Data Science е поле кое брзо се здоби со популарност во последните неколку години, при што компаниите и организациите од различни индустрии инвестираат во него за да го поттикнат нивниот раст и успех.

Меѓутоа, ако си нов во оваа област, обемното количество на информации и термини може да ти биде предизвикувачко, што го отежнува разбирањето за тоа што претставува науката за податоци и како функционира.

Во овој водич за почетници, ќе истражиме што е Data Science и каде сѐ се употребува, обезбедувајќи основа за полесно разбирање на материјата.

Што е Data Science?

Data Science или науката за податоци е процес на користење на статистички и пресметковни методи за да се извлечат информации и знаења од податоците. Вклучува собирање, обработка, анализа и интерпретација на големи групи на структурирани и неструктурирани податоци за да се пронајдат обрасци, со цел да се направат предвидувања и да се добијат функционални сознанија.

Науката за податоци опфаќа низа техники и алатки, вклучувајќи статистичка анализа, машинско учење, визуелизација на податоци и data mining. Се користи во широк опсег на полиња, како што се: бизнис, здравство, финансии и технологија, за да им помогне на организациите да донесуваат одлуки засновани на податоци и да ги подобрат своите перформанси.

Како се одвива Data Science процесот?

Процесот на науката за податоци вклучува неколку чекори, кои може да се поделат на четири главни фази:

Собирање податоци: Во оваа фаза, податоците се собираат од различни извори, вклучувајќи бази на податоци, собирање на веб информации и анкети. Важно е да се осигураш дека собраните податоци се релевантни, точни и со висок квалитет.

Подготовка на податоци: Откако ќе се соберат податоците, тие треба да се исчистат и обработат за да се отстранат сите грешки, недоследности или вредности што недостасуваат. Оваа фаза вклучува чистење на податоци, трансформација и feature engineering.

Анализа на податоци: Податоците потоа се анализираат со помош на статистички техники и алгоритми за машинско учење за да се идентификуваат обрасците, врските и трендовите во Data Science. Оваа фаза вклучува визуелизација на податоци, истражувачка анализа на податоци и избор на модел.

Толкување и комуникација: Конечно, сознанијата добиени од анализата се толкуваат и се доставуваат до засегнатите страни користејќи визуелизации, извештаи и контролни табли.

Алатки и техники

Науката за податоци вклучува употреба на низа алатки и техники, вклучувајќи:

Програмски јазици: Python и R се најпопуларните програмски јазици што се користат во науката за податоци. Тие обезбедуваат низа библиотеки и рамки за анализа на податоци, машинско учење и визуелизација на податоци.

Визуелизација на податоци: Алатките за визуелизација на податоци како што се Tableau и Power BI се користат за создавање визуелно претставување на податоците, што го олеснува толкувањето и пренесувањето на информациите.

Машинско учење: Алгоритмите за машинско учење се користат за да се изградат предвидливи модели кои можат да прават предвидувања или класификации врз основа на историски податоци. Некои популарни алгоритми за машинско учење вклучуваат регресија, стебла на одлуки и невронски мрежи.

Статистичка анализа: Техниките за статистичка анализа се користат за да се идентификуваат моделите и врските во податоците, вклучувајќи корелација, регресивна анализа и тестирање на хипотези.

Data Mining: Data Mining вклучува користење на алгоритми за да се идентификуваат обрасците и врските во големи збирки на податоци.

Каде може да се употребува науката за податоци?

Науката за податоци е апликативна во различни индустрии, вклучувајќи:

Бизнис: Науката за податоци се користи во маркетингот, продажбата и услугите на клиентите за да се добие увид во однесувањето и преференциите на клиентите и да се подобрат деловните перформанси.

Здравство: Науката за податоци се користи во здравството за да се развијат модели за предвидување за дијагнози на болести и да се подобрат резултатите на пациентите.

Финансии: Науката за податоци се користи во финансиите за да се идентификуваат моделите и трендовите на финансиските пазари и да се прават предвидувања за идните трендови на пазарот.

Oбразование: Науката за податоци се користи во образованието за да се анализираат перформансите на учениците и да се развијат персонализирани планови за учење.

Заклучок

Науката за податоци е поле кое станува сè поважно во последниве години, а доказ за тоа се организациите од различни индустрии кои инвестираат во него за да го поттикнат нивниот раст и успех. Разбирањето на основите на науката за податоци, вклучувајќи го процесот на науката за податоци, алатките и техниките и употребата, е клучен прв чекор во градењето на твоето знаење и вештини во оваа област. 

Уписите за следната група на Академијата за Data Science се во тек! Интересот е преголем и бројот на места – ограничен, затоа резервирај го твоето навреме!

На Академијата за Data Science работиме на реални проекти за реални клиенти, под менторство на докажани и искусни инструктори.

Закажи средба со нашиот student admission team за повеќе насоки и детали за програмата!