Informatyka jest dziedziną nauki zajmującą się przetwarzaniem informacji. Data science to interdyscyplinarna dziedzina, która zajmuje się analizą i przetwarzaniem dużych ilości danych. Wymaga umiejętności statystycznych i biznesowych, oraz znajomości różnych wyspecjalizowanych narzędzi. Jednym z najczęściej wykorzystywanych języków programowania w analizie i przetwarzaniu danych jest Python. Język ten charakteryzuje szereg cech które zadecydowały o jego sukcesie. Po pierwsze, Python ma bogate, przydatne biblioteki, takie jak NumPy, Pandas i Matplotlib, które umożliwiają łatwe przetwarzanie i wizualizację danych. Po drugie, Python ma silne wsparcie wśród społeczności programistów, co oznacza, że na forach internetowych i w literaturze można znaleźć liczne przykłady praktycznego wykorzystania kodu. Po trzecie, Python jest łatwy w nauce i ma czytelną składnię, co sprawia, że jest on dobrym wyborem dla początkujących programistów.
Informatyka to nie tylko osiągnięcie, ale i obowiązek. To, co nas różni od zwierząt, to nasza zdolność do uczenia i rozwijania się. Informatyka to narzędzie do tego, by uczyć się i rozwijać.
Steve Jobs, założyciel firmy Apple.
Informatyka ma szerokie zastosowanie w dziedzinach, takich jak przemysł, handel, nauka, edukacja oraz wielu innych. Oto kilka przykładów zastosowań informatyki:
- Przetwarzanie danych: Informatyka jest używana do przetwarzania dużych ilości danych, takich jak bazy danych firm, instytucji publicznych oraz instytutów badawczych.
- E-commerce: Informatyka jest używana do tworzenia stron internetowych sklepów online, zarządzania zamówieniami i płatnościami oraz do obsługi klientów.
- Edukacja: Informatyka jest wykorzystywana w edukacji do tworzenia platform e-learningowych, do przeprowadzania badań oraz do tworzenia interaktywnych materiałów edukacyjnych.
- Obliczenia naukowe: Informatyka jest używana do obliczeń naukowych w różnych dziedzinach, takich jak fizyka, astronomia i biologia, aby pomóc naukowcom w lepszym zrozumieniu otaczającego nas świata.
Informatyka to nie tylko technologia, ale także sposób myślenia i rozwiązywania problemów. To niezwykle przydatna umiejętność, która pozwala nam lepiej zrozumieć i zarządzać naszym światem.
Mark Zuckerberg, założyciel serwisu Facebook.
Narzędzia informatyczne wykorzystywane w Data Science:
- Programowanie: Data science wymaga umiejętności programowania, zarówno do pisania skryptów do przetwarzania danych, jak i do tworzenia aplikacji do ich prezentacji. Języki programowania, które są szczególnie przydatne w data science, to Python, R, SQL i Java.
- Bazy danych: W data science często pracuje się z dużymi zbiorami danych, które są przechowywane w bazach danych. Znajomość różnych systemów zarządzania bazami danych (np. MySQL, MongoDB, Cassandra) oraz języka SQL jest więc bardzo przydatna.
- Wizualizacja danych: Data science zawiera również elementy wizualizacji danych, które pozwalają na lepsze zrozumienie i prezentację wyników analizy danych. Do tego celu można wykorzystać różne narzędzia i biblioteki, takie jak Matplotlib, D3.js czy Tableau.
- Big Data: Data science często zajmuje się przetwarzaniem dużych zbiorów danych, zwanych również Big Data. W związku z tym specjaliści z tej dziedziny muszą znać różne technologie i narzędzia służące do przetwarzania dużych ilości danych, takie jak Hadoop, Spark czy Flink.
- Eksploracja danych: Data science obejmuje również zagadnienia związane z eksploracją danych, czyli szukaniem w nich ciekawych zależności, trendów i wzorców. Do tego celu można wykorzystać różne metody statystyczne i narzędzia do analizy danych, takie jak Excel, Pandas czy KNIME.
- Chmura obliczeniowa: W data science często korzysta się z zasobów obliczeniowych dostępnych w chmurze, takich jak Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure czy Google Cloud Platform (GCP). Znajomość tych platform oraz ich narzędzi do przetwarzania danych może być bardzo przydatna w pracy związanej z data science.
- Machine learning: Machine learning to dziedzina sztucznej inteligencji, która polega na uczeniu komputerów za pomocą algorytmów tak, aby mogły one wyciągać wnioski i podejmować decyzje na podstawie dostępnych danych. W data science wykorzystywane są różne metody machine learning, takie jak regresja, klasyfikacja, klasteryzacja czy sieci neuronowe.
- Narzędzia analityczne: W data science często korzysta się z różnych narzędzi analitycznych, takich jak Tableau, Power BI, Qlik czy Domo, które umożliwiają wizualizację danych oraz tworzenie raportów i dashbordów.
