Ciencia de datos: ¿una ventaja o un negocio para los negocios?

INTRODUCCIÓN:

  • En términos generales, algunos de los hechos, conjuntos de información o detalles utilizados para planificar, organizar y analizar algo se conocen como datos.
  • Cuando el conocimiento se gana a través de algunos experimentos y observaciones, es ciencia. El proceso mediante el cual se pueden aprender habilidades para un aspecto específico es la capacitación.
  • Resumiendo los tres términos, llegamos a una frase llamada Data Science Training, que significa entrenamiento que permite almacenar datos históricos y también predecir con precisión los patrones.

¿POR QUÉ SE NECESITA?

  • Como es una amalgama de varios campos, como la gestión de bases de datos, el análisis de datos, el modelado predictivo, el aprendizaje automático, la computación distribuida de big data, la codificación, la visualización de datos y la generación de informes, es importante.
  • Las estrategias comerciales se basan en el análisis de datos y no en datos primitivos y, por lo tanto, se necesita capacitación en datos.

¿CÓMO ENTRENAR LOS PROCESOS DE PROCESO?

  • Inicialmente no hay necesidad de análisis y, por lo tanto, el primer y más importante paso incluye aclarar las estadísticas básicas, excel y SQL, software como SAS, R, Python (utilizado para la codificación como la media y la mediana) Hive y Pig para la mayoría de los científicos de datos.
  • Los pasos adicionales incluyen el conocimiento sobre limpieza de datos, manejo de datos, análisis de datos, conocimiento predictivo y software como Hadoop, Tableau, Qlikview, Spark y Spark SQL.
  • El último paso consiste en Técnicas de aprendizaje automático, Técnicas de análisis de datos no estructurados y Uso de aprendizaje de las herramientas de datos del blog.
  • La capacitación una vez completada con la cobertura de todos los aspectos anteriores, el individuo puede ser un científico de datos.

LA DIFERENCIA ENTRE LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS Y LA CIENCIA DE DATOS Y ¿POR QUÉ LA CIENCIA DE DATOS?

  • A menudo, los dos términos anteriores se usan como sinónimos, mientras que existe una diferencia entre Business Intelligence y Data Science.
  • La inteligencia empresarial es un enfoque tradicional, en el que solo aborda dos cuestiones de negocios, es decir, ¿qué sucedió? ¿Y por qué sucedió?
  • Sin embargo, la ciencia de datos aborda estas dos preguntas junto con un enfoque moderno hacia preguntas como: ¿qué pasará ahora? ¿Qué debo hacer en su conformidad?
  • Por lo tanto, a partir de los detalles anteriores, se puede separar claramente que ambos términos sustituibles (¡se cree que son!) ¡Son distintos en su propia clase!
  • Además, el contenido revela que la ciencia de datos se selecciona sobre Business intelligence porque Business Intelligence es solo descriptiva y diagnóstica, en donde la primera es descriptiva, diagnóstica, predictiva y prescriptiva y pragmática.

CIERRE:

  • Data Science se puede utilizar para la planificación de rutas de cualquiera de sus negocios, lo que explica cómo su negocio avanza y cobra impulso.
  • En segundo lugar, se puede hacer un análisis predictivo para saber qué se podría hacer en el futuro en referencia a diversos factores.
  • Una empresa puede planear con mucha anticipación las ofertas promocionales, la demanda futura, el próximo tiempo de reordenación y todo lo relacionado con los consumidores a través de un estudio de su percepción a través de la ciencia de datos.
  • Por último, también se puede observar que con la ayuda de la ciencia de datos realmente se siente cómodo para decidir y distinguir qué recursos podrían funcionar mejor y qué recursos podrían utilizarse para obtener mejores resultados.

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