No Comments

Data Science und Data Analytics – Bedeutung und Bedarf

Die Datenwissenschaft hat die Welt revolutioniert. Wir alle wissen, dass es in der Datenwissenschaft etwas gibt, das sie auszeichnet und es zu einem der besten Jobs des 21. Jahrhunderts macht, Datenwissenschaftler zu sein.

Bedeutung der Datenwissenschaft

Data Science kann von Unternehmen verwendet werden, um verschiedene Daten aus großen Informationspools zu verwalten und zu extrahieren. Dies kann Unternehmen dabei helfen, bessere Produkte und Dienstleistungen für ihre Kunden zu produzieren, indem sie ihre Rückmeldungen und Bewertungen konsequent analysieren. Dies hilft verschiedenen Ingenieuren und Unternehmen, sich zu verbessern und verschiedene Geschäftsentscheidungen zu treffen.

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

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 wissen möchten, ob er Ihr Geld rechtzeitig zurückzahlt oder nicht, um sicherzugehen, können Sie ein Modell entwickeln, das auf einer vorausschauenden Gelegenheitsanalyse basiert und anhand dessen Sie die vorherige Geldrückzahlung überprüfen können Aufzeichnungen, um zu wissen, ob sie in der Vergangenheit die Rückzahlung eines Kredits verzögert haben. So können Sie wissen, ob Sie ihnen Ihr wertvolles Geld leihen sollen oder nicht.

Prescriptive Analytics

Dieses Modell kann verwendet werden, um etwas zu treffen, das intelligent selbst Entscheidungen treffen kann. Zum Beispiel gibt es bestimmte Fälle, in denen Sie wissen möchten, ob Sie etwas tun sollen oder nicht. In solchen Fällen können Sie Hilfe von einem solchen Modell erhalten. Offensichtlich kann ein Computer nicht alleine denken. Daher müssen einige Daten vorab in die Maschine eingespeist werden, damit diese auf ähnliche Weise denkt und eine entsprechende Entscheidung trifft. Das beste Beispiel für ein solches Modell ist Google Self Driving Car. Wie der Name selbst schon sagt, 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 den Ort des Ortes kennt, an den der Passagier 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 in großem Umfang verwendet, 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. Mit diesem Modell können Sie dann einen Computer trainieren, um nach verschiedenen sich wiederholenden Mustern in Daten zu suchen und daraus etwas Sinnvolles zu extrahieren. Dies ist auch ein häufig verwendetes Modell.

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

 

Das könnte dir auch gefallen

More Similar Posts

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Bitte füllen Sie dieses Feld aus.
Bitte füllen Sie dieses Feld aus.
Please enter a valid email address.