Applications et rôle de la science des données

Une entreprise doit traiter une grande quantité de données comme le salaire, les données des employés, les données des clients, les commentaires des clients, etc.

Ces données peuvent être à la fois structurées et non structurées. Une entreprise voudra toujours que ces données soient simples et complètes afin de pouvoir prendre des décisions et des politiques futures meilleures et précises. C’est là que la science des données est utile. La science des données aide les clients à prendre les bonnes décisions sur la base des bonnes informations glanées dans une énorme quantité de données désordonnées. Les scientifiques des données utilisent leurs formidables compétences en mathématiques, en affaires, en programmation et en statistiques pour nettoyer et organiser les données en informations utiles et révéler des modèles cachés, des tendances et des corrélations. Les applications de science des données sont désormais devenues une partie inévitable et intégrale d’industries telles que la gestion des risques, l’analyse de marché, l’optimisation du marché, la détection des fraudes et les politiques publiques, entre autres. La science des données utilisant la statique, l’apprentissage automatique et la modélisation prédictive aide les industries à résoudre une variété de problèmes et à réaliser des avantages mesurables. Il existe de nombreuses raisons d’opter pour un cours de données comme option de carrière. Les applications suivantes nous aident à mieux le comprendre: elles aident les entreprises à comprendre le comportement et les préjugés des clients de manière plus autonome. Les aide à se connecter avec les clients de manière plus personnalisée et à assurer de meilleurs services à la clientèle.Aide les marques à utiliser les données de manière holistique pour communiquer leur message de manière engageante et convaincante aux publics cibles.Les résultats et les conclusions de la science des données peuvent être mis en œuvre dans presque tous les secteurs tels que la santé , l’éducation et les voyages, entre autres, les aidant à relever plus efficacement les défis de leur domaine. Le Big Data est un domaine nouvellement émergent et aide les organisations à résoudre de manière stratégique les problèmes de ressources humaines, de gestion des ressources et de TI grâce à l’utilisation de ressources matérielles et immatérielles. Le scientifique des données est l’un des principaux postes dans une organisation. Ils ouvrent de nouveaux champs d’expérimentation et de recherche à l’organisation. Certaines des fonctions directes d’un data scientist sont: Relier de nouvelles données avec d’anciennes données pour offrir de nouveaux produits qui répondent aux aspirations du public cible Interpréter les conditions météorologiques et par conséquent réorienter la chaîne d’approvisionnement Améliorer la vitesse d’évaluation et d’intégration des ensembles de données Découvrir les anomalies et la fraude sur le marché Informations sur le cours de science des données Le cours de science des données comprend plus de 160 heures de formation avec un corps professoral expérimenté travaillant dans les meilleures organisations pour le maintenir au courant des technologies récentes. Un aperçu du cours est le suivant: Mathématiques et statistiques: il s’agit d’un sujet complet du cours de science des données et comprend l’intégration, la différenciation, les équations différentielles, etc. Les statistiques couvrent les statistiques inférentielles, les statistiques descriptives, les tests du chi carré, l’analyse de régression, etc. Langage de programmation: Vous pouvez choisir parmi une variété de langages de programmation tels que Python, C ++, Matlab, Hadoop, etc. Gestion des données et des données: cette partie traite de l’extraction, du nettoyage et de la gestion des données à l’aide de MySQL, NoSQL, Cassandra, etc. Apprentissage automatique: comprend l’apprentissage supervisé et non supervisé, les tests, l’apprentissage renforcé, l’évaluation du modèle et sa validation. data and data visualisation: cette partie enseigne l’utilisation de bibliothèques de traçage pour les langages de programmation tels que seaborn en python, plotly, ggplot2 in R, matplotlib, etc. Elle implique également l’utilisation d’Excel, Tableau et D3.js pour les données visualisation.