצאות, ולקבל החלטות מושכלות המבוססות על המחקר.

נסו את QuestionPro היום!

למידע נוסף ניסיון ללא תשלום