Těžba dat pomocí datových věd - dummies

V éře velkých dat se zdá, že organizace všech tvarů a velikostí jsou najímáním úkolů. Chtějí najmout vědecké pracovníky, aby mohli využívat rozhodování s údaji a informacemi s informacemi o tom, jak přidávat hodnotu své organizaci a udržet si konkurenceschopnost. Bohužel většina organizací a jejich náborové manažery skutečně nerozumí velkým datům ani rolím, které datové inženýrství a datová věda hrají při získávání cenných informací z velkých dat.

Datová věda a inženýrství dat jsou různá zvířata. Obě pole jsou neuvěřitelně složité. Možná budete mít možnost najít někoho, kdo udělal v obou oblastech malou práci, ale v oblasti datové vědy pravděpodobně nebude silný, pokud bude dělat komplexní zpracování dat a naopak.

Datové inženýrství je zaměřeno na překonání úzkých míst pro zpracování dat a problémů s manipulací s daty u aplikací využívajících velké objemy, odrůdy a rychlosti dat, zatímco d ata science statistické metody, matematické modelování a metody strojového učení k odvozování a vizualizaci hlubokých a cenných datových poznatků. Vyžaduje matematické dovednosti, statistiky, kódování pro analýzu a vizualizaci dat, odborné znalosti a solidní schopnost komunikovat.

Použití datové vědy k získání významu z dat

Matematické modely, statistické techniky a metody učení se strojům jsou užitečné, když pracujete na odvozování hlubokého významu ze surových dat. Multikriteriální rozhodování (MCDM) a Markovovy řetězce jsou dva typy matematických modelů rozhodování, které jsou užitečné v oblasti vědy o datech.

Ve všech vědních oborech se používají statistické techniky, které provádějí cokoli od prognóz a předpovědí k validaci hypotéz a odhadu parametrů. Při strojovém učení nasazujete statistické, matematické a dokonce i prostorové algoritmy, abyste se mohli naučit z velkých datových souborů, abyste mohli odhalit smysluplné vzory a vztahy z nich.

Typy hodnot, které můžete generovat pomocí datové vědy

Nyní, když víte trochu víc o tom, co je věda o datech a jak se to dělá, možná se divíte, proč je to významné. V podnikovém prostředí se datová věda téměř vždy používá pouze za účelem zvýšení zisku - a to buď úsporou nákladů, nebo zvýšením výnosů. Tyto výsledky lze dosáhnout mnoha cestami, od optimalizace obchodních procesů až po snížení zákazníků, od optimalizace cenových modelů až po zvýšení prodeje a marketingu ROI - možnosti pokračují a dále.

Ale věda o datech je užitečná pro více než jen zvýšení výdělků. Používá se také v občanském, humanitárním a ekologickém úsilí, aby zachránil nebo zlepšil lidské životy a chránil životní prostředí před budoucími škodami.