Ο όρος Data Scientist φαίνεται πολύ γενικός. Πολλοί έχουν προσπαθήσει να τον ορίσουν αλλά δεν είναι εύκολη υπόθεση. Μία ενδιαφέρουσα περιγραφή του όρου είναι η εξής. Υπάρχουν δύο τύπου Α και Β Data Scientist.

Υπηρεσίες σαν τα Google analytics είναι πολύ καλά για να κερδίσεις το μέγιστο από τα δεδομένα σου αλλά για να καταλήξεις στα λίγα συμπεράσματα που σε ενδιαφέρουν περισσότερο μπορεί να πάρει πολύ χρόνο. Πρόσφατα, η Google πρόσθεσε ένα νέο χαρακτηριστικό στην υπηρεσία της η οποία χρησιμοποιεί τεχνητή νοημοσύνη για να φέρει τη πληροφορία στην επιφάνεια αυτόματα.

Έρευνες δείχνουν συνεχώς πως ο λόγος που προωθείται η αναλυτική σκέψη, με σκοπό τη πρόβλεψη (predictive analytics), είναι για να κατανοηθεί καλύτερα η καταναλωτική συμπεριφορά. Μάλιστα, τμήματα μάρκετινγκ και πωλήσεων είναι συχνά τα πρώτα που αρχίζουν να χρησιμοποιούν προχωρημένες αναλύσεις. Αυτά τα τμήματα δεν θέλουν απλά να καταλάβουν καλύτερα την συμπεριφορά του καταναλωτή. Αλλά θέλουν να προκαλέσουν, να διατηρήσουν και να ενδυναμώσουν δεσμούς με τους καταναλωτές.

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.