Dane pozwalają na lepsze zrozumienie rzeczywistości oraz pozyskiwanie informacji, które pomagają w podejmowaniu trafnych decyzji. We współczesnym świecie posiadanie odpowiednich danych oraz umiejętność ich analizy (data science) jest kluczowe dla osiągnięcia sukcesu.
“Data is the new oil”
Data science staje się coraz ważniejsze ze względu na dynamicznie rosnącą ilość generowanych danych, oraz wzrastającą świadomość wartości dodanej jaką można uzyskać dzięki uczeniu maszynowemu. Umiejętności z zakresu data science są bardzo poszukiwane na rynku pracy, co przekłada się na dobre perspektywy zawodowe. Poza znajomością danej dziedziny data scientist powinien posiadać wiedzę z zakresu informatyki i matematyki.
“Inżynierowie machine learning są jednymi z najlepiej opłacanych specjalistów IT, z średnią pensją 100 910 dolarów rocznie”– Glassdoor, serwis z ofertami pracy i rekrutacji.
Python jest popularnym językiem w dziedzinie data science ze względu na swoją prostotę i przejrzystość składni. Ponadto jest bardzo elastyczny i może być używany zarówno do prostej analizy danych, jak i do zaawansowanych modeli uczenia maszynowego. Wiele narzędzi i bibliotek data science jest dostępnych w Pythonie, co ułatwia pracę z danymi. Najpopularniejsze to: numpy, pandas i sklearn.
Praktyczne zastosowania data science:
- Analiza danych klientów: historia zakupów, preferencje, cechy demograficzne i zachowanie online. Analiza ta pozwala na lepsze poznanie klientów i dostosowanie oferty do ich potrzeb, co przyczynia się do zwiększenia lojalności klientów i sprzedaży.
- Predykcja sprzedaży. Modele uczenia maszynowego mogą być użyte do analizowania danych historycznych i tworzenia prognoz na podstawie trendów i wzorców. To pozwala firmom na lepsze planowanie produkcji, zarządzanie magazynem i przydzielanie zasobów.
- Analiza ryzyka. Modele statystyczne i uczenie maszynowe mogą być użyte do analizowania danych finansowych i wykrywania sygnałów ostrzegawczych, co pozwala na lepsze zarządzanie ryzykiem i podejmowanie decyzji inwestycyjnych.
- Personalizacja reklam. Modele uczenia maszynowego mogą być użyte do analizowania danych demograficznych, zachowania online i historii zakupów, co pozwala na dostosowanie reklam do indywidualnych potrzeb i preferencji klientów.
- Optymalizacja logistyki: optymalizacja tras, planowania dostaw i prognozowania popytu. Modele statystyczne i uczenie maszynowe mogą być użyte do analizowania danych dotyczących tras, pojazdów i zapasów, co pozwala na zwiększenie efektywności i obniżenie kosztów.