Наука о данных — различия между версиями
Admin (обсуждение | вклад) (→Концепции) |
Admin (обсуждение | вклад) (→Концепции) |
||
| Строка 10: | Строка 10: | ||
Рассматривается как академическая дисциплина, а с начала 2010-х годов, во многом благодаря популяризации концепции «[[Big Data|больших данных]]», — и как практическая межотраслевая сфера деятельности, притом специализация «учёного по данным» (англ. data scientist) с начала 2010-х годов считается одной из самых привлекательных, высокооплачиваемых и перспективных профессий. | Рассматривается как академическая дисциплина, а с начала 2010-х годов, во многом благодаря популяризации концепции «[[Big Data|больших данных]]», — и как практическая межотраслевая сфера деятельности, притом специализация «учёного по данным» (англ. data scientist) с начала 2010-х годов считается одной из самых привлекательных, высокооплачиваемых и перспективных профессий. | ||
| − | == | + | == Дисциплины == |
[[Файл:Data Science.jpg|1000px]] | [[Файл:Data Science.jpg|1000px]] | ||
| + | |||
| + | # '''Основы''' | ||
| + | #* [[OLAP]] | ||
| + | #* [[ETL]] | ||
| + | # '''Статистика''' | ||
| + | # '''Программирование''' | ||
| + | #* [[R]] | ||
| + | # '''[[Машинное обучение]]''' | ||
| + | # '''[[Интеллектуальный анализ текста]]''' | ||
| + | # '''Визуализация''' | ||
| + | # '''[[Большие данные]]''' | ||
| + | # '''[[Data Ingestion]]''' | ||
| + | # '''[[Data Munging]]''' | ||
| + | # '''Программное обеспечение''' | ||
[[Категория:Науки и теории]] | [[Категория:Науки и теории]] | ||
Версия 09:41, 20 мая 2016
Наука о данных (англ. data science, иногда «даталогия» — datalogy) — раздел информатики, изучающий проблемы анализа, обработки и представления данных в цифровой форме.
Наука о данных объединяет:
- методы по обработке данных в условиях больших объёмов и высокого уровня параллелизма,
- статистические методы,
- методы интеллектуального анализа данных,
- приложения искусственного интеллекта для работы с данными,
- методы проектирования и разработки баз данных.
Рассматривается как академическая дисциплина, а с начала 2010-х годов, во многом благодаря популяризации концепции «больших данных», — и как практическая межотраслевая сфера деятельности, притом специализация «учёного по данным» (англ. data scientist) с начала 2010-х годов считается одной из самых привлекательных, высокооплачиваемых и перспективных профессий.
Дисциплины
- Основы
- Статистика
- Программирование
- Машинное обучение
- Интеллектуальный анализ текста
- Визуализация
- Большие данные
- Data Ingestion
- Data Munging
- Программное обеспечение