Andmeteadus

Andmeteadus on interdistsiplinaarne valdkond, milles kasutatakse mitmeid tehnikaid ja lähenemisi, et saada teadmisi ja sügavamat arusaamist struktureeritud ja struktureerimata andmetest. Andmeteadus on seotud andmekaeve ja suurandmetega. Andmeteadus ühendab statistika, andmete analüüsi ja nendega seotud meetodid "mõistmaks, analüüsimaks tegelikke nähtusi" andmete abil. Andmeteadus kasutab matemaatika, statistika, informaatika, valdkondlike teadmiste ja infoteaduste valdkondadest pärinevaid tehnikaid ja teooriaid. Turingi auhinna võitja Jim Gray kujutab andmeteadust ette teaduse "neljanda paradigmana" (empiirilise, teoreetilise, arvutusliku ja nüüd andmetest juhitavana) ning väitis, et "kõik teaduses on infotehnoloogia mõju tõttu muutumas" ja rääkis andmete üleküllusest. Kuigi mitmed uurijad on püüdnud andmeteadust defineerida, puudub sellel üks kindel ja üldtunnustatud määratlus. Vasant Dahri järgi keskendub andmeteadus andmetest teadmuse väljaselekteerimisele. Foster Provost ja Tom Fawcett defineerivad andmeteadust aluspõhimõtete kogumina, mis toetab ja juhib informatsiooni ja teadmiste saamist andmetest. John W. Foremani peab andmeteaduseks andmete muutmine matemaatika ja statistika abil teadmisteks, otsusteks ja toodeteks. John D. Kelleher ja Brendan Tierney defineerivad andmeteadust põhimõtete, probleemipüstituste, algoritmide ja protsesside kogumina, mille abil on võimalik eraldada mitmekülgseid ja kasulikke seaduspärasid suurtest andmekogumitest. Nad mainivad veel, et andmeteaduse väljakutsed on näiteks sotsiaalmeedia struktureerimata andmete kogumine, puhastamine ja muundamine, suurandmete tehnoloogia kasutamine suurte andmekogumite säilitamiseks ja töötlemiseks ning andmete kasutamise eetika regulatsioonidega seotud probleemid. Andmeteaduse Ühing defineerib andmeteadust kui andmete loomise, kehtivuse kontrollimise ja muutmise teaduslikku uurimist, mille eesmärk on tähenduse loomine. Seejuures ollakse üksmeelel, et andmeteadus tegeleb suurandmetest väärtuslike mustrite tuvastamise ja kaevandamisega, andmete muutmisega informatsiooniks ja teadmisteks. Andmeteadus hõlmab kõiki tegevusi, mis aitavad andmete põhjal kasulikke otsuseid teha. Andmeteadus ei ole eraldi eesmärk – see on kogum meetodeid, mis aitab juba seatud eesmärke paremini saavutada, kasutades selleks andmeid. Statistikud koos Nate Silveriga on väitnud, et andmeteadus pole eraldiseisev valdkond ja teda võib pidada uueks statistika nimetuseks. Leidub arvamusi, et andmeteadus erineb statistikast, kuna keskendub probleemidele ja meetoditele, mis on ainuomased vaid digitaalsel kujul esinevatele andmetele. Stanfordi professor David Donoho arvates ei erista andmeteadust statistikast andmekogumite suurus ja masinarvutuste kasutamine. Tema hinnangul nimetavad paljud ülikoolide oma õppekavade analüüsi- ja statistika õppeaineid andmeteadusena reklaami eesmärgil. Tema kirjelduses on andmeteadus rakendusvaldkond, mis on välja kasvanud traditsioonilisest statistikast. Kokkuvõtvalt võib andmeteadust pidada rakendusstatistika haruks. Autorite Il-Yeol Songi ja Yongjun Su hinnangul peaks andmeteadlane oma töös läbima kaheksa etappi. Andmeteadust rakendatakse aina rohkem paljudes valdkondades, sealhulgas äris, majanduses, tööstuses, hariduses, füüsikas, tervishoius, põllumajanduses, poliitikas, juhtimises, turunduses, transpordikorralduses, linnaplaneerimises, kosmoseteaduses ja sotsioloogias. Enim on suurandmete kasutamisest kasu saanud näiteks jaemüük, telekommunikatsioon, nõustamine, tervishoid, lennutransport, ehitus, toiduainetetööstus, tootmine, tööstusvahendid, autotööstus, klienditeenindus, finantsteenused, kirjastamine ja logistika. Andmeteaduse rakendusvaldkonnad on näiteks: pettuste tuvastamine ja riskide hajutamine – näiteks pangad ennustavad kliendi maksevõimekust tulevikus; meditsiin ja tervishoid – näiteks koepiltidest vähirakkude tuvastamine, ravimite väljatöötamine, personaalne meditsiin; interneti otsingumootorid – Google, Bing, Yahoo! ja muud otsingumootorid kasutavad andmeteaduse algoritme, et pakkuda parimaid otsingutulemusi; reklaami sihtimine – algoritmide abil suunatakse reklaami internetis vastavalt kasutaja varasemale käitumisele; pildituvastus (advanced image recognition) – näiteks Google'i pildiotsing; kõnetuvastus – näiteks Google Voice, Siri, Cortana jne, kus häälsõnum teisendatakse tekstiks; lennuliikluse planeerimine – näiteks hilinemiste prognoosimine, lisalennukite ostu planeerimine; mängud (gaming) – on kavandatud masinõppe algoritmidega, mis parandavad/täiendavad ennast mängija jõudmisel järgmisele tasemele. Ka liikumismängude korral analüüsib vastane (arvuti) mängija varasemaid käike ja kujundab vastavalt sellele mängu; liitreaalsus (augmented reality) – andmeteadus ja virtuaalreaalsus (VR) on omavahel seotud. VR-peakomplekt sisaldab algoritme ja andmeid. Näiteks Pokemon GO mäng, mis paneb mängija füüsilises maailmas ringi liikuma ja Pokemone taga ajama. Andmeteadlane otsib suurtest andmekogumitest mustreid ja seoseid kasutades mitmesuguseid vahendeid, tehnikaid ja kriitilist mõtlemist, et pakkuda reaalse eluga seotud andmekesksele probleemidele kasulikke lahendusi. Andmeteadlase elukutset on peetud üheks 21. sajandi kõige olulisemaks. Ameerika Ühendriikide tööotsinguportaal Glassdoor tunnistas andmeteadlase 2018. aastal parimaks ametiks. Andmeteadlased vajavad komplekssete probleemide lahendamiseks laiapõhjalisi teadmisi ja oskusi mitmetest valdkondadest, näiteks matemaatika ja statistika, arvutiteadus ja infoteadus. Andmeteadus on tihedalt seotud tõenäosusmudelite, andmekaeve, andmete visualiseerimise ja käsitletava valdkonna teadmistega. Andmeteadlasele vajalikud oskused: programmeerimine ja arvutiteadus (algoritmid ja andmestruktuurid, veebi kraapimine, SQL, R, Python, Excel, andmebaasid) andmete visualiseerimine (kujunduspõhimõtted, teegid – R ggplot2, D3) valdkonna- ja äriteadmised (valdkonna, ärianalüütika tööriistad – Tableau) suurandmed ja pilveandmetöötlus (Apache Hadoop, Apache Pig) matemaatika (masinõppe alused, statistika alused, tõenäosusteooria alused) pehmed oskused (suhtlemisoskus, lugude jutustamise oskus, esinemisoskus, väljendusoskus, veenmisoskus, kohanemisvõime, pidev enesetäiendamine) Tartu Ülikooli arvutiteaduse instituut avas 2020. aasta sügisel andmeteaduse eestikeelse magistriõppekava. Andmeteaduse üliõpilastel on Tartu Ülikoolis võimalik valida kolme õppesuuna vahel: andmeteadus äriettevõttes andmeteadus digihumanitaarias ja sotsiaalteadustes andmeteadus loodus- ja terviseteadustes Andmeanalüüs Andmekaeve Andmete visualiseerimine Masinõpe Statistika Suurandmed Tehisintellekt EDUCBA. "Data Science Machine Learning". Vaadatud 10.12.2019. Data Science Estonia. "Mis on andmeteadus?". Vaadatud 11.12.2019. Hayashi, Chikio (1. jaanuar 1998). "What is Data Science? Fundamental Concepts and a Heuristic Example". Hayashi, Chikio; Yajima, Keiji; Bock, Hans-Hermann; Ohsumi, Noboru; Tanaka, Yutaka; Baba, Yasumasa (toim-d). Data Science, Classification, and Related Methods. Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization (inglise). Springer Japan. Lk 40–51. DOI:10.1007/978-4-431-65950-1_3. ISBN 9784431702085. Tony Hey; Stewart Tansley; Kristin Michele Tolle (2009). The Fourth Paradigm: Data-intensive Scientific Discovery. Microsoft Research. ISBN 978-0-9825442-0-4. Originaali arhiivikoopia seisuga 20. märts 2017. Vaadatud 16. detsembril 2016. Bell, G.; Hey, T.; Szalay, A. (2009). "COMPUTER SCIENCE: Beyond the Data Deluge". Science. 323 (5919): 1297–1298. DOI:10.1126/science.1170411. ISSN 0036-8075. PMID 19265007. Virkus, S. & Garoufallou, E. (2019), "Data science from a library and information science perspective", Data Technologies and Applications, Vol. 53 No. 4, lk 422-441. https://doi.org/10.1108/DTA-05-2019-0076 Dhar, V. (2013), “Data science and prediction”, Communications of the ACM, Vol. 56 No. 12, lk 64-73. https://doi.org/10.1145/2500499 Provost, F. & Fawcett, T. (2013), “Data science and its relationship to Big Data and data-driven decision making”, Big Data, Vol. 1 No. 1, lk 51-59. http://doi.org/10.1089/big.2013.1508 Foreman, J.W. (2013), Data Smart: Using Data Science to Transform Information into Insight, John Wiley & Sons, Hoboken, NJ. "Data Science". Vaadatud 03.01.2020. Data Science Association. "About Data Science". Originaali arhiivikoopia seisuga 21.12.2019. Vaadatud 10.12.2019. "Nate Silver: What I need from statisticians - Statistics Views". www.statisticsviews.com. Originaali arhiivikoopia seisuga 11. juuni 2020. Vaadatud 3. aprillil 2020. "What's the Difference Between Data Science and Statistics?". Priceonomics (inglise). Vaadatud 3. aprillil 2020. Donoho, David (18. september 2015). "50 years of Data Science" (PDF). Vaadatud 2. aprillil 2020. Song, I-Y, & Zhu, Y. (2017), "Big Data and Data Science: Opportunities and Challenges of iSchools", Journal of Data and Informaton Science, Vol. 2 No. 3, lk 1-18. https://doi.org/10.1515/jdis-2017-0011 Voulgaris, Z. (2014), Data Scientist: The Definitive Guide to Becoming a Data Scientist, Technics Publications, Westfield, NJ. Upsana (26. november 2019). "Top 10 Data Science Applications". Vaadatud 01.01.2020. Asha Saxena (30. jaanuar 2019). "Is 'Data Scientist' the 'Sexiest Job of the 21st Century'? And How Do You Get One of Your Own?". Entrepreneur. Vaadatud 01.01.2020. Arvamusfestival. "Mis on andmeteadus?". Vaadatud 10.12.2019.[alaline kõdulink] Amy Elisa Jackson (23. jaanuar 2018). "The 50 Best Jobs in America for 2018". Vaadatud 01.01.2020. Taivo Pungas (11. juuni 2015). "Andmeteadus: vajalikud oskused ja kuidas alustada". Vaadatud 11.12.2019. Tartu Ülikool. "Andmeteadus". Originaali arhiivikoopia seisuga 22.09.2020. Vaadatud 02.01.2020.