adattudomány

Üdvözlöm, Ön a adattudomány szó jelentését keresi. A DICTIOUS-ban nem csak a adattudomány szó összes szótári jelentését megtalálod, hanem megismerheted az etimológiáját, a jellemzőit és azt is, hogyan kell a adattudomány szót egyes és többes számban mondani. Minden, amit a adattudomány szóról tudni kell, itt található. A adattudomány szó meghatározása segít abban, hogy pontosabban és helyesebben fogalmazz, amikor beszélsz vagy írsz. Aadattudomány és más szavak definíciójának ismerete gazdagítja a szókincsedet, és több és jobb nyelvi forráshoz juttat.

Magyar

Kiejtés

  • IPA:

Főnév

adattudomány

  1. (informatika) Az adattudomány (angolul: data science, gyakran rövidítve DS) az adatok elemzésének, feldolgozásának és értelmezésének tudománya, amely számos területet és módszert kombinál, beleértve a statisztikát, a gépi tanulást, a programozást és az üzleti intelligenciát. Az adattudomány célja, hogy az adatokból értékes betekintéseket és döntéstámogatási információkat nyerjen ki, amelyek segíthetnek különböző iparágakban, például üzleti döntéshozatalban, kutatásban, pénzügyekben vagy marketingben.

Az adattudomány fő elemei:

  1. Adatok gyűjtése: Az adattudomány első lépése az adatok összegyűjtése. Ez az adatforrások sokféleségét foglalja magában, például adatbázisokból, szenzorokból, logfájlokból, API-kból vagy akár közösségi médiából származó adatokat. Az adatok lehetnek szervezett (strukturált) vagy rendezetlen (strukturálatlan) formában.
  2. Adatok előfeldolgozása és tisztítása: Az adatok gyakran nem tökéletesek; tartalmazhatnak hiányzó értékeket, zajos adatokat vagy hibás információkat. Az adattudomány fontos része az adatok tisztítása és előkészítése, amely magában foglalja az adatok átalakítását, normalizálását, a hiányzó adatok kezelését, valamint az outlierek felismerését és kezelését.
  3. Adatok elemzése és vizualizálása: Miután az adatokat megtisztították, az elemzők statisztikai módszerekkel vagy adatvizualizációs eszközökkel (pl. matplotlib, seaborn) feltárhatják a mintázatokat, trendeket és összefüggéseket az adatokban. Az adatelemzés segítségével az adatok értelmezhetővé és használhatóvá válnak.
  4. Gépi tanulás és AI (mesterséges intelligencia): Az adattudomány egyik legfontosabb eszköztára a gépi tanulás, amely lehetővé teszi, hogy az adatok alapján prediktív modelleket készítsünk. Az algoritmusok képesek megtanulni az adatokban lévő mintázatokat, és azok alapján előrejelzéseket vagy döntéseket hozni. A gépi tanulási modellek alkalmazhatók osztályozási (classification), regressziós (regression), klaszterezési (clustering) vagy más feladatokra.
  5. Statisztika és matematikai modellezés: Az adattudósok különböző statisztikai módszereket használnak az adatok elemzéséhez, beleértve a hipotézisvizsgálatot, a lineáris regressziót, a valószínűségszámítást és az időbeli adatelemzést. Ezek a módszerek segítenek az adatok mélyebb megértésében és az értelmezésben.
  6. Big Data és felhőalapú számítástechnika: Az adattudományban gyakran nagyon nagy adatkészletekkel (big data) kell dolgozni, amelyek kezelése és feldolgozása kihívást jelenthet hagyományos eszközökkel. A Hadoop, a Spark, a Dask, valamint a felhőszolgáltatások (pl. Amazon Web Services, Google Cloud) lehetővé teszik ezeknek az adatoknak a hatékony feldolgozását és tárolását.
  7. Adatvizualizáció és jelentéskészítés: Az adatokból nyert eredményeket gyakran adatvizualizációval teszik érthetővé a nem technikai közönség számára. Az eszközök, mint például a matplotlib, a seaborn, vagy a Tableau, segítenek interaktív grafikonok, diagramok és jelentések készítésében.
  8. Adatvezérelt döntéshozatal: Az adattudomány végső célja, hogy segítse a döntéshozókat az adatok alapján megalapozott döntések meghozatalában. Ez lehet üzleti, tudományos vagy technológiai döntéshozatal, de a lényeg az, hogy az adatok révén pontosabb és hatékonyabb megoldásokat lehessen találni.

Az adattudomány eszköztára:

  1. Python: Az adattudomány egyik legnépszerűbb programozási nyelve a Python. Python gazdag ökoszisztémával rendelkezik, amely tartalmaz számos adatkezelési, elemzési és gépi tanulási könyvtárat:
    • pandas: Táblázatos adatok kezelésére és elemzésére.
    • NumPy: Nagy teljesítményű numerikus számításokra és mátrixműveletekre.
    • scikit-learn: Gépi tanulási algoritmusokhoz és adatfeldolgozási eszközökhöz.
    • TensorFlow és PyTorch: Mesterséges intelligencia és mélytanulási modellek fejlesztésére.
    • matplotlib és seaborn: Adatvizualizációra.
  2. R: Az R egy másik népszerű nyelv az adattudományban, különösen statisztikai elemzésekhez és vizualizációkhoz. Az R különösen erős a statisztikai modellezés és az adatelemzés területén.
  3. SQL: Az adatok tárolására és lekérdezésére használt legelterjedtebb nyelv az SQL (Structured Query Language). Az adattudományban elengedhetetlen a relációs adatbázisokkal való munka, amelyek SQL-lekérdezésekkel kezelhetők.
  4. Jupyter notebook: A Jupyter notebook egy interaktív eszköz, amely lehetővé teszi, hogy az adattudósok kódrészleteket, magyarázatokat és vizualizációkat egy dokumentumban futtassanak és jelenítsenek meg. Ez különösen hasznos az elemzések bemutatására és jelentések készítésére.
  5. Big Data eszközök: A nagy adatmennyiségek feldolgozásához szükségesek a Hadoop, Spark, vagy más big data platformok, amelyek képesek elosztott rendszerekben feldolgozni és tárolni az adatokat.

Adattudományi munkafolyamat:

  1. Probléma meghatározása: Az első lépés annak meghatározása, hogy milyen problémát akarunk megoldani az adatok segítségével. Ez magában foglalja az üzleti célok vagy kutatási kérdések tisztázását.
  2. Adatgyűjtés: Az adatgyűjtés magában foglalja az adatforrások azonosítását és az adatok kinyerését.
  3. Adattisztítás: Az adatok tisztítása és előkészítése szükséges a hibák, hiányzó értékek és zajos adatok eltávolítása érdekében.
  4. Adatok feltárása és elemzése: Az adatok elemzése statisztikai módszerekkel és adatvizualizációval segít a trendek, mintázatok és anomáliák felfedezésében.
  5. Modellezés és gépi tanulás: A gépi tanulási algoritmusok alkalmazásával prediktív modelleket építhetünk. Ezek lehetnek felügyelt tanulási (pl. döntési fák, logisztikus regresszió) vagy felügyelet nélküli tanulási algoritmusok (pl. klaszterezés).
  6. Modellek értékelése: Az épített modelleket különböző metrikák segítségével értékelik, például pontosság, precizitás, F1-score stb.
  7. Döntéshozatal és implementáció: A modellekből nyert betekintéseket és előrejelzéseket felhasználják az üzleti döntéshozatalban vagy az adott probléma megoldásában.
  8. Modellek finomítása és karbantartása: A modellek folyamatos finomítása és újratanítása szükséges lehet, különösen ha új adatok állnak rendelkezésre.

Adattudósok által használt technológiák és szerepkörök:

  1. Adattudós (Data Scientist): Az adattudósok felelősek az adatok elemzéséért, modellezéséért és az adatokból nyert információk alapján történő döntéshozatalért. A statisztikai ismeretek, a gépi tanulás, a programozás és az üzleti érzék kulcsfontosságúak ezen a területen.
  2. Adatmérnök (Data Engineer): Az adatmérnökök felelősek az adatok infrastruktúrájának kiépítéséért és karbantartásáért. Ők biztosítják az adatok hatékony gyűjtését, tárolását és elérhetőségét az adattudósok számára.
  3. Adatkutató (Data Analyst): Az adatkutatók általában az adatok feltárásával és elemzésével foglalkoznak, hogy üzleti döntéseket támogassanak. Ők nem mindig dolgoznak gépi tanulási modellekkel, hanem statisztikai elemzéseket és jelentéseket készítenek.

Összefoglalás:

Az adattudomány egy összetett, interdiszciplináris terület, amely az adatgyűjtéstől kezdve az adatelemzésen át a prediktív modellek építéséig számos feladatot lefed. Az adattudósok a modern technológiai világban kulcsszerepet játszanak abban, hogy az adatokból értékes és használható betekintéseket nyerjenek, segítve ezzel az üzleti döntéshozatalt és a különböző problémák megoldását.

További információk

Enciclo
Wikious
Sapientia
Scientia
Boobota
Anandapedia
Sagapedia
Wikithot