Как наука о данных стимулирует инновации в исследованиях изменения климата

Любой, кто работал в области технологий, понимает, какую пользу наука о данных принесла бизнесу и потребителям. Это преобразующее явление, которое затрагивает все аспекты нашей жизни. Но сила данных заключается не только в том, чтобы сделать продукты более удобными для потребителя, или компании более эффективными, или потребителей, более удовлетворенных своей покупательной способностью. Это также оказывает огромное влияние на то, как мы решаем широкий спектр мировых проблем, с которыми люди сталкиваются во все более населенном, конкурентном и даже загрязненном мире.

Борьба с изменением климата с помощью данных

Одним из увлекательных примеров того, как наука о данных помогает сделать мир лучше для жизни, являются исследования изменения климата. Недавнее исследование, проведенное Сервер технических отчетов НАСА (NTRS) дает углубленный взгляд на то, как огромные объемы данных могут быть использованы и проанализированы для выработки жизнеспособных решений угрозы изменения климата.

Как утверждается в докладе, климатология представляет собой область больших данных, которая переживает беспрецедентный рост. Задача заключается в том, чтобы лучше понять значение этих огромных наборов данных и использовать правильные вычислительные ресурсы для создания и развертывания полезных приложений.

Например, в докладе говорится, что необходимо обеспечить эффективные средства для публикации крупномасштабных коллекций научных данных и проведения научного анализа на основе больших объемов данных быстро и эффективно. Задача науки о данных — помочь преобразовать большие коллекции научных данных в значимые 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 выбросы углекислого газа, используя датчики в своей среде для отслеживания выбросов углекислого газа; использование датчиков Интернета вещей для мониторинга отходов и потребления энергии; и анализ необработанных, неструктурированных данных для создания действенной информации о возобновляемых ресурсах, таких как ветряные турбины.

Быстрый рост ИИ способствует улучшению науки о климатических данных

Современная наука о данных получила развитие благодаря развитию технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. ИИ обладает уникальной способностью находить закономерности в огромных объемах данных быстрее, чем это могут сделать его человеческие коллеги. Затем ученые, работающие с данными, могут использовать это, чтобы найти жизнеспособные решения многих распространенных проблем.

По данным IDC, инвестиции в аналитику и искусственный интеллект в этом году, по прогнозам, вырастут до $185 миллиардов, а среднегодовой темп роста составит 12 процентов до 2024 года. наука о данных. По данным Indeed, «ИИ» и «машинное обучение» были включены в должностные инструкции 75 процентов вакансий в области обработки данных. Между тем, спрос на работников с навыками искусственного интеллекта за последние три года увеличился более чем вдвое.

Начинающие исследователи данных все чаще обращаются к инструментам искусственного интеллекта и языкам программирования, таким как Python ( самый популярный язык для искусственного интеллекта и машинного обучения), чтобы освоить свою профессию и зафиксировать лучшие рабочие места. Обучение Data Science с Python является жизненно важной предпосылкой для понимания важных процессов обработки данных, таких как обработка данных, исследование, визуализация, построение гипотез и тестирование.

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

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

Платформа SAS для анализа данных является одной из самых популярных для освоения передовых статистических концепций, которые имеют решающее значение для использования возможностей данных для решения реальных задач. Обучение SAS обеспечивает всесторонний взгляд на методы анализа данных, в том числе:

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

Data Science with R — это еще одна базовая платформа, которая использует язык программирования R для расширения возможностей исследования данных, визуализации данных, прогнозной аналитики и описательной аналитики. Специалисты по науке о данных, проходящие обучение навыкам R, могут овладеть такими навыками, как модели линейной и нелинейной регрессии, структуры и пакеты данных, проверка гипотез, визуализация данных, а также импорт и экспорт данных в R.

Неважно, где, по вашему мнению, вы будете применять свои знания в области науки о данных. Существует множество приложений и вакансий: от создания более гибких приложений, ориентированных на потребителя, целевого поиска и методов цифрового маркетинга до более эффективных технологий распознавания речи и более эффективных исследований изменения климата. Все это ценные начинания, а некоторые могут даже сделать мир лучше для всех нас.

С нетерпением ждете карьеры специалиста по данным? Проверьте свое понимание концепций с помощью практического теста Data Science with R. Попробуйте ответить сейчас!

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

Сказать, что наука о данных — одна из самых востребованных профессий, — это преуменьшение. Если вы заинтересованы в построении своей карьеры в интересной области, курс Simplilearn Data Scientist охватывает все, что вам нужно знать. Освоив основные языки программирования, методы машинного обучения, платформы визуализации и платформы больших данных, вы можете подготовиться к карьере, чтобы делать удивительные вещи, в том числе работать над изменением климата.