Роль бизнес-аналитика многогранна. В компетенции бизнес-аналитика - прямо от формулирования бизнес-проблемы клиента до поиска идей и их наиболее понятного и убедительного сообщения. На протяжении всего жизненного цикла проекта анализа данных бизнес-аналитик активно работает с различными командами для достижения результатов. Они будут сотрудничать с аналитиками данных, чтобы понять, нужно ли им жертвовать точностью ради практической реализации. Они будут сотрудничать с клиентами, чтобы доказать, как их рекомендации и идеи основаны на данных. При таком совпадении ролей со всех сторон бизнес-аналитик должен расширять свои возможности, чтобы быть эффективным. Вот почему мы представили Модуль машинного обучения в нашей программе PGP-BABI, чтобы наши студенты и дальше имели преимущество в области аналитики. Машинное обучение является неотъемлемым инструментом в арсенале бизнес-аналитика по следующим причинам:
Сложность данных. Скорость создания данных из разных источников растет, и работа со сложными неструктурированными данными становится неизбежной. У таких данных есть два аспекта. Он может быть сложным либо из-за того, что он был собран из разных источников и создание моделей может быть трудным, либо из-за характера генерируемых данных, например, при анализе почерка или НЛП. Не все можно сразу разместить в строках и столбцах. Сбор данных, очистка данных и интеллектуальный анализ данных быстро становятся более сложными, чем простой импорт данных из первичного или вторичного источника для анализа. Классическими примерами могут служить данные Twitter для анализа настроений или спутниковые изображения для окраски сельскохозяйственных культур для прогнозирования урожайности. Вот почему мы представили Python как дополнительный модуль в программе для тех, кто хотел бы пройти лишнюю милю, чтобы изучить его.
Хотите прочитать остальную часть статьи? Найдите его на https://www.greatlearning.in/blog/why-machine-learning-is-important-for-business-analytics/
