Heb je je ooit afgevraagd wat data science is en hoe het werkt?
Data Science is een studiegebied dat wetenschappelijke methoden toepast om gegevens op te slaan, te verwerken, te analyseren en er betekenis aan te ontlenen.
In de afgelopen vijf jaar is de populariteit van Data science gelijk aan gestegen, en dat is ook niet vreemd.
In dit artikel geef ik je een inleiding tot de grondbeginselen van Data Science met een paar voorbeelden.
Wat is Data Science
Data science is een vakgebied dat zich richt op het verkrijgen van inzichten uit gegevens. Datawetenschappers gebruiken programmeervaardigheden, statistische kennis, en organisatorische kennis om verbanden en waardevolle inzichten te vinden.
Om te begrijpen wat Data Science is moeten we eerst weten wat het inhoudt. Er zijn verschillende soorten data wetenschappers die zich specialiseren op verschillende gebieden, zoals marketing, financiën, of journalistiek.
De basisfunctie van elke soort gegevenswetenschapper is het verzamelen van informatie op een manier waarbij de informatie wordt opgeschoond. Later kan het met behulp van statistische technieken of computeralgoritmen geanalyseerd worden om inzicht te geven in het onderwerp dat bestudeerd wordt. Dit kan het vinden van patronen omvatten, het maken van voorspellende modellen en nog veel meer.
Wat is er nodig om met Data science te starten
Ik ga een aantal van de meest voorkomende en beste praktijken delen om te beginnen met data science. Dit is een zeer populair carrièrepad, maar ook een dat nogal ontmoedigend kan zijn omdat er zoveel verschillende vaardigheden zijn die je moet leren om te slagen.
Wiskunde of handig zijn met rekenen
De eerste vaardigheid is statistische analyse van grote verzamelingen gegevens door middel van wiskunde. Dit vereist vaardigheid in het manipuleren van getallen en in het begrijpen hoe ze gebruikt kunnen worden om zin te geven aan enorme hoeveelheden informatie.
Programmeerkennis
De tweede vaardigheid is coderen – het is belangrijk dat een gegevenswetenschapper weet hoe programma’s werken of op zijn minst andermans code kan lezen. talen kennen als Python, SQL, R, Scala enz., want die gebruiken de meeste mensen dagelijks bij het werken met grote gegevensverzamelingen.
Programmeren in python
Python is een populaire programmeertaal die in veel verschillende industrieën gebruikt wordt. Het is gemakkelijk te leren en te onderhouden, wat het een uitstekende keuze maakt voor beginners. De syntaxis van Python is schoon en eenvoudig, waardoor het een van de meest geliefde talen voor ontwikkelaars is.
Sector en organisatiekennis
Een diep inzicht in de sector en organisatorische kennis zijn belangrijk. Er zijn zoveel gegevens beschikbaar dat je verdwaalt als het niet duidelijk is wat ze betekenen als je hun context niet voldoende begrijpt.
Door je op experimenten te concentreren, krijg je sneller inzichten en kun je die waardevolle bevindingen ook gebruiken om veranderingen binnen je organisatie door te voeren – zo heeft iedereen baat bij beter genomen beslissingen!
Waar halen data wetenschappers hun gegevens vandaan?
Data wetenschappers halen hun informatie meestal uit statistiek en wiskunde. Maar gegevens zijn overal te vinden!
Een gegevenswetenschapper neemt die ruwe informatie en beslist wat ermee te doen en hoe het geinterpreteerd moet worden. Zo kan een bedrijf een probleem hebben over hun verkoop, of waar ze een nieuwe vestiging moeten openen.
Een gegevenswetenschapper zoals een analist zou gegevens verzamelen over de patronen van de verkoop in het verleden en die informatie dan kunnen gebruiken om met statistische modellen te voorspellen waar de verkoop in de toekomst heen zal gaan. Ook kijkt hij naar populariteit en gebruik van de producten per mogelijke locatie, om hier vervolgens uit te concluderen wat de beste nieuwe locatie zal zijn.w
Wat kan een data scientist met verzamelde informatie doen?
De soorten beslissingen die met behulp van Data Science genomen kunnen worden zijn eindeloos, maar ze omvatten zaken als voorspellen of voorspellen van toekomstige gebeurtenissen door naar huidige trends te kijken om beslissingen te nemen over wat er in de toekomst zal gebeuren.
Data science helpt je anders naar de wereld kijken
Data scientists worden gevormd door wat ze leren. Het helpt je anders naar de wereld om je heen te kijken, en naar de dingen die je doet.
Als je hele dagen gestructureerd bezig bent, ga je rekening houden met ogenschijnlijke kleine details, die het grootste vershil kunnen maken.
Data science die je niet alleen voor een ander, maar ook voor jezelf
Waar wordt data science gebruikt?
Data science wordt op veel gebieden gebruikt, maar er zijn een paar voorbeelden die ik zal geven om je een beter idee te geven van hoe dit veld werkt.
Het eerste voorbeeld is het gebruik van gegevenswetenschap in de astronomie . Astronomen verzamelen informatie over sterren en planeten in ons heelal door technieken te gebruiken als lichtmetingen, afstandsmetingen of snelheidsmetingen.
We zien ook dat data science tegenwoordig in veel bedrijven gebruikt wordt, zoals in Facebook, Google, Amazon, enz. Ze verzamelen zo veel mogelijk informatie over hun gebruikers en gebruiken die gegevens dan om nieuwe producten of diensten voor hen te creëren.
Om een beter idee te geven van Data Science hebben we wat voorbeelden voor je
Voorbeelden van data science voor bedrijven
Data science is tegenwoordig overal omdat het bedrijven veel voordelen biedt, en het is geen wonder waarom. Nu er in bijna elke organisatie zoveel gegevens beschikbaar zijn, zijn er talloze manieren om de kracht van dit vakgebied voor iedereen te benutten!
Data Science kan in veel verschillende sectoren worden toegepast, met verschillende niveaus of belang op basis van specifieke behoeften zoals risico-evaluatie of fraude-opsporing; in principe zou alles wat het analyseren van enorme hoeveelheden (en soorten) eenheden vereist die verzameld zijn over tijdsperiodes van maanden tot jaren lange studies tegelijk, veel baat hebben bij het gebruik van de vaardigheden ervan omdat ze ons onschatbare inzichten bieden.
Een aantal voorbeelden en case studies:
- De beurs: Het is een algemeen bekende waarheid dat data science algoritmen op de aandelenmarkt met grotere frequentie en populariteit trades maken, omdat mensen alleen trager reageren.
- Webshops Koopgedrag: Data wetenschappers zijn altijd op zoek naar nieuwe manieren om je favoriete online winkels persoonlijker te maken. Ze hebben algoritmen ontwikkeld die gegevens uit verschillende bronnen nemen en die als input in een computerprogramma gebruiken, dat dan output produceert op basis van wat je misschien graag zou willen kopen of meer van zou willen zien!
- Webshops en prijzen: Data science is een krachtig hulpmiddel om prijzen in online winkels te beheren, met de mogelijkheid ze aan te passen op basis van factoren zoals plaats.
Data Science helpt je de prijzen concurrerend te houden, ook al zijn ze niet goedkoper of duurder dan die van concurrenten – door het gebruik van gegevens worden ze automatisch aangepast, zodat je bedrijf niet achterloopt! - De Belastingdienst: De belastingdienst is hard op weg om de strijd aan te gaan met rijkdom en fraude. Door data science modellen, kan men op grote schaal misdaad voorkomen door middel van geautomatiseerde fraudedetectie.
- Thuiszorg: Een thuiszorgmedewerker wil graag zo veel mogelijk tijd bij de cliënten doorbrengen en zo min mogelijk op weg daarheen, want dan gaan kostbare minuten verloren. Route optimalisatie algoritmen is iets waar gegevenswetenschappers vaak bij betrokken worden om het proces soepel te laten verlopen
- Abonnementen en klanten houden: In een tijd waarin de gedrukte media voortdurend veranderingen doormaken, is het geen wonder dat bedrijven klanten verliezen door overstappen te maken. Maar wat als je die cijfers zou kunnen terugbrengen? Met data science kom je er achter wat de reden is voor opzeggers, en is het mogelijk deze cijfers terug te draaien en meer abonnementen aan te houden.