Data Science bestaat uit een enorme verzameling Big Data tools en Machine Learning algoritmen, die op een zeer efficiënte manier verschillende bewerkingen op enorme hoeveelheden data toepassen en ongeziene toekomstscenario’s voorspellen.
Het belangrijkste doel hierbij is een machine te trainen door deze te voeden met voldoende stukjes informatie over hoe beslissingen moeten worden genomen wanneer scenario's worden voldaan die nog niet aanwezig zijn in de eerder opgeslagen data.
In het bedrijfsleven is kennis macht, en data is het ingrediënt dat brandstof aan het vuur toevoegt. Gelukkig zijn deze twee de belangrijkste dingen waar Data Science goed in is. Of het nu gaat om een bank, een detailhandelaar of een gewone winkeleigenaar, het periodiek verzamelen van data en het toepassen van verschillende hypotheses op die data is hun routine.
Met de introductie van Data Science, worden deze dingen, die vroeger veel mankracht vergden, gedaan zo snel als je dit leest, en geheel automatisch. Best interessant, toch?
Nou, een nog interessanter feit is dat Data Science niet alleen gunstig is voor de bedrijven; het is een tweerichtingsverkeer dat tegelijkertijd zowel de klant als het bedrijf helpt, en zorgt voor een meer gepersonaliseerde ervaring.
Als jij bijvoorbeeld een smart-movie-recommender-systeem of gewoon Netflix hebt gebruikt, zou jij gepersonaliseerde filmaanbevelingen hebben gezien op basis van jouw interesse en wat je eerder hebt bekeken. Aan de andere kant helpt het Netflix bij het bepalen van het genre van films die je meestal kijkt, en dus zou het je films aanraden die daar het dichtstbij in de buurt komen.
Dus, je krijgt het idee. Klanten hebben producten nodig, en als een bedrijf hen precies dat product kan aanbieden dat ze nodig hebben, helpt dat de klanten tijd te besparen. Als je al dit werk handmatig zou doen, weet je hoe hectisch het zou zijn om data van alle klanten te verzamelen, te verwerken, op te schonen en ten slotte te analyseren om ze te gebruiken om de klantervaring te verbeteren?
Laten we eens een abstract concept doornemen van hoe data science bedrijven helpt toekomstige gebeurtenissen te voorzien.
Zodra je een model voor machine-learning hebt ontwikkeld en het met de juiste dataset gevoed hebt, worden er enkele berekeningen op hoog niveau uitgevoerd; bepaalde parameters worden door het model berekend op basis van de dataset. Dit wordt de trainingsfase van het machine-learning model genoemd, waarin het model de relatie leert tussen de verschillende kenmerken van de dataset en de doeleigenschap.
Zodra het model voor machine learning is getraind, kunt u gewoon nieuwe informatie aan het algoritme geven, en het zal de output leveren op basis van de parameters die het eerder heeft geleerd. Het proces is iteratief, en de parameters worden steeds beter en nauwkeuriger naarmate meer data aan het systeem worden toegevoerd.
Een voorbeeld: je kunt het model je dagelijkse routine meegeven en laten weten onder welke omstandigheden je moet gaan joggen. Het systeem zal je dan aanraden om te gaan joggen op een dag met de geschikte omstandigheden. Dit is een vrij eenvoudig voorbeeld om der de basisbouwstenen gemakkelijk te vatten. Maar systemen in het echte leven zijn veel complexer, met honderden kenmerken om rekening mee te houden.