Rewolucja w dziedzinie nauki o danych zmieniła świat z jego zasadniczymi skutkami. Jest to badanie danych lub informacji, co one reprezentują, skąd pochodzą i jak można je przekształcić w cenną metodę przy formułowaniu polityk biznesowych i informatycznych. Każda firma w dzisiejszym konkurencyjnym świecie uważa ją za największy atut.

Jest to jeden z obszarów, który znajduje zastosowanie w różnych obszarach biznesowych, w tym w komunikacji, finansach, produkcji, opiece zdrowotnej, handlu detalicznym itp.

  1. Branża opieki zdrowotnej skorzystała z analizy danych, ponieważ stwarza przyziemne problemy z leczeniem, diagnozę, monitorowanie pacjentów, takie jak koszty administracji kliniki i ogólne koszty opieki zdrowotnej. Była to potężna broń w walce z cukrzycą, różnymi chorobami serca i rakiem.
  2. Analiza danych stanowi dla firmy finansowej doskonałą okazję do ponownego odkrycia biznesu. W finansach zastosowanie nauki danych to automatyzacja zarządzania ryzykiem, analizy predykcyjne, zarządzanie danymi klientów, wykrywanie oszustw, analiza w czasie rzeczywistym, handel algorytmiczny i analiza konsumencka.
  3. Może być wykorzystywany na różne sposoby w produkcji, ponieważ firmy muszą znaleźć najnowsze rozwiązania i przypadki użycia tych danych. Było to również korzystne dla firm produkcyjnych, ponieważ przyspiesza realizację i tworzy procesy na dużą skalę.
  4. Domena handlu detalicznego szybko się rozwija. Pomaga detalistom zarządzać danymi i stworzyć psychologiczny obraz klienta, aby dowiedzieć się o jego bolących punktach. Dlatego ta sztuczka zastosowana przez detalistę może łatwo wpłynąć na klienta.

Rodzaje miejsc pracy oferowanych w Data Science.

Zapotrzebowanie na osoby o dobrych umiejętnościach w tej dziedzinie jest wysokie i będzie nadal rosło. Eksperci zajmujący się analizą danych zatrudniani są przez największe nazwiska w branży, które wydają duże kwoty wykwalifikowanym specjalistom. Rodzaje zadań obejmują:

  1. Analityk danych: Analityk danych to ktoś, kto odszyfrowuje duże ilości danych i wyodrębnia znaczenie, aby pomóc organizacji lub firmie ulepszyć jej procesy. Używają różnych narzędzi, metod, statystyk, technik, algorytmów itp. Do dalszej analizy danych.
  2. Business Intelligent Analyst: Aby sprawdzić bieżący status firmy lub jej lokalizacji, analityk biznesowy wykorzystuje dane i wyszukuje wzorce, trendy biznesowe, relacje oraz tworzy wizualizację i raport.
  3. Inżynier danych: Inżynier danych pracuje również z dużą ilością danych, czyści, wyodrębnia i tworzy zaawansowane algorytmy dla biznesu danych.
  4. Architekt danych: Architekt danych współpracuje z projektantami systemów, użytkownikami i programistami w celu utrzymania i ochrony źródeł danych.
  5. Inżynier uczenia maszynowego: Inżynier uczenia maszynowego współpracuje z różnymi algorytmami uczenia maszynowego, takimi jak grupowanie, drzewa decyzyjne, klasyfikacja, losowy las itp.

Jakie są wymagania, aby być specjalistą od danych?

Wymagania edukacyjne dla Data Science są wysokie w branży IT. Zapotrzebowanie na stanowiska naukowca danych dla zaawansowanych stopni, takich jak magister, doktorat lub MBA. Niektóre firmy akceptują czteroletni tytuł licencjata w dziedzinie informatyki, inżynierii i nauki, systemu informacji zarządczej, matematyki i statystyki, ekonomii. Materiały do ​​analizy danych są również dostępne online, a niektórzy dostawcy edukacji oferują również szkolenia online dla kursu. Te szkolenia koncentrują się na technologiach i umiejętnościach wymaganych od naukowców zajmujących się danymi, takich jak uczenie maszynowe, SAS, Tableau, Python, R i wiele innych.

Uczenie maszynowe a nauka danych

Uczenie maszynowe to praktyka polegająca na badaniu algorytmów i statystyki oraz szkoleniu komputera w zakresie wykonywania określonych zadań w celu rozpoznawania określonych danych. Kiedy rekord jest podawany jako dane wejściowe przy użyciu pewnych algorytmów, maszyna daje nam pożądany wynik.