Mines vos données en utilisant la science des données

À l'ère de grands volumes de données, il semble que les organisations de toutes formes et tailles sont en quête d'embauche. Ils veulent embaucher des scientifiques de données afin qu'ils puissent utiliser les données et la prise de décision de données-éclairé à ajouter de la valeur à leur organisation et rester compétitif. Malheureusement, la plupart des organisations et de leurs gestionnaires d'embauche ne comprennent pas vraiment les données de grandes ni les rôles que l'ingénierie des données et le jeu de la science des données à extraire de précieuses de gros volumes de données.

La science des données et de l'ingénierie de données sont différents animaux. Les deux champs sont incroyablement complexe. Vous pouvez être en mesure de trouver quelqu'un qui a fait un peu de travail dans ces deux domaines, mais il est peu probable d'être forte dans les sciences de données si il fait le génie de données complexes, et vice versa.

Ingénierie des données est dédié à surmonter les goulots d'étranglement de traitement de données et les problèmes de traitement des données pour les applications qui utilisent de grands volumes, des variétés et des vitesses de données, alors que réla science ata implique l'utilisation de méthodes statistiques, modélisation mathématique, et les méthodes d'apprentissage de la machine à calculer et de visualiser un aperçu de données profondes et précieuses. Il exige des compétences en mathématiques, statistiques, codant pour l'analyse des données et la visualisation, expertise en la matière, et d'une solide capacité de communiquer.

Utilisation de la science de données pour en extraire un sens à partir de données

Les modèles mathématiques, les techniques statistiques et des méthodes d'apprentissage de la machine sont tous utiles lorsque vous travaillez pour dériver sens profond de données brutes. Multi-critères prise de décision (MCDM) et chaînes de Markov sont deux types de modèles de décision mathématiques qui sont utiles dans la science de données.

Les techniques statistiques sont utilisées dans la science des données pour faire quelque chose de prévision et de prévisions à la validation de l'hypothèse et l'estimation des paramètres. Dans l'apprentissage de la machine, vous déployez des algorithmes statistiques, mathématiques, et même spatiales à apprendre de grands ensembles de données, afin de détecter les tendances et les relations significatives en leur sein.

Types de valeur vous permet de générer en utilisant la science des données

Maintenant que vous en savez un peu plus sur ce que la science des données est et comment il est fait, vous demandez peut-être pourquoi il est important. Dans un environnement des affaires, la science des données est presque toujours utilisé dans le seul but d'augmenter la ligne de fond - soit par des coûts d'épargne ou l'augmentation des revenus. Ces résultats peuvent être atteints par le biais de nombreuses voies, de l'optimisation des processus d'affaires à la réduction client-baratte, de l'optimisation prix-modèle pour les ventes et le ROI du marketing augmente - les possibilités vont encore et encore.

Mais la science des données est utile pour plus juste des gains croissants. Il est également utilisé dans les efforts civiques, humanitaires et environnementaux, à sauver ou améliorer des vies humaines et de protéger l'environnement contre des dommages avenir.