Minerând datele dvs. utilizând date science - dummies

În epoca datelor mari, se pare că organizațiile de toate formele și dimensiunile se află într-o căutare de angajare. Ei doresc să angajeze cercetători în domeniul datelor, astfel încât să poată utiliza datele și informațiile luate în cunoștință de cauză pentru a aduce valoare organizației lor și pentru a rămâne competitivi. Din păcate, majoritatea organizațiilor și managerii lor de angajare nu înțeleg cu adevărat date importante și nici rolurile pe care ingineria datelor și știința datelor o au în extragerea de informații valoroase din date importante.

Știința datelor și ingineria datelor sunt animale diferite. Ambele câmpuri sunt incredibil de complexe. S-ar putea să găsiți pe cineva care a făcut o mică lucrare în ambele domenii, dar nu este probabil să fie puternic în domeniul științei datelor dacă face o inginerie complexă a datelor și viceversa.

Ingineria datelor este dedicată depășirii dificultăților de procesare a datelor și a problemelor de manipulare a datelor pentru aplicațiile care utilizează volume mari, varietăți și viteze de date, în timp ce d ata știința metodele statistice, modelarea matematică și metodele de învățare a mașinilor pentru a obține și a vizualiza date profunde și valoroase despre date. Aceasta necesită abilități în matematică, statistici, codificare pentru analiza și vizualizarea datelor, expertiză în materie și o abilitate solidă de a comunica.

Folosirea științei datelor pentru a extrage semnificația din date

Modelele matematice, tehnicile statistice și metodele de învățare a mașinilor sunt toate utile atunci când lucrați pentru a obține o semnificație profundă din datele brute. Realizarea deciziilor multicriteriale (MCDM) și lanțurile Markov sunt două tipuri de modele matematice de decizie care sunt utile în domeniul științei datelor.

Tehnicile statistice sunt folosite în știința datelor pentru a face orice, de la previziuni și previziuni până la validarea ipotezelor și estimarea parametrilor. În procesul de învățare în mașină, desfășurați algoritmi statistici, matematici și chiar spațiali pentru a învăța din seturi de date mari, pentru a detecta modele și relații semnificative din interiorul lor.

Tipuri de valori pe care le puteți genera folosind știința datelor

Acum, când știți ceva mai mult despre ceea ce este știința datelor și despre cum se face, vă puteți întreba de ce este semnificativ. Într-un mediu de afaceri, știința datelor este aproape întotdeauna utilizată cu scopul unic de a spori linia de jos - fie prin economisirea costurilor, fie prin creșterea veniturilor. Aceste rezultate pot fi obținute pe mai multe rute, de la optimizarea proceselor de business până la reducerea numărului de clienți, de la optimizarea modelelor de preț la creșterea vânzărilor și marketingului ROI - posibilitățile continuă și continuă.

Dar știința datelor este utilă pentru mai mult decât creșterea veniturilor. De asemenea, este utilizat în eforturile civice, umanitare și de mediu, pentru a salva sau a îmbunătăți viața oamenilor și pentru a proteja mediul înconjurător împotriva daunelor viitoare.