Наука о данных преображает, казалось бы, бессмысленные данные в действенный интеллект. Сегодняшний цифровой мир генерирует огромные объемы данных из различных источников каждую минуту и секунду, включая социальные медиа, датчики и онлайн-транзакции. Доступ к данным ценен, но разумное их использование еще более важно. Здесь наука о данных в бизнесе становится актуальной.

В этом блоге мы исследуем науку о данных и ее роль в бизнесе, обсудим использование искусственного интеллекта в науке о данных, а также рассмотрим топовые вакансии в области науки о данных и различия между учеными данных и аналитиками данных.

Что такое наука о данных?

Наука о данных — это пересечение математики и статистики, компьютерных наук и отраслевых знаний. Это процесс извлечения знаний и инсайтов из данных и их преобразования в действия.

Ученые данных используют данные для получения ценных инсайтов и знаний. Они выявляют закономерности и тенденции в бизнесе, чтобы помочь организациям принимать последовательные и взвешенные решения.

Ученые данных применяют методы машинного обучения, моделирования и анализа данных для анализа и интерпретации наборов данных. Они могут работать как со структурированными (такими как базы данных), так и с неструктурированными (как текст, изображения и аудио) данными. Более того, ученые данных могут работать в различных отраслях, таких как финансы, здравоохранение, ритейл, производство и технологии. Поэтому также требуются отраслевые знания.

В чем разница между наукой о данных и аналитикой данных?

Наука о данных и аналитика данных тесно связаны, но между ними есть некоторые ключевые различия:

Наука о данных — это более широкая область, которая включает в себя аналитику данных. Она предполагает анализ и разработку алгоритмов, моделей машинного обучения и подобных задач, таких как обработка больших данных.

Аналитика данных имеет более узкую направленность по сравнению с наукой о данных. Она получает инсайты и поддерживает процесс принятия решений. Тем не менее, она не исследует машинное обучение или предсказательное моделирование так глубоко, как наука о данных.

Каковы преимущества науки о данных в бизнесе?

Интеграция науки о данных в деловые операции предоставляет множество преимуществ, таких как улучшение принятия решений, эффективность, отношения с клиентами, разработка продуктов и услуг, и общая конкурентоспособность.

• Улучшение принятия решений:

  Компании могут разрабатывать более обоснованные и эффективные стратегии, анализируя данные. Это помогает им принимать лучшие решения. Например, компании могут определять и следить за тенденциями и объявлять специальные предложения соответственно.

• Повышение эффективности:

  Наука о данных помогает бизнесу оптимизировать его операции, выявляя неэффективности и области для улучшения. Это повышает производительность и экономит средства.

• Разработка продуктов и услуг:

  После изучения данных о клиентах (история покупок, онлайн-поведение, комментарии, отзывы) ученые данных раскрывают скрытые закономерности в потребностях и предпочтениях клиентов. Это позволяет компаниям разрабатывать продукты и услуги, которые соответствуют потребностям их целевой аудитории.

• Улучшение клиентского опыта:

  Наука о данных может помочь бизнесу понять поведение, предпочтения и потребности клиентов, что улучшает общий клиентский опыт. Компании могут использовать такие методы, как NLP, для анализа комментариев клиентов и выяснения, удовлетворены ли клиенты продуктами. Это помогает им понять удовлетворенность и впечатления клиентов.

• Увеличение доходов и прибыльности:

  Наука о данных может помочь бизнесу разрабатывать новые продукты и услуги, которые лучше соответствуют потребностям и предпочтениям клиентов. Например, компания может прогнозировать спрос на продукт, основываясь на своих исторических данных о продажах. В результате компания может убедиться, что у нее есть нужные продукты в нужных количествах, повышая эффективность и снижая затраты.

Как используется искусственный интеллект в аналитике данных?

В аналитике данных искусственный интеллект (ИИ) используется для улучшения и расширения приложений, играя важную роль. ИИ значительно влияет на аналитку данных, революционизируя способы анализа и интерпретации данных. Ниже перечислены 5 из них:

• Визуализация данных:

  ИИ может помочь в создании интерактивной визуализации данных. Такие визуализации облегчают понимание сложных данных пользователями.

• Обнаружение мошенничества:

  Алгоритмы ИИ могут обнаруживать мошенничество, анализируя данные на предмет необычных закономерностей. Этот процесс очень важен для мошенничества с кредитными картами или кибератак.

• Сегментация клиентов:

  ИИ может помочь компаниям группировать клиентов по возрасту, поведению и предпочтениям. Это помогает создавать более персонализированные маркетинговые стратегии для каждой группы.

• Предсказательное обслуживание:

  ИИ может анализировать данные датчиков и исторические записи обслуживания. Таким образом, он может предсказать, когда оборудование или техника, вероятно, выйдут из строя. Это позволяет компаниям планировать обслуживание и минимизировать время простоя.

• Обработка естественного языка:

  ИИ может анализировать текст, электронные письма и социальные медиа, чтобы понять настроение клиентов. Это помогает извлекать значимые знания из неструктурированных данных.

Топ 5 вакансий в науке о данных

Самые популярные 5 вакансий в области науки о данных: ученый данных, аналитик данных, инженер машинного обучения, инженер данных и аналитик бизнес-разведки. Их ключевые обязанности, включая диапазоны зарплат для каждой из них, объясняются ниже:

• Ученый данных:

  Ученые данных отвечают за обработку и анализ больших наборов данных. Они раскрывают инсайты и закономерности, чтобы помочь организациям принимать решения на основе данных. Они используют различные техники, включая машинное обучение, статистическое моделирование и анализ данных.

  Согласно Indeed, средняя зарплата ученого данных в Соединенных Штатах составляет около $124,109 в год.

  

• Аналитик данных:

  Аналитики данных отвечают за сбор, организацию и анализ данных для выявления тенденций и закономерностей, поддерживающих процессы принятия решений. Они используют инструменты, такие как SQL, Excel и программное обеспечение для визуализации данных.

  Средняя зарплата аналитика данных в Соединенных Штатах составляет около $77,037 в год.

  

• Инженер машинного обучения:

  Инженеры машинного обучения отвечают за разработку и развертывание моделей машинного обучения для решения сложных задач. Они создают и интегрируют системы машинного обучения в продукты и услуги. Они тесно работают с учеными данных и программистами.

  Исследования Indeed также подчеркивают, что средняя зарплата инженера машинного обучения в Соединенных Штатах составляет около $162,699 в год.

  

• Инженер данных:

  Инженеры данных создают и поддерживают системы, которые помогают данным перемещаться внутри компании. Они отвечают за эффективное и безопасное хранение и обработку данных.

  Исследования Indeed также говорят, что средняя зарплата инженера данных в Соединенных Штатах составляет около $126,889 в год. 

  

• Аналитик бизнес-разведки:

  Аналитики бизнес-разведки отвечают за анализ данных и представление инсайтов. Они поддерживают процессы принятия бизнес-решений. Они используют инструменты, такие как программное обеспечение для визуализации данных и инструменты отчетности, чтобы ясно и понятно сообщать сложные данные.

  Средняя зарплата аналитика бизнес-разведки в Соединенных Штатах составляет около $89,657 в год, согласно Indeed.

  

В чем разница между ученым данных и аналитиком данных?

Различия между ученым данных и аналитиком данных заключаются в их подходах, инструментах и целях. Ученые данных используют продвинутую математику, статистику и компьютерные науки, включая машинное обучение, чтобы создать предсказательные модели из сложных данных. Однако аналитики данных сосредоточены на выявлении тенденций с использованием таких инструментов, как SQL и программное обеспечение для визуализации данных, чтобы информировать бизнес-решения с помощью описательной аналитики. Эти различия подчеркивают уникальный вклад каждой роли в принятие решений на основе данных.

Ученые данных должны иметь сильную базу в математике, статистике и компьютерных науках, поскольку они используют продвинутые методы, такие как машинное обучение и глубокое обучение. Они пытаются понять сложные данные и получить инсайты и знания. Ученые данных отвечают за проектирование и реализацию сложных данных, анализируя потоки данных и разрабатывая предсказательные модели, которые могут поддерживать процессы принятия решений.

С другой стороны, аналитики данных не используют математику и статистику так, как это делают ученые данных. Они анализируют данные, чтобы находить тенденции, которые помогут в бизнес-решениях. Они используют инструменты, такие как SQL, Excel и программное обеспечение для визуализации данных, такие как Tableau и Power BI. Они очищают, обрабатывают и представляют данные, чтобы сделать их ясными и понятными. Основное внимание аналитиков данных сосредоточено на описательной и диагностической аналитике, а не на предсказательном моделировании.

В кратце, наука о данных — это мощная дисциплина, которая руководит бизнесом. Методы науки о данных предоставляют ценные инсайты для улучшения принятия решений, оптимизации операций и повышения качества клиентского опыта. Хотя спрос на решения на основе данных растет, специалисты науки о данных будут востребованы.

Если вы хотите стать частью науки о данных в бизнесе и улучшить свои навыки работы с данными, существует множество отличных ресурсов, которые могут помочь вам. Вы можете воспользоваться онлайн-курсами по науке о данных, программами по науке о данных, образовательными лагерями или учебными программами. Улучшив свои навыки в области науки о данных, вы сможете занять успешную позицию в этой захватывающей области.

Часто задаваемые вопросы

Какие сертификаты по науке о данных наиболее известны?

Некоторые из самых популярных и хорошо известных сертификатов по науке о данных:

• Профессиональный сертификат IBM по науке о данных

• Сертификация Microsoft: Ассоциированный специалист по науке о данных Azure

• Профессиональный сертификат Google по аналитике данных

• Специализация Coursera по науке о данных

• Сертификаты DataCamp по карьерной траектории для аналитиков и ученых данных

• Профессиональный сертификат edX по науке о данных

Какие инструменты ИИ наиболее популярны?

Ученые данных, инженеры машинного обучения и исследователи обычно используют инструменты ИИ для создания и использования моделей ИИ и машинного обучения.

Некоторые из самых широко используемых инструментов ИИ:

• TensorFlow

• PyTorch

• Scikit-learn (библиотека Python для машинного обучения)

• Keras (библиотека нейронных сетей с открытым исходным кодом)

• MLlib Apache Spark (библиотека машинного обучения для распределенной обработки)

• Amazon SageMaker (для создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения)

• Microsoft Azure Machine Learning Studio (облачная платформа для машинного обучения)