Shkenca e të dhënave

parapamje| Ekzistenca e kometës NEOWISE (këtu e përshkruar si një seri pikash të kuqe) u zbulua duke analizuar të dhënat e sondazhit astronomik të marra nga një teleskop hapësinor, Eksploruesi Infrared me fushë të gjerë .
**Shkenca e të dhënave** është një fushë akademike ndërdisiplinore që përdor statistika, llogaritje shkencore, metoda shkencore, përpunim, vizualizim shkencor, algoritme dhe sisteme për të nxjerrë ose ekstrapoluar njohuri dhe njohuri nga të dhëna potencialisht të zhurmshme, të strukturuara ose të pastrukturuara.

Shkenca e të dhënave gjithashtu integron njohuritë e domenit nga fusha e aplikimit themelor (p.sh., shkencat natyrore, teknologjia e informacionit dhe mjekësia). Shkenca e të dhënave është e shumëanshme dhe mund të përshkruhet si një shkencë, një paradigmë kërkimore, një metodë kërkimi, një disiplinë, një rrjedhë pune dhe një profesion.

Shkenca e të dhënave është "një koncept për të unifikuar statistikat, analizën e të dhënave, informatikën dhe metodat e lidhura me to" për "të kuptuar dhe analizuar fenomenet aktuale" me të dhëna. Ai përdor teknika dhe teori të nxjerra nga shumë fusha brenda kontekstit të matematikës, statistikave, shkencave kompjuterike, shkencës së informacionit dhe njohurive të fushës. Sidoqoftë, shkenca e të dhënave është e ndryshme nga shkenca kompjuterike dhe shkenca e informacionit. Fituesi i çmimit Turing, Jim Grey, e imagjinoi shkencën e të dhënave si një "paradigmë të katërt" të shkencës (empirike, teorike, llogaritëse dhe tani e drejtuar nga të dhënat) dhe pohoi se "çdo gjë rreth shkencës po ndryshon për shkak të ndikimit të teknologjisë së informacionit " dhe përmbytjes së të dhënave.

Një **shkencëtar i të dhënave** është një profesionist që krijon kodin e programimit dhe e kombinon atë me njohuritë statistikore për të krijuar njohuri nga të dhënat.

## Themelet 
Shkenca e të dhënave është një fushë ndërdisiplinore e fokusuar në nxjerrjen e njohurive nga grupe tipike të mëdha të të dhënave dhe zbatimin e njohurive dhe njohurive nga ato të dhëna për të zgjidhur problemet në një gamë të gjerë fushash aplikimi. Fusha përfshin përgatitjen e të dhënave për analizë, formulimin e problemeve të shkencës së të dhënave, analizimin e të dhënave, zhvillimin e zgjidhjeve të bazuara në të dhëna dhe paraqitjen e gjetjeve për të informuar vendimet e nivelit të lartë në një gamë të gjerë fushash aplikimi. Si i tillë, ai përfshin aftësi nga shkenca kompjuterike, statistika, shkenca e informacionit, matematika, vizualizimi i të dhënave, vizualizimi i informacionit, sonifikimi i të dhënave, integrimi i të dhënave, dizajni grafik, sistemet komplekse, komunikimi dhe biznesi. Statisticiani Nathan Yau, duke u mbështetur në Ben Fry, gjithashtu lidh shkencën e të dhënave me ndërveprimin njeri-kompjuter : përdoruesit duhet të jenë në gjendje të kontrollojnë dhe eksplorojnë në mënyrë intuitive të dhënat. Në vitin 2015, Shoqata Amerikane e Statistikave identifikoi menaxhimin e bazës së të dhënave, statistikat dhe mësimin e makinerive, si dhe shpërndau sisteme paralele si tre bashkësitë themelore profesionale në zhvillim.

Shumë statisticient, duke përfshirë Nate Silver, kanë argumentuar se shkenca e të dhënave nuk është një fushë e re, por një emër tjetër për statistikat. Të tjerë argumentojnë se shkenca e të dhënave është e dallueshme nga statistikat sepse fokusohet në problemet dhe teknikat unike për të dhënat dixhitale. Vasant Dhar shkruan se statistikat theksojnë të dhënat dhe përshkrimin sasior. Në të kundërt, shkenca e të dhënave merret me të dhëna sasiore dhe cilësore (p.sh. nga imazhet, teksti, sensorët, transaksionet, informacioni i klientit, etj.) dhe thekson parashikimin dhe veprimin. Andrew Gelman i Universitetit të Kolumbisë i ka përshkruar statistikat si një pjesë jo thelbësore të shkencës së të dhënave.

Profesori i Stanford-it, David Donoho shkruan se shkenca e të dhënave nuk dallohet nga statistikat për nga madhësia e grupeve të të dhënave ose përdorimi i kompjuterit dhe se shumë programe të diplomimit reklamojnë në mënyrë mashtruese trajnimin e tyre analitik dhe statistikor si thelbin e një programi të shkencës së të dhënave. Ai e përshkruan shkencën e të dhënave si një fushë të aplikuar që rritet nga statistikat tradicionale.

## Etimologjia 
### Përdorimi i hershëm 
Në vitin 1962, John Tukey përshkroi një fushë që ai e quajti " analiza e të dhënave ", e cila i ngjan shkencës moderne të të dhënave. Më vonë, pjesëmarrës në një simpozium statistikash të vitit 1992 në Universitetin e Montpelliernbsp;II pranoi shfaqjen e një disipline të re të fokusuar në të dhëna me origjinë dhe forma të ndryshme, duke kombinuar konceptet dhe parimet e vendosura të statistikave dhe analizës së të dhënave me kompjuterin.

Termi "shkencë e të dhënave" është gjurmuar në vitin 1974, kur Peter Naur e propozoi atë si një emër alternativ për shkencën kompjuterike. Në vitin 1998, Hayashi Chikio argumentoi për shkencën e të dhënave si një koncept të ri, ndërdisiplinor, me tre aspekte: hartimin, mbledhjen dhe analizën e të dhënave.

### Përdorimi modern 
Në vitin 2012, teknologët Thomas H. Davenport dhe DJ Patil deklaruan "Shkencëtari i të dhënave: Puna më seksi e shekullit të 21-të", një frazë tërheqëse që u përdor edhe nga gazetat e qyteteve kryesore si New York Times dhe Boston Globe . Një dekadë më vonë, ata e rikonfirmuan atë, duke u shprehur se "është puna më e kërkuar se kurrë te punëdhënësit".

Koncepti modern i shkencës së të dhënave si një disiplinë e pavarur ndonjëherë i atribuohet William S. Cleveland. Në një punim të vitit 2001, ai mbrojti një zgjerim të statistikave përtej teorisë në fusha teknike; sepse kjo do të ndryshonte ndjeshëm fushën, ajo garantonte një emër të ri.

Titulli profesional i "shkencëtarit të të dhënave" i është atribuar DJ Patil dhe Jeff Hammerbacher në 2008. Megjithëse u përdor nga Bordi Kombëtar i Shkencës në raportin e tyre të vitit 2005 "Koleksionet e të dhënave dixhitale me jetë të gjatë: Mundësimi i kërkimit dhe arsimit në shekullin 21", ai i referohej gjerësisht çdo roli kyç në menaxhimin e një koleksioni të të dhënave dixhitale.

Ende nuk ka një konsensus mbi përkufizimin e shkencës së të dhënave dhe nga disa konsiderohet si një fjalë kryesore . Të dhënat e mëdha janë një term i lidhur marketing. Shkencëtarët e të dhënave janë përgjegjës për zbërthimin e të dhënave të mëdha në informacione të përdorshme dhe krijimin e softuerëve dhe algoritmeve që ndihmojnë kompanitë dhe organizatat të përcaktojnë operacionet optimale.

## Shkenca dhe analiza e të dhënave 
alt=summary statistics and scatterplots showing the Datasaurus dozen data set|parapamje| Shembull për dobinë e analizës së të dhënave eksploruese siç tregohet duke përdorur grupin e të dhënave të dhjetëra Burimi të dhënash.
Shkenca e të dhënave dhe analiza e të dhënave janë të dyja disiplina të rëndësishme në fushën e menaxhimit dhe analizës së të dhënave, por ato ndryshojnë në disa mënyra kryesore. Ndërsa të dyja fushat përfshijnë punën me të dhënat, shkenca e të dhënave është më shumë një fushë ndërdisiplinore që përfshin aplikimin e metodave statistikore, llogaritëse dhe të mësimit të makinerive për të nxjerrë njohuri nga të dhënat dhe për të bërë parashikime, ndërsa analiza e të dhënave është më e fokusuar në ekzaminimin dhe interpretimin e të dhëna për të identifikuar modelet dhe tendencat.

Ndërsa analiza e të dhënave fokusohet në nxjerrjen e njohurive nga të dhënat ekzistuese, shkenca e të dhënave shkon përtej kësaj duke përfshirë zhvillimin dhe zbatimin e modeleve parashikuese për të marrë vendime të informuara. Shkencëtarët e të dhënave shpesh janë përgjegjës për mbledhjen dhe pastrimin e të dhënave, zgjedhjen e teknikave të duhura analitike dhe vendosjen e modeleve në skenarë të botës reale. Ata punojnë në kryqëzimin e matematikës, shkencave kompjuterike dhe ekspertizës së fushës për të zgjidhur probleme komplekse dhe për të zbuluar modele të fshehura në grupe të dhënash të mëdha.

Pavarësisht këtyre dallimeve, shkenca e të dhënave dhe analiza e të dhënave janë fusha të lidhura ngushtë dhe shpesh kërkojnë grupe të ngjashme aftësish. Të dyja fushat kërkojnë një bazë solide në statistikat, programimin dhe vizualizimin e të dhënave, si dhe aftësinë për të komunikuar gjetjet në mënyrë efektive si me audiencën teknike ashtu edhe me atë jo-teknike. Të dyja fushat përfitojnë nga të menduarit kritik dhe njohuritë e fushës, pasi të kuptuarit e kontekstit dhe nuancave të të dhënave është thelbësor për analizën dhe modelimin e saktë. Në të dhënat e mëdha, ku vëllime informacioni gjenerohen dhe përpunohen vazhdimisht, këto platforma mund të përdoren për të trajtuar detyra analitike komplekse dhe intensive me burime.

Disa korniza të shpërndara kompjuterike janë krijuar për të trajtuar ngarkesat e punës me të dhëna të mëdha. Këto korniza mund t'u mundësojnë shkencëtarëve të të dhënave të përpunojnë dhe analizojnë paralelisht grupe të mëdha të dhënash, gjë që mund të zvogëlojë kohën e përpunimit.

## Konsiderata etike 
Shkenca e të dhënave përfshin mbledhjen, përpunimin dhe analizimin e të dhënave të cilat shpesh përfshijnë informacione personale dhe të ndjeshme. Shqetësimet etike përfshijnë shkeljet e mundshme të privatësisë, përjetësimin e paragjykimeve dhe ndikimet negative shoqërore.

Modelet e mësimit të makinerive mund të përforcojnë paragjykimet ekzistuese të pranishme në të dhënat e trajnimit, duke çuar në rezultate diskriminuese ose të padrejta.

## Shih edhe 
* Python (gjuhë programimi)
* R (gjuhë programimi)
* Inxhinieria e të dhënave
* Mësimi makinerik

## Referime