Exploration de vos données à l'aide de Data Science - mannequins

À l'ère du Big Data, il semble que les organisations de toutes tailles et de toutes tailles soient en quête d'embauche. Ils veulent embaucher des spécialistes des données pour qu'ils puissent utiliser des données et des décisions éclairées par les données pour ajouter de la valeur à leur organisation et rester compétitifs. Malheureusement, la plupart des organisations et leurs gestionnaires d'embauche ne comprennent pas vraiment le big data ni les rôles que jouent l'ingénierie des données et la science des données pour extraire des informations précieuses du big data.

La science des données et l'ingénierie des données sont des animaux différents. Les deux champs sont incroyablement complexes. Vous pourriez être en mesure de trouver quelqu'un qui a fait un peu de travail dans les deux domaines, mais il n'est pas susceptible d'être fort en science des données s'il fait de l'ingénierie de données complexes, et vice versa.

L'ingénierie des données est dédiée à surmonter les goulets d'étranglement et les problèmes de traitement des données pour les applications utilisant de grands volumes, variétés et vitesses de données, alors que d ata science implique méthodes statistiques, modélisation mathématique et méthodes d'apprentissage automatique pour dériver et visualiser des informations approfondies et précieuses. Il nécessite des compétences en mathématiques, en statistiques, en codage pour l'analyse et la visualisation des données, en expertise dans le domaine et une solide capacité de communication.

Utiliser la science des données pour extraire le sens des données

Les modèles mathématiques, les techniques statistiques et les méthodes d'apprentissage automatique sont utiles lorsque vous travaillez pour obtenir une signification profonde à partir de données brutes. La prise de décision multi-critères (MCDM) et les chaînes de Markov sont deux types de modèles de décision mathématique qui sont utiles en science des données.

Les techniques statistiques sont utilisées dans toute la science des données pour faire n'importe quoi, de la prévision et des prédictions à la validation des hypothèses et à l'estimation des paramètres. Dans l'apprentissage automatique, vous déployez des algorithmes statistiques, mathématiques et même spatiaux pour apprendre à partir de grands ensembles de données, afin de détecter des modèles et des relations significatifs à l'intérieur de ceux-ci.

Types de valeur que vous pouvez générer en utilisant la science des données

Maintenant que vous en savez un peu plus sur ce qu'est la science des données et comment cela est fait, vous vous demandez peut-être pourquoi c'est important. Dans un environnement d'affaires, la science des données est presque toujours utilisée dans le seul but d'augmenter la rentabilité - soit en réduisant les coûts ou en augmentant les revenus. Ces résultats peuvent être obtenus par de nombreuses voies, de l'optimisation des processus métier à la réduction du taux de désabonnement des clients, de l'optimisation des modèles de prix aux augmentations du ROI des ventes et du marketing - les possibilités sont infinies.

Mais la science des données est utile pour plus que l'augmentation des gains. Il est également utilisé dans des efforts civiques, humanitaires et environnementaux, pour sauver ou améliorer des vies humaines et pour protéger l'environnement contre des dommages futurs.