Minería sus datos utilizando la ciencia de datos

En la era de los grandes datos, parece que las organizaciones de todo tipo y tamaño están en una misión de contratación. Quieren contratar a científicos de datos para que puedan utilizar los datos y la toma de decisiones los datos informados para agregar valor a su organización y mantener su competitividad. Desafortunadamente, la mayoría de las organizaciones y sus directores de recursos humanos no entienden verdaderamente grandes de datos ni los papeles que la ingeniería de datos y el juego ciencia en la extracción de los datos valiosos puntos de vista de los grandes datos.

La ciencia de datos e ingeniería de datos son diferentes animales. Ambos campos son increíblemente complejo. Usted puede ser capaz de encontrar a alguien que ha hecho un poco de trabajo en ambas áreas, pero no es probable que sea fuerte en la ciencia de datos si lo hace la ingeniería de datos complejos, y viceversa.

Ingeniería de datos se dedica a superar los cuellos de botella de procesamiento de datos y problemas de manejo de datos para aplicaciones que utilizan grandes volúmenes, variedades, y velocidades de datos, mientras que dciencia ata implica el uso de métodos estadísticos, modelos matemáticos y métodos de aprendizaje automático para obtener y visualizar ideas de datos profundas y valiosas. Requiere habilidades en matemáticas, estadística, que codifica para el análisis de datos y visualización, experiencia temática y una capacidad sólida para comunicarse.

El uso de la ciencia de datos para extraer el significado de los datos

Los modelos matemáticos, técnicas estadísticas y métodos de aprendizaje automático son útiles cuando se trabaja para derivar significado profundo de los datos brutos. La toma de decisión multicriterio (MCDM) y cadenas de Markov son dos tipos de modelos de decisión matemáticos que son útiles en la ciencia de datos.

Las técnicas estadísticas se utilizan en toda la ciencia de datos para hacer algo de previsión y predicciones a la validación de hipótesis y estimación de parámetros. En el aprendizaje de máquina, implementar algoritmos estadísticos, matemáticos, e incluso espaciales de aprender de grandes conjuntos de datos, con el fin de detectar patrones significativos y las relaciones dentro de ellos.

Tipos de valor que pueden generar utilizando la ciencia de datos

Ahora que sabes un poco más sobre lo que la ciencia de datos es y cómo se hace, usted puede preguntarse por qué es importante. En un ambiente de negocios, la ciencia de datos se utiliza casi siempre con el único propósito de aumentar la línea de fondo - ya sea por ahorro de costes o aumentar los ingresos. Estos resultados se pueden lograr a través de muchas vías, de optimización de procesos de negocio a la reducción de cliente-churn, de optimización de precios en el modelo de ventas y aumenta el ROI de marketing - las posibilidades de seguir y seguir.

Pero la ciencia de datos es útil para algo más que el aumento de los ingresos. También se está utilizando en los esfuerzos cívicos, humanitarios y ambientales, para salvar o mejorar las vidas humanas y proteger el medio ambiente de los daños futuros.