W tej lekcji poznasz podstawy Data Science i Big Data. Dowiesz się, czym są te pojęcia, dlaczego są ważne i jak wpływają na współczesny świat, a także jakie wyzwania i możliwości stwarzają.
Data Science to interdyscyplinarna dziedzina, która wykorzystuje metody naukowe, procesy, algorytmy i systemy do wydobywania wiedzy i wniosków z danych w różnych formach, zarówno ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych. Data Science to połączenie statystyki, informatyki i wiedzy domenowej. Data Scientist to osoba, która zbiera, przetwarza, analizuje i interpretuje duże zbiory danych, aby zidentyfikować trendy, wzorce i wglądy biznesowe. Wyobraź sobie Data Science jako narzędzie do 'przewidywania przyszłości' na podstawie danych. Na przykład, w e-commerce Data Scientists mogą przewidywać, które produkty będą popularne, co prowadzi do optymalizacji zapasów i personalizacji rekomendacji.
Data Scientist to osoba, która jest ekspertem w zbieraniu, przetwarzaniu, analizie i interpretacji dużych zbiorów danych w celu identyfikacji trendów, wzorców i wglądów biznesowych. Data Scientist musi posiadać umiejętności z zakresu: Statystyki, programowania (np. Python, R), uczenia maszynowego, wizualizacji danych oraz komunikacji. W Polsce, Data Scientists są poszukiwani w wielu branżach, od finansów po marketing, a nawet w sektorze publicznym. Przykład: Data Scientist w banku analizuje dane transakcyjne klientów, aby wykryć oszustwa lub zaproponować spersonalizowane oferty kredytowe.
Big Data odnosi się do bardzo dużych i skomplikowanych zbiorów danych, których tradycyjne narzędzia do przetwarzania danych nie są w stanie obsłużyć. Jest to termin, który opisuje zarówno ogromną ilość danych, jak i złożoność ich struktury. Big Data charakteryzuje się 5 „V”: Volume (objętość), Velocity (prędkość), Variety (różnorodność), Veracity (prawdziwość) i Value (wartość). Oznacza to, że Big Data to nie tylko duże zbiory danych, ale także dane, które napływają bardzo szybko (np. dane z czujników), są różnorodne (tekst, obrazy, dźwięk) i wymagają sprawdzenia pod kątem wiarygodności. Wartość Big Data polega na możliwości wydobywania z niego informacji, które mogą przynieść korzyści biznesowe, społeczne lub naukowe. Przykład: Analiza danych z mediów społecznościowych, aby zrozumieć sentyment opinii na temat produktu.
Poniżej krótkie wyjaśnienie każdego z 5 'V':
* Volume (Objętość): Gigantyczne ilości danych. Przykład: Dane z sensorów w smartfonach.
* Velocity (Prędkość): Szybkość generowania i przetwarzania danych. Przykład: Dane giełdowe, aktualizowane w czasie rzeczywistym.
* Variety (Różnorodność): Różne formaty i typy danych, od ustrukturyzowanych (np. bazy danych) po nieustrukturyzowane (np. teksty, obrazy, dźwięk). Przykład: Dane z kamer monitoringu (obraz) i transakcji bankowych (dane liczbowe).
* Veracity (Prawdziwość): Dokładność i wiarygodność danych. Przykład: Weryfikacja źródeł informacji w mediach społecznościowych, aby uniknąć dezinformacji.
* Value (Wartość): Wartość jaką dane mogą przynieść po analizie. Przykład: Przewidywanie zachowań klientów na podstawie analizy historii zakupów, co pozwala na personalizację ofert.
Big Data ma szerokie zastosowanie w różnych branżach, zarówno w Polsce, jak i na świecie:
* E-commerce: Personalizacja rekomendacji produktów, optymalizacja cen, analiza koszyka zakupowego. Przykład: Allegro i personalizacja ofert.
* Media Społecznościowe: Analiza sentymentu, identyfikacja trendów, wykrywanie fałszywych informacji. Przykład: Monitoring opinii o politykach w czasie wyborów.
* Geolokalizacja: Optymalizacja tras transportu, analiza ruchu w miastach, targetowanie reklam. Przykład: Analiza danych z aplikacji typu Uber lub Bolt.
* Finanse: Wykrywanie oszustw, zarządzanie ryzykiem, analiza trendów rynkowych. Przykład: Systemy w bankach wykrywające podejrzane transakcje.
Explore advanced insights, examples, and bonus exercises to deepen understanding.
Gratulacje! Przeszliśmy przez podstawy Data Science i Big Data. Teraz zagłębimy się nieco bardziej w szczegóły, spojrzymy na alternatywne perspektywy i zbadamy konkretne przykłady zastosowań. Celem jest pogłębienie zrozumienia i zmotywowanie do dalszej eksploracji w tej fascynującej dziedzinie.
Data Scientist to nie tylko osoba, która pisze kod. To również **opowiadacz historii** (storyteller). Potrafią przekształcać surowe dane w zrozumiałe i przekonujące wnioski, często wizualizując te dane (np. za pomocą wykresów i dashboardów) dla interesariuszy, którzy nie mają wiedzy technicznej. Ważna jest umiejętność komunikacji i współpracy z różnymi działami w firmie – od marketingu po finanse. Wyobraźmy sobie Data Scientista w dużej firmie e-commerce, który analizuje dane o zachowaniach klientów, aby zidentyfikować czynniki wpływające na konwersję (przekształcenie odwiedzających w kupujących). Następnie musi zaprezentować swoje wnioski zespołowi marketingu i działowi rozwoju, proponując konkretne zmiany na stronie internetowej lub w kampaniach reklamowych. Kluczowe jest tłumaczenie wyników analiz na język zrozumiały dla różnych odbiorców.
Pamiętamy 5V (Volume, Velocity, Variety, Veracity, Value). Pamiętajmy jednak, że Big Data to także **złożoność** (Complexity) – przetwarzanie danych z różnych źródeł w różnych formatach, **zmienność** (Variability) - zmiany w danych w czasie, a także **wizualizacja** (Visualization) - konieczność efektywnej prezentacji ogromnych zbiorów danych. Przykład: analizowanie danych z czujników IoT w fabryce - duże wolumeny danych, wysoka prędkość generowania, zróżnicowane formaty (temperatura, ciśnienie, drgania), konieczność walidacji danych i wydobycie z nich informacji o potencjalnych awariach. Ważna jest więc odpowiednia architektura systemów przetwarzania danych i narzędzia wizualizacyjne.
Pomyśl o konkretnym przykładzie firmy (np. duży sklep internetowy, platforma społecznościowa, bank). Zidentyfikuj, jak każde z 5V (Volume, Velocity, Variety, Veracity, Value) przejawia się w gromadzonych i przetwarzanych przez tę firmę danych. Spróbuj podać konkretne przykłady danych dla każdego "V". Co firma może z nimi zrobić, aby zwiększyć wartość?
Wyobraź sobie, że jesteś Data Scientistą w firmie transportowej. Twoim zadaniem jest analizowanie danych z GPS-ów w ciężarówkach. Dane obejmują: lokalizację, prędkość, temperaturę silnika, zużycie paliwa, otwarcia i zamknięcia drzwi ładunkowych. Zastanów się, jakie pytania możesz zadać na podstawie tych danych, i jakie wnioski możesz wyciągnąć. Jakie aspekty 5V są najbardziej istotne w tym przypadku? Jakie problemy mogą pojawić się podczas analizy takich danych?
Data Science i Big Data to w Polsce szybko rozwijająca się dziedzina. Przykład: Orange Polska wykorzystuje Big Data do personalizacji ofert i optymalizacji sieci. Firmy transportowe, takie jak InPost, analizują dane logistyczne, aby usprawnić dostawy. Banki wykorzystują Data Science do wykrywania oszustw i oceny ryzyka kredytowego.
Data Science otacza nas na co dzień. Algorytmy rekomendacji na Netflix, Spotify czy Allegro to wynik pracy Data Scientistów. Google Maps wykorzystuje dane o ruchu drogowym do optymalizacji tras. Nawet personalizowane reklamy, które widzisz w internecie, są efektem analizy danych.
Znajdź publicznie dostępne dane (np. dane z otwartych źródeł, dane o pogodzie, dane o sprzedaży w sklepie internetowym). Spróbuj zadać kilka pytań, na które chcesz odpowiedzieć za pomocą tych danych. Wykorzystaj narzędzia do wizualizacji danych (np. Excel, Google Sheets, Tableau, Power BI), aby przedstawić swoje wnioski w formie wykresów i tabel.
Wybierz temat, który Cię interesuje (np. nowy produkt, polityk, wydarzenie sportowe). Użyj narzędzi do analizy sentymentu (np. bezpłatnych API lub platform) aby przeanalizować, jakie nastroje panują wokół tego tematu w mediach społecznościowych. Przedstaw wyniki w czytelnej formie (np. wykres kołowy pokazujący proporcję pozytywnych, negatywnych i neutralnych opinii).
Zdefiniuj własnymi słowami, czym jest Data Science i czym zajmuje się Data Scientist. Jakie umiejętności są potrzebne, aby być Data Scientist?
Zastanów się nad każdym z 5 'V' Big Data (Volume, Velocity, Variety, Veracity, Value) i podaj po jednym przykładzie z życia codziennego dla każdego z nich. (np. 'Volume' – ilość generowanych danych podczas przeglądania stron internetowych)
Poszukaj w Internecie przykładów zastosowania Big Data w Polsce. Jakie firmy lub organizacje wykorzystują Big Data i w jakim celu?
Zastanów się, w jakiej branży chciałbyś wykorzystywać Data Science i Big Data. Spróbuj wymyślić jeden problem, który można rozwiązać, wykorzystując analizę danych w tej branży.
Wyobraź sobie, że jesteś analitykiem danych w lokalnej księgarni. Twój szef prosi Cię o zbadanie, które książki sprzedają się najlepiej i które można by zaoferować w promocyjnych zestawach. Jakie dane byś zebrał/a, jakie narzędzia mógłbyś/mogłabyś wykorzystać i jakie wnioski mógłbyś/mogłabyś wyciągnąć?
Przed następną lekcją pomyśl o swoich zainteresowaniach i o tym, w jakich obszarach chciałbyś/chciałabyś wykorzystywać Data Science. Zapoznaj się również z podstawami programowania w języku Python, np. poprzez darmowe kursy online.
We're automatically tracking your progress. Sign up for free to keep your learning paths forever and unlock advanced features like detailed analytics and personalized recommendations.