С появата на Web 2.0  начинът, по който си взаимодействаме с информацията, драстично се променя. Потребителите не само приемат информация, но започват да я създават. И с развитието на тази мрежа, информацията започва да става все повече и повече. Всяко влизане в интернет, търсене в Google, посещение на уебсайт, коментар, качване на снимка, харесване, гледане на клипче до средата… Всичко е информация, която носи стойност, за която дори не подозираме. С годините тези данни стават доста невъзможни за обработка, заради количеството си и хората решават да се развият и да направят научна дисциплина, посветена на извличане, обработване, анализ и приложението им – Data Science (наука за данните).

Вече сме ти казвали с какво точно се занимава Data Science и какво хората често бъркат, че е. Днес ще продължа темата и ще ти дам няколко примера с приложението на науката в различните сфери. Важно е да разбереш, че Data Science няма за крайна и единствена цел да се използва в развитието на изкуствен интелект и машинно самообучение. Мнозина често се бъркат и вярват, че науката е приложима само в тези сфери. Не е. Информацията, както казах по-горе, е изключително стойностна и правилният ѝ анализ и приложение може да бъде от полза в много различни области.

Предотвратяване на измами и калкулиране на риск

Една от областите, които разчитат на добри експерти в областта, е финансите. Още преди години компаниите търсят начин да намалят неплатените дългове, загубите си и да идентифицират рискови сделки. Тогава някой от тях се сетил, че разполагат с изключително много данни, предоставени от клиентите си още при подписване, които могат да анализират, за да направят необходимите изводи и да вземат мерки. И го правят.

С годините много финансови компании усъвършенстват това събиране на данни и започват да профилират клиентите си до най-малкия детайл. Това не само им помага при анализа на риска, но помага и при таргетирането на продуктите им.

Медицина

Вече на няколко пъти съм споменавал, че медицината работи  доста близо с информационните технологии и е един от катализаторите на нови идеи. Както можеш да предположиш, Data Science е много полезна на много места в модерната медицина. Анализът на медицински изображения помага при идентификация на тумори, артериални проблеми и още. Изучаването на генетика също е свързано с обработването на огромни масиви от данни, благодарение на които можем да опознаем човешкото ДНК все по-добре. Това естествено ни довежда и до създаването на все по-прецизни и качествени лекарства – процес, който значително се ускорява, благодарение на Data Science. И накрая – правилното приложение на обработените данни подпомагат здравната система като разпределят пациенти на правилни места, помагат при елементарна диагностика и дори участват при запазването на час при лекар.

Реклама

Това вероятно го знаеш, но рекламата, която ти излезе преди малко във Facebook, едва ли ще ми излезе на мен… Всичко онлайн е персонализирано, благодарение на хилядите отпечатъци, които оставяме след себе си. Рекламодателите разчитат на дигиталният маркетинг, защото знаят, че няма да дадат парите си напразно, за да рекламират нещо, което няма да достигне правилната публика. А ние клиентите получаваме предложения за неща, които търсим, и често се възползваме от тях. Благодарение на Data Science.

Анализ на пазара

Всички големи компании разполагат с екип от умни глави, които анализират най-различни данни, за да решат какъв да е следващият им ход. За да знаят производителите на тоалетна хартия колко да произведат, за да се изкупи без да е недостатъчно, е необходим доста сериозен анализ на пазара. Звучи забавно, но вероятно зад всяка ролка стои точно изчисление базирано на търсенето, популацията, конкуренцията, държавата и още стотици променливи.

Наистина данните са изключително ценни (иначе Facebook нямаше да ги продава) и това далеч не са всички места, на които се използва анализът им. За да научиш повече за Data Science и наистина да навлезеш в материята, просто трябва да се запишеш на предстоящия курс Data Science. В него ще разбереш как се избира точен метод за анализ на данните, как статистиката влиза в играта, как се изчистват данните и как се моделират. Обучението стартира на 8 юни и е подходящо за всички с начален опит в програмирането с Python и имат математически познания, еквивалентни на курса Math Concepts for Developers. Запиши се сега!