Gruvor Dina data använder datavetenskap - dummies

I tiden med stora data verkar det som att organisationer av alla former och storlekar är på ett anställningsuppdrag. De vill anställa datavetenskapare så att de kan använda data och datainformerad beslutsfattande för att mäta sina organisationer och vara konkurrenskraftiga. Tyvärr förstår de flesta organisationer och deras anställningschefer inte riktigt stora data eller roller som datateknik och datavetenskap spelar för att extrahera värdefulla insikter från stora data.

Datavetenskap och datateknik är olika djur. Båda fälten är oerhört komplexa. Du kan kanske hitta någon som har gjort lite arbete på båda områdena, men han kommer inte troligen att vara stark i datavetenskap om han gör komplicerad datateknik och vice versa.

Data Engineering är avsedd att övervinna databehandlingsflaskhalsar och datahanteringsproblem för applikationer som använder stora volymer, sorter och hastigheter av data, medan d ata science innebär att man använder statistiska metoder, matematisk modellering och maskininlärningsmetoder för att härleda och visualisera djupa och värdefulla datainsatser. Det kräver färdigheter i matematik, statistik, kodning för dataanalys och visualisering, ämnesexpertise och en solid förmåga att kommunicera.

Använda datavetenskap för att extrahera mening från data

Matematiska modeller, statistiska tekniker och maskininlärningsmetoder är alla användbara när du arbetar för att härleda djup mening från rådata. Multi-criteria decision making (MCDM) och Markov-kedjor är två typer av matematiska beslutsmodeller som är användbara i datavetenskap.

Statistiska tekniker används i hela datalogi för att göra allt från prognoser och förutsägelser till hypotesvalidering och parameteruppskattning. I maskininlärning distribuerar du statistiska, matematiska och till och med rumsliga algoritmer för att lära av stora dataset för att upptäcka meningsfulla mönster och relationer inifrån dem.

Typer av värde du kan generera med hjälp av datalogi

Nu när du vet lite mer om vilken datavetenskap som är och hur den är klar kanske du undrar varför det är viktigt. I en affärsmiljö används datavetenskap nästan alltid med det enda syftet att öka bottenlinjen - antingen genom att spara kostnader eller öka intäkterna. Dessa resultat kan uppnås genom många olika rutter, från affärsprocessoptimering till minskning av kundkörning, från prismodelloptimering till försäljning och marknadsföring. ROI ökar - möjligheterna fortsätter och fortsätter.

Men datavetenskap är användbar för mer än bara att öka intäkterna. Den används också i samhälls-, humanitära och miljömässiga ansträngningar för att rädda eller förbättra människoliv och skydda miljön mot framtida skador.