大数据和物联网–照顾世界上最大的愿望

大数据将取代80%的医生需求” – Sun Microsystems的C0创始人Vinod Khosla

不可否认,技术的未来掌握在数据及其分析中。我们生活在一个时代,每天都有越来越多的机器和设备连接到互联网。他们不断将信息传输到互联网进行分析。该分析的主要目的是利用这些数据来发现趋势和结果。这些趋势和结果可以帮助任何企业产生积极影响。当我们谈论统治未来的数据时,最热门的词是大数据和物联网(IOT)。两种做法密切相关。

在本教程中,首先,我们将了解什么是大数据和物联网,它们之间的关系和应用程序。此外,我们还将看到它们的用例。

什么是大数据和物联网?

简而言之,大数据涉及大量结构化,非结构化或半结构化数据以及对该数据的分析,以洞悉业务趋势。大数据有潜力帮助公司改善运营并做出更快,更明智的决策。基本上,数据是从许多来源收集的,包括电子邮件,移动设备,应用程序,数据库,服务器和其他方式。捕获,格式化,操纵和存储这些数据时,有助于为公司获得有用的见解,还有助于增加收入。

然而,在物联网(IOT)是指通过互联网连接的物理对象的系统。物联网中的“事物”一词可以是人,也可以是通过IP地址分配的任何设备。“物”在嵌入式技术的帮助下,无需任何人工干预就可以通过Internet收集和传输数据。它帮助他们与外部环境或内部状态进行交互以做出决策。

大数据与物联网(IoT)之间的关系

在过去的几年中,大数据分析的使用已大大增加。业务和服务经常采用大数据分析。同时,物联网(IoT)已进入市场。两种趋势技术分别提供了很多令人兴奋的功能,将这两种仅是预期的倍数结合在一起。我们可以考虑大数据,而物联网将齐头并进。组织正在抢占数据,而物联网是该数据的主要来源。

根据一项研究,据预测,到2020年底,物联网将在世界范围内产生惊人的4.4万亿GB数据。考虑到到2020年,将有100亿个设备和传感器连接到互联网,这是有道理的。所有这些设备都将实时收集,分析,共享和传输数据。没有数据,物联网设备根本就不会具有相同的功能。因此,“数据被认为是帮助物联网运行的燃料。”。大数据和物联网相互影响很大。物联网发展得越多,对大数据功能业务的需求就越大。组织已经知道他们需要大数据和物联网,他们只需要找到合适的工具和资源即可。

由于物联网和大数据密切相关,因此在组织中有很多应用实例。

大数据和物联网在不同行业中的应用

1.运输行业已将IoT传感器放置在其车辆中以进行跟踪。这不仅可以帮助公司密切关注车辆的位置,而且还可以为他们提供有关燃油效率,运输路线等的数据。此信息对于提高组织的生产率非常有帮助。

2.制造公司还使用大数据和物联网。通过在设备上安装IoT传感器,公司可以在其机器上收集重要的运营数据。这使他们可以详细了解机器的性能,并让公司知道何时需要修理机器。与更换设备相比,维修成本通常较低。因此,对大数据和物联网的投资也为企业节省了资金。

3.迪士尼世界的MagicBand是物联网和大数据应用程序的另一个示例。乐队跟踪旅馆的房间,房间,用餐等。

大数据和物联网相互之间有什么影响???

大数据和物联网彼此之间有着巨大的影响。物联网发展得越多,它将对企业带来有关大数据功能的需求。如今,物联网生成的数据正以惊人的速度增长,而传统的数据存储技术已经被推向了极限。因此,它需要更高级和创新的存储解决方案。这些不断增长的需求和工作负载导致了组织大数据存储基础架构的更新。同样,物联网和大数据的组合应用程序加快了这两个领域的研究范围。因此,物联网和大数据都具有相互依赖性,需要进一步发展。

大数据和物联网的综合影响对公司极为有利。让我们看看其中的一些好处:

  • 检查趋势。
  • 查找隐藏的相关性。
  • 显示新信息。
  • 它有助于提高业务的投资回报率。
  • 将塑造未来的电子卫生系统。
  • 将有助于进行自助服务分析。
  • 在运输业中受益。
  • 边缘计算的需求量很大。

在继续进行之前,请检查一些使用大数据的顶级公司。

物联网和大数据用例

1.解决缺水问题

根据联合国的预测,到2030年,全球一半的人口将生活在缺水地区。因此,无论是私营部门还是公共部门,都在积极寻求解决方案。由于网络连接性和传感器准确性的提高,这一挑战似乎是可以解决的。在旧金山这样的城市或非洲这样的发展中国家,智能传感器正在水井中,水泵可以追踪水质和水量。事实证明,在水和卫生设施上每花费1美元,就会产生8美元,从而降低了医疗费用。但是水系统的复杂性和预算的限制是更快地采用智能水表的最大障碍。智能水表具有传感器和其他新技术设备。

2.训练神经元检测

所有大型科技公司,例如Google,Microsoft等,都在争先恐后地创造出以人脑为模型的人工智能。在该领域工作的Agabi先生强调“我们的深度学习网络都在复制大脑……您可以向神经元发出有关该做什么的指示”。

随后,他补充说:“在我们的(人类)案例中,我们告诉它提供一种可以探测爆炸物的接收器。”一年多前,他启动了自己的初创公司Koniku。他的创业公司已经筹集了100万美元的资金,并声称已经与安全行业达成了1000万美元的利润。

3.检测有缺陷的基因组并挽救生命

深度基因组学正在利用人工智能,特别是深度学习,可帮助解码基因组的含义。他们的学习软件正在开发尝试和预测特定突变影响的能力。该预测基于对数千个其他突变示例的分析。到目前为止,Deep Genomics已使用其计算系统来开发数据库。该数据库提供了可能影响遗传密码的3亿多种遗传变异的预测。因此,我们将他们的发现用于基于基因组的治疗开发,分子诊断和评估遗传疾病的风险。

结论

“在未来两到三年中,消费者数据将成为最大的区别。谁能解锁大量数据并战略性地使用它,谁就会赢”

–安吉拉·阿伦茨

最后,我们可以得出结论,将数据转换为可操作的见解的过程是大数据和物联网成功的关键部分。随着设备数量的增加,组织将有更多机会使用这些设备。这些设备将收集可以改善业务流程的相关有用数据。

麦肯锡表示:“提供您的数据,我们将为您提供新的见解”。显然,大数据和物联网有着紧密联系的未来。换句话说,不可否认的是,这两个领域将产生新的解决方案和机会,这肯定会产生长期的影响!

数据分析在媒体行业的应用

如今,借助大数据分析功能(例如实时流媒体,按次付费)以及更多服务,我们可以随时随地访问喜爱的节目和电影。现在,我们触手可及的所有内容,而大数据已成为这一惊人转变的支柱。

让我们讨论一下大数据在媒体和娱乐行业中的应用,这些是大数据在媒体和娱乐行业中的应用:

  • 照顾客户
  • 透视客户的眼睛-优化
  • 让人们对广告发狂
  • 内容为王

看一下这些应用程序的详细说明

1.照顾客户

对于媒体和娱乐公司而言,对他们来说,没有人比用户更重要,让用户满意是他们最艰巨的任务。公司需要确保满足客户的每个愿望。为了达到相同的目的,他们必须意识到客户的需求。

为了确保轻松访问其内容,媒体和娱乐公司收集了大量用户数据,以获取有关用户选择和兴趣的见解。最好的部分是使用推荐系统,这是大数据分析的结果。它们用于根据用户的喜好向用户推荐节目或电影。

此外,公司甚至可以获得有关其他重要事物的深入详细信息,例如查看历史记录,评分,评论,来自社交媒体的数据等。这使他们能够密切评估每个客户的需求。一旦他们了解了客户的喜好,便可以有效地预测在不久的将来需要提供什么服务。

2.透视客户的眼睛–优化

自从大数据在媒体和娱乐行业出现以来,它消除了用户和发行商之间的所有障碍。大数据分析正在帮助公司以前所未有的更好的方式与客户建立联系。

通过分析客户数据的各种参数,例如观看次数最多的内容,用户花费在流式传输内容上的平均时间以及查看者使用的设备,公司现在可以为客户提供更加个性化的体验。这是建立忠实客户群的丰硕成果。此外,这也有助于他们最大程度地提高收入。只有在大数据分析出现之后,其他服务(例如按需和计划的查看)才成为可能。

3.通过广告让人们发狂

这是大数据在媒体和娱乐行业中的第三次应用–使人们对广告发狂。开始吧

“在没有广告的情况下经营媒体和娱乐公司就像在黑暗中对一个人眨眨眼。您知道自己在做什么,但没有其他人在做。”

向媒体和娱乐公司做广告才是真正的食物。这些公司从字面上无法想到没有广告就能生存。媒体公司的成功在很大程度上取决于他们的广告策略。他们的广告政策越好,就越能吸引新客户。以前,这些广告是随机制作的,希望客户喜欢。

但是现在,大数据分析可帮助公司开发更多个性化的广告,并提供有关流式传输广告以寻求最大数量客户关注的最佳时间的见解。可以更有效地在社交媒体等不同平台上进行广告。由于大数据使媒体公司能够了解客户的确切喜好,因此很容易吸引他们。

4.内容为王

大数据正在为媒体和娱乐公司提供越来越多的收益之手。它不断为他们创造新的收入来源。随着大数据帮助他们了解所有客户的需求,产品更新变得越来越具有成本效益。大数据的力量为公司提供了如此惊人的洞察力。它为他们带来了很多优势,例如收入增加,品牌忠诚度以及最终获得了超越其他品牌的竞争优势。

结论

大数据现在是媒体和娱乐行业的真正英雄。现在,它已成为整个行业的关注焦点。尽管在幕后,但它在该行业的进步中起着重要作用。对于媒体和娱乐行业而言,客户是真正的国王,大数据正在帮助他们像对待客户一样对待客户。该行业现在能够以一种更好的方式了解他们的客户,并且正在采取相应的行动。大数据是媒体和娱乐行业的完美导演。

数据分析中R和Python之间的“战争”!

人们经常通过比较R和Python的功能而感到困惑,但是我们需要了解,仅凭功能无法定义任何语言的适用性。R和Python都有适合于数据科学和分析应用程序的特定功能。

在某些情况下,一种语言比另一种语言更受青睐,但这并不意味着另一种语言是无用的。

什么是R和Python

R是一种开源语言,它是1990年代中期作为S语言的一种变体而开发的。它是由Robert Gentleman和Ross Ihaka开发的。旨在简化程序设计经验。如今,它已被广泛用于研究,企业和学术界。

由于它在许多领域中的使用,它是最流行的统计编程语言之一。它使用起来非常简单,但是对于那些完全不熟悉编程的人来说可能会有些困难。但是,他们可以从Internet上可用的各种资源中了解更多信息。

Python由Guido Van Rossum于1990年代初创建。它着重于简化编码和提高适应性。那些希望更好地控制自己编写的代码以实现更快,更有效的数据分析的程序员正在广泛使用Python。它也用于其代码中的特殊统计技术,以使其运行更快。编程语言非常易于使用和学习。它也非常灵活,可以用来创建用户想要创建的内容。

它们与其他语言的不同之处

数据分析的工作非常重要,过程必须灵活。为此,该过程必须是非常互动的,以便保持高效。但是,该语言还必须非常灵活,交互式且易于使用。R是一种非常灵活的语言。尽管其他语言仅用于某些特定目的,而不能用于其他任何目的,但R实际上可以用于多种目的,尤其是在科学领域。

将R与其他统计编程语言区分开的另一件事是它的交互性。R具有非常强大的机制,可用于快速创建数据结构。与文本编程语言不同,R还是一种非常强大的图形介质。图形非常有用,特别是在统计和数据分析领域。R可用于轻松生成许多不同类型的图。

Python也是进行数据分析的绝佳选择。与Perl或Ruby之类的语言相比,它具有很大的适应性,因为可以使用模块进行自定义。它也有很多功能。它也是一种图形语言,允许它具有可视库,并有助于轻松地可视化图形和统计数据。它与其他语言的不同之处是它易于使用的语法。

有什么优势?

R和Python都有许多优点。这两种语言的最大优点之一就是它们的图形可视化系统。R支持许多专业级的可视化程序包,例如googleVis,ggvis和rCharts。可以对这些软件包进行自定义,以对统计数据进行完美的图形表示。Python还具有许多强大的可视化库,例如Pygal,Seaborn和Bokeh。

使R如此有用的是它的生态系统。这两种语言都有一个活跃的社区,总是很乐意为您提供帮助,并且为了适应新功能和新技术,这两种语言都在不断更新。这些语言是多用途工具,非常易于学习。

R和Python的用例

R和Python都有许多用于数据分析的用例。例如ForecastWatch.com从不同的天气预报站点收集数据,并根据其准确性对站点进行评分。这样可以提供更好的天气预报,并使天气预报员可以将其准确性与其他人进行比较。由于其灵活性,Python用于此服务的每个组件,这是由于它具有使用许多标准库的能力。

Python的另一个用例是,它用于为EZTrip.com和Gusto.com的社交网络提供支持。他们需要一个系统来帮助客户报告他们的旅程,同时改善他们的在线预订系统。尽管他们现有的预订系统运行良好,但无法有效处理多个请求。但是,自从使用Python以来,由于有了更好的数据分析和管理工具,它变得更快了。这进一步帮助他们根据用户的查询创建了更好的用户界面。

R也正在社交网站和众筹网站等许多地方使用。R的可视化功能也使其成为许多数据分析组织的最爱。目前,澳新银行(ANZ Bank)正在使用R来分析信贷风险。Facebook还使用R来分析大量状态更新。

许多数据科学家想知道哪种语言更适合用于数据分析,R或Python。这两种编程语言都非常流行,并且在各自的领域中都很强大。它们各有优缺点,因此人们必须决定选择哪一个才能从数据中获得最大的收益。但是,他们忘记了它们都可以轻松用于分析数据这一事实。

如果你有这七个迹象,意味着你应该转行大数据了!

时代已经改变,以前生成的数据量不是很高,现在情况完全不同了,今天生成的数据以PB为单位,不可能一次又一次地存档数据。大数据技术和工具的不断壮大巨大的,它是扩大和日益发展的一天,是时候将你的职业转变为大数据了。

以下是7个最重要的原因或标志,可以告诉你现在是时候转变职业并开始学习大数据了。

1.在你的经验,技能和知识方面,世界正在升级,但你除外:

在IT部门领域中,有大量的机会在增长,大数据排在其首位。如果你不学习新事物并提高知识水平,那么你将被远远甩在后面。你还缺乏在竞争市场中维持竞争所必需的技能。由于某些重要原因,IBM进行了范式转换,并在其机制中引入了人工智能和云计算。此外,发生了一笔价值153亿美元的交易,并且发生了向数据科学和大数据等先进技术的转移。

2.工资停滞不前

如果你认为自己的职业生涯没有增长并且薪资停滞不前,那么你绝对应该考虑换岗。职业就是增长和机会。如果你的薪水没有增长,那可能意味着两件事。你的增长已停止,你没有升级自己,或者公司正在失去业务,或者对与你分享利润不感兴趣。

你必须通过挑战来激励自己正确地说,生活不是小菜一碟,大数据也是如此。在所有项目中,案例你将面临许多对抗。但是,这些对抗可以激发我们的精神,并为我们提供我们所仰望的东西。而且,它激励人们突破界限,每天尽力而为。

4.优先级

正确地说,获胜者不会做不同的事情,他们会做不同的事情。你要做的就是正确设置优先级,并选择使你感到满意的工作。在早期,问题在于要么选择你从事的工作类型,要么可以选择自己居住的城市,但不能同时拥有两者。随着技术的出现,你现在可以坐在家里在线学习,也可以作为自由职业者而不必走出家门。但是,如果你选择根据家人,朋友和生活方式来选择城市,并且不希望离开自己的舒适区,那么我无法保证你的工作满意度。但是,如果你探索并挑战自己以成为自己最好的版本,那么你一定会在他们的职业生涯中前进并获得理想的结果。

5.未来规划

金钱对人类的生存至关重要,但是金钱不是万能的。你在大城市的第一份工作可能会花费比你更多的薪水(反之亦然!)。但是,如果你精通了工作并获得了所需技能的所有知识,那么你将很快能够负担得起并为自己赚取可靠的收入。

使自己变得最好,并努力工作并提升自己的技能。对高技能的需求很高,你会发现高薪,住房津贴和其他福利,可能使在边远地区工作值得追求。因此,现在是时候提高你的技能并开始学习大数据的时候了!

6.自尊心下降

你总是有两种选择,要么热爱自己所做的工作,要么热爱自己所做的事情。的确,你的工作将充实你的生活,而快乐的唯一途径就是得到满足并相信自己做的很棒。

如果你对所做的工作有疑问,则可能你不在正确的地方。自尊是我们所有人都努力争取的东西。如果你觉得自己在尊重,地位,认可,力量或自由方面处于妥协状态,那么你绝对应该换工作。这会严重影响你的长期情绪健康,并使你难以集中精力。因此,选择一个充实的职业来提升你的信心和自尊。

7.不安

你只是为了做到这一点而做工作,你想在截止日期之前完成工作,或者害怕老板在大家面前大喊大叫困扰你工作。所有这些使你变得焦虑不安,你无法专注于自己的工作。另一方面,要选择一个职业可能会令你犹豫不决和对选择没有把握,并可能使你陷入困境,这并非易事。但是,我可以向你保证,如果你将全力以赴地学习过程并能够兑现你对自己所做的承诺,那么你将能够学习整个过程。会很快就会看到自我的转变。

你是想离开舒适区,突破极限,对学习的有关大数据的一切感到兴奋,还是呆在自己的区域,每天都遵循相同的要求和单调的工作。

你不了解的大数据——在医疗保健的潜在作用

随着卫生意识的增强,卫生支出有了突飞猛进的发展。因此,许多医疗保健服务提供商正在大量利用技术进步来提供优质的医疗保健服务。这导致医疗保健行业对分析专业人员的巨大需求。根据《智者报告》(Wise Guy Reports),到2022年,医疗保健领域的大数据分析行业规模将超过342.7亿美元。我们预计复合年增长率为22.07%。到2024年,全球大数据分析细分市场的整体价值将超过680.3亿美元。

大数据在医疗保健中的潜在使用

医疗保健领域的大数据分析可以证明是人类的福音。让我们看看如何。

1.健康追踪

隐藏在这些数据堆中的是可以改变患者生活或改变世界的知识。大数据分析和物联网正在彻底改变医疗行业。如今,各种各样的可穿戴设备都可以记录睡眠,心率,步行距离,运动等。除了这些数据,还有可以监测血压,血糖水平,血氧仪等的设备。

从传感器接收的数据以及对人体活力的持续监控可以帮助您确定重要的模式,通过这些模式我们可以推断出整个身体的健康状况,从而可以确定潜在的未来健康风险。

在情况恶化之前,可以向人们发出有关潜在健康问题的警报。这将提高预期寿命,并更好地控制慢性病和传染病。

2.防止欺诈和滥用

预测分析有助于防止医疗保险和医疗补助服务欺诈超过2.107亿美元。

医疗保健行业中欺诈和滥用的主要领域是虚假索赔和错误账单。大数据分析可以帮助识别伪造文件,并了解潜在的欺诈模式。

密切关注产品销售与账单数据的不匹配,可以帮助您识别错误的账单。大数据分析可以加快索赔处理速度,还可以消除虚假索赔。

3.预测分析

像欧洲这样的发达经济体可以通过大数据分析提高运营效率,节省超过1,490亿美元。

我们可以通过预测分析来提高容量利用率。借助过去的数据分析患者的入院率可以帮助增加/减少床位数。这样,医院可以为更多具有相同容量的患者提供服务。借助大数据分析,我们可以通过需求预测有效地管理医院人员。

4.个性化护理(针对高危患者)

镨edictive分析CA ñ有助于节省医疗机构的年度费用的25%以上。

通过预测分析,我们可以识别经常去医院就诊的患者。我们可以根据这些患者的健康状况对其进行分类。患有严重健康状况的患者可以优先考虑并进行相应治疗。

通过分析他们过去的访问,我们可以为他们提供个性化的护理并减少他们的访问次数。大数据分析在为患者提供所有这些服务利益方面起着至关重要的作用。

5.防止人为错误

我们相信上帝。所有其他人都必须带来数据。–统计人员,教授,作者,讲师和顾问。医生不是神,他们也会犯错。因此,为减少人为错误,EHR(电子健康记录)可以派上用场。数字健康记录可以提供有关患者病史的大量数据。分析过去的处方及其有效性,分析可以对错误的处方进行检查并立即警告患者。

6.更有效的诊断和治疗技术

医学报告和医生处方每天都会产生大量数据。我们可以分析过去的数据,以检查治疗过程和药物的有效性。这将帮助我们了解哪种治疗方法适合特定情况。我们可以删除无效的治疗方法和程序以获得理想的结果。

7.计算表型

这与将电子健康记录(EHR)转换为有意义的临床见解有关。我们从许多来源获得原始数据,例如患者的个人信息,药物,实验室检查报告,医生的处方,从传感器收集的数据等。这些原始数据被输入到算法中以产生医学见解。该数据有助于支持临床操作或基因组研究。

8.患者相似度

患者相似度算法可帮助根据患者过去的健康记录来识别具有相似特征的患者。通过这种方式,医生可以更准确地预测针对特定疾病的治疗策略。例如,确定哪种治疗策略最适合哪些人群。

9. 远程医疗

大数据将取代80%的医生需求-Sun Microsystems联合创始人兼Khosla Ventures创始人Vinod Khosla

这些天来,世界正面临着医务人员的严重短缺。与世卫组织的建议相比,印度的情况更糟。世界卫生阻止每千人口中应有1名医生,但在印度,每万人口中应有1名医生。大数据分析可以帮助改善这种情况。远程医疗是指使用技术向偏远地区提供医疗服务。远程医疗可用于医疗保健人员的医学教育,远程病人监护等。

远程医疗人员可以检查并收集患者的医疗数据。医生可以根据数据开出治疗方案。这有助于避免医生在物理上出现来治疗患者。

10.大数据分析和医学影像

每天进行数百万次CT扫描,MRI,X射线和ECG。近年来,医疗保健行业正在利用这些数据来查找数百万张图像中的图案。这可以帮助更精确地研究疾病,并可以提供医学领域的新知识。放射科医生可能不再需要查看图像,该算法将为您完成所有必需的工作。

医疗保健领域的大数据分析根据人们过去的健康记录,饮食习惯和生活方式,为他们的健康状况提供了深刻的见解,大数据就可以有效的帮助医疗保健行业的发展与进步。

做数据分析必学的四大步骤

当刚涉足数据分析领域的分析师被问及,数据分析人员最重要的能力是什么时,他们给出了五花八门的答案,有说要熟练操作工具的,有说要有前沿思想的等等。

其实我想告诉他们的是,使用一些合理的步骤,来让企业更好的理解数据分析,是十分有必要的。今天来告诉大家一个简单的步骤:怎么了?——为什么?——然后呢?——怎么解决?

1. 描述型分析:怎么了?

描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析,就是为什么会发生这样的事情,产生这种数据的原因是什么。通过评估描述型数据,诊断分析步骤够让数据分析师深入地分析数据,钻取到数据的核心。

3. 预测型分析:然后呢?

预测型分析主要用于进行预测。事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值,或者是预估事情发生的时间点,这些都可以通过预测模型来完成。

在大数据时代这个充满不确定性的环境下,数据分析预测数据能够帮助决策者做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。

4. 指令型分析:怎么解决?

数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析,来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下,指令型分析不是单独使用的方法,而是前面的所有方法都完成之后,最后需要完成的分析方法。

例如,我们在使用某个地图APP时,寻找路线时,APP会规划分析考量了每条路线的距离、每条线路的行驶速度、以及目前的交通管制等方面因素,来帮助选择最好的回家路线。

当然不能纸上谈兵,大家可以按这个步骤实际操作一下,学会如何把数据和商业相结合,提高分析思维能力同时积累丰富的项目经验。

数据分析师与数据科学家–前景广阔的职业比较分析

世界上90%的数据是在过去两年中生成的。因此,现在您可以考虑生成数据的速度。实际上,当今世界上存在超过2.7 ZB的数据。预计到2025年将增长到180 ZB。要处理如此大量的数据,需要有负责人,例如数据科学家数据分析师,数据工程师等。

今天我们来看看什么是数据科学和数据分析。另外,我们将详细介绍他们的角色之间的主要区别。

不浪费时间,让我们立即开始探索数据科学与数据分析之间的区别吧。

1. 什么是数据科学?

数据科学是一个涉及与数据清理,准备和分析相关的操作的领域。数据科学是适用于许多科学方法的总称。例如,数据科学家运用数学,统计学,编程和各种其他工具中的概念来执行数据操作。

借助数据科学,我们可以分析大数据。我们从这些数据中提取信息和有意义的见解。首先,数据科学家从多学科收集数据集并将其汇总在一起。之后,他/她应用机器学习,预测和情感分析。然后将数据锐化到可以从中得出某些含义的地步。最后,从数据中获得有用的信息。

数据科学家从业务角度理解数据。他的工作是给出最准确的预测。数据科学家促进公司的决策制定。根据预测,数据科学家将为计算得出的数据驱动型业务决策做出贡献。

2. 什么是数据分析?

大多数人认为数据科学和数据分析是相似的。但是它们之间有几个区别。为了了解它们之间的差异,我们将必须进行描述性评估。 数据分析是数据科学的基本层次。数据分析进行使用Excel,SQL和Python,他们大多具有商业和计算机科学学位。

其方法主要用于商业行业。数据分析师通常处理静态数据,并执行描述性分析和推理分析。他们负责测试和拒绝模型和假设。

它是从原始信息源中获取见解的科学。它公开了趋势和指标。否则,数据可能会丢失大量的信息。他们使用这些信息来提高业务系统的效率。

为了验证和反证现有的理论或模型,使用了Data Analytics。它在许多行业中也用于使组织能够做出更好的决策。

3. 数据科学家与数据分析师–主要差异

数据科学和数据分析可能源自统计学的共同领域,但它们的作用和背景却大不相同。以下是数据科学家与数据分析师之间的一些关键区别。

数据科学家和数据分析师之间的第一个主要区别是,尽管数据分析师负责解决问题,但数据科学家先确定问题然后再解决。公司聘请数据分析师来解决他们的业务问题。数据分析师的作用是发现销售趋势或使用摘要统计信息来描述客户交易。另一方面,数据科学家不仅可以解决问题,而且还可以首先发现问题。

数据分析师不需要沟通技巧和业务敏锐度。数据分析师仅限于分析数据的范围。他们不需要与团队沟通结果并帮助他们做出以数据为依据的决策。但是,数据科学家需要具有强大的讲故事和管理技能,才能将发现转化为业务策略。因此,数据科学家在公司的决策过程中扮演着积极的角色。

数据科学家和数据分析师之间的另一个重要区别是在处理数据方面的区别。数据分析师利检索和管理结构化数据。相反,数据科学家还将NoSQL用于非结构化数据。因此,数据科学家负责管理非结构化和结构化数据。

数据分析师不处理用于数据预测的预测模型或统计工具的开发。但是,数据科学家需要机器学习知识来构建强大的预测模型。这些预测模型是基于回归和分类的模型。尽管数据分析师的作用仅限于统计分析和数据实验,但数据科学家还执行对未来事件的预测。这些事件可以是预测销售,细分潜在客户群等。

4. 数据科学家和数据分析师之间在功能方面的差异

数据科学家与数据分析师–职责

数据科学家的主要职责是–

数据转换以及数据清理。还需要数据科学家对数据进行预处理。

利用机器学习来预测和分类模式。

执行预测模型的优化并适当调整它们。

分析公司的需求并提出进一步解决问题的方法。

执行交互式可视化以与团队交流结果。

数据分析师的主要职责是–

使用统计技术执行数据的分析和解释。

提取数据并将其存储在数据库中。

执行数据清理和数据过滤。

使用探索性数据分析进行数据的可视通信。

与团队合作分析业务需求。

数据科学家与数据分析师–技能

大约40%以上的数据科学家职位需要高级学位。例如MS或博士学位。超过80%的数据科学家拥有硕士学位。超过45%的人拥有博士学位。

数据科学家所需的技能–

对Python编码的深入了解。这是最常见的语言,包括Perl,Ruby等。

具备SAS / R的丰富知识。

数据科学家必须能够处理非结构化数据。无论是来自视频,社交媒体等

精通SQL数据库编码。

数据科学家应该对各种分析功能有很好的了解。例如等级,中位数等。

需要对机器学习有深入的了解。

数据科学家应该熟悉Hive,Mahout,贝叶斯网络等。

数据分析师所需的技能–

精通Excel,SQL,R和Python。

沟通和数据可视化技能。

深入了解数据整理技巧。

数学和统计技能。

现在我们已经详细研究了数据科学与数据分析。因此,大家可以轻松地在数据分析和数据科学中选择最佳的职业选择啦。

数据分析学不好? 选对编程语言真的很重要…

RedMonk发布2021编程语言排名,Python突然发力,力压Java一举成为全球第二火的语言仅次于JavaScript。

对比其他语言,Python的优势在哪里?

反超Java, Python成2021最火语言

其实现在学Python不是新鲜事,甚至不少人会把Python当作第一语言来学习。也难怪,Python的优点太多了,它语言简洁、开发效率高、可移植性强,并且可以和其他编程语言轻松无缝衔接。

而且,学好Python,之后做Python程序员爬虫,往数据分析数据挖掘、人工智能、深度学习等多个方向都可以顺利转型,可谓条条大路通罗马。

不过尽管Python上手轻松,但精通却很难。看似语法记得滚瓜烂熟,但一进入实际项目,瞬间被打回了原型。比如这些问题,你能第一时间想到答案吗?

Python 中的协程和线程有什么区别?

生成器如何进化成协程?

并发编程中的 future 和 asyncio 有什么关系?

如何写出线程安全的高性能代码呢?

连续霸榜, 2021Python实火

同时在Tiobe最新发布编程语言排名。Python榜上有名,反超Java正式登上世界第二大语言的宝座。

此次Python超越Java,成为Tiobe编程排行榜在创立以来最大的变化,在知道该排名从2001年开始,Java一直占据前两名未变。

Tiobe的首席执行官Paul Jansen指出:

在过去的20年来,C与Java一直稳剧场前两名。但到如今,已有25年发展历史的Java普及率接近“历史最低点”。

相反1991年创建的Python,由于受到数据科学家的广泛使用,包括机器学习的兴趣,其受欢迎度正在与日俱进的攀升。

Python为什么是数据科学家的最爱?

无论你是其它领域的初学者,还是一个经验丰富的专业人员,Python都是每个准备赚钱的程序员的首选。

与其它语言相比,Python容易学习且功能强大,同时它拥有大量的社区支持,这让没有编程背景的人学习起来也很简单。举个例子,分别用C语言、Java、Python来打印“Hello Word”。

可以看的出,Python的语法真的很简洁。

如今包括机器学习、人工智能、大数据以及数据科学等在内的技术都已经使用了Python来简化编程算法。Python提供了大量的库,它们在数据分析和数据可视化方面起着重要的作用。

Jupyter具有自动完成功能,可以让程序员更少的编写代码。Jupyter使用Python开发文档来给开发者提供建议函数或参数,甚至整行代码完成,Jupyter还可以集成GitHub账号,可以更好的展示自己的项目。

使用Jupyter,可以创建和共享代码、组件以及可视化文档,可以执行数据清理和转换,统计建模以及可视化数据。

大数据分析培训班零基础

大数据分析培训班零基础

随着大数据分析的兴起,很多企业都开始真正的重视大数据了,希望从大数据分析当中挖掘到价值。甚至很多企业都已经把大数据最为取得竞争优势的战略。而我们大数据真正的价值实现,其实不管计算效率,存储发展有多快。我们一定需要“分析师”,可以说是数据分析师,在企业当中起到的作用师相当重要的。

数据分析师是我们目前最为稀缺的人才,相信在未来十年之内,一定是一个最为吃香的行业之一。所以很多朋友们都希望转型做数据分析师,因为很多毕业的同学也准备从事数据分析师,但是我们零基础怎么去学习大数据分析呢?

我们可以花三个月时间掌握以下技术:


      1、花1个月学习SQL数据库知识。
      2、花1-2个月学习基础的统计学知识。
      3、花1个月学习Python的知识。
      4、花1个月去学习最基础的数据挖掘模型:
      5、花1个月掌握一门基础的挖掘软件的操作。

分析师一定要有持续学习的态度,所以在后续 工作中一定要保持持续学习的态度哦。坚持学习各类知识,不仅仅是技能层面的。

学习完大数据分析基础知识之后,我们需要选择自己感兴趣的行业,通过互联网的不断学习,知道这个行业的业务“痛点”,这样我们才能更好的规划好我们就业的方向。

大数据分析师,到底要学什么?需要去数据分析培训班吗?

数据分析师,到底要学什么?需要去数据分析培训班吗?

 所谓大数据分析师,到底要学什么?针对这个问题,今天我们就从头捋一捋,保证看完这篇文章,你就会彻底了解到底什么是大数据分析师及未来的选择。

        大数据的历史

 数据这行业,本质上是因为它是一个在旧行业基础上硬长出来的新行业。说它旧是因为:数据分析、人工智能这些概念,几十年前就有了,只是碍于运算能力一直跟不上,所以行业发展缓慢。

 而大数据分析,从Oracle这公司80年代创造出商用SQL后就出现了,数据库和仪表板甚至机器学习(以前叫作:数据挖掘 Data Mining),也都不是很新的概念了,现在职场中不少专家都有相当长久的类似经验。

大数据分析师的发展

 最近几年来的大数据热潮是构建在强大的数据处理能力,比如并行计算、GPU以及云计算这些底层架构上发展出来的新技术。靠庞大的数据量和运算能力,实现了以前的人想都不敢想的智能奇迹。再加之某些软基础:比如Python这种极其符合人类语言的编程社区日渐庞大,和可视化BI软件的出现(比如:Tableau、Power BI),这才奠定了这波每个人都在畅谈的热浪。

 很多工程师本质上更像是盖房子的壮汉,只负责把房子盖好,不负责出租和住这个房子。我们现在说的大数据分析工作,指的是住房子的人。而所有大数据分析师相关的工作,说到底,万变不离其宗,你唯一要学也是这个岗位里最重要的技能就是:结合业务/行业知识 解读数据,快速获取有价值的信息。也就是解读和解决谜题的人。

大数据分析师培训学习的方向

认清楚这个大方针,目前的大数据分析分成了两个核心方向:

Business Analytics 商业分析师:对业务和产品负责,直接通过数据可视化等手段,沟通和改变业务结果

Data Science 数据科学分析师:捣鼓和处理大量数据,构建数字化的业务系统,自动化,算法模型应用等等。

 你要学什么,取决于你想进入哪个方向。而方向不同,所以要去不同专业的大数据培训班,而且普通的线上学习太过碎片化,所以最好去线下的培训班,而且最好的脱产固定学习。