Minerando seus dados usando Data Science - dummies

Na era dos grandes dados, parece que organizações de todas as formas e tamanhos estão em busca de contratação. Eles querem contratar cientistas de dados para que eles possam usar dados e tomada de decisão informada para agregar valor à sua organização e permanecerem competitivos. Infelizmente, a maioria das organizações e seus gerentes de contratação realmente não entendem os grandes dados nem as funções que a engenharia de dados e a ciência dos dados desempenham na extração de informações valiosas de dados importantes.

Ciência de dados e engenharia de dados são animais diferentes. Ambos os campos são incrivelmente complexos. Você pode encontrar alguém que tenha feito um pequeno trabalho em ambas as áreas, mas ele provavelmente não será forte na ciência dos dados se ele fizer engenharia de dados complexa e vice-versa.

A engenharia de dados é dedicada à superação de estrangulamentos de processamento de dados e problemas de tratamento de dados para aplicativos que utilizam grandes volumes, variedades e velocidades de dados, enquanto que d ata Science envolve o uso métodos estatísticos, modelagem matemática e métodos de aprendizagem mecânica para derivar e visualizar informações profundas e valiosas de dados. Requer habilidades em matemática, estatísticas, codificação para análise e visualização de dados, conhecimentos especializados e uma sólida capacidade de comunicação.

Usando ciência de dados para extrair significado de dados

Modelos matemáticos, técnicas estatísticas e métodos de aprendizado de máquina são úteis quando você está trabalhando para obter um significado profundo a partir de dados brutos. A criação de decisões multi-critérios (MCDM) e as cadeias de Markov são dois tipos de modelos de decisão matemática que são úteis na ciência dos dados.

As técnicas estatísticas são usadas ao longo da ciência dos dados para fazer qualquer coisa, desde previsões e previsões até a validação de hipóteses e estimação de parâmetros. Na aprendizagem por máquinas, você implementa algoritmos estatísticos, matemáticos e até espaciais para aprender com grandes conjuntos de dados, para detectar padrões e relacionamentos significativos dentro deles.

Tipos de valor que você pode gerar usando ciência de dados

Agora que você conhece um pouco mais sobre o que é ciência de dados e como é feito, você pode estar se perguntando por que é significativo. Em um ambiente de negócios, a ciência dos dados é quase sempre usada com o único propósito de aumentar a linha de fundo - economizando custos ou aumentando as receitas. Esses resultados podem ser alcançados através de muitas rotas, desde a otimização de processos de negócios até a redução do cliente-churn, desde a otimização do modelo de preço até as vendas e o ROI de marketing aumenta - as possibilidades continuam.

Mas a ciência dos dados é útil para mais do que apenas aumentar os ganhos. Também está sendo usado em esforços cívicos, humanitários e ambientais, para salvar ou melhorar vidas humanas e para proteger o meio ambiente contra danos futuros.