Datavidenskab

Datavidenskab er et tværfagligt felt, der beskæftiger sig med at indsamle, rense, analysere og fortolke data for at udlede indsigter og understøtte beslutninger. Fagområdet kombinerer elementer fra statistik, datalogi, maskinlæring og domæneviden for at udvikle modeller og vurdere deres anvendelighed i praksis.

Datavidenskab følger typisk en data science-lifecycle: dataindsamling, dataforberedelse (rensning og transformation), udforskende dataanalyse, modeludvikling, validering og evaluering, samt implementering og driftsmonitorering. Mange teams anvender rammeværk som CRISP-DM eller OSEMN for at strukturere arbejdet.

Data findes i struktureret og ustruktureret form og kan omfatte tal, tekst, billeder og tidsserier. Metoder omfatter statistiske modeller, maskinlæringsalgoritmer, data mining og avanceret dataanalyse. Værktøjer og teknologier spænder fra programmeringssprog som Python og R til SQL, samt teknologier som Hadoop, Spark og cloud-platforme.

Anvendelsesområderne er omfattende: forretningsanalyse og beslutningsstøtte, sundhedssektoren, finans, produktion, telekommunikation, offentlig forvaltning og videnskabelig forskning. Forskelligartede roller eksisterer i feltet, herunder data scientist, dataanalytiker og dataingeniør; ofte kræver det en kombination af statistik, programmering og domænespecifik viden.

Etiske overvejelser er centrale: privatliv, bias, reproducibilitet, gennemsigtighed og ansvarlig anvendelse af data. Datavidenskab udvikler sig hurtigt og kræver tværfagligt samarbejde samt fokus på kvalitet, sikkerhed og governance.