Εξόρυξη δεδομένων σας χρησιμοποιώντας Data Science - dummies

Στην εποχή των μεγάλων δεδομένων, φαίνεται ότι οι οργανώσεις όλων των μορφών και μεγεθών βρίσκονται σε αναζήτηση ενοικίασης. Θέλουν να προσλάβουν επιστήμονες δεδομένων, ώστε να μπορούν να χρησιμοποιούν δεδομένα και στοιχεία με τεκμηριωμένη λήψη αποφάσεων για να προσδώσουν αξία στον οργανισμό τους και να παραμείνουν ανταγωνιστικά. Δυστυχώς, οι περισσότερες οργανώσεις και οι διαχειριστές μίσθωσης τους δεν κατανοούν πραγματικά τα μεγάλα δεδομένα ούτε τους ρόλους που η μηχανική δεδομένων και η επιστήμη των δεδομένων παίζουν στην εξαγωγή πολύτιμων στοιχείων από μεγάλα δεδομένα.

Η επιστήμη των δεδομένων και η μηχανική των δεδομένων είναι διαφορετικά ζώα. Και τα δύο πεδία είναι απίστευτα περίπλοκα. Μπορεί να είστε σε θέση να βρείτε κάποιον που έχει κάνει λίγη δουλειά και στους δύο τομείς, αλλά δεν είναι πιθανό να είναι ισχυρός στην επιστήμη των δεδομένων αν κάνει σύνθετη μηχανική δεδομένων και αντίστροφα.

Η τεχνολογία δεδομένων είναι αφιερωμένη στην υπέρβαση των προβλημάτων επεξεργασίας δεδομένων και των προβλημάτων διαχείρισης δεδομένων για εφαρμογές που χρησιμοποιούν μεγάλους όγκους, ποικιλίες και ταχύτητες δεδομένων, ενώ d επιστήμη στατιστικών μεθόδων, μαθηματικών μοντέλων και μεθόδων μηχανικής μάθησης για την εξαγωγή και την απεικόνιση βαθιών και πολύτιμων δεδομένων. Απαιτεί δεξιότητες στα μαθηματικά, τις στατιστικές, την κωδικοποίηση για την ανάλυση και την οπτικοποίηση δεδομένων, την εμπειρογνωμοσύνη στον τομέα και την ικανότητα επικοινωνίας.

Χρησιμοποιώντας την επιστήμη των δεδομένων για να εξαγάγετε νόημα από τα δεδομένα

Τα μαθηματικά μοντέλα, οι στατιστικές τεχνικές και οι μέθοδοι εκμάθησης μηχανών είναι όλες χρήσιμες όταν εργάζεστε για να αποκτήσετε βαθιά σημασία από ακατέργαστα δεδομένα. Η λήψη αποφάσεων πολλαπλών κριτηρίων (MCDM) και Markov είναι δύο τύποι μοντέλων μαθηματικών αποφάσεων που είναι χρήσιμα στην επιστήμη των δεδομένων.

Οι στατιστικές τεχνικές χρησιμοποιούνται σε ολόκληρη την επιστήμη των δεδομένων για να κάνουν οτιδήποτε από την πρόβλεψη και τις προβλέψεις έως την επικύρωση των υποθέσεων και την εκτίμηση των παραμέτρων. Στη μηχανική μάθηση, αναπτύσσετε στατιστικούς, μαθηματικούς και ακόμη και χωρικούς αλγορίθμους για να μάθετε από μεγάλα σύνολα δεδομένων, προκειμένου να ανιχνεύσετε σημαντικά πρότυπα και σχέσεις μέσα σε αυτά.

Τύποι αξίας που μπορείτε να δημιουργήσετε χρησιμοποιώντας την επιστήμη των δεδομένων

Τώρα που ξέρετε λίγο περισσότερο για το τι είναι η επιστήμη των δεδομένων και πώς γίνεται, μπορεί να αναρωτιέστε γιατί είναι σημαντικό. Σε ένα επιχειρηματικό περιβάλλον, η επιστήμη των δεδομένων χρησιμοποιείται σχεδόν πάντοτε με μοναδικό σκοπό την αύξηση της κατώτατης γραμμής - είτε με εξοικονόμηση κόστους είτε με αύξηση των εσόδων. Αυτά τα αποτελέσματα μπορούν να επιτευχθούν με πολλές διαδρομές, από τη βελτιστοποίηση των επιχειρηματικών διαδικασιών έως τη μείωση του πελάτη, από τη βελτιστοποίηση των μοντέλων τιμών έως τις αυξήσεις των ROI των πωλήσεων και του μάρκετινγκ - οι δυνατότητες συνεχίζονται και συνεχίζονται.

Αλλά η επιστήμη των δεδομένων είναι χρήσιμη για κάτι παραπάνω από την αύξηση των κερδών. Χρησιμοποιείται επίσης σε πολιτικές, ανθρωπιστικές και περιβαλλοντικές προσπάθειες, για να σωθούν ή να βελτιωθούν οι ανθρώπινες ζωές και να προστατευθεί το περιβάλλον από μελλοντικές βλάβες.