Minedrift Dine data ved hjælp af datalogi - dummier

I æra med store data ser det ud til, at organisationer af alle former og størrelser er på en ansættelsessøgning. De ønsker at ansætte datavidenskabsmænd, så de kan bruge data og datainformeret beslutningstagning til at tilføre værdi til deres organisation og forblive konkurrencedygtige. Desværre forstår de fleste organisationer og deres ansættelseschefer ikke rigtig store data eller de roller, datateknik og datalogi spiller i at udvinde værdifulde indsigter fra store data.

Datavidenskab og dataanalyse er forskellige dyr. Begge felter er utroligt komplekse. Du kan muligvis finde en person, der har gjort lidt arbejde på begge områder, men han vil sandsynligvis ikke være stærk inden for datalogi, hvis han gør kompliceret datateknik og omvendt.

Datateknik er dedikeret til at overvinde databehandlingsflaskehalse og datahåndteringsproblemer til applikationer, der bruger store mængder, sorter og hastigheder af data, mens d ata science involverer anvendelse statistiske metoder, matematisk modellering og maskinindlæringsmetoder til at udlede og visualisere dybe og værdifulde dataindblikk. Det kræver færdigheder i matematik, statistik, kodning for dataanalyse og visualisering, fagkundskaber og en solid kommunikationsevne.

Brug af datalogi til at udtrække betydning fra data

Matematiske modeller, statistiske teknikker og maskinindlæringsmetoder er alle nyttige, når du arbejder på at udlede dyb betydning fra rå data. Multi-kriterier beslutningstagning (MCDM) og Markov-kæder er to typer matematiske beslutningsmodeller, der er nyttige i datalogi.

Statistiske teknikker anvendes i hele datalogi til at gøre alt fra prognoser og forudsigelser til hypotese validering og parameter estimering. I maskinindlæring implementerer du statistiske, matematiske og endda rumlige algoritmer for at lære fra store datasæt for at opdage meningsfulde mønstre og relationer indenfor dem.

Typer af værdi, du kan generere ved hjælp af datalogi

Nu hvor du ved lidt mere om, hvad datalogi er, og hvordan det er gjort, kan du undre dig over, hvorfor det er vigtigt. I et erhvervsklima bruges datalogi næsten altid kun til at øge bundlinjen - enten ved at spare omkostninger eller stigende indtægter. Disse resultater kan opnås gennem mange ruter, fra forretningsprocesoptimering til reduktion af kundebesparelser, fra prismodeloptimering til salg og marketing ROI øges - mulighederne fortsætter og fortsætter.

Men datalogi er nyttig til mere end blot at øge indtjeningen. Den bruges også til civile, humanitære og miljømæssige bestræbelser for at redde eller forbedre menneskeliv og beskytte miljøet mod fremtidige skader.