Data Science und Data Analytics – Bedeutung und Notwendigkeit

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Die Datenwissenschaft hat die Welt revolutioniert. Wir alle sind uns bewusst, dass die Datenwissenschaft etwas Besonderes ist, das es zu einer der besten Aufgaben des 21. Jahrhunderts macht, Wissenschaftler zu sein.

Bedeutung von Data Science

Data Science kann von Unternehmen zum Verwalten und Extrahieren verschiedener Daten aus großen Informationspools verwendet werden. Dies kann Unternehmen helfen, bessere Produkte und Dienstleistungen für ihre Kunden zu produzieren, indem sie ihre Rückmeldungen und Bewertungen konsistent analysieren. Dies hilft verschiedenen Ingenieurbüros und Unternehmen, sich zu verbessern und verschiedene Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Wussten Sie auch, dass Data Science Ihnen helfen kann, vorherzusagen, wie die nächste Szene eines Films oder eines Dramas aussehen wird oder wie Menschen mit unterschiedlichen Kulturen und wirtschaftlichem Hintergrund auf unterschiedliche Dinge oder sogar auf die Zukunft reagieren werden? Ist es nicht überraschend genug? Ja, das ist es wirklich!

Predictive Casual Analytics

Dies ist die wichtigste Art der Analyse in der Datenwissenschaft. Angenommen, Sie möchten ein zukünftiges Ergebnis vorhersagen. Wenn Sie beispielsweise jemandem Geld leihen und Sie möchten wissen, ob er Ihr Geld rechtzeitig zurückzahlen wird oder nicht, nur um sicherzugehen, können Sie ein Modell entwickeln, das auf prädiktiven zufälligen Analysen basiert und anhand dessen Sie die vorherige Geldrückzahlung überprüfen können Aufzeichnungen darüber, ob es in der Vergangenheit zu Verzögerungen bei der Rückzahlung von Darlehen gekommen ist. Hier können Sie wissen, ob Sie ihnen Ihr wertvolles Geld leihen sollen oder nicht.

Prescriptive Analytics

Dieses Modell kann verwendet werden, um etwas zu machen, das intelligent selbst Entscheidungen treffen kann. Es gibt zum Beispiel bestimmte Fälle, in denen Sie wissen möchten, ob Sie etwas tun sollen oder nicht. In solchen Fällen können Sie sich an ein solches Modell wenden. Offensichtlich kann ein Computer nicht von alleine denken. Daher müssen einige Daten vorher an die Maschine übergeben werden, damit diese ähnlich denkt und entsprechende Entscheidungen trifft. Das beste Beispiel für ein solches Modell ist Google Self Driving Car. Wie der Name selbst verdeutlicht, kann ein solches Auto selbst entscheiden, wann es abbiegen soll und wann nicht und ob es nach links oder rechts abbiegen soll, indem es über GPS die Position des Ortes kennt, an den der Passagier fahren möchte.

Maschinelles Lernen zur Vorhersage

Angenommen, Sie möchten zukünftige Trends von etwas vorhersagen, dann kann dieses Modell nützlich sein. Dieses Modell wird von verschiedenen Unternehmen auf der ganzen Welt ausgiebig genutzt, um vergangene Trends zu untersuchen und die Zukunft entsprechend vorherzusagen.

Maschinelles Lernen zur Vorhersage von Mustern

Angenommen, es gibt keinen bestimmten Parameter, für den Sie die Daten extrahieren müssen. Mithilfe dieses Modells können Sie dann einen Computer so trainieren, dass er nach verschiedenen sich wiederholenden Mustern in Daten sucht und daraus etwas Bedeutendes extrahiert. Dies ist auch ein häufig verwendetes Modell.

Hier ist der Umfang der Datenwissenschaft sehr groß und man kann viel recherchieren, wenn man sich wirklich dafür interessiert. Es ist Sache des Datenwissenschaftlers, auf welche Disziplin im Bereich der Datenwissenschaft er sich spezialisieren möchte.

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Source by Shalini M