Știința datelor este o disciplină interdisciplinară care urmărește extragerea de cunoștințe și informații relevante din date brute, structurate sau nestructurate, prin combinarea competențelor în statistică, informatică, matematică și cunoaștere de domeniu. Se diferențiază de analiza clasică a datelor prin capacitatea de a gestiona volume foarte mari de date (big data), de a automatiza analizele cu ajutorul unor algoritmi avansați și de a genera modele predictive sau prescriptive. Procesul implică de obicei colectarea, curățarea, explorarea, modelarea și interpretarea datelor, deseori în interacțiune cu inteligența artificială și machine learning.
Cazuri de utilizare și exemple
Știința datelor este utilizată pe scară largă pentru detectarea fraudelor bancare, personalizarea recomandărilor (de exemplu, pe platforme de streaming sau comerț electronic), optimizarea industrială (mentenanță predictivă, gestionarea lanțului de aprovizionare), analiza sentimentului în rețelele sociale și medicina personalizată. De asemenea, ajută la anticiparea tendințelor pieței sau la optimizarea campaniilor de marketing prin analiza comportamentală.
Principalele instrumente software, biblioteci și framework-uri
Printre instrumentele esențiale se numără limbajele Python și R, bibliotecile Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow și PyTorch. Platformele Apache Spark, Hadoop, Databricks și instrumentele de vizualizare precum Tableau și Power BI sunt de asemenea utilizate frecvent. Jupyter Notebook este un mediu comun pentru prototipare și documentarea analizelor.
Dezvoltări recente, evoluții și tendințe
Știința datelor evoluează rapid odată cu creșterea inteligenței artificiale generative, automatizarea fluxurilor de lucru (AutoML) și integrarea deep learning-ului pentru analiza datelor nestructurate (imagini, text, video). Probleme precum guvernanța, etica, calitatea și suveranitatea datelor devin tot mai relevante. De asemenea, cloud computing-ul facilitează scalabilitatea și colaborarea în proiectele de știința datelor.