Żyjemy w fascynującej dobie przeciążenia informacyjnego: dla korporacji, instytucji i zainteresowanych jednostek zarówno samo zdobycie różnorakich danych jak i późniejsze ich przechowywanie nie stanowi już właściwie żadnego problemu – jeśli tylko dysponują odpowiednimi środkami.
Wyzwaniem pozostaje jednak przetworzenie tego oceanu nic nie mówiących ciągów bitów na użyteczną wiedzę, np. plan marketingowy firmy, zoptymalizowany pod różnymi względami sposób rekomendowania treści użytkownikom portalu internetowego, taktykę inwestowania na giełdzie, dalszy kierunek badań R&D.
Z tego rodzaju wyzwaniami mierzy się m.in. względnie nowa, ale prężnie rozwijająca się dziedzina inżynierii i analizy danych (ang. data science), która wymaga od zajmującej się nią profesjonalistów nie tylko dziedzinowej wiedzy eksperckiej oraz szeroko pojętej kreatywności i ciekawości świata, ale także kompetencji matematycznych (w szczególności statystycznych) oraz umiejętności programistycznych; por. rys. poniżej.
[Gągolewski M., Bartoszuk M., Cena A., Przetwarzanie i analiza danych w języku Python, PWN, Warszawa, 2016]
Badania
- analiza danych
- statystyka
- inżynieria wiedzy
Jeżeli potrzebujesz badań dotyczących szeroko pojętej inżynierii danych skontaktuj się z nami !