Ciencia de datos: ¿una gracia o una delantera para los negocios?

INTRODUCCIÓN:

• En términos generales, algunos de los hechos, conjuntos de información o detalles utilizados para planificar, organizar y analizar poco se conocen como datos.

• Cuando el conocimiento se adquiere a través de algunos experimentos y observaciones, es ciencia. El proceso mediante el cual se pueden educarse habilidades para un aspecto específico es la formación.

• Al resumir los tres términos, llegamos a una frase citación Data Science Training, que significa la capacitación que permite juntar datos históricos y incluso predecir con precisión los patrones.

¿POR QUÉ ES NECESARIO?

• Como es una fusión de varios campos, como la trámite de bases de datos, el descomposición de datos, el modelado predictivo, el formación automotriz, la computación distribuida de big data, la codificación, la visualización de datos y los informes, es importante.

• Las estrategias comerciales se basan en el descomposición de datos y no en datos primitivos y, por lo tanto, se necesita capacitación en datos.

¿CÓMO AVANZA EL PROCESO DE CAPACITACIÓN?

• Inicialmente no hay falta de descomposición 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 codificación como media y mediana) Hive y Pig para la mayoría de los científicos de datos.

• Los pasos adicionales incluyen tener conocimientos sobre cepillado de datos, manejo de datos, descomposición de datos, conocimiento predictivo y software como Hadoop, Tableau, Qlikview, Spark y Spark SQL.

• El paso final consiste en Técnicas de formación automotriz, Técnicas de descomposición de datos no estructurados y Educarse el uso de las herramientas de datos de Blog.

• Una vez completada la formación con la cobertura de todos los aspectos anteriores, el individuo puede convertirse en un investigador de datos.

DIFERENCIA ENTRE INTELIGENCIA EMPRESARIAL Y CIENCIA DE DATOS Y ¿POR QUÉ CIENCIA DE DATOS?

• A menudo, los dos términos anteriores se utilizan como sinónimos, mientras que existe una diferencia entre Business Intelligence y Data Science.

• Business Intelligence es un enfoque tradicional, en el que solo aborda dos preguntas de negocios, es proponer, ¿qué sucedió? ¿Y por qué sucedió?

• Sin requisa, la ciencia de datos se ocupa de estas dos preguntas próximo con un enfoque actual con destino a preguntas como ¿qué sucederá ahora? ¿Qué debo hacer en su conformidad?

• Por lo tanto, de los detalles anteriores, podría separarse claramente que uno y otro términos sustituibles (¡que se cree que lo son!) Son distintos en su propio tipo.

• Adicionalmente, el contenido revela que la ciencia de datos se selecciona sobre la inteligencia empresarial porque la inteligencia empresarial es solo descriptiva y diagnóstica, mientras que la primera es descriptiva, diagnóstica, predictiva, así como prescriptiva y pragmática.

CIERRE:

• La ciencia de datos se puede utilizar para la planificación de rutas de cualquiera de sus negocios, lo que indica cómo avanzaría y ganaría impulso.

• En segundo empleo, se puede realizar un descomposición predictivo para memorizar qué se podría hacer en el futuro en narración a diversos factores.

• Una empresa puede planificar con mucha anticipación las ofertas promocionales, la demanda futura, el próximo tiempo de reorden y todo eso sobre los consumidores a través de un estudio de su percepción por medio de la ciencia de datos.

• Por posterior, incluso se puede notar que con la ayuda de la ciencia de datos es efectivamente cómodo lanzarse y revelar qué medios podrían funcionar mejor y qué medios podrían estar de moda para hacerlo mejor.