Data science en ML

Data science omvat een breed scala aan diensten gebaseerd op een zeer geavanceerd kennisdomein. Data science past echt wetenschappelijke methoden toe op je gegevens om de belangrijke trends en afhankelijkheden te ontdekken. Data science kan werken met zeer ruwe data die veel voorbereiding en opschoning vergen. 

Wanneer de gegevens gereed zijn, gebruikt data science ook wiskunde, statistiek en de nieuwste computertechnologieën om complexe modellen te maken. Data science lost praktische problemen op met behulp van een zeer hoog niveau van procedurele abstractie

Hoewel data science kan helpen bij het geven van algemene zakelijke inzichten, zijn de belangrijkste toepassingsdomeinen meer technisch georiënteerd. Datawetenschappers kunnen ingenieurs helpen met beeldherkenning, financiële instellingen helpen fraude en afwijkingen aan het licht te brengen, klantenranking op te bouwen, complexe prognoses te maken en niet zo voor de hand liggende trends en relaties tussen hen te onthullen.

Wanneer je bedrijf sterk afhankelijk is van big data, dan heb je een datawetenschapper of een specialist op het gebied van kunstmatige intelligentie of machine learning nodig.

Gegevensvoorbereiding is erg belangrijk voor elk data science project. Alleen schone gegevens kunnen betrouwbare inzichten opleveren. Daarom begint een datawetenschapper meestal met het netjes maken van de data.

Zodra er geen ontbrekende gegevens of uitschieters meer zijn - twee typische problemen met de gereedheid van gegevens - kan de hoofdfase van het project beginnen. Dit kunnen modellen, neurale netwerken, deep learning of beslissingsbomen zijn. In de laatste fase werkt de datawetenschapper aan een rapport of een andere manier om de resultaten te presenteren, zoals een datavisualisatie.

Naast de methoden voor gegevensvoorbereiding die datawetenschappers vooral voor zichzelf nodig hebben, omvat data science ook methoden die afkomstig zijn uit toegepaste wiskunde, statistiek en informatica.

In veel gevallen creëren datawetenschappers een algoritme - een reeks geprogrammeerde acties - en trainen ze het met behulp van een bekende dataset zodat het elke onbekende dataset kan interpreteren. Met andere woorden, een datawetenschapper traint een algoritme om onafhankelijk onbekende situaties aan te pakken op basis van de ervaringen die zijn verkregen door middel van training. Dergelijke datasets kunnen afbeeldingen, cijfers en tekst bevatten.

Datawetenschappers hebben meestal geavanceerde computertechnologieën nodig om hun berekeningen uit te voeren en alle gegevens die ze gebruiken op te slaan, inclusief gespecialiseerde programmeertalen waarmee ze algoritmen kunnen bouwen, zoals R en Python. Een paar beroemde computergiganten bieden echter no-code of low-code data science tools, zoals IBM Watson, Google ML Kit en Azure ML Studio. 

Wanneer je met enorme hoeveelheden gegevens omgaat, moet je nadenken over de tools die deze verwerken en de tools die deze kunnen opslaan en snelle toegang bieden. Dit zijn vaak cloudgebaseerde technologieën.