Ein Unternehmen muss mit einer großen Datenmenge wie Gehältern, Mitarbeiterdaten, Kundendaten, Kundenfeedbacks usw. umgehen. Diese Daten können sowohl unstrukturiert als auch strukturiert sein. Ein Unternehmen möchte immer, dass diese Daten einfach und umfassend sind, damit es bessere, präzise Entscheidungen und zukünftige Richtlinien treffen kann. Dies ist der Zeitpunkt, an dem Data Science nützlich ist.
Data Science hilft den Kunden, aus den richtigen Informationen, die aus einer enormen Menge unordentlicher Daten abgerufen werden, die richtigen Entscheidungen zu treffen. Datenwissenschaftler nutzen ihre hervorragenden Fähigkeiten in Mathematik, Wirtschaft, Programmierung und Statistik, um Daten zu bereinigen und in nützliche Informationen zu organisieren und verborgene Muster, Trends und Korrelationen aufzudecken.
Anwendungen der Datenwissenschaft
Es ist mittlerweile ein unvermeidlicher und integraler Bestandteil von Branchen wie Risikomanagement, Marktanalyse, Marktoptimierung, Betrugserkennung und öffentlichen Richtlinien. Die Datenwissenschaft mithilfe von Statik, maschinellem Lernen und Vorhersagemodellierung hilft der Industrie, verschiedene Probleme zu lösen und quantifizierbare Vorteile zu erzielen. Es gibt unzählige Gründe, sich für einen Datenkurs als Karriereoption zu entscheiden. Die folgenden Anwendungen helfen uns, es besser zu verstehen:
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Es hilft Unternehmen dabei, das Kundenverhalten und die Neigungen auf eine sehr leistungsfähige Weise zu verstehen. Es hilft ihnen, sich persönlicher mit den Kunden zu verbinden und einen besseren Service für die Kunden zu gewährleisten.
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Es hilft Marken, die Daten umfassend zu nutzen, um ihre Botschaft auf ansprechende und überzeugende Weise mit der Zielgruppe zu kommunizieren.
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Die Ergebnisse und Erkenntnisse der Datenwissenschaft können in nahezu allen Bereichen wie Gesundheitswesen, Bildung und Reisen umgesetzt werden, um die Herausforderungen in ihrem Bereich effektiver anzugehen.
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Big Data ist ein kürzlich entstandenes Feld und hilft Unternehmen, Probleme in den Bereichen Personalwesen, Ressourcenmanagement und IT auf strategische Weise durch den Einsatz materieller und immaterieller Ressourcen anzugehen.
Data Scientist ist eine der wichtigsten Positionen in einer Organisation. Sie eröffnen der Organisation neue Grundlagen für Experimente und Forschung. Einige der direkten Rollen eines Datenwissenschaftlers sind:
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Verknüpfung der neuen Daten mit den vorherigen Daten, um neue Produkte anzubieten, die den Ansprüchen der Zielgruppe gerecht werden.
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Um die Wetterbedingungen zu interpretieren und die Lieferkette entsprechend umzuleiten.
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Verbesserung der Geschwindigkeit der Datensatzbewertung und -integration.
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Aufdeckung von Anomalien und Betrug auf dem Markt.
Ein Einblick in den Data Science Kurs
Der Data Science-Kurs umfasst mehr als 160 Stunden Training mit einer erfahrenen Fakultät, die in Top-Organisationen arbeitet, um Sie über die neuesten Technologien auf dem Laufenden zu halten. Ein Überblick über den Kurs lautet wie folgt:
- Mathematik und Statistik: Dies ist ein integraler Bestandteil des datenwissenschaftlichen Kurses und umfasst Integration, Differenzierung, Differentialgleichungen usw. Die Statistik umfasst Inferenzstatistiken, deskriptive Statistiken, Chi-Quadrat-Tests, Regressionsanalysen usw.
- Programmiersprache: Man kann aus einer Reihe von Programmiersprachen wie Python, C ++, Matlab, Hadoop usw. auswählen.
- Daten-Wrangling und Datenverwaltung: Dieser Teil befasst sich mit Data Mining, Bereinigung und Verwaltung mit MySQL, NoSQL, Cassandra usw.
- Maschinelles Lernen: Dies umfasst überwachtes und unbeaufsichtigtes Lernen, Testen, verstärkendes Lernen, Bewertung von Modellen und deren Validierung.
- Datenanalyse und Datenvisualisierung: In diesem Teil wird die Verwendung der Plotbibliotheken für Programmiersprachen wie Seaborn in Python, Plotly, Ggplot2 in R, Matplotlib usw. erläutert. Außerdem werden Excel, Tableau und D3.js zur Datenvisualisierung verwendet.
