Hvad er datalogi - alt, hvad du skal vide

Udgivet:
Datalogi - DevSkiller

I den digitale tidsalder, vi lever i, er dataindsamling, dataanalyse og data warehousing skadelige for en virksomheds succes. Virksomhederne erkender, at deres succes afhænger af evnen til at uddrage meningsfulde indsigter fra brugerdata og anvende dem i deres strategi. Det er her, datavidenskabsfolk kommer ind i billedet. For at hjælpe dig med bedre at forstå, hvad datavidenskab er, og alt hvad der er forbundet med det, har vi lavet denne "knowhow"-artikel.

Hvad er datalogi? Definition

Hvad er datavidenskab egentlig?

Datalogi er et område inden for datalogi med særligt fokus på brugen af videnskabelige metoder, processer, algoritmer og systemer til at uddrage viden og indsigt fra strukturerede og ustrukturerede data. Datalogi på den anden side er ansvarlig for at bygge hardware og programmere software.

Ved hjælp af moderne analyseværktøjer og datavisualiseringsværktøjer kan dataloger identificere mønstre i brugeradfærd og påvirke forretningsbeslutninger.

Datavidenskab kan anvendes i de fleste brancher og har en bred vifte af anvendelsesmuligheder. Dataloger anvender maskinlæringsalgoritmer til at opbygge forudsigelsesmodeller til at identificere usynlige mønstre, udlede meningsfulde oplysninger og påvirke forretningsbeslutninger.

I dag skal dataloger gå videre end de traditionelle færdigheder inden for dataanalyse, datamining og programmering. De skal også præsentere dataene i et tiltalende og letlæseligt format med statiske, animerede og interaktive visualiseringer.

Hvad bruges datavidenskab til

Erhvervslivet oplever et eksponentiel skift fra strukturerede til ustrukturerede data. Fra 2021 vil ustrukturerede data udgøre 80% af de data, der indsamles af organisationer. Så virksomheder uden avancerede data mining-værktøjer går glip af værdifuld business intelligence. Behovet for mere komplette dataanalytikerværktøjer til analyse af store data er stigende.

Datavidenskab bruger forudsigende analyser, præskriptive analyser og maskinlæring til at give virksomheder indsigt, der kan bruges til at handle.

  • Prescriptive analytics (et relativt nyt område) giver rådgivning ved at kvantificere virkningerne af fremtidige beslutninger og rådgive om mulige resultater, før der træffes en beslutning. Prescriptive analytics besvarer spørgsmålet "Hvad skal vi gøre?".
  • Prædiktiv analyse anvender statistisk analyse og prognoser til at give virksomheder handlingsorienteret indsigt i fremtidige resultater. Prædiktiv analyse giver et svar på "hvad kunne der ske?".
  • Maskinlæring er det værktøj, som dataloger bruger til at automatisere præskriptive og prædiktive analyser for at identificere mønstre og adfærd. Maskinlæringsmodeller er opdelt i to underkategorier, nemlig forudsigelser og mønsteropdagelse.
  • Maskinlæring til forudsigelser identificerer fremtidige tendenser ved hjælp af strukturerede data og superviseret læring.
  • Maskinlæring til mønsteropdagelse identificerer skjulte mønstre (ustrukturerede data) i et datasæt, før der foretages meningsfulde forudsigelser (mangel på etiketter eller grupper gør dette til uovervåget læring).

Datavidenskabens livscyklus

Livscyklussen for datavidenskab består af fem kerneprocesser, der hver især har deres egen databehandlingsopgave:

  • Indfangning - indsamling af rå strukturerede og ustrukturerede data fra alle relevante kilder 
    • Indsamling af data
    • Indtastning af data
    • Modtagelse af signaler
    • Udtrækning af data
  • Vedligehold - de rå data samles og stilles til rådighed i et konsistent format til analyse, maskinlæring eller dybdeindlæringsmodeller. Dette trin omfatter datarensning, fjernelse af dubletter og omformatering af data.
    • Datawarehousing
    • Rensning af data
    • Datastøtte
    • Databehandling
    • Dataarkitektur
  • Proces - datavidenskabsfolk undersøger de forberedte data for mønstre, intervaller og skævheder for at bestemme deres evne til at analysere data. 
    • Datamining
    • Gruppering/klassificering
    • Datamodellering
    • Sammenfatning af data
  • Analyser - det er her, dataanalysen finder sted. Dataloger anvender statistiske analyser, prædiktive analyser, regression, maskinlæring og dybe læringsalgoritmer til at uddrage meningsfuld indsigt fra de indsamlede store data.
    • Undersøgelse/bekræftelse
    • Prædiktiv analyse
    • Regression
    • Tekstudvinding
    • Kvalitativ analyse
  • Kommunikere - dataloger præsenterer deres resultater på en klar og struktureret måde, normalt i form af diagrammer, grafer og rapporter. Datavisualiseringerne gør det lettere for beslutningstagere at forstå big data's indvirkning på deres virksomhed.
    • Indberetning af data
    • Visualisering af data
    • Business Intelligence
    • Beslutningstagning

Datalogiske værktøjer

En datalog er ansvarlig for data mining, manipulation, behandling og forudsigelser af overvågede og uovervågede data. For at gøre dette har dataloger brug for forskellige programmeringssprog og statistiske værktøjer.

Her er de 16 mest populære datavidenskabsressourcer blandt dataloger:

  • D3.js
    • D3.js er et JavaScript-bibliotek til at skabe brugerdefinerede datavisualiseringer i en webbrowser. Det kan bruges til at skabe interaktive, animerede, kommenterede og kvantitative datavisualiseringer.
  • SAS
    • SAS er et værktøj til datastyring, avanceret analyse, business intelligence, prædiktiv analyse osv.
  • Apache Spark
    • Et behandlingsværktøj, der bruges til store dataarbejdsbelastninger, og som hurtigt analyserer datasæt af enhver størrelse.
  • IBM SPSS
    • IBM SPSS er udviklet til at analysere komplekse statistiske data.
  • BigML
    • En skalerbar platform til maskinlæring.
  • Keras
    • En open source API-programmeringsgrænseflade til deep learning, der gør det lettere for dataloger at bruge TensorFlow-platformen til maskinindlæring.
  • Matlab
    • Ansvarlig for at analysere data og designe systemer og produkter.
  • PyTorch
    • Ansvarlig for at træne dyb læringsmodeller baseret på neurale netværk.
  • Julia
    • Et programmeringssprog, der bruges til maskinlæring og forskellige datalogiske applikationer.
  • Ggplot2
    • Ggplot2 er et datavisualiseringsværktøj til det statistiske programmeringssprog R.
  • Tableau
    • Tableau er et andet værktøj til datavisualisering af business intelligence-data.
  • Jupyter
    • En webapplikation, der opfordrer dataloger, datateknikere og matematikere til at samarbejde om oprettelse, redigering og deling af kode.
  • Matplotlib
    • Et bibliotek til at skabe visualiseringer af data i analyseapplikationer til programmeringssproget Python.
  • NumPy
    • Giver et udvalg af matematiske og logiske funktioner og understøtter lineær algebra, generering af tilfældige tal og andre operationer.
  • Pandaer
    • Platform, der anvendes til dataanalyse og -manipulation.
  • Python 
    • Et af de mest populære programmeringssprog (top 5 i henhold til den DevSkiller-rapport om it-kompetencer 2022), der er skabt til at bygge websteder og software, automatisere opgaver og foretage dataanalyse.

Forudsætninger for datalogi

Følgende grundlæggende færdigheder er nødvendige for at udmærke sig inden for datalogi:

  • Statistiske og matematiske færdigheder
  • færdigheder inden for kodning og programmering
  • færdigheder som forretningsanalytiker
  • Færdigheder inden for datavisualisering
  • færdigheder i dataanalyse

Men det er ikke alt. En dygtig datalog skal også være i stand til at præsentere resultaterne klart og sammenhængende for beslutningstagere. Fremragende storytelling og kommunikation er afgørende for at adskille dig fra andre dataloger.

Vil du vide, hvor meget en datamatiker tjener? Tjek vores data scientist løn info

Datavidenskab vs. andre discipliner

I denne artikel har vi gennemgået, hvad datavidenskab er, dens livscyklus og de nødvendige færdigheder for at udmærke sig inden for dette erhverv. Lad os nu se på, hvordan datalogi kan sammenlignes med andre fagområder.

Datavidenskab vs. dataanalyse

Den største forskel mellem datavidenskab og dataanalyse er, hvordan de rå data anvendes.

Dataanalytikere undersøger store datasæt for at identificere tendenser, udarbejde diagrammer og skabe visuelle præsentationer. Til sammenligning er datavidenskabsfolk ansvarlige for datavisualisering, design af data og konstruktion af nye processer til datamodellering og -produktion. Dataanalytikere fokuserer generelt på historiske data, mens datavidenskabsfolk ser på strukturerede og ustrukturerede data.

Der er behov for, at dataanalytikere kan bevise deres viden om mellemliggende statistik og demonstrere deres problemløsningsevner.

Datalogi vs. maskinlæring

Datalogi fokuserer på at udtrække mening fra datasæt, og maskinlæring fokuserer på værktøjer og teknikker til at opbygge modeller, der er i stand til at lære af sig selv gennem data.

En datavidenskabsmand skaber forskningsmetodologien og teorien bag algoritmer, som en maskinlæringsingeniør bruger til at bygge modeller.

Datavidenskab vs. kunstig intelligens

Kunstig intelligens (AI) er et nicheområde inden for datalogi, en bredere disciplin. Kunstig intelligens er en samling af komplekse computeralgoritmer, der efterligner menneskelig intelligens.

Forskellen mellem datavidenskab og kunstig intelligens er, at datavidenskab omfatter forbehandling, analyse, forudsigelse og visualisering. AI er på den anden side den forudsigelsesmodel, der er i stand til at forudse begivenheder.

Datavidenskab vs. datateknik

Hovedforskellen mellem datavidenskab og datateknik er, at datateknikere er ansvarlige for at opbygge og vedligeholde systemer og strukturer, der lagrer, udtrækker og organiserer data.

Dataloger analyserer derefter disse data for at forudsige tendenser og levere værdifuld forretningsindsigt.

Tjek disse 15 efterspurgte tech-roller

Efterspørgsel efter dataloger

I 2021 var Data Science den hurtigst voksende it-kompetence med en stigning på 295% vækst i popularitet.. Til sammenligning kom Python ind på andenpladsen med en vækst i interessen på 154%. For dem i branchen er dette ikke overraskende, da virksomhederne er ved at blive datadrevne.

DevSkiller Top IT Skills Report Graph - efterspørgsel efter dataloger

Datavidenskab har fundet vej ind i næsten alle brancher, lige fra banksoftware og afsløring af svigagtige transaktioner til billedgenkendelse og anbefalingssystemer.

Den stigende efterspørgsel efter dygtige dataloger er også tydelig i stigningen i antallet af ansættelsesopgaver inden for datalogi. Ifølge den Rapport om de bedste it-kompetencer 2022, steg antallet af ansættelsesopgaver inden for datalogi med 158,83% på vores tekniske screeningsplatform, TalentScore. Kun for at blive efterfulgt af Scala og Blockchain, som oplevede en vækst på 261.11% og 216.67% i opgaver.

DevSkiller er dog ikke den eneste virksomhed, der har observeret denne vækst. I sin seneste rapport rapporterer IBM om en 39% vækst i efterspørgslen efter dataloger og datateknikere. I IBM-rapporten erkendes det, at selv om behovet for datavidenskabsfolk, analytikere og ingeniører er stigende, er disse stillinger blandt de sværeste at besætte. Konsekvenserne heraf giver anledning til alvorlige bekymringer for HR-specialister og rekrutteringsfolk, der har ansvaret for at finde de rette kandidater.

Hvordan vurderer du fagfolk inden for datalogi med henblik på rekruttering?

Efterhånden som efterspørgslen efter databehandling og -analyse vokser, vokser behovet for dataloger naturligvis også. Men for at få mest muligt ud af de tilgængelige business intelligence-værktøjer skal virksomhederne ansætte dygtige dataloger.

Datalogi er en praktisk rolle, så rekrutteringsfolk og HR-specialister skal vurdere datalogers praktiske færdigheder og evne til at arbejde med eksempler fra det virkelige liv. Sådanne vurderinger giver et reelt indblik i, hvordan datavidenskabsfolk griber et reelt arbejdsproblem an og deres evne til at løse det.

Det kan være overvældende at finde og vurdere datalogers færdigheder, især for dem, der ikke er dataloger eller datateknikere.

Frygt ikke, for DevSkiller forstår dette og har skabt RealLifeTesting™ metodologi. RealLifeTesting-metoden indebærer en evaluering af datalogernes færdigheder baseret på arbejdsprøveprøver med fokus på kodning. Som potentiel arbejdsgiver kan du vurdere, hvordan hver enkelt kandidat griber udfordringer fra det virkelige liv an og deres evne til at løse dem.

Husk, at teorien er vigtig inden for datalogi, men de bedste kandidater er dem med praktiske færdigheder.

Vil du vide mere? Download den GRATIS DevSkiller E-bog,

De vigtigste roller i en moderne datadrevet organisation

Foto af Myriam JessierUnsplash

Del indlæg

Få mere at vide om ansættelse af teknologiske medarbejdere

Tilmeld dig vores Learning Hub for at få nyttig viden direkte i din indbakke.

Kontroller og udvikl kodningsevner uden problemer.

Se DevSkiller-produkterne i aktion.

Sikkerhedscertificeringer og overholdelse. Vi sørger for, at dine data er sikre og beskyttede.

DevSkiller-logo TalentBoost-logo TalentScore-logo