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.

 Andmeteaduse mõiste 
Kuigi mitmed uurijad on püüdnud andmeteadust defineerida, puudub sellel üks kindel ja üldtunnustatud määratlus.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 

 Vasant Dahri järgi keskendub andmeteadus andmetest teadmuse väljaselekteerimisele.Dhar, V. (2013), “Data science and prediction”, Communications of the ACM, Vol. 56 No. 12, lk 64-73. https://doi.org/10.1145/2500499 

 Foster Provost ja Tom Fawcett defineerivad andmeteadust aluspõhimõtete kogumina, mis toetab ja juhib informatsiooni ja teadmiste saamist andmetest.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

 John W. Foremani peab andmeteaduseks andmete muutmine matemaatika ja statistika abil teadmisteks, otsusteks ja toodeteks.Foreman, J.W. (2013), Data Smart: Using Data Science to Transform Information into Insight, John Wiley & Sons, Hoboken, NJ. 

 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.

 Mõiste seos statistikaga 
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.

 Andmeteaduse soovituslik töötsükkel 
Autorite Il-Yeol Songi ja Yongjun Su hinnangul peaks andmeteadlane oma töös läbima kaheksa etappi.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
1. Küsimuste ja võimaluste 
mõistmineMillisele küsimusele vastust otsitakse? Milliseid mõõdikuid hinnatakse? 
Hüpoteesi sõnastamine. Ressursside (inimesed, andmed, töövahendid) hindamine.2. Andmete mõistmineAndmeressursside tuvastamine, andmete taaskasutamise ja integreerimise kava, andmete tuvastamine ja tööriistade üle otsustamine.3. Andmete ettevalmistamineAndmete hankimine ja hindamine, puhastamine, teisendamine. Andmete kvaliteedi kontrollimine.4. Mudeli planeerimineMeetodite, tehnikate ja töövoo kindlaks määramine. Peamiste muutujate valimine ja nendevahelise korrelatsiooni määramine.5. Mudeli loomineMudeli loomine, selle analüüs ja kordamine.6. HindamineHindamine mõõdikute alusel. Tulemuste ja soovituste esitamine.7. JuurutamineAnalüüsiprotseduuride integreerimine töölaua jms süsteemidega.8. JälgimineTegevuse jälgimine ja parandamist vajavate osade väljaselgitamine.

 Rakendusvaldkonnad 
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.Voulgaris, Z. (2014), Data Scientist: The Definitive Guide to Becoming a Data Scientist, Technics Publications, Westfield, NJ.

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.

 Andmeteadlase oskused 
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) 

 Andmeteaduse õpetamine Eestis 
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

 Vaata ka 
Andmeanalüüs 
Andmekaeve 
Andmete visualiseerimine 
Masinõpe 
Statistika 
Suurandmed 
Tehisintellekt

 Viited 

 Välislingid 
Kõrgkooliõpik "Praktiline andmeteadus"

Kategooria:Infoteadus