Khoa học dữ liệu – Lợi ích hay trần trụi cho doanh nghiệp?

Khoa học dữ liệu – Lợi ích hay trần trụi cho doanh nghiệp?
– Cập nhật kiến thức mới nhất năm 2023

GIỚI THIỆU:

  • Nói chung, một số sự kiện, bộ thông tin hoặc chi tiết được sử dụng để lập kế hoạch, sắp xếp và phân tích một thứ gì đó được gọi là dữ liệu.

  • Khi kiến ​​​​thức thu được thông qua một số thí nghiệm và quan sát, đó là khoa học. Quá trình mà các kỹ năng có thể được học cho một khía cạnh cụ thể là đào tạo.

  • Tổng hợp cả ba thuật ngữ, chúng ta đi đến một cụm từ có tên là Đào tạo Khoa học Dữ liệu, có nghĩa là đào tạo cho phép một người lưu trữ dữ liệu lịch sử và cũng dự đoán chính xác các mẫu.

TẠI SAO CẦN THIẾT?

  • Vì nó là sự hợp nhất của một số lĩnh vực như quản lý cơ sở dữ liệu, phân tích dữ liệu, mô hình dự đoán, học máy, điện toán phân tán dữ liệu lớn, mã hóa, trực quan hóa dữ liệu và báo cáo nên điều đó rất quan trọng.

  • Các chiến lược kinh doanh được xây dựng dựa trên phân tích dữ liệu chứ không phải dữ liệu nguyên thủy và do đó cần phải đào tạo dữ liệu.

QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO BƯỚC TIẾN NHƯ THẾ NÀO?

  • Ban đầu không cần phân tích và do đó, bước đầu tiên và quan trọng nhất bao gồm làm rõ các số liệu thống kê cơ bản, excel & SQL, phần mềm như SAS, R, Python (Được sử dụng để mã hóa như trung bình và trung bình) Hive và Pig cho hầu hết các các nhà khoa học dữ liệu.

  • Các bước tiếp theo bao gồm việc có kiến ​​thức về làm sạch dữ liệu, xử lý dữ liệu, phân tích dữ liệu, kiến ​​thức dự đoán và phần mềm như Hadoop, Tableau, Qlikview, Spark và Spark SQL.

  • Bước cuối cùng bao gồm Kỹ thuật học máy, Kỹ thuật phân tích dữ liệu phi cấu trúc và Tìm hiểu cách sử dụng các công cụ dữ liệu Blog.

  • Sau khi hoàn thành khóa đào tạo với sự bao quát của tất cả các khía cạnh trên, cá nhân đó có thể trở thành một nhà khoa học dữ liệu.

SỰ KHÁC BIỆT GIỮA TRÍ TUỆ KINH DOANH VÀ KHOA HỌC DỮ LIỆU VÀ TẠI SAO PHẢI KHOA HỌC DỮ LIỆU!?

  • Thông thường, cả hai thuật ngữ trên được sử dụng đồng nghĩa trong khi có sự khác biệt giữa Business Intelligence và Data Science.

  • Business Intelligence là một cách tiếp cận truyền thống, trong đó nó chỉ giải quyết hai câu hỏi về nghiệp vụ tức là Chuyện gì đã xảy ra? Và tại sao nó lại xảy ra?

  • Tuy nhiên, khoa học dữ liệu giải quyết hai câu hỏi này cùng với cách tiếp cận hiện đại đối với các câu hỏi như điều gì sẽ xảy ra bây giờ? Tôi nên làm gì theo quy định của nó?

  • Do đó, từ các chi tiết trên, có thể tách biệt rõ ràng rằng cả hai thuật ngữ có thể thay thế (được cho là!) đều khác biệt theo cách riêng của chúng!

  • Ngoài ra, nội dung tiết lộ rằng khoa học dữ liệu được chọn thay vì Business Intelligence vì Business Intelligence chỉ mang tính mô tả và chẩn đoán trong đó trước đây là mô tả, chẩn đoán, dự đoán cũng như mang tính quy định và thực dụng.

KHÉP KÍN:

  • Khoa học dữ liệu có thể được sử dụng để lập kế hoạch lộ trình cho bất kỳ doanh nghiệp nào của bạn, bắt tay vào việc doanh nghiệp của bạn sẽ phát triển như thế nào và đạt được động lực.

  • Thứ hai, phân tích dự đoán có thể được thực hiện để biết những gì có thể được thực hiện trong tương lai dựa trên các yếu tố khác nhau.

  • Một doanh nghiệp có thể lập kế hoạch trước tốt cho các ưu đãi khuyến mại, nhu cầu trong tương lai, thời gian đặt hàng lại tiếp theo và những thứ như vậy về người tiêu dùng thông qua nghiên cứu nhận thức của họ bằng khoa học dữ liệu.

  • Cuối cùng, cũng có thể nhận thấy rằng với sự trợ giúp của khoa học dữ liệu, việc quyết định và tiết lộ tài nguyên nào có thể hoạt động tốt hơn và tài nguyên nào có thể được sử dụng để hoạt động tốt hơn trở nên thực sự thoải mái.

Kết thúc

Ngoài các bài viết tin tức, bài báo hàng ngày của SEMTEK, nguồn nội dung cũng bao gồm các bài viết từ các cộng tác viên chuyên gia đầu ngành về chuỗi kiến thức Kinh doanh, chiến lược tiếp thị, kiến thức quản trị doanh nghiệp và kiến thức quản lý, phát triển tổ chức doanh nghiệp,.. được chia sẽ chủ yếu từ nhiều khía cạnh liên quan chuỗi kiến thức này.

Bạn có thể dành thời gian để xem thêm các chuyên mục nội dung chính với các bài viết tư vấn, chia sẻ mới nhất, các tin tức gần đây từ chuyên gia và đối tác của Chúng tôi. Cuối cùng, với các kiến thức chia sẻ của bài viết, hy vọng góp phần nào kiến thức hỗ trợ cho độc giả tốt hơn trong hoạt động nghề nghiệp cá nhân!

* Ý kiến được trình bày trong bài viết này là của tác giả khách mời và không nhất thiết phải là SEMTEK. Nhân viên tác giả, cộng tác viên biên tập sẽ được liệt kê bên cuối bài viết.

Trân trọng,

Các chuyên mục nội dung liên quan