Hoppa över navigering

Vad är datavetenskap?

Upptäck vad en dataforskare gör och hur man blir en lyckad dataforskare

Vad är en dataforskare?

En dataforskare leder forskande projekt till att extrahera värdefull information från stordata och är kvalificerad inom teknik, matematik, affärer och kommunikation. Organisationer använder den här informationen för att fatta bättre beslut, lösa komplexa problem och förbättra sina åtgärder. Genom att avslöja handlingsbara insikter som döljs i stora datamängder kan en dataforskare avsevärt förbättra sitt företags förmåga att uppnå sina mål. Det är därför dataforskare är på hög efterfrågan och till och med anses vara "rock stars" i affärs världen.

Introduktion till datavetenskap

Vad är datavetenskap?

Datavetenskap är den vetenskapliga datastudien för att få kunskap. Det här fältet kombinerar flera grener för att extrahera kunskap från omfattande datamängder i syfte att fatta välgrundade beslut och förutsägelser. Dataforskare, dataanalytiker, dataarkitekter, datatekniker, statistiker, databasadministratörer och affärsanalytiker arbetar alla inom datavetenskapsfältet.

Behovet av datavetenskap växer snabbt i takt med att mängden data ökar exponentiellt och företag är mer beroende av analyser för att öka intäkterna och innovationen. När affärsinteraktioner till exempel blir mer digitala skapas mer data, vilket ger nya möjligheter att härleda insikter om hur du kan anpassa upplevelser, förbättra servicen och kundnöjdheten, utveckla nya och förbättrade produkter och öka försäljningen. Dessutom har datavetenskap i affärsvärlden och andra länder potential att hjälpa till att lösa några av världens svåraste utmaningar.

Vad gör en dataforskare?

En dataexpert samlar in, analyserar och tolkar stordata för att upptäcka mönster och insikter, göra förutsägelser och skapa handlingsbara planer. Stordata kan definieras som datauppsättningar som har större variation, volym och hastighet än tidigare metoder för datahantering var utrustade för att hantera. Dataexperter arbetar med många typer av stordata, bland annat:

  • Strukturerade data, som vanligtvis ordnas i rader och kolumner och innehåller ord och tal som namn, datum och kreditkortsinformation. En dataforskare i verktygsbranschen kan till exempel analysera tabeller med strömgenererings- och användningsdata för att minska kostnaderna och identifiera mönster som kan leda till att utrustningen misslyckas.
  • Ostrukturerade data, som är oorganiserad och innehåller text i dokumentfiler, sociala medier och mobildata, webbplatsinnehåll och videor. En dataforskare i branschen kan till exempel svara på en fråga om att förbättra kundupplevelsen genom att analysera ostrukturerade anteckningar i callcenter, e-post, undersökningar och inlägg på sociala medier.

Dessutom kan datamängdens egenskaper beskrivas som kvantitativa, strukturerade numeriska data eller kvalitativa eller kategoriska data, som inte representeras via numeriska värden och kan grupperas baserat på kategorier. Det är viktigt att dataforskare vet vilken typ av data de arbetar med, eftersom det direkt påverkar typen av analyser de utför och vilka typer av diagram de kan använda för att visualisera data.

För att få kunskap från alla dessa datatyper använder dataforskare sina kunskaper i:

  • Datorprogrammering. Dataforskare skriver frågor med hjälp av språk som Python, R eller Python för att hämta data från sitt företags databas. Python är det språk som många dataexperter väljer eftersom det är enkelt att lära sig och använda, även för personer utan kodningserfarenhet, och erbjuder fördefinierade datavetenskapsmoduler för dataanalys.
  • Matematik, statistik och sannolikhet. Dataforskare bygger på dessa färdigheter för att analysera data, testa hypoteser och bygga maskininlärningsmodeller, filer som dataforskare tränar för att identifiera vissa typer av mönster. Dataforskare använder tränade maskininlärningsmodeller för att identifiera relationer i data, göra förutsägelser om data och ta reda på lösningar på problem. I stället för att bygga och träna modeller från grunden kan dataforskare också dra nytta av automatiserad maskininlärning för att få åtkomst till produktionsklara maskininlärningsmodeller.
  • Domänkunskaper. Om du vill översätta data till relevanta och meningsfulla insikter som driver affärsresultat behöver dataforskare också domänkunskaper – en förståelse för branschen och företaget där de arbetar. Här är några exempel på hur dataforskare använder sin domänkunskap för att lösa branschspecifika problem.
Bransch Typer av datavetenskapsprojekt
Företag Nya produktutvecklings- och produktförbättringar
Hantering av leveranskedja och lager
Förbättringar av kundtjänst
Produktrekommendationer till e-handelskunder
Underhållning Förstå användningsmönster för medieinnehåll
Innehållsutveckling baserat på målmarknadsdata
Mätning av innehållsprestanda
Anpassade rekommendationer baserat på användarinställningar
Ekonomi och bank Förhindra bedrägeri och andra säkerhetsöverträdelser
Riskhantering för investeringsportföljer
Virtuella assistenter som hjälper kunder med frågor
Myndigheter Principbeslut
Övervakning av konstituerande nöjdhet
Bedrägeriidentifiering, t.ex. anspråk på social funktionshinder
Sjukvård Bevisbaserad drogbehandling och kostnadseffektivitet för nya droger
Spårning i realtid av utbrott av sjukdomar
Kroppsnära spårare för att förbättra patientvård
Telekommunikation Tjänstförbättringar baserat på användarinställningar och platser
Minimering av ignorerade anrop och andra tjänstproblem
Samhällsservice Smart mätaranalys för att förbättra verktygsanvändning och kundnöjdhet
Förbättrad hantering av tillgångar och personal

Det finns en annan färdighet som är viktig för frågan "Vad gör en dataforskare?" Att effektivt kommunicera resultaten av deras analyser med chefer, ansvariga och andra intressenter är en av de viktigaste delarna i jobbet. Dataforskare måste göra sina resultat lättare att förstå för en icke-teknisk målgrupp, så att de kan använda insikterna för att fatta välgrundade beslut. Dataforskare måste därför vara duktiga på:

  • Kommunikation, tal och datavisualisering. Fantastiska dataforskare har starka verbala kommunikationskunskaper, inklusive berättande och offentligt tal. I datavetenskapsfältet är en bild verkligen värd tusen ord. Om du presenterar datavetenskapsresultat med hjälp av diagram och diagram kan målgruppen snabbt förstå data, på så lite som fem sekunder eller mindre. Av den anledningen tar slutförda dataforskare sina datavisualiseringar lika allvarligt som deras analyser.

Datavetenskapsprocesser och slutprodukt

Datavetenskapsprocesser

Dataforskare följer en liknande process för att slutföra sina projekt:

  • Dataforskaren arbetar med intressenter för att tydligt definiera det problem de vill lösa eller fråga de behöver svara på, tillsammans med projektets mål och lösningskrav.
  • Baserat på affärsproblemet bestämmer dataforskaren vilken analysmetod som ska följas, antingen 1) beskrivande för mer information om aktuell status, 2) diagnostik för att förstå vad som händer och varför 3) förutsäga vad som kommer att hända eller 4) beskrivande för att förstå hur du löser problemet.
  • Dataforskaren identifierar och hämtar de data som behövs för att uppnå önskat resultat. Detta kan innebära att du frågar databaser, extraherar information från webbplatser (webbskrot) eller hämtar data från filer. Data kan vara internt tillgängliga, eller så kan teamet behöva köpa data. I vissa fall kan organisationer behöva samla in nya data för att kunna köra ett projekt.
  • Vanligtvis är det här steget mest tidskrävande. Om du vill skapa datauppsättningen för modellering konverterar dataforskaren alla data till samma format, ordnar data, tar bort det som inte behövs och ersätter eventuella data som saknas.
  • När data har rensats utforskar en dataforskare data och använder statistisk analysteknik för att visa relationer mellan datafunktioner och de statistiska relationerna mellan dem och de värden de förutsäger (kallas för en etikett). Den förutsagda etiketten kan vara ett kvantitativt värde, till exempel det finansiella värdet för något i framtiden, eller varaktigheten för en förhandsfördröjning på några minuter.

    Utforskning och förberedelse inbegriper vanligtvis en stor mängd interaktiv dataanalys och visualisering – vanligtvis med språk som Python och R i interaktiva verktyg och miljöer som är specifikt utformade för den här uppgiften. Skripten som används för att utforska data finns vanligtvis i specialiserade miljöer som Jupyter Notebooks. Med de här verktygen kan dataforskare utforska data programmässigt medan de dokumenterar och delar de insikter de hittar.

  • Dataforskaren bygger och tränar beskrivande modeller och testar sedan och utvärderar modellen för att se till att den besvarar frågan eller åtgärdar affärsproblemet. När det är som enklast är en modell en kodbit som tar indata och producerar utdata. När du skapar en maskininlärningsmodell måste du välja en algoritm, förse den med data och justera hyperparametrar. Hyperparametrar är justerbara parametrar som låter dataforskare styra modellträningsprocessen. Med t.ex. neurala nätverk bestämmer dataforskaren antalet dolda lager och antalet noder i varje lager. Hyperparameter-justering, även kallat hyperparameteroptimering, är processen att hitta konfigurationen av hyperparametrar som ger bäst prestanda.

    En vanlig fråga är "Vilken maskininlärningsalgoritm ska jag använda?" En maskininlärningsalgoritm omvandlar en datamängd till en modell. Algoritmen som dataforskaren väljer beror främst på två olika aspekter av datavetenskapsscenariot:

    • Vilken affärsfråga vill dataforskaren besvara genom att lära sig från tidigare data?
    • Vilka är kraven för datavetenskapsscenariot, inklusive noggrannhet, utbildningstid, linjäritet, antal parametrar och antal funktioner?

    För att hjälpa dig att besvara dessa frågor, innehåller Azure Machine Learning en omfattande portfölj med algoritmer, t.ex. Multiclass Decision Forest,Rekommendationssystem, Neurala nätverksregression, med multiklass-neurala nätverk och >K-Means Clustering. Varje algoritm är utformad för att åtgärda olika typer av maskininlärningsproblem. Dessutom hjälper Azure Machine Learning- dataforskare att välja rätt algoritm för att besvara affärsfrågan.

  • Dataforskaren levererar den slutliga modellen med dokumentation och distribuerar den nya datauppsättningen till produktion efter testning, så att den kan spela en aktiv roll i ett företag. Förutsägelser från en distribuerad modell kan användas för affärsbeslut.
  • Visualiseringsverktyg som Microsoft Power BI, Tableau, Apache wSuperset och Metabase gör det enkelt för dataforskaren att utforska data och generera snygga visualiseringar som visar resultaten på ett sätt som gör det enkelt för icke-tekniska målgrupper att förstå.

Dataforskare kan också använda webbaserade anteckningsböcker för datavetenskap, till exempel Zeppelin Notebooks, under hela processen för datainmatning, identifiering, analys, visualisering och samarbete.

Datavetenskapsmetoder

Dataexperter använder statistiska metoder som hypotestestning, faktoranalys, regressionsanalys och klustring för att analysera statistiskt bra insikter.

Dokumentation om datavetenskap

Även om datavetenskapsdokumentationen varierar efter projekt och bransch, innehåller den vanligtvis dokumentation som visar var data kommer från och hur de ändrades. Detta hjälper andra medlemmar i datateamet att effektivt använda data framöver. Dokumentationen hjälper till exempel affärsanalytiker att använda visualiseringsverktyg för att tolka datamängden.

Typer av datavetenskapsdokumentation omfattar:

  • Projektplaner för att definiera projektets affärsmål, utvärderingsmått, resurser, tidslinje och budget.
  • Datavetenskapsanvändarberättelser för att generera idéer för datavetenskapsprojekt. Dataforskaren skriver berättelsen från intressentens vy och beskriver vad intressenten vill uppnå och orsaken till att intressenten begär projektet.
  • Datavetenskapsmodelldokumentation för att dokumentera datauppsättningen, experimentets design och algoritmerna.
  • Dokumentation om stödsystem inklusive användarguider, infrastrukturdokumentation för systemunderhåll och koddokumentation.

Hur gör jag för att bli dataexpert?

Det finns flera sökvägar till att bli dataforskare. Kraven omfattar vanligtvis en grad i informationsteknik eller datavetenskap. Men vissa IT-experter lär sig datavetenskap genom att delta i bootcamps och onlinekurser, och andra får en datavetenskaps master-examen eller certifiering.

Om du vill lära dig att vara dataforskare kan du dra nytta av dessa Microsoft-utbildningsresurser som är utformade för att hjälpa dig:

  • Kom igång snabbt. Läs den kostnadsfria Packt-e-boken Principles of Data Science, A beginner's guide to statistical techniques and theory. Du lär dig grunderna i statistisk analys och maskininlärning, nyckeltermer och datavetenskapsprocesser.
  • Skapa dina maskininlärningskunskaper med Azure, Microsofts molnplattform. Utforska Azure-maskininlärning för dataforskares resurser, inklusive kostnadsfria utbildningsvideor, exempel på lösningsarkitekturer och kundberättelser.
  • Uppnå maskininlärningsexpertis på Azure kostnadsfritt, på bara 4 veckor. Ta en timme om dagen och lär dig hur du skapar innovativa lösningar på komplexa problem. Du lär dig grunderna hela vägen till att skala dina maskininlärningsprojekt med de senaste verktygen och ramverken. Den självhanterade Zero to hero machine learning path förbereder dig också för Azure Dataforskare Associate-certifikatet.
  • Få omfattande utbildning. Gå Microsofts utbildningsväg för dataforskare och välj bland självstudier och lärarledda kurser. Lär dig hur du skapar maskininlärningsmodeller, använder visuella verktyg, kör datavetenskapsarbetsbelastningar i molnet och skapar program som stöder bearbetning av naturligt språk.

Få din certifiering för dataforskare

Certifieringar är ett bra sätt att demonstrera dina datavetenskapskvalifikationer och snabbt komma igång med din karriär. Microsoft-certifierade experter har hög efterfrågan och det finns jobb tillgängliga för Azure-dataexperter just nu. Utforska dataexpertcertifieringar mest efterfrågade av arbetsgivare:

  • Microsoft Certified: Azure Dataforskare Associate. Använd din kunskap om datavetenskap och maskininlärning för att implementera och köra maskininlärningsarbetsbelastningar på Azure med Azure Machine Learning Service.
  • Microsoft Certified: Customer Data Platform Special. Implementera lösningar som ger insikter i kundprofiler och spårar engagemangsaktiviteter för att förbättra kundupplevelser och öka kundkvarhållning.

Skillnader mellan dataanalytiker och dataforskare

Precis som dataforskare arbetar dataanalytiker med stora datamängder för att upptäcka trender i data. Dataforskare är dock vanligvis mer tekniska teammedlemmar med mer expertis och ansvar, som att initiera och leda datavetenskapsprojekt, bygga och träna maskininlärningsmodeller och presentera sina resultat för chefer och vid konferenser. Vissa dataforskare utför alla dessa uppgifter och andra fokuserar på specifika, som att träna algoritmer eller bygga modeller. Många dataexperter började sina karriärer eftersom dataanalytiker och dataanalytiker kan befordras till dataexperter inom några år.

Inte tillgänglig Dataanalytiker Dataforskare
Roll Statistisk dataanalys Utveckla lösningar till komplexa affärsbehov med hjälp av stordata
Vanliga verktyg Microsoft Excel, SQL, Tableau, Power BI SQL, Python, R, Julia, Hadoop, Apache Spark, SAS, Tableau, Machine Learning, Apache Superset, Power BI, Data Science Notebooks
Analys av datatyper Strukturerade data Strukturerade och ostrukturerade data
Uppgifter och uppdrag
  • Arbeta med intressenter för att definiera de projekt som tilldelas av hanteringen.
  • Använd SQL för att fråga datakällor och samla in rätt uppsättning data.
  • Identifiera, rensa och analysera data.
  • Tolka, visualisera och presentera resultat för intressenter via sammanfattningsrapporter.
  • Initiera projekt på egen hand baserat på deras domänkunskaper.
  • Använd mer avancerade tekniker för statistik, datautvinning, analys och modellering, inklusive maskininlärning.
  • Översätt resultaten till rekommendationer som kommer att driva affärsresultat.
  • Visualisera sina resultat effektivt och presentera dem för intressenter.
  • En dataforskare leder forskande projekt till att extrahera värdefull information från stordata och är kvalificerad inom teknik, matematik, affärer och kommunikation. Organisationer använder den här informationen för att fatta bättre beslut, lösa komplexa problem och förbättra sina åtgärder. Genom att avslöja handlingsbara insikter som döljs i stora datamängder kan en dataforskare avsevärt förbättra sitt företags förmåga att uppnå sina mål. Det är därför dataforskare är på hög efterfrågan och till och med anses vara "rock stars" i affärs världen.

    Läs mer om dataforskarens roll

  • Datavetenskap är den vetenskapliga datastudien för att få kunskap. Det här fältet kombinerar flera områden för att extrahera kunskap från omfattande datamängder i syfte att fatta välgrundade beslut och förutsägelser.

    Få en introduktion till datavetenskap

  • Dataforskare leder forska projekt för att extrahera värdefull information och handlingsbara insikter från stordata. Detta omfattar att definiera det problem som ska lösas, skriva frågor för att hämta rätt data från databaser, rensa och sortera data, bygga och träna maskininlärningsmodeller och använda datavisualiseringsmetoder för att effektivt kommunicera resultaten till intressenter.

    Ta reda på hur dataforskare extraherar kunskap från data

  • Även om datavetenskaplig dokumentation varierar beroende på projekt och bransch innehåller den vanligtvis projektplaner, användarberättelser, modelldokumentation och supportsystemdokumentation som användarguider.

    Läs mer om datavetenskapsdokumentation

  • Vissa IT-experter lär sig datavetenskap genom att delta i bootcamps och onlinekurser och andra får en master-examen eller certifiering. Certifieringar är ett bra sätt att påvisa dina datavetenskapskvalifikationer och komma igång med din karriär. Microsoft-certifierade experter är på hög efterfrågan och det finns jobb tillgängliga för Azure-dataforskare just nu.

    Utforska utbildningsresurser och certifieringar för datavetenskap

  • Precis som dataforskare arbetar dataanalytiker med stora datamängder för att upptäcka trender i data. Dataforskare är dock mer tekniska teammedlemmar med mer expertis och ansvar, som att initiera och leda datavetenskapsprojekt, bygga och träna maskininlärningsmodeller och presentera resultaten av sina projekt för chefer och vid konferenser. Vissa dataforskare utför alla dessa uppgifter och andra fokuserar på specifika, som att träna algoritmer eller bygga modeller.

    Se en jämförelse av ansvarsområden för dataforskare och dataanalytiker

Kom igång med ett kostnadsfritt Azure-konto

Få populära Azure-analystjänster kostnadsfritt i 12 månader, mer än 25 tjänster alltid kostnadsfria och $200 kredit att använda under dina första 30 dagar.

Kontakta en Azure AI försäljningsspecialist

Få råd om hur du kommer igång med Azure AI. Ställ frågor, lär dig mer om priser och metodtips och få hjälp med att utforma en lösning som uppfyller dina behov.

Kan vi hjälpa dig?