La minería de datos utilizando la ciencia de datos
En la era de los grandes datos, parece que las organizaciones de todas las formas y tamaños están en una búsqueda de contratación. Ellos quieren contratar a científicos de datos para que puedan utilizar los datos y la toma de decisiones basada en datos informados para agregar valor a su organización y seguir siendo competitivos. Por desgracia, la mayoría de las organizaciones y sus directores de recursos humanos no entienden realmente grandes volúmenes de datos ni los papeles que la ingeniería de datos y el juego ciencia en la extracción de datos de información valiosa a partir de datos grandes.
la ciencia y la ingeniería de datos de datos son diferentes animales. Ambos campos son increíblemente compleja. 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.
Los datos de ingeniería se dedica a la superación de 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 reciencia ATA implica el uso de métodos estadísticos, los modelos matemáticos y métodos de aprendizaje automático para obtener y visualizar datos penetraciones profundas y valiosas. Requiere habilidades en matemáticas, estadísticas, de codificación para el análisis y visualización de datos, experiencia en el tema, y una sólida capacidad de comunicarse.
Video: Introducción a la ciencia de datos o minería de datos
Usando la ciencia datos para extraer el significado de los datos
Los modelos matemáticos, técnicas estadísticas y métodos de aprendizaje automático son todos útiles cuando se está trabajando para entender el significado profundo de los datos en bruto. Multicriterio la toma de decisiones (MCDM) y cadenas de Markov son dos tipos de modelos de decisión matemáticos que son útiles en la ciencia de datos.
Video: Conceptos sobre inteligencia artificial, tecnología de objetos y minería de datos. Enrique Álvarez
Las técnicas estadísticas se utilizan en la ciencia de datos para hacer algo de previsión y las predicciones en la validación de hipótesis y estimación de parámetros. En el aprendizaje de máquina, implementar algoritmos estadísticos, matemáticos, e incluso espaciales para aprender de grandes conjuntos de datos, con el fin de detectar patrones y relaciones significativas desde el interior de ellos.
Tipos de valor que pueden generar datos de uso de la ciencia
Ahora que sabes un poco más acerca de lo que la ciencia de datos es y cómo se hace, usted puede preguntarse por qué es importante. En un entorno empresarial, la ciencia de datos se utiliza casi siempre con el único propósito de aumentar la línea de fondo - ya sea por el ahorro de costes o aumentar los ingresos. Estos resultados se pueden lograr a través de muchas rutas, desde la optimización de procesos de negocio-a-cliente reducción de la rotación, de la optimización de precios de modelo a los aumentos de ROI de marketing y ventas - 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.