Datenwissenschaft: der Höhepunkt aller Karrieren

Was ist Datenwissenschaft?

Die breite Anwendung von Informationstechnologie und Informatik hat zu so vielen neuen Geschäftsfeldern mit enormem Potenzial und Potenzial geführt. Eine der am schnellsten wachsenden Karrieren unter ihnen ist Data Science, das aufgrund des aufregenden Charakters der Arbeit und neuer Neuheiten bei jungen Menschen eine enorme Popularität erlangt hat. Fachleute, die diese Arbeit ausführen, werden als Data Scientists bezeichnet.

Die Nachfrage nach Datenwissenschaftlern nimmt weltweit zu, und die renommierten Organisationen der Welt haben diesen Beruf als den besten Beruf des 21. Jahrhunderts bezeichnet. Und die Tatsache, dass es derzeit nicht genügend Data Scientists gibt, bietet den Newcomern auf diesem Gebiet große Chancen.

Worum geht es in der Datenwissenschaft?

Wir leben in einer Zeit, in der wir von Daten umgeben sind. Die Kommunikation mit all diesen Daten ist eine herausfordernde Aufgabe. Früher stützten sich die Branchen beim Data Mining auf einfache Tools wie BI. Mit dem Aufkommen der technischen Statistik und der Informatik wurde dies jedoch als Data Science bezeichnet. Die Einführung von Big Data und seine Beziehung zur Informationstechnologie führten zu einer großen Beteiligung.

Mit Data Science können wir die verborgenen Informationen in den Daten lernen und mithilfe von Analysen diese Informationen verwenden, um Geschäftsprobleme zu lösen, zukünftige Trends vorauszusehen und bestimmte Muster zu verstehen, deren Ausführung sehr schwierig wäre indem nur der menschliche Intellekt angewendet wird. Es reicht jedoch nicht aus, nur verschiedene Datentypen abzubauen. Der Erfolg hängt davon ab, dass Programme auf der Grundlage der Daten erstellt werden, die die Ergebnisse der Branche verbessern. Dies sind Experten von Data Scientists.

Es ist eigentlich eine Plattform, auf der Wirtschaft, Informatik und Statistik zusammenkommen. Die Aufgabe eines Datenwissenschaftlers umfasst:

  1. Organisieren: Dies bezieht sich auf die Erfassung von Daten über Open Source-Software-Frameworks wie Hadoop und SAS.
  2. Modellieren: Hier transformiert, integriert und verfeinert ein Datenwissenschaftler die Daten, um sie zu verstehen und statistische Modelle zu erstellen, die zur Lösung des Problems angewendet werden können.
  3. Zustellen: Nachdem ein Modell erstellt wurde, erklärt der Data Scientist dem Kunden und anderen Mitgliedern das Modell.

Vorteile der Anwendung von Data Science auf die Industrie

Alle großen Unternehmen haben durch die Anwendung von Data Science hervorragende Verbesserungen ihres Geschäftsergebnisses gemeldet, um die Daten ihrer Benutzer zu nutzen und zu verstehen, wie sie ihre Produkte verbessern können. Der Hauptgrund, warum Unternehmen wie Google, Amazon und Apple ihren Konkurrenten so weit voraus sind, besteht darin, dass sie Data Science in großem Umfang nutzen, um jeden Benutzer zu verfolgen und Schlussfolgerungen aus seinem Verhalten und seinen Einkaufsmustern zu ziehen. Dies lässt sich leicht an der Genauigkeit der Google-Suche, der Empfehlung für Facebook-Newsfeeds und den Produktvorschlägen von Amazon ablesen. Dies ist jedoch nicht das Ende, da Data Science auch Meilensteine ​​in Branchen wie Medizin, Bank- und Finanzwesen, Online-Bildung, Sicherheitssysteme, Luftfahrtindustrie … schafft und diese Liste weiter und weiter gehen kann.

Ihr Weg zum Datenwissenschaftler

Datenwissenschaftler sind Fachleute mit guten Kenntnissen in Programmierung, Statistik, Mathematik und Computern. Sie können mit jeder Art von Daten umgehen und sie verarbeiten, um sie aussagekräftig zu machen. Der Online-Kurs soll Studenten als Experten auf alle in Data Science verwendeten Konzepte und Tools vorbereiten.

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