Наука о данных: вершина карьеры

Что такое наука о данных?

Широкое использование информационных технологий и информатики создало так много новых областей в секторе предприятий, которые обладают огромным потенциалом и возможностями. Одна из самых быстрорастущих профессий — Data Science, которая стала чрезвычайно популярной среди молодежи благодаря увлекательному характеру работы и новым инновациям. Специалисты, выполняющие эту работу, известны как специалисты по анализу данных.

Спрос на специалистов по анализу данных растет во всем мире, и известные мировые организации признали эту профессию лучшей профессией 21 века. А тот факт, что в настоящее время не хватает специалистов по данным, открывает огромные возможности для новичков в этой области.

Что такое наука о данных?

Мы живем во времена, когда нас окружают данные. Общение со всеми этими данными — сложная задача. Раньше отрасли полагались на простые инструменты, такие как BI, для интеллектуального анализа данных, но с появлением технической статистики и вычислений это стало известно как Data Science. Внедрение больших данных и их связь с информационными технологиями привели к их широкомасштабному развитию.

Благодаря Data Science мы можем обнаруживать скрытую информацию в данных, а с помощью аналитики мы можем использовать эту информацию для решения бизнес-задач, прогнозирования будущих тенденций и понимания определенных закономерностей, которые было бы очень сложно реализовать только с использованием человеческого интеллекта. Но просто искать разнообразный набор данных недостаточно. Успех зависит от создания программ, управляемых данными, которые улучшают промышленные результаты, и именно на этом специалисты по данным специализируются.

Фактически, это платформа, на которой встречаются бизнес, ИТ и статистика. Работа Data Scientist включает в себя:

  1. Организация: Это относится к сбору данных с использованием программных платформ с открытым исходным кодом, таких как Hadoop и SAS.
  2. Моделирование: Здесь специалист по данным преобразует, интегрирует и уточняет данные, чтобы понять их и создать статистические модели, которые можно применять для решения данной проблемы.
  3. Поставка: После построения модели специалист по данным объясняет модель клиенту и другим участникам.

Преимущества использования анализа данных в промышленности

Все крупные компании добились отличного улучшения показателей своего бизнеса за счет использования Data Science для использования пользовательских данных и понимания того, как улучшить свои продукты. Основная причина, по которой такие компании, как Google, Amazon и Apple, опережают своих конкурентов, заключается в том, что они отлично используют технологии Data Science для отслеживания каждого пользователя и изучения их покупательского поведения и моделей. Это легко увидеть по точности поиска в Google, рекомендаций Facebook и предложений продуктов Amazon. Но это еще не все, так как Data Science также создает вехи в таких отраслях, как медицина, банковское дело и финансы, онлайн-образование, системы безопасности, аэрокосмическая промышленность … и этот список можно продолжать.

Ваш способ стать специалистом по данным

Специалисты по обработке данных — это профессионалы, хорошо разбирающиеся в программировании, статистике, математике и компьютерах. Они могут обрабатывать любые типы данных и делать их значимыми. Онлайн-курс предназначен для подготовки студентов как экспертов по всем концепциям и инструментам, используемым в Data Science.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

восемь + восемь =