Datenwissenschaft

Data Science: Bedeutung, Geschichte und Vorteile in der heutigen Welt

Wichtige Erkenntnisse

Data Science nutzt maschinelles Lernen und KI, um Erkenntnisse aus Big Data zu gewinnen.
Es wird in verschiedenen Branchen eingesetzt, darunter Banken und Unterhaltung, zur Entscheidungsfindung.
Data Science umfasst Werkzeuge wie Data Mining, Statistik und Analytik, um Daten zu interpretieren.
Das Feld hat sich mit der Technologie weiterentwickelt und den Zugang zu und die Raffinesse der Datenanalyse erhöht.
Trotz seiner Vorteile wurde Data Science kritisiert, insbesondere in Bezug auf Datenschutz und ethische Fragen.

Was ist Data Science?

Data Science ist ein Bereich der angewandten Mathematik und Statistik, der nützliche Informationen auf der Grundlage großer Mengen komplexer Daten oder Big Data liefert.

Data Science oder datengesteuerte Wissenschaft kombiniert Aspekte verschiedener Disziplinen mithilfe von Berechnungen, um Datenmengen für Entscheidungszwecke zu interpretieren.

Die Grundlagen der Data Science erkunden

Daten stammen aus verschiedenen Sektoren, Kanälen und Plattformen, darunter Mobiltelefone, soziale Medien, E-Commerce-Seiten, Gesundheitsumfragen und Internet-Suchanfragen. Die Zunahme der verfügbaren Datenmengen öffnete die Tür zu einem neuen Studienbereich, der auf Big Data basiert – den massiven Datensätzen, die zur Schaffung besserer betrieblicher Werkzeuge in allen Sektoren beitragen.

Der ständig zunehmende Zugang zu Daten ist dank Fortschritten in Technologie und Erfassungstechniken möglich. Kaufmuster und Verhalten von Einzelpersonen können überwacht und auf der Grundlage der gesammelten Informationen Vorhersagen getroffen werden.

Allerdings sind die ständig wachsenden Daten unstrukturiert und erfordern eine Analyse für eine effektive Entscheidungsfindung. Dieser Prozess ist für Unternehmen komplex und zeitaufwändig – daher die Entstehung von Data Science.

Wichtig

Data Science oder datengesteuerte Wissenschaft nutzt Big Data und maschinelles Lernen, um Daten für Entscheidungszwecke zu interpretieren.

Die Entwicklung der Data Science: Eine historische Perspektive

Der Begriff "Data Science" wird seit den frühen 1960er Jahren verwendet, als er synonym mit "Informatik" gebraucht wurde.1 Später wurde der Begriff abgegrenzt, um die Untersuchung von Datenverarbeitungsmethoden zu definieren, die in einer Reihe verschiedener Anwendungen eingesetzt werden.2

Im Jahr 2001 verwendete William S. Cleveland den Begriff "Data Science", um sich auf eine unabhängige Disziplin zu beziehen.3 Die Harvard Business Review veröffentlichte 2012 einen Artikel, der die Rolle des Data Scientists als den "sexiesten Job des 21. Jahrhunderts" beschrieb.4

Anwendungen der Data Science

Data Science integriert Werkzeuge aus mehreren Disziplinen, um einen Datensatz zu sammeln, zu verarbeiten, Erkenntnisse daraus zu gewinnen, aussagekräftige Daten zu extrahieren und für Entscheidungszwecke zu interpretieren. Zu den Disziplinen, die das Feld der Data Science ausmachen, gehören Mining, Statistik, maschinelles Lernen, Analytik und Programmierung.

Data Mining wendet Algorithmen auf den komplexen Datensatz an, um Muster aufzudecken, die dann verwendet werden, um nützliche und relevante Daten aus dem Satz zu extrahieren. Statistische Maße oder Predictive Analytics nutzen diese extrahierten Daten, um Ereignisse abzuschätzen, die in der Zukunft wahrscheinlich eintreten werden, basierend auf dem, was die Daten in der Vergangenheit gezeigt haben.

Maschinelles Lernen ist ein Werkzeug der künstlichen Intelligenz, das große Datenmengen verarbeitet, die ein Mensch in einem Leben nicht verarbeiten könnte. Maschinelles Lernen perfektioniert das unter Predictive Analytics präsentierte Entscheidungsmodell, indem es die Wahrscheinlichkeit des Eintretens eines Ereignisses mit dem tatsächlich zu einem vorhergesagten Zeitpunkt eingetretenen Ereignis abgleicht.

Mithilfe von Analytik sammelt und verarbeitet der Datenanalyst die strukturierten Daten aus der Phase des maschinellen Lernens unter Verwendung von Algorithmen. Der Analyst interpretiert, konvertiert und fasst die Daten in eine kohärente Sprache zusammen, die das Entscheidungsteam verstehen kann. Data Science wird praktisch in allen Kontexten angewendet, und mit der Weiterentwicklung der Rolle des Data Scientists wird sich das Feld erweitern, um Datenarchitektur, Data Engineering und Datenverwaltung zu umfassen.

Kurzer Fakt

Die Nachfrage nach Computer- und Informationsforschungswissenschaftlern wird voraussichtlich von 2019 bis 2029 um 15% wachsen, viel schneller als andere Berufe, laut dem U.S. Bureau of Labor Statistics.5

Die Rolle und der Einfluss von Data Scientists

Ein Data Scientist sammelt, analysiert und interpretiert große Datenmengen, um in vielen Fällen die Geschäftsabläufe eines Unternehmens zu verbessern. Data-Scientist-Profis entwickeln statistische Modelle, die Daten analysieren und Muster, Trends und Beziehungen in Datensätzen erkennen. Diese Informationen können genutzt werden, um das Verbraucherverhalten vorherzusagen oder geschäftliche und betriebliche Risiken zu identifizieren.

Die Rolle des Data Scientists ist oft die eines Geschichtenerzählers, der Daten-Erkenntnisse den Entscheidungsträgern auf eine Weise präsentiert, die verständlich und auf die Problemlösung anwendbar ist.

Aktuelle Trends und Innovationen in der Data Science

Unternehmen wenden Big Data und Data Science auf alltägliche Aktivitäten an, um den Verbrauchern einen Mehrwert zu bieten. Bankinstitute nutzen Big Data, um ihre Erfolge bei der Betrugserkennung zu verbessern. Vermögensverwaltungsfirmen verwenden Big Data, um die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass der Preis eines Wertpapiers zu einem bestimmten Zeitpunkt steigt oder fällt.

Unternehmen wie Netflix nutzen Big Data, um zu bestimmen, welche Produkte sie ihren Nutzern liefern. Netflix verwendet auch Algorithmen, um personalisierte Empfehlungen für Nutzer basierend auf ihrem Sehverlauf zu erstellen. Data Science entwickelt sich rasant weiter, und seine Anwendungen werden auch in Zukunft das Leben verändern.

Nutzen nicht alle Wissenschaften Daten?

Ja, alle empirischen Wissenschaften sammeln und analysieren Daten. Was Data Science auszeichnet, ist, dass es sich auf den Einsatz ausgefeilter computergestützter Methoden und maschineller Lerntechniken spezialisiert hat, um Big Data zu verarbeiten und zu analysieren. Oft sind diese Datensätze so groß oder komplex, dass sie mit traditionellen Methoden nicht richtig analysiert werden können.

Wofür ist Data Science nützlich?

Data Science kann Muster erkennen und so Rückschlüsse und Vorhersagen aus scheinbar unstrukturierten oder nicht zusammenhängenden Daten ermöglichen. Technologieunternehmen, die Nutzerdaten sammeln, können Techniken einsetzen, um das Gesammelte in Quellen nützlicher oder profitabler Informationen zu verwandeln.

Was sind einige Nachteile von Data Science?

Data Mining und die Bemühungen von Social-Media-Unternehmen, persönliche Daten zu kommerzialisieren, sind im Zuge mehrerer Skandale wie Cambridge Analytica in die Kritik geraten, bei dem persönliche Daten von Data Scientists genutzt wurden, um politische Ergebnisse zu beeinflussen oder Wahlen zu untergraben.6

MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory: Courses Server. "50 years of Data Science," Pages 1, 14, and 17.

MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory: Courses Server. "50 years of Data Science," Page 1.

Cleveland, William S. "Data Science: An Action Plan for Expanding the Technical Areas of the Field of Statistics." International Statistical Review, vol. 69, no. 1, 2001, pp. 21-26.

Harvard Business Review. "Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century."

U.S. Bureau of Labor Statistics. "Occupational Outlook Handbook: Computer and Information Research Scientists."

Federal Trade Commission. "Opinion of the Commission: In the Matter of Cambridge Analytica, LLC," Page 1 and 2.

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