Die 15 populärsten Data Science Begriffe erklärt
von Daniela Meier
Datenwissenschaft, Datentechnik, maschinelles Lernen, Deep Learning.... Weisst du, was diese Begriffe bedeuten und was der Unterschied zwischen den einzelnen Begriffen ist? Im Folgenden haben wir die 15 am häufigsten verwendeten Begriffe aus dem Bereich Data Science ausgewählt und erklären dir kurz, was jeder Begriff bedeutet.
1. Datenwissenschaft (Data Science)
Die Datenwissenschaft umfasst den Bereich, in dem Programmierkenntnisse und Wissen über Mathematik und Statistik kombiniert werden, um Erkenntnisse aus Daten abzuleiten. Kurz gesagt: Datenwissenschaftler arbeiten mit grossen Datenmengen, die systematisch analysiert werden, um aussagekräftige Informationen zu erhalten, die für die Entscheidungsfindung und Problemlösung genutzt werden können. Ein Datenwissenschaftler verfügt über ein hohes Mass an technischen Fähigkeiten und Kenntnissen, in der Regel mit Fachwissen in Programmiersprachen wie R und Python. Sie helfen Unternehmen dabei, alle Arten von Daten zu sammeln, zu kompilieren, zu interpretieren, zu formatieren, zu modellieren, vorherzusagen und auf verschiedenste Weise zu bearbeiten.
2. Algorithmus
Algorithmen sind wiederholbare, in der Regel mathematisch ausgedrückte Sätze von Anweisungen, die Menschen oder Maschinen verwenden können, um bestimmte Daten zu verarbeiten. In der Regel werden Algorithmen konstruiert, indem man sie mit Daten füttert und Variablen anpasst, bis das gewünschte Ergebnis erreicht ist. Dank der bahnbrechenden Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz übernehmen heute in der Regel Maschinen diese Aufgabe des Kombinierens, da sie sie viel schneller erledigen können als ein Mensch.
3. Datenanalyse (Data Analytics)
Bei der Datenanalyse geht es um die Beantwortung von Fragen, die für eine bessere unternehmerische Entscheidungsfindung gestellt werden. Vorhandene Informationen werden genutzt, um verwertbare Daten zu ermitteln. Die Datenanalyse ist ein fortlaufender Prozess, bei dem kontinuierlich Daten gesammelt und analysiert werden. Eine wesentliche Komponente zur Gewährleistung der Datenintegrität ist die genaue Auswertung der Forschungsergebnisse.
4. Data Mining
Beim Data Mining werden grosse Datensätze sortiert, um Muster und Beziehungen zu erkennen, die zur Lösung von Geschäftsproblemen beitragen können. Mit Hilfe von Data-Mining-Techniken und -Tools lassen sich künftige Trends vorhersagen und fundiertere Geschäftsentscheidungen treffen. Data Mining ist eine Komponente der Datenanalyse und eine der Kerndisziplinen der Datenwissenschaft.
Der Data-Mining-Prozess lässt sich in die folgenden vier Hauptphasen unterteilen:
Data sources identifizieren und stellen relevante Daten für eine Analyseanwendung zusammen. Die Daten können sich in verschiedenen Quellsystemen befinden, die eine Mischung aus strukturierten und unstrukturierten Daten enthalten.
Data exploration umfasst eine Reihe von Schritten, um die Daten für die Auswertung vorzubereiten. Sie fasst die Schritte der Datenexploration, der Profilerstellung und der Vorverarbeitung zusammen, gefolgt von Datenbereinigungsarbeiten, um Fehler und andere Datenqualitätsprobleme zu beheben.
Nun ist es an der Zeit, einen oder mehrere Algorithmen zu implementieren, die das Mining/die Modellierung durchführen. Bei Anwendungen des maschinellen Lernens müssen die Algorithmen in der Regel auf Beispieldatensätzen trainiert werden.
Nun geht es an die Anwendung der Modelle und die Kommunikation der Ergebnisse an Führungskräfte und Benutzer, oft durch Datenvisualisierung.
5. Big Data
Der Begriff "Big Data" ist entstanden, als immer grössere Datenmengen verfügbar wurden. Die Daten von heute unterscheiden sich von denen der Vergangenheit nicht nur durch ihre Menge, sondern auch durch die Geschwindigkeit, mit der sie verfügbar sind. Die Daten sind so umfangreich und komplex, dass keines der herkömmlichen Datenmanagement-Tools sie speichern oder effizient verarbeiten kann.
Vorteile von Big Data:
- Big Data kann vollständigere Antworten liefern, da mehr Informationen zur Verfügung stehen
- Präziser definierte Antworten durch Bestätigung mehrerer Datenquellen
6. Künstliche Intelligenz (KI)
Der Begriff wird häufig auf das Vorhaben angewandt, Systeme zu entwickeln, die mit den für den Menschen charakteristischen intellektuellen Prozessen ausgestattet sind, was fast so weit geht wie eine Nachahmung. John McCarthy bietet auch die folgende Definition an: "Es handelt sich um die Wissenschaft und Technik der Herstellung intelligenter Maschinen, insbesondere intelligenter Computerprogramme. Sie ist verwandt mit der ähnlichen Aufgabe, Computer zu nutzen, um die menschliche Intelligenz zu verstehen, aber die KI muss sich nicht auf Methoden beschränken, die biologisch beobachtbar sind."
7. Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen ist eine Technik, die es einem Computer ermöglicht, aus Daten zu lernen, ohne einen komplexen Satz verschiedener Regeln zu verwenden. Es ist ein Teilbereich der KI, bei dem Algorithmen aus historischen Daten lernen, um Ergebnisse vorherzusagen und Muster zu erkennen. Es ist auch der Prozess, der viele der Dienste, die wir heute nutzen, antreibt - Empfehlungssysteme wie die von Netflix, YouTube und Spotify, Suchmaschinen wie Google, Social Media Feeds wie Facebook und Twitter, Sprachassistenten wie Siri und Alexa usw. Mit jedem Klick oder jeder anderen Aktivität gibst du maschinellem Lernen Material zur weiteren Verarbeitung in Informationen, die es nutzen kann, um eine fundierte Entscheidung darüber zu treffen, was dir als Nächstes angezeigt werden soll.
8. Deep Learning
Deep Learning ist eine Technik des maschinellen Lernens, die von den neuronalen Netzen unseres Gehirns inspiriert ist. Es verleiht Maschinen die Fähigkeit, selbst kleinste Muster in einem Datensatz zu finden, wobei viele Schichten von Rechenknoten zusammenarbeiten, um Daten zu durchsuchen und ein Endergebnis in Form einer Vorhersage zu liefern.
9. NLP
Die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) ist eine Schnittstelle zwischen den Bereichen Informatik, Linguistik und künstliche Intelligenz. Sie hilft Computern, mit Menschen in deren Sprache zu kommunizieren und andere sprachbezogene Aufgaben zu erfüllen. NLP ermöglicht es Computern, Texte zu lesen, der Sprache zuzuhören, sie zu interpretieren und zu bestimmen, welche Teile wichtig sind. Das Ziel ist es, eine möglichst umfassende Kommunikation zwischen Menschen und Computern über Sprache zu ermöglichen. Dadurch sollen sowohl Maschinen als auch Anwendungen durch natürliche Sprache gesteuert und bedient werden können.
10. Python
Python ist heute eine der beliebtesten Programmiersprachen. Sie ist vor allem als vielseitige Sprache bekannt, die sich sehr gut für die Analyse von Daten eignet. Die leicht verständliche Syntax von Python ermöglicht, im Vergleich zu anderen Programmiersprachen, eine schnelle, kompakte und lesbare Implementierung von Skripten oder Programmen.
Aus vielen Gründen ist Python die weltweit am schnellsten wachsende Programmiersprache: die leichte Erlernbarkeit, die jüngste Explosion im Bereich der Datenwissenschaften und der Aufstieg des maschinellen Lernens. Python unterstützt auch objektorientierte und funktionale Programmierstile, die die Erstellung automatisierter Aufgaben und einsatzfähiger Systeme erleichtern. Es gibt zahlreiche wissenschaftliche Python-Pakete für Datenvisualisierung, maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache und vieles mehr.
11. R
R ist eine Open-Source-Implementierung der statistischen Programmiersprache S, die in den 1970er Jahren in den Bell Labs entwickelt wurde. Der zugrunde liegende Quellcode wurde grösstenteils in C und Fortran geschrieben. R ermöglicht es seinen Benutzern, R-Objekte auch aus diesen Sprachen (einschliesslich C++) für rechenintensive Aufgaben zu bearbeiten. Es handelt sich im Wesentlichen um eine hochgradig erweiterbare und flexible Umgebung für die Durchführung statistischer Berechnungen und Datenanalysen.
R ist die Sprache der Wahl für statistische Analysen, was ein sehr wichtiges Merkmal in der Datenwissenschaft ist. Die Popularität von R beruht auf der Tatsache, dass die meisten statistischen Methoden, die in Forschungsumgebungen entwickelt werden, zur Erstellung von gebrauchsfertigen, frei verfügbaren R-Paketen führen. Die Popularität von R hat Microsoft dazu veranlasst, Microsoft R Open zu entwickeln: The Enhanced R, Distribution, und Oracle zur Entwicklung von Oracle R Enterprise. Von unseren Partnerunternehmen haben wir erfahren, dass R neben Python nach wie vor die bevorzugte Sprache für Data Scientists in der Versicherungs- und Pharmabranche ist.
12. SQL
SQL (Structured Query Language, strukturierte Abfragesprache) ist die Sprache zur Abfrage und Bearbeitung von Daten in RDMS (Relational Database Management Systems, relationale Datenbankverwaltungssysteme) und ist aus diesem Grund im Bereich der Datenwissenschaft sehr relevant. RDMS verwenden Spalten und Zeilen, um Daten in einem strukturierten Format zu speichern, und sind ein leistungsfähiges Instrument zur Speicherung grosser Informationsmengen. Einige gängige Datenbankmanagementsysteme, die SQL verwenden, sind: Sybase, Oracle, Microsoft SQL Server, Access, usw.
13. NumPy & Pandas
NumPy ist das grundlegende Paket für wissenschaftliches Rechnen mit Python und bietet Unterstützung für grosse, mehrdimensionale Arrays sowie eine umfangreiche Bibliothek mit mathematischen Funktionen auf hohem Niveau. Pandas ist eine Bibliothek, die auf NumPy aufbaut und der Datenmanipulation und -analyse dient. Die Bibliothek bietet Datenstrukturen und eine Vielzahl von Operationen für die Bearbeitung von numerischen Tabellen und Zeitreihen.
14. Web Scraping
Beim Web Scraping werden Daten aus dem Quellcode einer Webseite entnommen. Dazu ist ein Skript erforderlich, das die von einem Nutzer gewünschten Informationen identifiziert und in eine neue Datei überträgt. In der Regel wird zu diesem Zweck eine Software verwendet, die das menschliche Surfen im Internet simuliert, um bestimmte Informationen von verschiedenen Webseiten zu sammeln. Web Scraping wird auch als Webdatenextraktion, Screen Scraping oder Web Harvesting bezeichnet.
15. API
APIs (Application Programming Interface) stellen den Benutzern eine Reihe von Funktionen zur Verfügung, mit denen sie mit den Funktionen eines bestimmten Dienstes oder einer bestimmten Anwendung interagieren können. Facebook zum Beispiel bietet Entwicklern von Softwareanwendungen über seine API Zugang zu Facebook-Funktionen. Indem sie sich in die Facebook-API einklinken, können Entwickler den Nutzern ihrer Anwendungen erlauben, sich mit Facebook anzumelden, oder sie können auf persönliche Informationen zugreifen, die in ihren Datenbanken gespeichert sind.
Fazit
Wir hoffen, dass unser Glossar dir hilft, dich in all diesen Begriffen der Datenwissenschaft zurechtzufinden. Wenn du mehr über Data Science erfahren möchtest, besuche unser Data Science Bootcamp, in dem du alles lernst, was du brauchen, um ein professioneller Data Scientist zu werden.