Gruvedrift Dine data ved hjelp av datalogi - dummies

I tiden med store data ser det ut til at organisasjoner av alle former og størrelser er på en ansettelsesoppgave. De ønsker å ansette datavitenskapere slik at de kan bruke data og datainformert beslutningstaking for å gi verdier til organisasjonen og forbli konkurransedyktige. Dessverre forstår de fleste organisasjoner og deres ledere ikke virkelig store data eller roller som datateknikk og datavitenskap spiller i å utvinne verdifull innsikt fra store data.

Datavitenskap og datateknikk er forskjellige dyr. Begge feltene er utrolig komplekse. Du kan kanskje finne noen som har gjort litt arbeid på begge områder, men han er sannsynligvis ikke sterk i datavitenskap hvis han gjør komplisert datateknikk og omvendt.

Datateknikk er dedikert til å overvinne databehandlingsflaskehalser og datahåndteringsproblemer for applikasjoner som bruker store mengder, varianter og hastigheter av data, mens d ata science involverer bruk av statistiske metoder, matematisk modellering og maskinlæringsmetoder for å utlede og visualisere dype og verdifulle datainnsikter. Det krever ferdigheter i matte, statistikk, koding for dataanalyse og visualisering, fagkompetanse og en solid kommunikasjonsevne.

Bruk av datalogi til å trekke ut betydning fra data

Matematiske modeller, statistiske teknikker og maskinlæringsmetoder er alle nyttige når du arbeider for å utlede dyp mening fra rå data. Multikriteria beslutningstaking (MCDM) og Markov-kjeder er to typer matematiske beslutningsmodeller som er nyttige i datavitenskap.

Statistiske teknikker brukes i hele datavitenskap til å gjøre alt fra prognoser og spådommer til hypotesevalidering og parameterestimering. I maskinlæring distribuerer du statistiske, matematiske og til og med romlige algoritmer for å lære fra store datasett, for å oppdage meningsfulle mønstre og relasjoner fra dem.

Typer verdier du kan generere ved hjelp av datalogi

Nå som du vet litt mer om hva datavitenskap er og hvordan det er gjort, kan du kanskje lure på hvorfor det er betydelig. I et bedriftsmiljø brukes datavitenskap nesten alltid til å øke bunnlinjen - enten ved å spare kostnader eller øke inntekter. Disse resultatene kan oppnås gjennom mange ruter, fra bedriftsprosessoptimalisering til reduksjon av kundefaktorer, fra prismodelloptimalisering til salgs- og markedsavkastning øker - mulighetene går igjen og igjen.

Men datavitenskap er nyttig for mer enn bare økende inntjening. Den brukes også i samfunns-, humanitær- og miljøarbeid, for å redde eller forbedre menneskeliv og beskytte miljøet mot fremtidig skade.