Mundua Big Dataren garaian sartu zen heinean , datu horiek gordetzeko beharra ere hazi egin zen. Enpresen erronka eta kezka nagusia izan zen 2010era arte. Datuak gordetzeko egitura eta irtenbideak eraikitzea zen ardatz nagusia. Orain, arazo hau konponduta, arreta datuen tratamendura aldatu da. Data Science da hemen osagai sekretua. Zientzia-fikziozko film hauetan ikusten dituzun ideia horiek guztiak errealitate bihur daitezke Datu Zientzien bidez. Data Science adimen artifizialaren etorkizuna da . Horregatik, oso garrantzitsua da ulertzea zer den Data Science eta nola ematen dion balioa zure negozioari.Data Science bizi-zikloa erabilera kasu batekin
Zer da Data Science?
Data Science hainbat tresna, algoritmo eta ikaskuntza 2024ko telefono zenbakien zerrenda eguneratua mundu osotik automatikoko printzipioen konbinazioa da, datu gordinetan ezkutuko ereduak aurkitzeko helburuarekin. Baina zertan desberdintzen da hori urtetan estatistikariek egiten dutenarekin?
Datuen zientzia zer den azaltzearen eta iragartzearen arteko aldea da.
Goiko irudian ikus dezakezun bezala, Datuen Analista batek normalean azaltzen du zer gertatzen den datu historikoak prozesatzen. Bestalde, Data Scientist batek esplorazio-analisiak egiten ditu ezagutzak ezagutzeko, baizik eta ikaskuntza automatikoko hainbat algoritmo aurreratu ere erabiltzen ditu etorkizunean gertaera jakin baten agerraldia identifikatzeko. Datu-zientzialari batek hainbat angelutatik aztertuko ditu datuak, batzuetan lehen ezezagunak ziren angeluetatik.
Beraz, Data Science hasieran erabakiak hartzeko eta iragarpenak egiteko erabiltzen da analisi kausal prediktiboa, analisi preskriptiboa (iragarle + erabaki zientzia) eta ikaskuntza automatikoa erabiliz.
Kausazko analisi prediktiboa – Etorkizunean gertaera jakin clean emai baten aukerak aurreikus ditzakeen eredu bat behar baduzu, kausazko analisi prediktiboa aplikatu behar duzu. Demagun, kreditua ematen ari bazara, etorkizuneko bezeroek kreditu-ordainketak garaiz egiteko probabilitatea kezkagarria izango litzateke zuretzat. Hemen, bezeroaren ordainketa-historian oinarritutako analisi prediktiboa egin dezakeen eredu bat eraiki dezakezu, etorkizuneko ordainketak garaiz egingo diren edo ez iragartzeko.
Preskripzio-analisia: bere erabakiak hartzeko adimena Zvládnutí umění nahrávání hovorů WhatsApp: Komplexní průvodce napříč platformami eta parametro dinamikoekin aldatzeko gaitasuna duen eredu bat behar baduzu, zalantzarik gabe, horretarako preskripzio-analisia behar duzu.
Begira diezaiogun beheko infografiari Data Science nabarmentzen ari den arloak ikusteko.
Etorkizuneko joerak zehazteko eredu bat eraiki behar baduzu, ikaskuntza automatikoko algoritmoak dira horretarako apusturik onena. Hau ikaskuntza gainbegiratuaren paradigmaren barruan dago. Gainbegiratua deitzen da, ikaskuntza automatikoa trebatzeko oinarrizko datuak dituzulako. Esaterako, iruzurra detektatzeko eredu bat trebatu daiteke iruzurrezko erosketen iraganeko historian oinarrituta.
Ikus dezagun goian deskribatutako ikuspegien proportzioa nola desberdina den Datuen Analisia zer den eta Datuen Zientzia zer den ulertzeko. Beheko irudietan ikus dezakezunez, Datuen Analisiak analisi deskribatzaileak eta iragarpenak barne hartzen ditu neurri batean. Bestalde, Datu Zientziak Kausalen Analisi Predictive eta Machine Learning buruzkoa da.
Orain zehatz-mehatz badakizu zer den Data Science. Ikus dezagun orain zergatik den beharrezkoa
Tradizionalki, geneukan datuak gehienbat egituratuak eta tamaina txikikoak ziren, BI tresna sinpleekin aztertu ahal izateko. Sistema tradizionaleko datuek ez bezala, gehienbat egituratuta zeuden, gaur egun datu gehienak egituratu gabeak edo erdiegituratuak dira. Ikus ditzagun beheko irudiko datuen joerak eta horrek erakusten digunez 2020rako datuen % 80 baino gehiago egituratu gabe egongo dira.
Datuak iturri ezberdinen, finantza-erregistroen, testu-fitxategien, multimedia inprimakien, sentsoreen eta tresnen bidez sortzen dira. BI tresna sinpleak ez dira datu bolumen eta barietate izugarri hau prozesatzeko gai. Horregatik, azterketa-tresna eta algoritmo konplexuagoak eta aurreratuagoak behar ditugu prozesatzeko eta analisirako, informazio esanguratsuak lortzeko.
Hau ez da Data Science hain ezaguna izan dadin eta gero eta jende gehiagok jakin nahi du zer den datuen zientzia. Sakon dezagun eta ikus dezagun nola erabiltzen den Data Science.
Zer gertatzen da zure datuen bidez zure bezeroen eskakizunak
Zehatz-mehatz ezagutuko bazenitu, adibidez, zure bezeroaren bilaketa-historia, erosketa-historia, adina eta soldata. Zalantzarik gabe, lehendik ere bazenela datu mota hau, baina orain datu kopuru zabal eta askotarikoarekin, ereduak modu eraginkorragoan treba ditzakezu eta bezeroei produktuak zehaztasun handiagoz gomenda ditzakezu. Ez al litzateke harrigarria izango, zure enpresari diru-sarrera gehiago ekarriko lituzkeelako?
Imajina dezagun beste eszenatoki bat Datu Zientziak erabakiak hartzeko orduan zer eginkizun duen ulertzeko. Zer gertatzen da zure autoak Teslaren modura etxera eramateko adimena izango balu , auto gidatzen diren autoek denbora errealeko datuak biltzen dituzte radarrak, kamerak eta laserrak barne, ingurunearen mapa sortzeko. Datu horietatik abiatuta, erabakiak hartzen ditu, hala nola, noiz azeleratu, noiz moteldu eta noiz aurreratu autoa, eta nora jo, ikasketa automatikoko algoritmo aurreratuak erabiliz.
Ikus dezagun nola erabil daitekeen Data Science analisi iragarlean. Har dezagun eguraldiaren iragarpena adibide gisa. Itsasontzi, hegazkin, radar, sateliteen datuak bildu eta aztertu daitezke ereduak eraikitzeko. Eredu hauek ez dute eguraldia bakarrik iragarriko. baina hondamendi naturalak izango diren aurreikusten ere lagunduko dute. Aldez aurretik neurri egokiak hartzen eta jende askoren bizitza salbatzen lagunduko dizu.
