데이터를 사용하여 데이터 마이닝 - 더미

큰 데이터의 시대에는 모든 형태와 크기의 조직이 고용 퀘스트에있는 것처럼 보입니다. 그들은 데이터 과학자를 고용하여 데이터 및 정보에 입각 한 의사 결정을 통해 조직에 가치를 더하고 경쟁력을 유지할 수 있습니다. 불행히도 대부분의 조직과 고용 관리자는 큰 데이터를 이해하지 못하고 큰 데이터에서 중요한 통찰력을 추출하는 데있어 데이터 엔지니어링 및 데이터 과학이 수행하는 역할을 이해하지 못합니다.

데이터 과학 및 데이터 공학은 다른 동물입니다. 두 필드 모두 매우 복잡합니다. 두 영역 모두에서 약간의 작업을 한 사람을 찾을 수는 있지만 복잡한 데이터 엔지니어링을 수행하면 데이터 과학에 강하지는 않을 것이며 그 반대도 마찬가지입니다.

데이터 엔지니어링 은 대용량, 다양성 및 속도의 데이터를 사용하는 응용 프로그램의 데이터 처리 병목 현상 및 데이터 처리 문제를 극복하는 데 주력하지만, 과학 통계적 방법, 수학적 모델링 및 기계 학습 방법을 사용하여 깊고 중요한 데이터 통찰력을 도출하고 시각화합니다. 수학, 통계, 데이터 분석 및 시각화 코딩, 주제 관련 전문 기술 및 탄탄한 의사 소통 능력이 필요합니다.

데이터 과학이 무엇이며 어떻게 수행되는지에 대해 조금 더 알게되었으므로 중요한 이유가 궁금 할 수 있습니다. 비즈니스 환경에서 데이터 과학은 거의 항상 비용을 절감하거나 매출을 늘림으로써 수익을 증가시키는 유일한 목적으로 사용됩니다. 이러한 결과는 비즈니스 프로세스 최적화에서 고객 이탈 감소, 가격 모델 최적화에서 판매 및 마케팅 ROI 증가에 이르는 다양한 경로를 통해 달성 될 수 있습니다. 가능성은 계속해서 높아집니다.

그러나 데이터 과학은 단순히 수입을 늘리는 것 이상으로 유용합니다. 또한 인간의 생명을 구하거나 개선하고 미래의 피해로부터 환경을 보호하기 위해 시민, 인도주의 및 환경 노력에 사용되고 있습니다.