Adattudományban

Adattudományban az adatokból nyerhető információk és tudás kinyerésére törekvő diszciplína. A terület ötvözi a statisztikát, a számítástechnikai megoldásokat és a domain ismereteket annak érdekében, hogy modelleket készítsen, előrejelzéseket adjon és döntéstámogatást nyújtson.

Fő tevékenységek közé tartozik az adatok gyűjtése és tisztítása, az adatok feltárása (feltáró adat-elemzés), jellemzők tervezése, modellépítés, értékelés és a modellek üzemeltetése. A munkát gyakran befolyásolja a megbízhatóság, a skálázhatóság és az értelmezhetőség.

A módszertan magában foglalja a statisztikai elemzést, a gépi tanulást (felügyelt és felügyelet nélküli), időbeli adatok elemzését, a természetes nyelvfeldolgozást és az adathalmazok vizualizációját. Alapvető eszközök a programozási nyelvek (például Python és R), adatelemzési és adatkezelési keretrendszerek, valamint az SQL-alapú adatbázisok.

Alkalmazási területek széles skálája jellemző: vállalati döntéstámogatás, egészségügy, pénzügy, gyártás és logisztika, közlekedés és közszféra. Fontosak az etikai szempontok: adatvédelem, torzítás- és átláthatóság kezelése, valamint a modell-monitoring és reprodukálhatóság.

Oktatásban és a karrierben a data science, a statisztika vagy a számítástechnika területek alapot képeznek; a szerepek közé tartozik adatelemző, adatkutató és gépi tanulási mérnök.