Data Science – Data Analytics – Machine Learning: nauke budućnosti

Technology Connection Online Networking Medias Conpt

Nauka o podacima (Data Science), analitika (Data Analytics) i mašinsko učenje (Machine Learning) rastu astronomskom brzinom i kompanije sada traže profesionalce koji mogu da prebroje zlatni rudnik podataka i pomognu im da efikasno donose brze poslovne odluke.

Cropped image of It specialist working on code

Šta je nauka o podacima?

Ljudi pokušavaju da definišu nauku o podacima već više od jedne decenije, a najbolji način za odgovor na pitanje je putem Vennovog dijagrama. Ovaj Venov dijagram stvorio je Hugh Convai 2010. godine, a sastoji se od tri kruga: matematike i statistike, stručnosti predmeta (znanja o domenu za apstrahovanje i izračunavanje) i hakerskih veština. U osnovi, ako možete da uradite sve tri, već ste visoko upućeni u oblast nauke o podacima.

Nauka o podacima je koncept koji se koristi za rad sa velikim podacima i uključuje čišćenje podataka, pripremu i analizu. Naučnik podataka prikuplja podatke iz više izvora i primenjuje mašinsko učenje, prediktivnu analitiku i analizu osećanja kako bi izvukao kritične informacije iz prikupljenih skupova podataka. Oni razumeju podatke sa poslovnog stanovišta i mogu da pruže tačna predviđanja i uvide koji se mogu koristiti za pokretanje kritičnih poslovnih odluka.

Wireframe globe on abstract binary code background

Veštine potrebne da biste postali naučnik podataka

Svako ko je zainteresovan za izgradnju snažne karijere u ovom domenu treba da stekne kritičke veštine u tri odeljenja: analitika, programiranje i znanje iz domena. Ako produbite za jedan nivo dublje, sledeće veštine će vam pomoći da napravite nišu kao naučnik podataka:

  • Snažno poznavanje Pythona, SAS, R, Scala Praktično iskustvo u kodiranju SQL baze podataka
  • Sposobnost rada sa nestrukturiranim podacima iz različitih izvora kao što su video i društveni mediji
  • Razumevanje više analitičkih funkcija
  • Poznavanje mašinskog učenja

Šta je analitičar podataka?

Analitičar podataka je obično osoba koja može da radi osnovne deskriptivne statistike, vizualizuje podatke i saopštava tačke podataka za zaključke. Moraju imati osnovno razumevanje statistike, savršen osećaj za baze podataka, sposobnost stvaranja novih pogleda i percepciju za vizualizaciju podataka. Analitika podataka može se nazvati neophodnim nivoom nauke o podacima.

Veštine potrebne da biste postali analitičar podataka

Analitičar podataka treba da bude u mogućnosti da preuzme određeno pitanje ili temu, raspravlja o tome kako podaci izgledaju i predstavlja te podatke relevantnim zainteresovanim stranama u kompaniji. Ako želite da zakoračite u ulogu analitičara podataka, morate steći ove četiri ključne veštine:

  • Poznavanje matematičke statistike
  • Tečno razumevanje R i Pythona
  • Pokretanje podataka
  • Razumevanje PIG / HIVE
Cropped view of business woman hands making notes on document with table and working on laptop computer on desk. Top view.

Nauka o podacima naspram Analitike podataka

Nauka o podacima je krovni termin koji obuhvata analitiku podataka, rudarenje podacima, mašinsko učenje i nekoliko drugih srodnih disciplina. Iako se očekuje da naučnik podataka predviđa budućnost na osnovu prošlih obrazaca, analitičari podataka iz različitih izvora podataka izvlače značajne uvide. Naučnik podataka kreira pitanja, dok analitičar podataka pronalazi odgovore na postojeći skup pitanja.

Šta je mašinsko učenje?

Mašinsko učenje se može definisati kao praksa korišćenja algoritama za izvlačenje podataka, učenje iz njih i zatim predviđanje budućih trendova za tu temu. Tradicionalni softver za mašinsko učenje sastoji se od statističke analize i prediktivne analize koja se koristi za uočavanje obrazaca i pronalaženje skrivenih uvida na osnovu opaženih podataka.

Dobar primer primene mašinskog učenja je Facebook. Facebook-ovi algoritmi mašinskog učenja prikupljaju informacije o ponašanju za svakog korisnika na društvenoj platformi. Na osnovu nečijeg prošlog ponašanja, algoritam predviđa interesovanja i preporučuje članke i obaveštenja na vesti. Slično tome, kada Amazon preporučuje proizvode ili kada Netflik preporučuje filmove zasnovane na prošlim ponašanjima, na delu je mašinsko učenje.

cybercrime, hacking and technology concept – male hacker in dark room writing code or using computer virus program for cyber attack

Veštine potrebne da biste postali stručnjak za mašinsko učenje 

Mašinsko učenje je samo drugačija perspektiva statistike. Slede kritične veštine koje vam mogu pomoći da započnete karijeru u ovom brzorastućem domenu:

  • Stručnost u osnovama računara
  • Dubinsko znanje veština programiranja
  • Poznavanje verovatnoće i statistike
  • Veštine modeliranja i procene podataka

Nauka o podacima nasuprot mašinskom učenju

Blue global network connection illustration

Budući da je nauka o podacima širok pojam za više disciplina, mašinsko učenje se uklapa u nauku o podacima. Mašinsko učenje koristi razne tehnike, poput regresije i nadgledanja klastera. S druge strane, podaci ’u nauci podataka mogu ili ne moraju evoluirati iz mašine ili mehaničkog procesa. Glavna razlika između njih dve je u tome što se nauka o podacima kao širi pojam ne fokusira samo na algoritme i statistiku već se brine i o celokupnoj metodologiji obrade podataka.

Nauka o podacima može se videti kao uključivanje više roditeljskih disciplina, uključujući analitiku podataka, softverski inženjering, inženjering podataka, mašinsko učenje, prediktivnu analitiku, analitiku podataka i još mnogo toga. Obuhvata pronalaženje, prikupljanje, unošenje i transformaciju velike količine podataka, zajednički poznatih kao veliki podaci. Nauka o podacima odgovorna je za približavanje strukture velikim podacima, traženje ubedljivih obrazaca i savetovanje donosilaca odluka da efikasno uvedu promene u skladu sa poslovnim potrebama. Analitika podataka i mašinsko učenje dva su od mnogih alata i procesa koje nauka podataka koristi.

Nauka o podacima, analitika podataka i mašinsko učenje trenutno su neki od najtraženijih domena u industriji. Kombinacija pravih skupova veština i stvarnog iskustva može vam pomoći da obezbedite snažnu karijeru u ovim trendovskim domenima.

Objavio: Vujić Dejan
Izvor: Simplilearn

You May Also Like