Пандемия COVID-19 не замедлила развитие науки о данных; организации во всех секторах продолжают использовать данные для получения конкурентного преимущества.
На чем вам следует сосредоточиться, поскольку существует так много типов науки о данных? Дополнительный курс по науке о данных в Learnbay позволяет вам сосредоточиться на предметах, которые имеют отношение к вашему профессиональному пути, и поможет вам создать специальность.
Наука о данных
Еще одна область, которая охватывает несколько секторов и требует как аналитических, так и творческих талантов, — это наука о данных. Определение ученого данных значительно расширилось вместе с ростом инвестиций как в науку о данных, так и в более крупные отрасли аналитики из-за растущего интереса и спроса. Среди многих других должностей корпорация, создающая команду специалистов по данным или нанимающая специалиста по данным, может искать специалиста по статистике, инженера по машинному обучению или менеджера баз данных.
Освоение науки о данных требует набора фундаментальных способностей, от владения сложной математикой до способности решать различные проблемы, а также какие наборы данных и статистические методы помогут вам найти решение. Тем не менее, специалистам по данным все же следует подумать о том, чтобы сосредоточиться на определенной области.
Интеллектуальный анализ данных и статистический анализ
Большие наборы данных должны быть проанализированы с использованием интеллектуального анализа данных для получения полезной информации. Эксперты в этой области используют статистику и модели прогнозирования для выявления закономерностей, тенденций и корреляций в данных. Используя эти знания, можно прогнозировать будущие результаты и создавать бизнес-решения.
Инжиниринг данных
В команде по науке о данных инженер данных передает эстафету специалисту по данным, как в эстафете. Инженеры данных создают и поддерживают фреймворки, которые превращают данные в форму, которую можно анализировать. Данные из нескольких источников должны быть объединены, очищены и организованы в единое хранилище.
Управление базами данных и архитектура
Архитекторы данных представляют и создают «проект» всей цифровой инфраструктуры компании. Эксперты в этой области часто сотрудничают с руководителями предприятий и группами специалистов по обработке и анализу данных для разработки новых подходов к управлению и использованию информации различными заинтересованными сторонами в организации. Инженеры данных обычно переходят на роль архитекторов данных по мере приобретения навыков управления информацией.
Инженерия машинного обучения
Возвращаясь к примеру с эстафетой, давайте рассмотрим команду специалистов по обработке и анализу данных. Исследователь данных передает эстафету инженеру по машинному обучению на последнем этапе гонки. Специалисты по данным создают теоретические модели, которые разработчики машинного обучения затем включают в самозапускающееся программное обеспечение, чтобы модель могла работать в более широком масштабе.
Бизнес-аналитика и стратегия
Аналитики бизнес-аналитики и специалисты по обработке и анализу данных изучают данные и делают выводы, которые могут повысить эффективность организации. Аналитики бизнес-аналитики находят закономерности и тенденции, используя визуализацию данных, анализ данных и моделирование данных, которые определяют будущую стратегию компании. Основная цель специалистов по данным — разработка новых алгоритмов для обработки фиктивных запросов.
Визуализация данных
Эксперты по визуализации данных используют интерактивные визуальные инструменты, такие как графики, диаграммы и инфографика, для передачи данных. Группы специалистов по обработке и анализу данных могут получить ценную информацию из данных, используя визуальные инструменты для лучшего понимания тенденций, аномалий и закономерностей в данных. Кроме того, информация может быть эффективно передана заинтересованным сторонам компании с помощью визуальных инструментов.
Анализ операционных данных
Используя данные, полученные от других членов группы специалистов по обработке и анализу данных, операционные аналитики определяют области, в которых деятельность компании может быть улучшена. Затем они оценивают действенные решения проблем компании, используя статистические инструменты, и советуют руководству наилучший план действий. Специальность операционного аналитика менее техническая, чем другие области науки о данных, но она по-прежнему требует сложных навыков решения проблем.
Анализ маркетинговых данных
Анализ данных для оценки и повышения эффективности маркетинговых усилий известен как маркетинговая аналитика. Инструменты аналитики помогают маркетологам рассчитать окупаемость маркетинговых инициатив, понять общие маркетинговые модели и найти шансы, учитывающие предпочтения клиентов.
Заключение
Курс по науке о данных в Бангалоре включает в себя предметное обучение, которое может углубить ваше понимание эффективного управления данными и подготовить вас к отраслевому стандарту. Вы изучите теоретические идеи, лучшие практики и долгосрочное организационное стратегическое планирование, которые сейчас необходимы для повседневной работы.
Навыки, которые люди приобретут после этого курса,
- Используйте в своей работе такие инструменты, как Spark, Hadoop, MapReduce, MATLAB и Weka.
- Получите стратегическую информацию, используя интеллектуальный анализ данных и прогнозную аналитику.
- Чтобы обрабатывать данные эффективно и морально, используйте автоматизацию.
- Используйте языки программирования, такие как SQL, R и Python.
- Чистые и хорошо организованные данные для различных приложений.
- Используйте методы машинного обучения.