Мы все привыкли к термину «Наука о данных», но знаем ли мы о нем точно? Давайте разберемся!

01 Что такое наука о данных?

Наука о данных — это подход, который использует данные для извлечения знаний с помощью анализа и показателей, чтобы, наконец, помочь компаниям использовать эти структурированные данные для оказания воздействия и получения информации о том, что их клиенты на самом деле ищут в продукте.

02 Почему это важно?

Будь то стартап или крупная организация, охватывающие GAFA (Google, Apple, Facebook, Amazon), всегда создают все больше и больше ориентированных на клиента продуктов, которых в основном достаточно в Интернете, и, кроме того, увеличение времени пользователя в Интернете вызвало всплеск объема данных о взаимодействии с пользователем.

Таким образом, компании проявляют огромный интерес к анализу этих данных и получению ключевой информации, чтобы помочь компании создавать продукты, которые действительно могут оказывать влияние, более того, решать реальную проблему пользователя и расти на значительном уровне.

Этот огромный интерес компаний к анализу данных привел к тому, что они использовали данные в четырех конкретных целях:

  • Оценить состояние бизнеса,
  • Отправьте правильный продукт со звуковыми функциями,
  • Прогнозировать результаты,
  • Установить дорожные карты и подход к продукту

03 Чем занимаются специалисты по данным?

Как бы это ни раздувалось в средствах массовой информации и различных видеороликах на YouTube, наука о данных — это не только AI/ML, но она идет гораздо глубже и начинается с самого низа.

Науку о данных можно хорошо объяснить с помощью этих пяти шагов, которые в совокупности описывают реальную работу специалистов по данным.

  1. Сбор. Наука о данных начинается со сбора данных с помощью различных моделей, таких как инструменты, внешние данные, контент, созданный пользователями и т. д. Пример работы: разработчик программного обеспечения.
  2. Хранение: Хранение больших наборов данных и надежный поток данных, наличие хорошей инфраструктуры для поддержки данных со структурированным и неструктурированным потоком данных входят в этот процесс. Пример работы: инженер данных
  3. Преобразование. Очистка данных и обнаружение аномалии идут дальше в пирамиде. Пример работы: инженер данных
  4. Агрегирование: анализ данных, поиск ключевых показателей, нравится ли ваш продукт вашим клиентам или нет, сегментация данных — очень важный шаг в процессе обработки и анализа данных. После этого ключевой шаг — провести A/B-тестирование, поэкспериментировать, чтобы проверить, какая версия готова к выходу на рынок. Пример работы: специалист по анализу данных
  5. Оптимизация. Последний и заключительный шаг — применить AI/ML и глубокое обучение к структурированным наборам данных и найти прогнозы и будущие идеи с рекомендациями по продукту. Пример работы: Аналитики-исследователи, Основные данные, Инженер по машинному обучению

04

Науку о данных и иерархию ее потребностей лучше всего поясняет таблица ниже:

05

Улучшение продуктов с помощью данных и привлечение большего числа клиентов (что приводит к увеличению доходов компании) в последние годы стало конкурентным преимуществом. Сильные и хорошо организованные организации данных являются сильным отличием.

Ставьте лайки, делитесь и распространяйте знания.

Другие подобные статьи: Подпишитесь на меня и посетите DotActive.xyz.

Вы также можете отправлять свои короткие заметки/статьи на адрес [email protected].

Спасибо за чтение.