Mineração seus dados usando Ciência Dados

Na era do big data, parece que as organizações de todas as formas e tamanhos estão em uma busca de contratação. Eles querem contratar cientistas de dados para que eles possam usar os dados e tomada de decisões baseadas em dados para agregar valor à sua organização e manter-se competitivo. Infelizmente, a maioria das organizações e seus gerentes de contratação não compreender verdadeiramente grandes de dados nem os papéis que a engenharia de dados e jogo de ciência de dados em extrair informações valiosas de dados grandes.

ciência de dados e engenharia de dados são animais diferentes. Ambos os campos são incrivelmente complexa. Você pode ser capaz de encontrar alguém que tenha feito um pouco de trabalho em ambas as áreas, mas não é provável que seja forte na ciência de dados se ele faz engenharia de dados complexos, e vice-versa.

engenharia de dados é dedicado a superar gargalos de processamento de dados e problemas de manipulação de dados para aplicações que utilizam grandes volumes, variedades e velocidades de dados, enquanto que dciência ata envolve o uso de métodos estatísticos, modelagem matemática e métodos de aprendizado de máquina para extrair e visualizar idéias de dados profundas e valiosas. Ele requer habilidades em matemática, estatística, que codifica para a análise de dados e visualização, a perícia objecto, e uma capacidade sólida para se comunicar.

Usando a ciência de dados para extrair o significado de dados

modelos matemáticos, técnicas estatísticas e métodos de aprendizado de máquina são úteis quando você está trabalhando para derivar um significado profundo a partir de dados brutos. Multi-critério tomada de decisão (MCDM) e cadeias de Markov são dois tipos de modelos de decisão matemáticos que são úteis na ciência de dados.

técnicas estatísticas são usados ​​em todo ciência dados para fazer qualquer coisa de previsão e as previsões para validação de hipóteses e estimação de parâmetros. Em aprendizagem de máquina, você implanta algoritmos estatísticos, matemáticos, e mesmo espaciais de aprender com grandes conjuntos de dados, a fim de detectar padrões significativos e relacionamentos de dentro deles.

Tipos de valor que você pode gerar usando a ciência de dados

Agora que você sabe um pouco mais sobre o que a ciência de dados é e como ele é feito, você pode estar se perguntando por que é significativo. Em um ambiente empresarial, a ciência de dados é quase sempre usado com o único propósito de aumentar a linha de fundo - tanto por economia de custos ou receitas crescentes. Estes resultados podem ser alcançados através de muitas rotas, de otimização de processos de negócios para a redução cliente churn, de otimização de preços-modelo para vendas e marketing ROI aumenta - as possibilidades continuar e continuar.

Mas a ciência de dados é útil para mais do que somente ganhos crescentes. Ele também está sendo usado nos esforços cívicos, humanitários e ambientais, para salvar ou melhorar a vida humana e para proteger o ambiente dos perigos futuro.