Wat is data science?

Data science, is het multidisciplinaire onderzoeksdomein dat zich richt op het bestuderen en analyseren van grote hoeveelheden gegevens. Door gebruik te maken van moderne tools, technieken uit wiskunde, statistiek, kunstmatige intelligentie en computertechniek, streeft data science ernaar onzichtbare patronen te ontdekken, betekenisvolle inzichten te verkrijgen en op basis daarvan zakelijke beslissingen te nemen. Dit omvat het bouwen van voorspellende modellen met behulp van complexe machine learning-algoritmen.

Wat maakt data science belangrijk?
Waarvoor wordt data science gebruikt?
Welke analyse technieken zijn er binnen data science?
Hoe verhoudt data science zich tot andere velden?
Wat is het verschil tussen data science en data-analyse?
Wat is het verschil tussen data science en business analytics?
Wat is het verschil tussen data science en data engineering?
Wat is het verschil tussen data science en machine learning?

Wat maakt data science belangrijk?

Data science is van belang omdat het tools, methoden en technologieën samenbrengt om betekenis te distilleren uit data. Moderne organisaties worden overspoeld met data; er is een wildgroei aan apparaten die automatisch informatie kunnen verzamelen en opslaan. Onlinesystemen en betalingsportals vergaren steeds meer gegevens in uiteenlopende domeinen zoals e-commerce, geneeskunde, financiën en alle andere aspecten van het menselijk leven. We hebben grote hoeveelheden tekst-, audio-, video- en beeldgegevens tot onze beschikking.

Waarvoor wordt data science gebruikt?

Data science wordt op vier manieren ingezet om gegevens te onderzoeken:

• Beschrijvende analyse, geeft antwoord op de vraag: “Wat is er gebeurd?”
• Diagnostische analyse, geeft antwoord op de vraag: “Waarom is dit gebeurd?”
• Voorspellende analyse, geeft antwoord op de vraag: “Wat zou er in de toekomst kunnen gebeuren?”
• Prescriptieve analyse, geeft antwoord op de vraag: “Wat zouden we nu moeten doen?”

Beschrijvende analyse
Beschrijvende analyse geeft inzicht in wat er is gebeurd of wat er gaande. Stel je een supermarktketen voor dat gegevens verzamelt over dagelijkse verkooptransacties. Door beschrijvende analyse kan het bedrijf pieken in de verkoop, seizoensgebonden trends en best presterende productcategorieën identificeren.

Diagnostische analyse
Diagnostische analyse is een diepgaand onderzoek naar gegevens om te begrijpen waarom iets is gebeurd. In het geval van de supermarktketen kan diagnostische analyse onthullen waarom bepaalde producten beter verkopen in bepaalde seizoenen of waarom sommige marketingcampagnes effectiever zijn dan andere.

Voorspellende analyse
Voorspellende analyse maakt gebruik van historische gegevens om nauwkeurige voorspellingen te doen over toekomstige gegevenspatronen. Voor de supermarktketen kan data science worden gebruikt om te voorspellen welke producten waarschijnlijk populair zullen zijn tijdens bepaalde periodes of evenementen, waardoor de voorraad- en marketingstrategieën kunnen worden geoptimaliseerd.

Prescriptieve analyse
Prescriptieve analyse gaat verder dan voorspellende gegevens. Het voorspelt niet alleen wat waarschijnlijk zal gebeuren, maar suggereert ook een optimale reactie op die uitkomst. Bijvoorbeeld, voor de supermarktketen kan prescriptieve analyse aanbevelen welke specifieke producten moeten worden gepromoot op verschillende momenten van het jaar, gebaseerd op historische verkoopgegevens en marketingcampagnes. Dit helpt bij het maximaliseren van de omzet en klantbetrokkenheid.

Welke analyse technieken zijn er binnen data science?

Data scientists maken gebruik van technieken om het proces van data science te doorgronden. De belangrijkste technieken die worden gebruikt zijn:

Classificatie
Classificatie, is het ordenen van gegevens in specifieke groepen of categorieën op basis van hun kenmerken. Bekende datasets worden gebruikt om beslissingsalgoritmes in een computer te ontwikkelen die de data snel verwerkt en categoriseert. Bijvoorbeeld:

• Producten sorteren als populair of niet populair
• Verzekeringsaanvragen sorteren als hoog risico of laag risico
• Sociale media opmerkingen indelen in positief, negatief of neutraal

Regressie
Regressie is de methode om een relatie te vinden tussen twee ogenschijnlijk niet-gerelateerde datapunten. De verbinding wordt meestal gemodelleerd rond een wiskundige formule en weergegeven als een grafiek of curven. Wanneer de waarde van één datapunt bekend is, wordt regressie gebruikt om het andere datapunt te voorspellen. Bijvoorbeeld:

• De snelheid waarmee ziekten via de lucht worden verspreid
• De relatie tussen klanttevredenheid en het aantal werknemers
• De relatie tussen het aantal brandweerkazernes en het aantal gewonden door brand op een bepaalde locatie

Clustering

Clustering is de methode om nauw verwante data te groeperen om patronen en anomalieën te vinden. Clustering is anders dan sorteren omdat de data niet nauwkeurig in vaste categorieën kan worden ingedeeld. Daarom wordt de data gegroepeerd op basis van meest waarschijnlijke relaties. Nieuwe patronen en relaties kunnen worden ontdekt met clustering. Bijvoorbeeld:

• • Klanten groeperen met vergelijkbaar aankoopgedrag voor verbeterde klantenservice
  • Netwerkverkeer groeperen om dagelijkse gebruikerspatronen te identificeren en sneller een netwerkaanval te detecteren
  • Artikelen clusteren in meerdere verschillende nieuwsrubrieken en deze informatie.

Meer informatie over de data science technieken vind je op de pagina opleiding data science van Tridata.

Wat is het verschil tussen data science en data-analyse?

Hoewel de termen soms door elkaar worden gebruikt, is data-analyse een onderdeel van data science. Data science is een overkoepelende term voor alle aspecten van dataverwerking, van verzameling tot modellering tot inzichten. Aan de andere kant richt data-analyse zich voornamelijk op statistiek, wiskunde en statistische analyse. Het concentreert zich alleen op data analyse, terwijl data science gerelateerd is aan het bredere plaatje. Op de meeste werkplekken werken data scientists en data-analisten samen naar gemeenschappelijke doelen. Een data-analist kan meer tijd besteden aan routinematige analyse en regelmatige rapportage. Een data scientist ontwerpt daarentegen de manier waarop data wordt opgeslagen, gemanipuleerd en geanalyseerd. Kort gezegd, een data-analist haalt informatie uit bestaande data, terwijl een data scientist nieuwe methoden en tools creëert om data te verwerken voor gebruik door analisten.

Wat is het verschil tussen data science en business analytics?

Hoewel er overlap is tussen data science en business analytics, is het belangrijkste verschil het gebruik van technologie in elk vakgebied. data scientists werken nauwer samen met datatechnologie dan bedrijfsanalisten. Bedrijfsanalisten overbruggen de kloof tussen bedrijf en IT. Ze definiëren bedrijfscases, verzamelen informatie van belanghebbenden of valideren oplossingen. data scientists gebruiken daarentegen technologie om met bedrijfsdata te werken. Ze kunnen programma’s schrijven, machine learning-technieken toepassen om modellen te maken en nieuwe algoritmen ontwikkelen. data scientists begrijpen niet alleen het probleem, maar kunnen ook een tool bouwen die oplossingen biedt voor het probleem. Het is niet ongebruikelijk om bedrijfsanalisten en datawetenschappers in hetzelfde team te vinden. Bedrijfsanalisten gebruiken de resultaten van data scientists om een verhaal te vormen dat begrijpelijk is voor het management en andere belanghebbenden.

Wat is het verschil tussen data science en data engineering?

Data engineers bouwen en onderhouden de systemen die data scientists toegang geven tot data en deze interpreteren. Ze werken nauwer samen met onderliggende technologie dan een data scientists. De rol omvat doorgaans het maken van data modellen, het bouwen van data pipelines en het beheren van extractie-, transformatie- en laadprocessen (ETL). Afhankelijk van de organisatiestructuur en -omvang kan de data engineer ook gerelateerde infrastructuur beheren, zoals big-dataopslag en streaming.
data scientists gebruiken de data die data engineers hebben verwerkt om voorspellende modellen te bouwen en te trainen. Vervolgens kunnen datawetenschappers de resultaten overdragen aan de analisten voor verdere besluitvorming.

Wat is het verschil tussen data science en machine learning?

Machine learning is de wetenschap van het trainen van machines om data te analyseren en te leren zoals mensen dat doen. Het is een van de methoden die worden gebruikt in data science projecten om geautomatiseerde inzichten uit data te verkrijgen. Machine learning engineers specialiseren zich in computing, algoritmen en coderingsvaardigheden die specifiek zijn voor machine learning-methoden. data scientists kunnen machine learning-methoden als een tool gebruiken of nauw samenwerken met andere machine learning-engineers om data te verwerken.

Aanbevolen Boeken

An Introduction to Statistical Learning, with Applications in R
An Introduction to Statistical Learning, with Applications in Python