Danologia: Różnice pomiędzy wersjami
| [wersja przejrzana] | [wersja przejrzana] |
Usunięta treść Dodana treść
drobne redakcyjne |
tłumaczenie z enwiki |
||
| Linia 1: | Linia 1: | ||
'''Danologia'''<ref>{{Cytuj |tytuł = Specjalność Danologia, Politechnika Wrocławska |data dostępu = 2020-04-23 |opublikowany = wiz.pwr.edu.pl |url = https://wiz.pwr.edu.pl/studenci/nowe-specjalnosci-na-kierunku-informatyka/specjalnosc-data-science-danologia}}</ref> (ang. '''''Data science''''') – interdyscyplinarne pole używające naukowych metod, procesów, algorytmów i systemów do wydobywania spostrzeżeń z wielu danych strukturalnych i nieustrukturyzowanych<ref>{{Cytuj |autor = Vasant Dhar |tytuł = Data Science and Prediction |data dostępu = 2020-08-23 |opublikowany = cacm.acm.org |url = https://cacm.acm.org/magazines/2013/12/169933-data-science-and-prediction/fulltext |język = en}}</ref>. Danologia jest powiązana z [[Eksploracja danych|eksporacją danych]] (ang. ''data minining''), [[Uczenie maszynowe|uczeniem maszynowym]] (ang. ''machine learning'') i [[Big data|analizą dużych zbiorów danych]] (ang. ''big data''). |
|||
[[Plik:Viegas-UserActivityonWikipedia.gif|thumb|Dane o edycjach w Wikipedii - klasyczny przykład dla [[Big Data]] i [[Wizualizacja danych|wizualizacji danych]].]] |
|||
'''Danologia'''<ref>{{Cytuj |tytuł = Specjalność DANOLOGIA / Wydział Informatyki i Zarządzania |data dostępu = 2020-04-23 |opublikowany = wiz.pwr.edu.pl |url = https://wiz.pwr.edu.pl/studenci/nowe-specjalnosci-na-kierunku-informatyka/specjalnosc-data-science-danologia}}</ref> (ang. '''''Data science'''''<ref>{{Cytuj |tytuł = Kierunek: Informatyka, specjalność: Data Science - PJATK |data dostępu = 2020-04-23 |opublikowany = www.pja.edu.pl |url = https://www.pja.edu.pl/informatyka/magisterskie/data-science |język = pl}}</ref>) – obszar łączący zagadnienia [[Informatyka|informatyczne]] oraz [[Matematyka|matematyczne]] i [[Ekonomia|ekonomiczne]] w celu wydobywania wiedzy i spostrzeżeń z wielu [[Dane|danych]] strukturalnych i nieustrukturyzowanych. Zajmuje się [[Eksploracja danych|eksploracją danych]] (ang. ''data mining'') oraz [[big data]]. Jest blisko związana z [[Baza danych|bazami danych]], [[Analiza danych|analizą danych]], [[Programowanie komputerów|programowaniem]] skryptowym, [[Statystyka|statystyką]], [[Wizualizacja danych|wizualizacją danych]], [[Ekonometria|ekonometrią]], [[Algorytmika|algorytmiką]], [[Bioinformatyka|bioinformatyką]] oraz [[Sztuczna inteligencja|sztuczną inteligencją]]<ref>{{Cytuj |tytuł = Informatyka analityczna - otouczelnie.pl |data dostępu = 2020-04-23 |opublikowany = otouczelnie.pl |url = https://www.otouczelnie.pl/artykul/868/Informatyka-analityczna |język = pl}}</ref>. Najpopularniejszymi [[Język programowania|językami programowania]] w tej dziedzinie są [[R (język programowania)|R]] oraz [[Python]]<ref>{{Cytuj |tytuł = 11 umiejętności, które powinien posiadać Data Scientist |data dostępu = 2020-04-23 |opublikowany = Codecool |url = https://codecool.com/pl/wiedza/11-umiejetnosci-ktore-powinien-posiadac-data-scientist/ |język = pl}}</ref>. |
|||
Danologia wykorzystuje [[Statystyka|statystykę]], [[Analiza danych|analizę danych]], [[uczenie maszynowe]], wiedzę dziedzinową (ang. ''domain knowlage'') i powiązane metody w celu zrozumienia i analizy danych<ref>{{Cytuj |redaktor = Chikio Hayashi, Keiji Yajima, Hans H. Bock, Noboru Ohsumi, Yutaka Tanaka, Yasumasa Baba |tytuł = Data Science, Classification, and Related Methods: Proceedings of the Fifth Conference of the International Federation of Classification Societies (IFCS-96), Kobe, Japan, March 27–30, 1996 |data = 1998 |data dostępu = 2020-08-23 |isbn = 978-4-431-70208-5 |opis = Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization |wydawca = Springer Japan |url = https://www.springer.com/gp/book/9784431702085 |język = en}}</ref>. |
|||
== Przypisy == |
== Przypisy == |
||
{{Przypisy}} |
{{Przypisy}} |
||
[[Kategoria:Informatyka]] |
[[Kategoria:Informatyka]] |
||
[[Kategoria:Statystyka]] |
[[Kategoria:Statystyka]] |
||
[[Kategoria:Ekonometria]] |
|||
Wersja z 19:15, 23 sie 2020
Danologia[1] (ang. Data science) – interdyscyplinarne pole używające naukowych metod, procesów, algorytmów i systemów do wydobywania spostrzeżeń z wielu danych strukturalnych i nieustrukturyzowanych[2]. Danologia jest powiązana z eksporacją danych (ang. data minining), uczeniem maszynowym (ang. machine learning) i analizą dużych zbiorów danych (ang. big data).
Danologia wykorzystuje statystykę, analizę danych, uczenie maszynowe, wiedzę dziedzinową (ang. domain knowlage) i powiązane metody w celu zrozumienia i analizy danych[3].
Przypisy
- ↑ Specjalność Danologia, Politechnika Wrocławska [online], wiz.pwr.edu.pl [dostęp 2020-04-23].
- ↑ Vasant Dhar, Data Science and Prediction [online], cacm.acm.org [dostęp 2020-08-23] (ang.).
- ↑ Chikio Hayashi i inni red., Data Science, Classification, and Related Methods: Proceedings of the Fifth Conference of the International Federation of Classification Societies (IFCS-96), Kobe, Japan, March 27–30, 1996, Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization, Springer Japan, 1998, ISBN 978-4-431-70208-5 [dostęp 2020-08-23] (ang.).