Perlombongan Data Anda Menggunakan Sains Data - dummies

Dalam era data besar, nampaknya organisasi-organisasi dari semua bentuk dan ukuran sedang dalam usaha pengambilan pekerja. Mereka mahu mengupah saintis data agar mereka boleh menggunakan data dan membuat keputusan yang bermaklumat data untuk menambah nilai kepada organisasi mereka dan terus berdaya saing. Malangnya, kebanyakan organisasi dan pengurus pengambilan mereka tidak benar-benar memahami data besar mahupun peranan yang kejuruteraan data dan sains data bermain dalam mengekstrak pandangan berharga daripada data besar.

Kejuruteraan data dan kejuruteraan data adalah haiwan yang berbeza. Kedua-dua bidang adalah sangat kompleks. Anda mungkin dapat mencari seseorang yang telah melakukan sedikit kerja di kedua-dua kawasan, tetapi dia tidak mungkin kuat dalam sains data jika dia melakukan kejuruteraan data yang rumit, dan sebaliknya.

Kejuruteraan data didedikasikan untuk mengatasi kesesakan pemprosesan data dan masalah pengendalian data untuk aplikasi yang menggunakan jumlah besar, jenis dan halaju data, sedangkan d ilmu sains melibatkan penggunaan kaedah statistik, pemodelan matematik, dan kaedah pembelajaran mesin untuk mendapatkan dan menggambarkan wawasan data yang mendalam dan berharga. Ia memerlukan kemahiran dalam matematik, statistik, pengkodan untuk analisis data dan visualisasi, keahlian subjek, dan keupayaan untuk berkomunikasi.

Menggunakan sains data untuk mengekstrak maksud dari data

Model matematik, teknik statistik, dan kaedah pembelajaran mesin semua berguna apabila anda bekerja untuk mendapatkan makna mendalam daripada data mentah. Pembuatan keputusan multi-kriteria (MCDM) dan rantai Markov adalah dua jenis model keputusan matematik yang berguna dalam sains data.

Teknik statistik digunakan sepanjang sains data untuk melakukan apa-apa daripada ramalan dan ramalan untuk mengesahkan pengesahan hipotesis dan parameter. Dalam pembelajaran mesin, anda menggunakan statistik, matematik, dan juga algoritma spatial untuk belajar dari dataset yang besar, untuk mengesan corak bermakna dan hubungan dari dalamnya.

Jenis nilai yang boleh anda hasilkan menggunakan sains data

Sekarang bahawa anda mengetahui lebih sedikit tentang sains data dan bagaimana ia dilakukan, anda mungkin tertanya-tanya mengapa ia penting. Dalam persekitaran perniagaan, sains data hampir selalu digunakan untuk tujuan tunggal untuk meningkatkan bottom line - sama ada menjimatkan kos atau meningkatkan pendapatan. Keputusan ini dapat dicapai melalui banyak laluan, dari pengoptimuman proses perniagaan hingga pengurangan pelanggan, dari pengoptimuman model harga ke jualan dan pemasaran peningkatan ROI - kemungkinan berlanjut dan seterusnya.

Tetapi sains data berguna untuk lebih daripada sekadar meningkatkan pendapatan. Ia juga digunakan dalam usaha sivik, kemanusiaan, dan alam sekitar, untuk menyelamatkan atau memperbaiki kehidupan manusia dan melindungi alam sekitar dari bahaya mendatang.