Сочинение на тему Наука о данных против больших данных против анализа данных
- Опубликовано: 10.08.2020
- Предмет: Здоровье, Информационная наука, Наука
- Темы: Анализ данных, Большое количество данных, Лекарство
Данные растут с экспоненциальной скоростью, в современном цифровом мире насчитывается более 2,7 зетабайта данных, а в 2025 году ожидается рост примерно на 180 зетабайтов. Все данные были проанализированы, чтобы выявить идеи, которые помогают организациям понять смысл всех данных. В этой статье рассматриваются рекомендуемые навыки для науки о данных, больших данных и анализа данных.
Data Science
Ученые, работающие с данными, сотрудничают со статистикой, математикой, программированием, решением проблем и сбором данных в умелых умах и выявляют различные закономерности, а также такие действия, как очистка, подготовка и стандартизация данных. Наука о данных занимается очисткой, подготовкой и анализом данных. Структурированные и неструктурированные данные могут быть обработаны эффективно. Data Science используется для извлечения идей и информации на основе данных организаций. Требуемые навыки:
- Знание SAS или R всесторонне. R обычно предпочтительнее для Data Scientists.
- Кодирование на Python, за которым следуют Java, Perl, C / C ++.
- Знание Hadoop. Опыт в Улей или Свинья считается вишней на торте.
- Сложные запросы в SQL. NoSQL и Hadoop находятся в центре внимания
- Очень важно уметь работать с неструктурированными данными, источником может быть социальная сеть, видеопотоки или любой другой источник.
Большие данные
Gartner определяет большие данные как «большие данные – это большие объемы и высокоскоростные и / или разнообразные информационные активы, которые требуют экономически эффективных, инновационных форм обработки информации, обеспечивающих понимание, принятие решений и автоматизацию процессов. ». Большие данные помогают находить идеи для принятия лучших стратегических бизнес-решений. Большие данные используются для описания неструктурированных и структурированных данных, которые имеют огромные объемы для эффективной обработки. Первоначально обрабатываются неорганизованные и неагрегированные необработанные данные, данные, которые невозможно сохранить в памяти одного компьютера. Требуемые навыки:
- Аналитические навыки. Способность развивать смысл на основе генерируемых данных. В сочетании со способностями решения проблем можно определить, какие данные необходимы для решения.
- Креативность. Способность разрабатывать новые методы сбора, интерпретации и анализа данных.
Аналитика данных. Способность анализировать необработанные данные с целью поиска скрытых шаблонов и применения алгоритмов или механического процесса для выяснения идей и выводов на их основе – наука об аналитике данных. Работа аналитика данных состоит в том, чтобы делать выводы на основе того, что знает исследователь. Аналитики данных помогают организациям принимать стратегические решения и проверять или отвергать существующие теории или модели. Требуемые навыки:
- Навыки визуализации и общения с данными.
- Навыки машинного обучения
- Знание программирования на R и Python
- Описательная и логическая статистика и экспериментальные планы имеют решающее значение.
- Возможность конвертировать все данные в стандартизированный формат для лучшего понимания.
Несмотря на то, что в клинических условиях много раз наблюдали преимущества эффекта плацебо у пациентов, внимательно изучая пациентов, проходящих лечение от болезни Паркинсона, лечения боли
Доставка кесарева сечения также называется доставкой кесарева сечения. Этот способ включает развертывание операции по доставке детей, то есть одного или нескольких. Роды кесарева сечения часто
Некоторые из самых частых вопросов, которые мы получаем, – это вопросы, которые касаются вопросов, связанных с законностью и налогообложением, которые связаны с созданием блога или