Skjemaet har blitt sendt inn.
Mer informasjon finner du i postkassen din.
Datavitenskap er en disiplin som håndterer en enorm mengde data hentet fra ulike kilder. Det er et av de raskest voksende feltene, siden det de siste årene har vært en massiv vekst i antall datakilder.
Datavitenskapelige løsninger oppnås ved hjelp av en rekke verktøy som trekker ut relevant informasjon og finner skjulte mønstre som kan brukes i forretningsbeslutninger og strategisk planlegging. For å få relevante data må dataforskere kunne integrere statistikk, kunstig intelligens, matematikk, maskinlæring, avansert analyse og programmering.
Det som kjennetegner dataforskere, er deres evne til å stille spørsmål for å finne veier til det ukjente. De er også ansvarlige for å bygge statistiske modeller og skrive algoritmer, så det er helt avgjørende at de har statistiske og matematiske kunnskaper. De må også ha sterke tekniske ferdigheter, inkludert:
Og mestre verktøy som:
Alle disse ferdighetene og verktøyene er nødvendige for å kunne utforme modelleringsprosesser og lage prediktive modeller og algoritmer. Disse brukes videre til å løse komplekse problemer og utnytte datavitenskap i virksomheten.
Generelt jobber dataforskere tett med kundenes virksomheter for å forstå deres primære mål og finne ut hvordan stordata kan brukes til å øke produktiviteten. De lager prediktive modeller og algoritmer og designer datamodelleringsprosesser for å trekke ut og analysere dataene som er nødvendige for prosjektet. Selv om hvert prosjekt er forskjellig, følger datavitenskapsprosessen for innsamling og analyse av data vanligvis banen nedenfor:
Når denne prosessen er fullført, er det på tide å gjenta de samme trinnene for å løse et nytt problem i et nytt prosjekt.
Etter hvert som bedrifter og sosiale medier genererer enorme mengder informasjon, for eksempel kunderelaterte data eller loggfiler, ønsker de å utnytte informasjonen som samles inn til sin fordel. Det er her dataanalyse kommer inn i bildet.
Dataanalyse analyserer enorme datasett for å oppdage usette mønstre, korrelasjoner og trender og få en verdifull forståelse for å ta smarte forretningsbeslutninger, gjøre bedre markedsføring og forbedre effektiviteten generelt. Derfor er dataanalytisk rådgivning populært blant selskaper som ønsker å bruke dataanalyse for å øke forretningsytelsen.
For dataanalytikere er det også viktig å ha matematikk- eller statistikkbakgrunn eller å lære seg verktøy som er nødvendige for å ta beslutninger ved hjelp av tall, siden de må utforme databaser og datasystemer og vedlikeholde dem ved hjelp av statistiske verktøy. De viktigste ferdighetene til dataanalytikere består av:
De nødvendige verktøyene inkluderer:
Alt dette er avgjørende for å samle inn data, organisere og analysere dem.
En dag i livet til dataanalytikere kan variere avhengig av målene for dataanalyseprosjekter og i hvilken grad organisasjonen har tatt i bruk datadrevne teknologier og praksis. Dataanalytikerens ansvarsområder omfatter imidlertid rutinemessig følgende:
Videre bør dataanalytikere forstå det grunnleggende om statistikk og vite hvordan databaser fungerer.
Den grunnleggende forskjellen mellom de to feltene er hvilken del av stordata hver av dem prioriterer. Selv om både dataanalyse og datavitenskap arbeider med data og ofte antas å være det samme, er de to forskjellige disipliner.
Datavitenskap fokuserer på å utforme og lage nye prosesser for å modellere data. Driften er hovedsakelig basert på bruk av prototyper, prediktive modeller, algoritmer og tilpassede analyser.
På den annen side er dataanalyse mer opptatt av å utforske store datasett med det formål å identifisere trender, produsere diagrammer og generelt hjelpe virksomheter med å ta mer strategiske og effektive beslutninger.
Forskjellen mellom en dataforsker og en dataanalytiker stammer fra graden av ekspertise i bruk av stordata. En dataanalytiker bruker deskriptive testmetoder for å rapportere faktiske data og gi foreskrivende analyser. På den annen side må en dataforsker ha kunnskap om hele analyseprosessen og generere verdi for virksomheter med data.
La oss se på sammenligningstabellen nedenfor for å få en mer presis forståelse av forskjellene mellom dataanalytikere og dataforskeres ferdigheter.
Hva bringer fremtiden for Big Tech? Hvordan vil teknologiene utvikle seg i årene som kommer, og hvordan vil disse endringene påvirke måten bedrifter og mennesker håndterer dataene sine på?
Fremtiden for datavitenskap og dataanalyse er utvilsomt lys og vil gi noen av de best betalte jobbene. Potensialet er enormt, enten det dreier seg om økt avhengighet av store datanettverk eller vekst innen maskinlæring og kunstig intelligens. Vi må vente og se hvordan disse feltene vokser og hjelper bedrifter.
Etter hvert som tiden går, erkjenner flere og flere organisasjoner behovet for å håndtere dataene de produserer, noe som skaper en enorm etterspørsel etter datavitenskap og dataanalysetjenester og -løsninger. Og denne økende etterspørselen vil fortsette å skyte i været selv etter et par tiår, noe som baner vei for nye og innovative dataanalyseselskaper og -spesialister.
Ranger denne artikkelen:
4.8/5 (45 anmeldelser)
Etter at vi har mottatt og behandlet forespørselen din, vil vi komme tilbake til deg innen kort tid for å beskrive prosjektbehovene dine og undertegne en taushetserklæring for å sikre informasjonens konfidensialitet.
Etter å ha undersøkt kravene, utarbeider våre analytikere og utviklere en prosjektforslag med arbeidsomfang, teamstørrelse, tid og kostnader estimater.
Vi arrangerer et møte med deg for å diskutere tilbudet og komme til en avtale.
Vi signerer en kontrakt og begynner å jobbe med prosjektet ditt så raskt som mulig.
Relatert innhold
© 2007-2024 Innowise. Alle rettigheter forbeholdt.
Personvernerklæring. Retningslinjer for informasjonskapsler.
Innowise Sp. z o.o Ul. Rondo Ignacego Daszyńskiego, 2B-22P, 00-843 Warszawa, Polen
Ved å registrere deg godtar du vår Retningslinjer for personvern, inkludert bruk av informasjonskapsler og overføring av dine personopplysninger.
Takk skal du ha!
Meldingen din er sendt.
Vi behandler forespørselen din og kontakter deg så snart som mulig.
Takk skal du ha!
Meldingen din er sendt.
Vi behandler forespørselen din og kontakter deg så snart som mulig.