データを使ってデータをマイニングする - ダミー

大規模なデータの時代には、あらゆる形とサイズの組織が採用志向のようです。彼らは、データ科学者を雇い、組織に価値をもたらし、競争力を維持するためのデータと情報に基づいた意思決定を利用できるようにしたいと考えています。残念なことに、大部分の組織やその雇用管理者は、大規模なデータから価値のある洞察を抽出する際に、大規模なデータやデータエンジニアリングやデータサイエンスが果たす役割を本当に理解していません。

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データ科学とデータ工学は異なる動物です。どちらのフィールドも信じられないほど複雑です。あなたは両方の分野で少し仕事をした人を見つけることができるかもしれませんが、彼は複雑なデータ工学をしているとデータ・サイエンスに強いとは思わないでしょう。

データ工学 は、データの大量、品種、および速度を利用するアプリケーションのデータ処理のボトルネックおよびデータ処理の問題を克服することに専念していますが、科学 統計的方法、数学的モデリング、および機械学習の方法を使用して、深くて貴重なデータの洞察を導き出し、視覚化します。それには、数学、統計、データ分析と視覚化、主題関連の専門知識、そしてコミュニケーション能力についてのスキルが必要です。 <！データ科学を使用してデータから意味を抽出する 生データから深い意味を導き出すために数学モデル、統計手法、機械学習メソッドはすべて役に立ちます。マルチ基準決定（MCDM）とマルコフ連鎖は、データサイエンスに役立つ2つのタイプの数学的決定モデルです。統計技術は、予測および予測から仮説検証およびパラメータ推定まで何でも行うために、データ科学全体にわたって使用されている。機械学習では、大規模なデータセットから学ぶための統計的、数学的、さらには空間的なアルゴリズムを導入して、意味のあるパターンやその中からの関係を検出します。

<！データ科学を使用して生成できる価値の種類

データ科学が何であり、どのように行われたのかをもう少し知ったので、なぜ重要であるのか疑問に思うかもしれません。ビジネス環境では、データ・サイエンスはほとんどの場合、費用を節約するか収入を増やすことによって、最終的な収益を上げる唯一の目的で使用されます。これらの結果は、ビジネスプロセスの最適化からカスタマーチャーンの削減、価格モデルの最適化から販売とマーケティングのROIの向上に至るまでの多くのルートを通じて実現できます。

しかし、データ・サイエンスは単に収益を上げるだけではありません。人間の生命を救い、改善し、将来の害から環境を守るために、市民、人道、環境の取り組みにも使われています。