Mining Ihrer Daten mit Data Science - Dummies

Im Zeitalter der Big Data scheint es, als ob Organisationen aller Formen und Größen auf der Suche nach einem Job sind. Sie wollen Datenwissenschaftler einstellen, damit sie Daten und datenbasierte Entscheidungen nutzen können, um ihrer Organisation einen Mehrwert zu verleihen und wettbewerbsfähig zu bleiben. Unglücklicherweise verstehen die meisten Unternehmen und ihre Personalverantwortlichen Big Data nicht wirklich und auch nicht die Rollen, die Data Engineering und Data Science bei der Gewinnung wertvoller Erkenntnisse aus Big Data spielen.

Data Science und Data Engineering sind unterschiedliche Tiere. Beide Felder sind unglaublich komplex. Sie können vielleicht jemanden finden, der in beiden Bereichen ein wenig Arbeit geleistet hat, aber er ist wahrscheinlich nicht stark in der Datenwissenschaft, wenn er komplexes Data Engineering betreibt und umgekehrt.

Data Engineering widmet sich der Überwindung von Engpässen in der Datenverarbeitung und Problemen bei der Datenverarbeitung für Anwendungen, die große Volumina, Varietäten und Datengeschwindigkeiten nutzen, während d ata science statistische Methoden, mathematische Modellierung und Methoden des maschinellen Lernens, um tiefe und wertvolle Datenerkenntnisse abzuleiten und zu visualisieren. Es erfordert Fähigkeiten in Mathematik, Statistik, Kodierung für Datenanalyse und -visualisierung, Fachkompetenz und eine solide Kommunikationsfähigkeit.

Verwenden Sie Data Science, um aus Daten Daten zu extrahieren

Mathematische Modelle, statistische Verfahren und Methoden des maschinellen Lernens sind alle nützlich, wenn Sie daran arbeiten, tiefe Bedeutung aus Rohdaten abzuleiten. Multi-Kriterien-Entscheidungsfindung (MCDM) und Markov-Ketten sind zwei Arten von mathematischen Entscheidungsmodellen, die in der Datenwissenschaft nützlich sind.

Statistische Techniken werden in der gesamten Datenwissenschaft verwendet, um von der Vorhersage und Vorhersage über die Hypothesenvalidierung bis hin zur Parameterschätzung alles zu tun. Beim maschinellen Lernen setzen Sie statistische, mathematische und sogar räumliche Algorithmen ein, um aus großen Datensätzen zu lernen, um daraus sinnvolle Muster und Beziehungen zu erkennen.

Wertetypen, die Sie mit Data Science erzeugen können

Jetzt, da Sie ein wenig mehr darüber wissen, was Data Science ist und wie es gemacht wird, fragen Sie sich vielleicht, warum es wichtig ist. In einem Geschäftsumfeld wird Data Science fast immer zu dem einzigen Zweck verwendet, das Endergebnis zu erhöhen - entweder durch Einsparung von Kosten oder durch Erhöhung der Einnahmen. Diese Ergebnisse können auf vielen Wegen erreicht werden, von der Geschäftsprozessoptimierung bis zur Reduzierung der Kunden-Churns, von der Preismodelloptimierung bis hin zu Umsatz- und Marketing-ROI - die Möglichkeiten gehen weiter und weiter.

Aber Data Science ist für mehr als nur eine Steigerung der Einnahmen nützlich. Es wird auch in zivilen, humanitären und ökologischen Bemühungen eingesetzt, um Menschenleben zu retten oder zu verbessern und die Umwelt vor zukünftigen Schäden zu schützen.