Estrazione dei dati mediante Data Science - dummies

Nell'era dei big data, sembra che organizzazioni di tutte le forme e dimensioni siano in cerca di assunzioni. Vogliono assumere esperti di dati in modo che possano utilizzare i dati e i processi decisionali basati sui dati per aggiungere valore alla propria organizzazione e rimanere competitivi. Sfortunatamente, la maggior parte delle organizzazioni e dei responsabili delle assunzioni non capisce veramente i big data né i ruoli che l'ingegneria dei dati e la scienza dei dati giocano nell'estrarre preziose informazioni dai big data.

Scienza dei dati e ingegneria dei dati sono animali diversi. Entrambi i campi sono incredibilmente complessi. Potresti riuscire a trovare qualcuno che ha fatto un po 'di lavoro in entrambe le aree, ma non è probabile che sia un esperto di scienza dei dati se esegue un'ingegneria dei dati complessa e viceversa.

L'ingegneria dei dati è dedicata al superamento dei colli di bottiglia nell'elaborazione dei dati e dei problemi di gestione dei dati per applicazioni che utilizzano grandi volumi, varietà e velocità di dati, mentre d a scienza implica l'uso metodi statistici, modellizzazione matematica e metodi di machine learning per ricavare e visualizzare dati approfonditi e preziosi. Richiede abilità in matematica, statistica, codifica per l'analisi e la visualizzazione dei dati, competenza in materia e una solida capacità di comunicare.

Usare la scienza dei dati per estrarre il significato dai dati

I modelli matematici, le tecniche statistiche e i metodi di apprendimento automatico sono tutti utili quando si lavora per ricavare un significato profondo dai dati grezzi. Le catene decisionali multi-criterio (MCDM) e Markov sono due tipi di modelli decisionali matematici utili nella scienza dei dati.

Le tecniche statistiche sono utilizzate in tutta la scienza dei dati per fare qualsiasi cosa, dalla previsione e previsione alla convalida delle ipotesi e alla stima dei parametri. Nell'apprendimento automatico, si implementano algoritmi statistici, matematici e persino spaziali per apprendere da grandi set di dati, al fine di rilevare schemi e relazioni significativi all'interno di essi.

Tipi di valore che è possibile generare utilizzando la scienza dei dati

Ora che si conosce un po 'di più su cosa sia la scienza dei dati e come è fatto, ci si potrebbe chiedere perché è significativo. In un ambiente aziendale, la scienza dei dati viene quasi sempre utilizzata al solo scopo di aumentare il profitto - sia risparmiando costi sia aumentando i ricavi. Questi risultati possono essere raggiunti attraverso molte rotte, dall'ottimizzazione dei processi aziendali alla riduzione del tasso di abbandono dei clienti, dall'ottimizzazione del modello dei prezzi all'aumento del ROI delle vendite e del marketing - le possibilità continuano.

Ma la scienza dei dati è utile per qualcosa di più di un semplice aumento dei guadagni. Viene anche usato in sforzi civici, umanitari e ambientali, per salvare o migliorare vite umane e per proteggere l'ambiente da danni futuri.