Khai thác dữ liệu của bạn bằng cách sử dụng dữ liệu Khoa học - núm vú

Trong kỷ nguyên dữ liệu lớn, có vẻ như các tổ chức có nhiều hình dạng và kích cỡ đang tìm kiếm việc làm. Họ muốn thuê các nhà khoa học dữ liệu để họ có thể sử dụng dữ liệu và đưa ra quyết định thông tin để tăng giá trị cho tổ chức của họ và duy trì tính cạnh tranh. Thật không may, hầu hết các tổ chức và người quản lý tuyển dụng của họ không thực sự hiểu được dữ liệu lớn và vai trò của kỹ thuật dữ liệu và khoa học dữ liệu trong việc khai thác những hiểu biết có giá trị từ dữ liệu lớn.

Dữ liệu khoa học và kỹ thuật dữ liệu là những động vật khác nhau. Cả hai lĩnh vực là vô cùng phức tạp. Bạn có thể tìm thấy một người đã làm một công việc nhỏ ở cả hai khu vực, nhưng ông không có khả năng sẽ mạnh mẽ trong khoa học dữ liệu nếu ông làm công nghệ dữ liệu phức tạp và ngược lại.

Kỹ thuật dữ liệu được dành để vượt qua những rắc rối trong xử lý dữ liệu và các vấn đề xử lý dữ liệu cho các ứng dụng sử dụng lượng lớn, giống và tốc độ dữ liệu, trong khi d ata science phương pháp thống kê, mô hình toán học, và phương pháp học máy để rút ra và hình dung sâu sắc và dữ liệu có giá trị sâu sắc. Nó đòi hỏi các kỹ năng về toán học, thống kê, mã hóa dữ liệu phân tích và hình dung, chuyên môn theo chủ đề, và khả năng liên lạc vững chắc.

Kỹ thuật thống kê được sử dụng trong khoa học dữ liệu để làm bất cứ điều gì từ dự báo và dự đoán để xác nhận hợp lệ và ước lượng tham số. Trong học máy, bạn triển khai các thuật toán thống kê, toán học, và thậm chí không gian để học hỏi từ các tập dữ liệu lớn, để phát hiện các mẫu và các mối quan hệ có ý nghĩa từ bên trong chúng.

Bây giờ bạn đã biết nhiều hơn về khoa học dữ liệu và nó được thực hiện như thế nào, bạn có thể tự hỏi tại sao lại quan trọng. Trong môi trường kinh doanh, khoa học dữ liệu hầu như luôn được sử dụng với mục đích duy nhất để tăng điểm mấu chốt - bằng cách tiết kiệm chi phí hoặc tăng doanh thu. Các kết quả này có thể đạt được thông qua nhiều tuyến đường, từ tối ưu hóa quy trình kinh doanh đến giảm khách hàng, từ tối ưu hoá mô hình giá đến doanh thu và tăng ROI tiếp thị - các khả năng tiếp tục và tiếp tục.

Nhưng khoa học dữ liệu hữu ích cho nhiều hơn là chỉ tăng thu nhập. Nó cũng được sử dụng trong các nỗ lực của công dân, nhân đạo và môi trường, để cứu hoặc cải thiện cuộc sống con người và để bảo vệ môi trường khỏi bị tổn hại trong tương lai.