Niciun rezultat găsit

Căutarea dvs. nu corespunde niciunui rezultat

Pentru a găsi ceea ce căutaţi, vă sugerăm să încercaţi următoarele:

  • Verificaţi ortografia cuvintelor cheie ale căutării.
  • Utilizaţi sinonime pentru cuvântul cheie pe care l-aţi introdus, de exemplu, încercaţi „aplicaţie” în loc de „software”.
  • Încercaţi una dintre căutările populare prezentate mai jos.
  • Începeţi o căutare nouă.

 

Întrebări frecvente

Ce este știința datelor?

Știința datelor este un domeniu interdisciplinar care utilizează metode, procese, algoritmi și sisteme științifice pentru obținerea valorii din date. Experții în date combină o gamă largă de competențe – inclusiv statistică, informatică și cunoștințe de afaceri – pentru a analiza datele colectate de pe web, smartphone-uri, de la clienți, senzori și alte surse.

Știința datelor dezvăluie tendințele și produce informații pe care afacerile le pot utiliza, pentru a lua decizii mai bune și pentru a crea produse și servicii mai inovatoare. Datele reprezintă fundamentul inovării, dar valoarea acestora provine din informațiile pe care experții în date le pot culege și asupra cărora pot acționa ulterior.

 

Instrumente pentru experții în date

Experții în date utilizează mai multe tipuri de instrumente, dar unele dintre cele mai frecvent utilizate sunt aplicațiile open source de tip „notebook”, care sunt aplicații web pentru scrierea și rularea codului, vizualizarea datelor și vizualizarea rezultatelor – toate în același mediu. Unele dintre cele mai populare aplicații de tip „notebook” includ Jupyter, RStudio și Zepplin. Aplicațiile de tip „notebook” sunt foarte utile pentru efectuarea analizelor, dar au limitări atunci când experții în date trebuie să lucreze ca o echipă. Platformele pentru știința datelor au apărut pentru a rezolva această problemă.

Știința datelor și dezvoltarea datelor

Știința datelor și dezvoltarea datelor

Deoarece tehnologia modernă a permis crearea și stocarea unor cantități tot mai mari de informații, volumul de date a crescut. Se estimează că 90% din datele din lume au fost create în ultimii doi ani. De exemplu, utilizatorii Facebook încarcă 10 milioane de fotografii în fiecare oră. Numărul dispozitivelor conectate din lume – Internetul tuturor lucrurilor (IoT) – este proiectat să crească la peste 75 de miliarde până în 2025.

Bogăția datelor colectate și stocate de aceste tehnologii poate aduce beneficii care să transforme organizațiile și societățile din întreaga lume, dar numai dacă o putem interpreta. Aici intervine știința datelor.

Explorați acest grafic informativ pentru mai multe informații privind datele și știința datelor.

Apariția expertului în date

Apariția expertului în date

Ca specialitate, știința datelor este tânără. A apărut din domeniile analizei statistice și al colectării de date. Data Science Journal a debutat în 2002, publicat de Consiliul Internațional pentru Știință: Comitetul de Date pentru Știință și Tehnologie. Titlul de expert în date a apărut în 2008 și s-a extins rapid. De atunci, a existat o lipsă de experți în date, chiar dacă tot mai multe colegii și universități au început să ofere diplome pentru știința datelor.

Activitatea unui expert în date poate include elaborarea strategiilor de analiză a datelor, pregătirea datelor pentru analiză, explorarea, analizarea și vizualizarea datelor, crearea de modele cu date utilizând limbaje de programare precum Python sau R și implementarea modelelor în aplicații.

Expertul în date nu lucrează singur. De fapt, cea mai eficientă știință a datelor se face în echipă. Pe lângă un expert în date, această echipă ar putea include un analist de afaceri care definește problemele, un inginer de date care pregătește datele și modul în care sunt accesate, un arhitect IT care supraveghează procesele și infrastructura de bază și un dezvoltator de aplicații care implementează modelele sau rezultatele analizelor în aplicații și în produse.

Modul în care știința datelor transformă afacerea

Organizațiile utilizează echipele de știință a datelor pentru a transforma datele într-un avantaj competitiv, prin rafinarea produselor și serviciilor. De exemplu, companiile analizează datele colectate de la centrele de apel pentru a identifica clienții care sunt pe cale să rezilieze, astfel încât departamentul de marketing să poată lua măsuri pentru a-i păstra. Companiile de logistică analizează modelele de trafic, condițiile meteorologice și alți factori care îmbunătățesc viteza de livrare și reduc costurile. Companiile din domeniul sănătății analizează datele testelor medicale și simptomelor raportate pentru a ajuta medicii să diagnosticheze bolile mai devreme și să le trateze mai eficient.

Majoritatea companiilor au făcut din știința datelor o prioritate și investesc foarte mult în acest domeniu. În sondajul recent Gartner, peste 3.000 de directori IT au clasat analizele și business intelligence drept tehnologii de top pentru organizațiile lor. Directorii IT intervievați privesc aceste tehnologii ca fiind cele mai strategice pentru companiile lor; prin urmare, ele atrag cele mai noi investiții.

Cum se desfășoară știința datelor

Cum se desfășoară știința datelor

Procesul de analiză și de acțiune asupra datelor este mai degrabă iterativ decât liniar, dar acesta este modul în care se desfășoară în mod obișnuit activitatea pentru un proiect de modelare a datelor:

  • Plan: Definiți un proiect și rezultatele sale potențiale
  • Pregătire: Construiți mediul de lucru, asigurându-vă că experții în date au instrumentele potrivite, precum și accesul la datele adecvate și la alte resurse, cum ar fi puterea de calcul
  • Înglobare: Încărcați datele în mediul de lucru
  • Explorare: Analizați, explorați și vizualizați datele
  • Model: Construiți, instruiți și validați modelele astfel încât acestea să funcționeze conform cerințelor
  • Implementare: Implementați modelele în producție

Cine supraveghează procesul de știință a datelor?

Cine supraveghează procesul de știință a datelor?

Procesul de știință a datelor este de obicei supravegheat de trei tipuri de manageri:

  • Managerii de afaceri: Acești manageri lucrează cu echipa de științe a datelor pentru a defini problema și pentru a dezvolta o strategie de analiză. Aceștia pot fi șeful unui domeniu de afaceri, cum ar fi marketingul, finanțele sau vânzările și au o echipă de știință a datelor care le raportează. Aceștia colaborează strâns cu managerul de știință a datelor și managerul IT pentru a se asigura că proiectele sunt livrate.
  • Managerii IT: Managerii IT seniori sunt responsabili de planificarea infrastructurii și de arhitectura care vor sprijini operațiunile de știință a datelor. Ei monitorizează continuu operațiunile și utilizarea resurselor pentru a se asigura că echipele de știință a datelor operează eficient și securizat. De asemenea, aceștia pot fi responsabili de construirea și actualizarea mediilor pentru echipele de știință a datelor.
  • Managerii de știință a datelor: Acești manageri supraveghează echipa de știință a datelor și activitatea zilnică a acesteia. Ei sunt constructorii echipei și pot echilibra dezvoltarea acesteia prin planificarea și monitorizarea proiectelor.

Provocările implementării științei datelor

În ciuda promisiunii științei datelor și a investițiilor uriașe în echipele de știință a datelor, multe companii nu își dau seama de valoarea completă a datelor. În cursa lor de a angaja talente și de a crea programe de știință a datelor, unele companii au experimentat fluxuri ineficiente de lucru în echipă, cu persoane care utilizează instrumente și procese diferite care nu funcționează bine împreună. Fără un management mai disciplinat și centralizat, este posibil ca rolurile de decizie să nu obțină o returnare completă a investițiilor. Acest mediu haotic prezintă multe provocări.

Experții în date nu pot lucra eficient. Deoarece accesul la date trebuie să fie acordat de un administrator IT, experții în date așteaptă adeseori mult timp pentru datele și resursele de care au nevoie pentru analiză. După obținerea accesului, echipa de știință a datelor ar putea analiza datele utilizând instrumente diferite și eventual incompatibile. De exemplu, un om de știință ar putea dezvolta un model folosind limbajul R, dar aplicația în care va fi utilizat este scrisă într-un alt limbaj. Din acest motiv, implementarea modelelor în aplicații utile poate dura săptămâni sau chiar luni.

Dezvoltatorii de aplicații nu pot accesa un machine learning utilizabil. Uneori, modelele de machine learning pe care le primesc dezvoltatorii trebuie să fie recodate sau nu sunt pregătite pentru a fi implementate în aplicații. Și deoarece punctele de acces pot fi inflexibile, modelele nu pot fi implementate în toate scenariile, iar scalabilitatea este transferată dezvoltatorului aplicației.

Administratorii IT cheltuiesc prea mult timp cu asigurarea suportului. Din cauza proliferării instrumentelor open source, sectorul IT trebuie să asigure suport pentru o listă în continuă creștere de instrumente. De exemplu, un expert în date din marketing ar trebui să utilizeze instrumente diferite față de cele utilizate de un expert în date din finanțe. Echipele ar putea avea, de asemenea, fluxuri de lucru diferite, ceea ce înseamnă că departamentul IT ar trebui să reconstruiască și să actualizeze în permanență medii.

Managerii de afaceri sunt prea departe de știința datelor. Fluxurile de lucru ale științei datelor nu sunt întotdeauna integrate în procesele și sistemele de luare a deciziilor în afaceri, ceea ce face dificilă colaborarea managerilor de afaceri cu experții în date. Fără o integrare mai bună, managerii de afaceri nu pot înțelege de ce durează atât de mult trecerea de la prototip la producție – și este mai puțin probabil să sprijine investițiile în proiecte pe care le consideră prea lente.

Apariția platformelor pentru știința datelor

Apariția platformelor pentru știința datelor

Companiile și-au dat seama că, fără o platformă integrată, activitatea de știință a datelor a fost ineficientă, nesecurizată și greu de scalat. Această realizare a condus la apariția unor platforme pentru știința datelor. Aceste platforme sunt hub-uri software pe care se desfășoară toate activitățile de știință a datelor. O platformă bună atenuează multe dintre provocările implementării științei datelor și ajută afacerile să își transforme datele în informații, mai rapid și mai eficient.

Cu o platformă centralizată, experții în date pot lucra într-un mediu interactiv, utilizând instrumentele open source preferate, toată activitatea acestora fiind sincronizată de un sistem de control al versiunilor.

Produceți un impact cu o platformă pentru știința datelor care acceptă suficiența automată.

Beneficiile unei platforme pentru știința datelor

Beneficiile unei platforme pentru știința datelor

O platformă pentru știința datelor reduce redundanța și stimulează inovația, permițând echipelor să distribuie codul, rezultatele și rapoartele. Aceasta elimină blocajele din fluxul, de lucru simplificând gestionarea și utilizarea instrumentelor open source, a platformelor și a infrastructurii.

De exemplu, o platformă pentru știința datelor ar putea permite experților în date să implementeze modele precum interfețele API, facilitând integrarea acestora în diferite aplicații. Experții în date pot accesa instrumentele, datele și infrastructura fără a trebui să aștepte după personalul IT.

Cererea de platforme pentru știința datelor a explodat pe piață. De fapt, piața platformelor este de așteptat să crească cu o rată anuală cumulată de peste 39% în următorii ani și se estimează că va atinge 385 miliarde USD până în 2025.

Dacă sunteți pregătit să explorați funcționalitățile platformelor pentru știința datelor, există câteva funcționalități esențiale care trebuie luate în considerare:

  • Alegeți o interfață de utilizator bazată pe proiect care să stimuleze colaborarea. . Platforma ar trebui să permită persoanelor să colaboreze pe un model, de la concepție până la dezvoltarea finală. Aceasta ar trebui să ofere fiecărui membru al echipei accesul automat la date și resurse.
  • Prioritizați integrarea și flexibilitatea. Asigurați-vă că platforma include suport pentru cele mai recente instrumente open source, pentru furnizorii generali de control al versiunilor cum ar fi GitHub, GitLab și Bitbucket și integrarea strânsă cu alte resurse.
  • Includeți funcționalități de nivel enterprise. Asigurați-vă că platforma se poate scala odată cu afacerea dvs., pe măsură ce echipa crește. Platforma trebuie să aibă disponibilitate ridicată, un control robust al accesului și să accepte un număr mare de utilizatori simultani.
  • Oferiți științei datelor mai multe servicii automate. Căutați o platformă care să preia încărcarea din departamentele IT și cel tehnic, să simplifice schimbarea instantanee a mediilor pentru experții în date, să urmărească toată activitatea acestora și să implementeze cu ușurință modelele în producție.

Companiile se luptă să găsească talente în știința datelor

Găsirea și recrutarea talentelor reprezintă cea mai mare barieră cu care se confruntă companiile atunci când doresc să utilizeze știința datelor pentru un avantaj competitiv. Într-un sondaj recent al companiei McKinsey, se arată că jumătate dintre rolurile de decizie din toate domeniile și zonele geografice au întâmpinat mari dificultăți în recrutarea de talente cu aptitudini analitice, decât cu orice alt tip de aptitudine. De asemenea, reținerea constituie o problemă, după cum au relatat 40% dintre cei chestionați.

Pe lângă experții în date, McKinsey arată că există penurie de talente și în alte categorii analitice. În special, există o penurie de personal calificat care pot să poată face corelația între problemele de afaceri și aplicarea adecvată a științei datelor, precum și personal calificat în domeniul vizualizării datelor.

Indeed.com, Glassdoor și Bloomberg oferă o dovadă suplimentară că există o cerere semnificativă pentru talentele în știința datelor:

  • Postările de locuri de muncă pentru experții în date de pe Indeed.com au crescut cu 75% între ianuarie 2015 și ianuarie 2018. Căutările de locuri de muncă pentru rolurile de experți în date au crescut cu 65%, potrivit Bloomberg.
  • Glassdoor estimează că cererea pentru experții în date în 2018 a depășit oferta cu 50%.
  • Glassdoor a evaluat poziția de expert în date drept postul nr.1 din America – pentru al treilea an consecutiv.

Biblioteca de învățare pentru știința datelor

Ce este inteligența artificială?
Aflați mai multe despre inteligența artificială

Inteligența artificială (IA) permite tehnologiei și mașinilor să proceseze date pentru a învăța, a evolua și a executa sarcini umane.

Aflați mai multe despre machine learning
Aflați mai multe despre machine learning

Machine learning – este un subset al inteligenței artificiale (IA), care se axează pe construcția sistemelor care pot învăța prin intermediul datelor, pentru a automatiza și accelera timpul până la luarea deciziei și la obținerea valorii.

Știri și opinii
Știri și opinii

Inteligența artificială, machine learning și știința datelor schimbă modul în care afacerile abordează probleme complexe pentru a modifica traiectoria domeniilor respective. Citiți cele mai recente articole pentru a înțelege modul în care domeniul și colegii dvs. abordează aceste tehnologii.