Εξυπηρετώντας πάνω από ένα δισεκατομμύριο ανθρώπους ημερησίως, το facebook έχει αρκετή δουλειά όταν έρχεται η ώρα να τους προμηθεύσει με, προσαρμοσμένη στον καθένα, ροή ειδήσεων. Εκεί είναι που ο κολοσσός των κοινωνικών δικτύων εκμεταλλεύεται τη βαθιά μάθηση για να προσφέρει τις πιο σχετικές ειδήσεις στην τεράστια βάση χρηστών του.

Να κάνει κανείς μια αλλαγή καριέρας δεν είναι ποτέ εύκολο, αλλά κάποια πράγματα δίνουν ισχυρότερο κίνητρο από τη προοπτική ενός καλού μισθού και την έλλειψη ανταγωνισμού. Αυτή είναι μια δίκαιη σύνοψη του κόσμου της data science σήμερα. Οπότε αξίζει να το ψάξεις περισσότερο!

Οι data scientists χρησιμοποιούν εργαλεία στατιστικής ανάλυσης για να βρουν μη εμφανή χαρακτηριστικά και συμπεριφορές στα δεδομένα. Αλλά ξέρουν ότι ο κόσμος είναι γεμάτος ψευδείς συσχετίσεις. Τα big data απλά εντείνουν το πρόβλημα.

Όταν ο Alan Turing και οι συνεργάτες του έλυσαν το Κώδικα των Ναζί κατά τον δεύτερο παγκόσμιο πόλεμο, ο αντίκτυπος στον στρατηγικό σχεδιασμό της Βρετανίας ήταν ελάχιστος. Ο λόγος ήταν ότι οι ένοπλες δυνάμεις της Βρετανίας απλά δεν ήξεραν να εκμεταλλευτούν την πληθώρα δεδομένων που είχαν στα χέρια τους.

Το μέγεθος παίζει πολύ σημαντικό ρόλο όταν έχουμε να κάνουμε με δεδομένα πολυμέσων. Οι συμπιεσμένες εικόνες είναι πολύ ευκολότερο να μεταφερθούν και να αποθηκευτούν από τις μη συμπιεσμένες και τώρα η Google χρησιμοποιεί Νευρωνικά Δίκτυα για να ανταγωνιστεί το JPEG στο παιχνίδι της συμπίεσης.

Σε προηγούμενα χρόνια, η επιχειρηματική ευφυία ήταν κάτι που μόνο μεγάλες επιχειρήσεις μπορούσαν να εκμεταλλευτούν. Κυρίως λόγω κόστους. Με τον καιρό όμως, τα συστήματα επιχειρηματικής ευφυίας έγιναν φθηνότερα και πιο χρήσιμα για την συλλογή δεδομένων που οδηγούν σε καλύτερη κατανόηση της επιχείρησης.

Ενώ οι Ολυμπιακοί αγώνες του Rio είναι φρέσκοι στο μυαλό μας, έρχεται στη μνήμη το Ολυμπιακό μότο « Citius, Altius, Fortius» (γρηγορότερα, ψηλότερα, πιο δυνατά). Από την ίδρυση των μοντέρνων ολυμπιακών αγώνων το 1896, στόχος ήταν να δοθεί η δυνατότητα στους κορυφαίους αθλητές όλου το κόσμου να ανταγωνιστούν σε ένα κοινό περιβάλλον.

Ο data scientist αναλύει, με βάση μοντέλα, τα δεδομένα σου με στόχο τη βελτίωση του σχεδιασμού σου και την αύξηση της παραγωγικότητας σου. Πολλές επιχειρήσεις προσλαμβάνουν data scientists και τους ενσωματώνουν στις δομές της επιχείρησης. Είναι όμως δομές που δεν υποστηρίζουν τον data scientist ή την βασισμένη στα δεδομένα οργάνωση. Σαν αποτέλεσμα, ο data scientist γίνεται πιο πολύ ένας IT που αναλύει δεδομένα και όχι ένα αναλυτής που αναλύει δεδομένα χρησιμοποιώντας τεχνικές IT.