Datavetenskap och dess växande betydelse - Ett tvärvetenskapligt fält, datavetenskap behandlar processer och system som används för att utvinna kunskap eller insikter från stora mängder data.
Data som extraheras kan vara antingen strukturerade eller ostrukturerade. Datavetenskap är en fortsättning på dataanalysfält som data mining, statistik, prediktiv analys.
Ett stort område, datavetenskap använder en hel del teorier och tekniker som ingår i andra områden som informationsvetenskap, matematik, statik, kemometrik och datavetenskap.
Några av de metoder som används inom datavetenskap inkluderar sannolikhetsmodeller, maskininlärning, signalbehandling, datakommunikation, statistiskt lärande, databas, datateknik, visualisering, mönsterigenkänning och inlärning, osäkerhetsmodellering, dataprogrammering.
Med framsteg av så mycket data får många aspekter av datavetenskap en enorm betydelse, särskilt big data.
Datavetenskap är inte begränsad till big data, vilket i sig är ett stort fält eftersom big data-lösningar är mer fokuserade på att organisera och förbehandla data snarare än att analysera data.
Dessutom har maskininlärning ökat tillväxten och vikten av datavetenskap under de senaste åren.
Vad är ursprunget för datavetenskap?
Under åren har datavetenskap blivit en integrerad del av många branscher som jordbruk, optimering av marknadsföring, riskhantering, bedrägeri, marknadsanalys och offentlig politik bland andra.
Genom att använda dataförberedelser, statistik, prediktiv modellering och maskininlärning försöker datavetenskap lösa många problem inom enskilda sektorer och ekonomin i stort.
Datavetenskap betonar användningen av allmänna metoder utan att ändra dess tillämpning, oavsett domän. Denna strategi skiljer sig från traditionell statistik tenderar att fokusera på att tillhandahålla lösningar som är specifika för specifika sektorer eller domäner.
De traditionella metoderna beror på att ge sektorer lösningar som är skräddarsydda för varje problem snarare än att tillämpa standardlösningen.
I dag har datavetenskap långtgående konsekvenser inom många områden, både akademiska och tillämpade forskningsområden som maskinöversättning, taligenkänning, digital ekonomi å ena sidan och områden som sjukvård, samhällsvetenskap, medicinsk informatik å andra sidan.
Det påverkar tillväxten och utvecklingen av varumärket genom att tillhandahålla mycket intelligens om konsumenter och kampanjer, genom tekniker som data mining och dataanalys.
Datavetenskapens historia kan spåras till över femtio år tillbaka och användes som ersättning för datavetenskap 1960 av Peter Naur.
År 1974 publicerade Peter Concise Survey of Computer Methods, där han använde termen datavetenskap i sin undersökning av samtida databehandlingsmetoder.
Dessa metoder användes sedan i ett antal applikationer. Nästan tjugotvå år senare 1996 träffades medlemmarna i International Federation of Classification Sociations Kobe för sin tvååriga konferens, där termen data science användes för första gången, i titeln konferens som hette Data Science, klassificering och relaterade metoder. CF Jeff Wu höll 1997 en första föreläsning om ämnet där han talade om att statistik är en form av datavetenskap.
Senare 2001 introducerade William S. Cleveland datavetenskap som en oberoende disciplin. I sin artikel, Data Science: En handlingsplan för att utöka de tekniska områdena för statistik, införlivade han framsteg i datoranvändning med data, som publicerades i International Statistical Review i april 2001.
I sin rapport nämner William sex områden som han trodde utgör basen för datavetenskap: dessa inkluderar tvärvetenskapliga undersökningar, modeller och metoder för data, pedagogik, datoranvändning, teori och utvärdering av verktyg.
Under nästa år 2002 inledde International Council for Science: Committee for Data for Science and Technology publiceringen av Data Science Journal som fokuserar på frågor relaterade till datavetenskap som beskrivning av datasystem, deras publicering på internet, tillämpning och juridisk frågor.
Mycket snart, i januari 2003, började Columbia University också publiceringen av Journal of Data Science, som var en plattform för datapersonal att dela sina åsikter och utbyta idéer om användningen och fördelarna med datavetenskap.
En tidskrift som ägnades åt tillämpningen av statistiska metoder och kvalitativ forskning. Denna tidskrift var en plattform som gav dataanställda en egen röst inom datavetenskapens område.
2005 publicerade National Science Board långlivade digitala datasamlingar: Aktivera forskning och utbildning på 2000-talet.
I denna artikel definierades datavetare som informations- och datavetare, databas- och programvaruprogrammerare, disciplinsexperter, kuratorer och expertanteckningar, bibliotekarier som är oerhört viktiga för en framgångsrik hantering av digital datainsamling.
Deras primära aktivitet är att göra kreativ utredning och analys så att data kan användas på ett korrekt och effektivt sätt av organisationer i alla sektorer.
Datavetenskapens växande betydelse har i sin tur lett till tillväxt och betydelse av datavetare. Dessa dataforskare är nu en integrerad del av märken, företag, offentliga byråer och ideella organisationer.
Dessa datavetare arbetar outtröttligt för att känna till stora mängder data och upptäcka relevanta mönster och design i dem, så att de effektivt kan användas för att förverkliga framtida mål och mål.
Det innebär att datavetare får viktig vikt och att förstå data på ett korrekt sätt återspeglas också i deras stigande löner.
Enligt en nyligen genomförd studie av McKinsey Global Institute finns det en brist på analytisk och ledande talang, särskilt eftersom de är nödvändiga för att känna till den stora mängd tillgängliga data i världen.
Detta är en av de mest pressande utmaningarna i nuvarande tider. Vidare beräknar denna rapport att 2018 kommer det att finnas ett krav på fyra till fem miljoner dataanalytiker.
Det finns också ett behov av nära en miljon chefer och analytiker som kan hjälpa till att konsumera resultaten av big data på ett sätt, som kan hjälpa organisationer att nå sina mål på ett sätt som använder resurser på ett strategiskt och användbart sätt.
Varför är datavetenskap så viktig?
Datavetenskap har under de senaste åren kommit väldigt långt. Det är därför de är en integrerad del av att förstå hur många branscher fungerar, hur komplicerade och komplicerade de än är.
Här är tio orsaker till att datavetenskap alltid kommer att förbli en integrerad del av kulturen och ekonomin i den globala världen:
- Datavetenskap hjälper varumärken att förstå sina kunder på ett mycket förbättrat och stärkt sätt. Kunderna är själen och basen för alla märken och har en stor roll att spela i deras framgång och misslyckande. Med användning av datavetenskap kan varumärken ansluta till sina kunder på ett personligt sätt och därigenom säkerställa bättre varumärkeskraft och engagemang.
- En av orsakerna till att datavetenskapen får så mycket uppmärksamhet är att den tillåter varumärken att kommunicera sin berättelse på ett så engagerande och kraftfullt sätt. När märken och företag använder denna information på ett omfattande sätt kan de dela sin berättelse med sin målgrupp och därigenom skapa bättre varumärkesanslutning. När allt kommer inget i förbindelse med konsumenterna som en effektiv och kraftfull historia, som kan stimulera alla mänskliga känslor.
- Big Data är ett nytt fält som ständigt växer och utvecklas. Med så många verktyg som utvecklas, nästan regelbundet, hjälper big data varumärken och organisationer att lösa komplexa problem inom IT, mänskliga resurser och resurshantering på ett effektivt och strategiskt sätt. Detta innebär effektiv användning av resurser, både materiella och icke-materiella.
- En av de viktigaste aspekterna av datavetenskap är att dess resultat och resultat kan tillämpas på nästan alla sektorer, bland annat resor, sjukvård och utbildning. Att förstå konsekvenserna av datavetenskap kan gå långt i att hjälpa sektorer att analysera sina utmaningar och hantera dem på ett effektivt sätt.
- Datavetenskap är tillgänglig för nästan alla sektorer. Det finns en stor mängd data tillgängliga i världen idag och att använda dem på ett korrekt sätt kan stava framgång och misslyckande för varumärken och organisationer. Att använda data på ett korrekt sätt kommer att innehålla nyckeln för att uppnå mål för varumärken, särskilt under de kommande tiderna.
Med det sagt är datavetenskap en viktig och viktig roll i varumärkes funktion och tillväxtprocess. Att vara datavetare är därför en viktig position för varje person eftersom de har den stora uppgiften att hantera data och tillhandahålla lösningar för sina problem, både inom och utanför organisationen.
Idag öppnar datavetare nya grunder när det gäller experiment och forskning. De experimenterar med intelligensinsamlingsteknologier och utvecklar sofistikerade modeller och algoritmer för att hjälpa varumärken att svara på några av de största utmaningarna som de står inför. En datavetare kommer att utföra stora funktioner och roller, några av dem inkluderar följande:
- Länk ny och annan information för att erbjuda produkter som uppfyller deras målkunds ambitioner och mål
- Använd señor-data för att upptäcka väderförhållanden och omdirigera leveranskedjor
- Upptäck bedrägerier och avvikelser på marknaden
- Avancera hastigheten med vilken datauppsättningar kan nås och integreras
- Identifiera det bästa och innovativa sättet att använda internet så att varumärken kan utnyttja möjligheterna på ett omfattande sätt
Medan detaljhandeln är ett område där datavetenskap kan ha enorma konsekvenser. Ta till exempel fallet där den äldre generationen minns att ha en fantastisk interaktion med den lokala butiksinnehavaren.
Denna butiksägare kunde tillgodose kundens behov på ett personligt sätt. Men med tiden försvann denna personliga uppmärksamhet i stormarknadens uppkomst och tillväxt.
Men dataanalys kan hjälpa varumärken att skapa denna personliga kontakt med sina kunder. Med datavetenskap måste märken utveckla en bättre och djupare förståelse för hur kunderna använder sina produkter.
Detta innebär att detaljhandlare som är konkurrenskraftiga måste bygga en djupare förståelse för hur kunderna använder sina produkter. Effektivitet innebär att återförsäljare måste matcha rätt produkt till rätt kund, trots att båda dessa objekt ständigt utvecklas.
Vad är framtiden för datavetenskap och datavetare?
Så medan detaljhandeln är ett konkret fält där effekterna av datavetenskap är tydligt synliga, kan datavetenskap också få långtgående konsekvenser inom andra områden. Dessa inkluderar sjukvård, energi och utbildning.
Eftersom dessa områden ständigt utvecklas ökar också datavetenskapens betydelse snabbt.
Inom sjukvården upptäcks ständigt nya läkemedel ena handen och det finns behov av att skapa bättre vård för patienter å andra sidan.
Datavetenskap med sin användning av metoder och tekniker kan hjälpa sjukvårdssektorn att hitta lösningar som hjälper till att ta patientvård och tillfredsställelse till nästa nivå.
Hälsoindustrin utvecklas ständigt och datavetenskap kan hjälpa dem att skapa bättre vård för patienter i alla stadier. Ett annat område som verkligen kan dra nytta av datavetenskap är utbildning.
När teknik som smartphones och bärbara datorer blir en integrerad del av utbildningssystemet kan datavetenskap bidra till att skapa bättre möjligheter att hjälpa eleverna att lära sig och förbättra sina kunskaper på ett konstruktivt sätt.
Ett annat exempel på hur datavetenskap kan hjälpa samhället är genom dess tillämpning och användning i energi. Energisektorn är idag i spetsen för radikal förändring och transformation. Från olja till gas till förnybar energi måste vi hitta nya och innovativa sätt att använda energi.
Datavetenskap kan hjälpa oss att möta utmaningarna med den ökande efterfrågan och en hållbar framtid samtidigt som vi garanterar de bästa lösningarna. Detta innebär att datavetare måste komma med ett brett utbud av lösningar för att möta utmaningar i alla sektorer.
Detta är inte en lätt uppgift och därför behöver de resurser och system som hjälper dem att uppnå detta mål. I sektorer och ekonomier måste datavetare bli kreativa tänkare som använder avancerade verktyg för att skapa lösningar som kan antas över alla vertikaler.
Sammantaget är dataforskare världens framtid idag. De kommer snart att bli en integrerad del av organisationen och hjälpa världen att hantera stora globala utmaningar, som i sin tur kan ha långtgående effekter i länder.
Det är därför behovet av timmen är att utveckla färdigheter och kreativitet hos datavetare över hela världen så att de kan hjälpa människor att uppleva livet, produkter och tjänster på ett helt nytt sätt.