Data science to narzędzia, które pozwalają na zbieranie, przetwarzanie i analizę danych. Celem data science jest wykrywanie zależności, wzorców i tendencji w danych, a także tworzenie modeli i prognoz, które mogą być użyte do podejmowania decyzji biznesowych lub poprawy jakości usług.
Data science obejmuje różne dziedziny, takie jak matematyka, statystyka, informatyka, uczenie maszynowe i wizualizacja danych. Analitycy danych i inżynierowie danych to główni specjaliści, którzy pracują nad projektami związanymi z data science.
Proces data science składa się z kilku etapów: zbierania danych, przetwarzania danych, analizy danych i interpretacji wyników. Zbieranie danych może obejmować różne źródła, takie jak: bazy danych, pliki, sondy, sensory , social media oraz wiele innych. Przetwarzanie danych polega na czyszczeniu, formatowaniu i przygotowywaniu danych do analizy. Analiza danych obejmuje różne metody, takie jak statystyka, uczenie maszynowe i analiza tekstu, które pozwalają na wykrywanie wzorców i tendencji w danych.
Data science ma szerokie zastosowanie w różnych branżach, takich jak finanse, marketing, zdrowie, transport i logistyka – szczerze.. to we wszystkich 🙂
Data science jest dynamicznie rozwijającą się dziedziną i wykorzystuje coraz nowsze narzędzia i technologie. Chociaż narzędzia te są coraz bardziej zaawansowane, to jednak ważne jest, aby zrozumieć podstawy matematyki i statystyki, aby móc skutecznie przetwarzać i analizować dane. Programowanie jest niezbędne ponieważ pozwala na automatyzację procesów i tworzenie skryptów do przetwarzania danych.
Istotna jest również umiejętność wizualizacji danych, która pozwala na przedstawienie wyników analizy w sposób zrozumiały i przystępny dla różnych odbiorców.
