Как наука о данных стимулирует инновации в исследованиях изменения климата

Любой, кто работал в сфере технологий, понимает, что наука о данных принесла на стол для бизнеса и потребителей. Это преобразующее явление, которое затрагивает все аспекты нашей жизни. Но сила данных заключается не только в том, чтобы сделать продукты более удобными для потребителей, компании более эффективными или потребителей более удовлетворенными своей покупательной способностью. Она также оказывает драматическое влияние на то, как мы справляемся с широким спектром мировых проблем, с которыми сталкиваются люди во все более населенном, конкурентном и даже загрязненном мире.

Борьба с изменением климата с помощью данных

Одним из интересных примеров того, как наука о данных помогает сделать мир лучшим местом для жизни, является исследование изменения климата. Недавнее исследование, проведенное Сервер технических отчетов NASA (NTRS) дает углубленный взгляд на то, как можно использовать и анализировать огромные объемы данных для разработки эффективных решений по борьбе с угрозой изменения климата.

Как утверждается в отчете, климатология представляет собой область больших данных, которая переживает беспрецедентный рост. Задача заключается в лучшем понимании последствий этих огромных наборов данных и развертывании правильных вычислительных ресурсов для создания и развертывания полезных приложений.

Например, в отчете говорится, что необходимо обеспечить эффективные средства для публикации крупномасштабных научных коллекций данных и проведения научного анализа на основе больших объемов данных, быстро и эффективно. Задача науки о данных — помочь преобразовать большие научные коллекции данных в осмысленные научные знания, с помощью которых организации могут генерировать реальные решения для борьбы с изменением климата.

В недавней статье Forbes описываются некоторые дополнительные способы, с помощью которых наука о данных обеспечивает практические решения проблемы изменения климата. Например, организации могут сократить свой углеродный след, используя датчики в своей среде для отслеживания выбросов углерода; используя датчики IoT для мониторинга отходов и потребления энергии; и анализируя необработанные, неструктурированные данные для создания действенной информации о возобновляемых ресурсах, таких как ветряные турбины.

Быстрый рост ИИ способствует улучшению науки о климате

Современная наука о данных получила мощный толчок благодаря развитию технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. ИИ обладает уникальной способностью находить закономерности в огромных объемах данных быстрее, чем это могут сделать его коллеги-люди. Затем специалисты по данным могут использовать это, чтобы помочь найти жизнеспособные решения для многих распространенных проблем.

По данным IDC, в этом году инвестиции в аналитику и ИИ, по прогнозам, вырастут до 185 миллиардов долларов, с CAGR в 12 процентов до 2024 года. Фактически, ИИ и машинное обучение настолько популярны в сфере науки о данных, что эти термины теперь фактически являются синонимами науки о данных. По данным Indeed, «ИИ» и «машинное обучение» были включены в описания должностей 75 процентов должностей в области науки о данных. Между тем, спрос на работников с навыками ИИ вырос более чем вдвое за последние три года.

Начинающие специалисты по работе с данными все чаще обращаются к инструментам искусственного интеллекта и языкам программирования, таким как Python (англ. самый популярный язык для ИИ и машинного обучения), чтобы освоить свое ремесло и закрепить за собой ведущие должности. Обучение Data Science с Python является важнейшим условием для понимания важных процессов науки о данных, таких как обработка данных, исследование, визуализация, построение гипотез и тестирование.

Повысьте свои навыки, чтобы подготовиться к возможностям в области науки о данных

Не так уж много нужно, чтобы начать процесс изучения науки о данных, чтобы достичь своих карьерных целей, и возможностей предостаточно для тех, кто хочет применить свои новые навыки, чтобы помочь подготовить мир к лучшему будущему. Во-первых, требуется фундаментальное понимание жизненно важных инструментов и аналитических платформ, которые специалисты по данным используют каждый день.

Платформа SAS data science является одной из самых популярных для освоения передовых статистических концепций, которые имеют решающее значение для использования мощи данных для решения реальных задач. Обучение SAS обеспечивает всеобъемлющий взгляд на методы анализа данных, включая:

• Кластеризация, линейная регрессия и деревья решений
• Объединение и изменение сложных наборов данных
• Применение методов прогностического моделирования для использования необработанных данных в реальных приложениях, таких как изменение климата

Data Science with R — еще одна базовая платформа, которая использует язык программирования R для расширения возможностей исследования данных, визуализации данных, предиктивной аналитики и описательной аналитики. Специалисты по науке о данных, прошедшие обучение навыкам работы с R, могут освоить такие навыки, как линейные и нелинейные регрессионные модели, структуры и пакеты данных, проверка гипотез, визуализация данных, а также импорт и экспорт данных в R.

Неважно, где вы собираетесь применить свои знания в области науки о данных. Существует множество приложений и возможностей трудоустройства: от создания более отзывчивых приложений, ориентированных на потребителя, целевого поиска и методов цифрового маркетинга до лучших технологий распознавания речи и более эффективных исследований изменения климата. Все это ценные начинания, а некоторые из них могут даже сделать мир лучше для всех нас.

С нетерпением ждете карьеры специалиста по данным? Проверьте свое понимание концепций с помощью этого практического теста по науке о данных на языке R. Попробуйте ответить прямо сейчас!

Хотите начать или развить свою карьеру в области науки о данных?

Не стоит говорить, что наука о данных — одна из самых востребованных профессий. Если вы заинтересованы в построении карьеры в этой захватывающей области, курс Simplilearn Data Scientist охватывает все, что вам нужно знать. От основных языков программирования, методов машинного обучения, платформ визуализации и фреймворков Big Data вы можете подготовиться к началу карьеры, чтобы делать удивительные вещи, включая работу над изменением климата.