Почему наука о данных широко используется?

Революция в области науки о данных изменила мир, оказав значительное влияние. Это изучение данных или информации, что они представляют, откуда они получены и как превратить их в ценный метод при формулировании политики бизнеса и ИТ. Это считается самым большим активом любой организации в современном конкурентном мире.

Это одна из областей, которые находят применение в различных отраслях, включая связь, финансы, производство, здравоохранение, розничную торговлю и т. Д.

  1. Отрасль здравоохранения выиграла от Data Science, потому что она создает повседневные проблемы с лечением, диагностикой, мониторингом пациентов, такие как административные расходы клиники и общие расходы на здравоохранение. Это мощное оружие в борьбе с диабетом, различными сердечными заболеваниями и раком.

  2. Наука о данных предлагает огромные возможности для финансовой компании заново изобрести бизнес. В финансах наука о данных используется в таких областях, как автоматизация управления рисками, прогнозная аналитика, управление данными клиентов, обнаружение мошенничества, аналитика в реальном времени, алгоритмическая торговля, потребительская аналитика.

  3. В производственном секторе его можно использовать по-разному, поскольку компаниям необходимо найти новейшие решения и варианты использования этих данных. Это также выгодно для производственных компаний, поскольку ускоряет выполнение и создает крупномасштабный процесс.

  4. Сфера розничной торговли очень динамично развивается. Помогает продавцу управлять данными и формировать психологический образ клиента, чтобы узнать о его критических моментах. Таким образом, этот трюк, используемый продавцом, имеет тенденцию легко влиять на покупателя.

Типы предложений работы в Data Science.

Спрос на людей с хорошими навыками в этой области высок и будет продолжать расти. Специалисты в области Data Science работают у крупнейших компаний отрасли, которые готовы платить высокие зарплаты квалифицированным специалистам. К видам работ относятся:

  1. Специалист по данным: специалист по данным — это тот, кто расшифровывает огромные объемы данных и извлекает их значения, чтобы помочь организации или компании улучшить свою деятельность. Они используют различные инструменты, методологии, статистику, методы, алгоритмы и т. Д. Для дальнейшего анализа данных.

  2. Business Intelligent Analyst: чтобы проверить текущее состояние компании или ее места, бизнес-аналитик использует данные и ищет закономерности, бизнес-тенденции, взаимосвязи, а также создает визуализацию и отчет.

  3. Инженер данных: инженер данных также работает с большими объемами данных, очищает, извлекает и создает передовые алгоритмы для бизнеса данных.

  4. Data Architect: Data Architect работает с проектировщиками систем, пользователями и разработчиками для обслуживания и защиты источников данных.

  5. Инженер по машинному обучению: инженер по машинному обучению работает с различными алгоритмами, связанными с машинным обучением, такими как кластеризация, деревья решений, классификация, случайный лес и т. Д.

Каковы требования, чтобы стать специалистом по Data Science?

В ИТ-индустрии образовательные требования к науке о данных непомерно высоки. Специалист по данным позиционирует спрос на ученые степени, такие как магистр, доктор философии или MBA. Некоторые компании будут принимать четырехлетнюю степень бакалавра в области компьютерных наук, инженерии и естественных наук, управления информационными системами, математики и статистики, экономики. Ресурсы по науке о данных также доступны в Интернете, и некоторые поставщики образовательных услуг также предлагают онлайн-обучение в рамках курса. Эти учебные курсы ориентированы на технологии и навыки, необходимые для работы в области науки о данных, такие как машинное обучение, SAS, Tableau, Python, R и многие другие.

Машинное обучение и наука о данных

Машинное обучение — это практика изучения алгоритмов и статистики, а также обучения компьютера выполнению определенной задачи с целью распознавания определенных данных. Когда набор данных предоставляется в качестве входных данных с применением определенных алгоритмов, машина дает нам желаемый результат.