La science des données – une aubaine ou une entreprise nue?

INTRODUCTION: De manière générale, certains faits, ensembles d’informations ou détails utilisés pour planifier, organiser et analyser quelque chose sont appelés données.

Lorsque les connaissances sont acquises par le biais d’expérimentations et d’observations, c’est de la science. Le processus par lequel les compétences peuvent être acquises pour un aspect spécifique est la formation. En résumant les trois termes, nous arrivons à une phrase appelée Data Science Training, qui signifie une formation qui vous permet de stocker des données historiques et également de prédire avec précision les modèles. CE QUI EST NECESSAIRE? Comme il s’agit d’un amalgame de divers domaines tels que la gestion de bases de données, l’analyse de données, la modélisation prédictive, l’apprentissage automatique, l’informatique distribuée de données volumineuses, le codage, la visualisation de données et les rapports, il est important.

basé sur l’analyse des données et non sur des données primitives et donc une formation aux données est nécessaire. COMMENT SE PASSE LE PROCESSUS DE FORMATION? Au départ, il n’y a pas besoin d’analyse et donc la première étape et la plus importante est de clarifier avec les statistiques de base, Excel et SQL, des logiciels comme SAS, R, Python (utilisé pour coder comme moyenne et médiane) Hive and Pig pour la plupart des scientifiques. connaissance du nettoyage des données, de la gestion des données, de l’analyse des données, des informations prédictives et des logiciels tels que Hadoop, Tableau, Qlikview, Spark et Spark SQL. La dernière étape concerne les techniques d’apprentissage automatique, l’analyse de données non structurées et l’utilisation d’outils de données de blog.

Après avoir terminé la formation avec une couverture de tout ce qui précède, l’individu peut être un scientifique des données. DIFFÉRENCE ENTRE L’INTELLIGENCE D’AFFAIRES ET LA SCIENCE DES DONNÉES ET POURQUOI LA SCIENCE DES DONNÉES – Souvent, les deux termes ci-dessus sont utilisés de manière synonyme, alors qu’il existe une différence entre la Business Intelligence et la Data Science. Et pourquoi est-ce arrivé? Cependant, la science des données aborde ces deux questions avec une approche moderne de questions comme ce qui va se passer maintenant? Que dois-je faire conformément? Par conséquent, à partir des détails ci-dessus, il pourrait être clairement séparé que les deux termes substituables (supposés l’être!) Sont distincts dans leur propre type! En outre, le contenu révèle que la science des données est sélectionnée plutôt que la Business Intelligence car la Business Intelligence est uniquement descriptive et diagnostique, la première étant descriptive, diagnostique, prédictive, ainsi que prescriptive et pragmatique. FERMETURE: La science des données peut être utilisée pour la planification d’itinéraire de N’importe laquelle de vos entreprises qui se lance dans la façon dont votre entreprise progresserait et gagnerait du terrain.

Deuxièmement, vous pouvez effectuer une analyse prédictive pour découvrir ce qui pourrait être fait à l’avenir en référence à divers facteurs. Une entreprise peut planifier des offres bien à l’avance. promotionnel, la demande future, la prochaine réorganisation et autres choses sur les consommateurs à travers une étude de leur perception à travers la science et les données.Enfin, on peut également noter qu’avec l’aide de la science des données, il est vraiment facile de décider et révéler quelles ressources pourraient mieux fonctionner et quelles ressources pourraient être utilisées pour faire mieux.