Wie Digitale Informationen die Welt verändern

Unsere Lebens- und Datenwissenschaft

Wenn Sie bei Amazon und Flipkart etwas kaufen oder suchen, merkt sich die Site Ihre Vorlieben und gibt ihm beim nächsten Besuch der Site entsprechende Vorschläge. Wie können Unternehmen das schaffen? Die Antwort lautet: Data Science. Unternehmen speichern unsere Daten und verwenden sie, um zu verstehen, wie sie ihre Produkte gemäß unseren Bedürfnissen verbessern können und wie die Kunden stärker mit ihnen verbunden werden können. Der Grund, warum dieses System so gut funktioniert, liegt darin, dass heute immer mehr Menschen online gehen und Fußabdrücke im Internet hinterlassen, die die Unternehmen nutzen können, um korrekte Vorhersagen zu treffen.

Sichtbare Anwendungsbeispiele der Datenwissenschaft

  • Suchergebnisse: Suchmaschinen wie Google sagen voraus, was wir suchen wollen, noch bevor wir das Wort vervollständigen können. Dies liegt daran, dass Millionen von verwandten Suchbegriffen in ihren Datenbanken gespeichert sind.
  • Digitale Werbung: Anzeigen im Internet sind im Gegensatz zu herkömmlichen Anzeigen im Fernsehen und in Zeitungen nicht zufällig. Die Unternehmen sammeln separate Daten zu jedem einzelnen Benutzer und zeigen nur die relevanten Anzeigen.
  • Empfehlungen: E-Commerce-Sites wie Amazon und Online-Entertainment-Sites wie Netflix verwenden es, um neue Produkte und Filme basierend auf früheren Erfahrungen der Benutzer zu empfehlen.
  • Bild- und Spracherkennung: Mit der Verbesserung der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens werden Bild- und Spracherkennungswerkzeuge fortschrittlicher und genauer.

Welche Branchen nutzen Data Science?

Nahezu jede Branche generiert eine riesige Datenmenge und hat sich von einem wissensbasierten zu einem datengetriebenen Ansatz entwickelt, um Probleme zu lösen und bessere Ergebnisse zu erzielen. Einige bemerkenswerte Branchen sind wie folgt:

  • Informationstechnologie: Dies ist die offensichtlichste Branche, für die Data Science das Rückgrat ist. Von der Empfehlung von Freunden auf Facebook über die Empfehlung von Videos auf YouTube über die Empfehlung von Filmen auf Netflix über das Filtern von Produkten bei Amazon bis hin zur Verbesserung der Benutzererfahrung bei Uber bis hin zur Bereitstellung von Echtzeit-Tracking auf Dominos wird Data Science in jeder Hinsicht verwendet.
  • Luftfahrt und Logistik: Fluggesellschaften nutzen es, um das Wetter und mögliche Verspätungen vorherzusagen und die Passagiere entsprechend zu informieren, während Logistikunternehmen wie FedEx die besten Routen und die besten Verkehrsmittel finden können, um die Kosteneffizienz zu steigern.
  • Humanressourcen: Mit Hilfe von Data Science ist es für Unternehmen einfach, den Mitarbeiterabrieb vorherzusagen und Wege zu finden, um ihre Produktivität zu steigern.
  • Medizin: In der Bioinformatik hilft Data Science zusammen mit den Genom-Daten Forschern und Ärzten bei der Analyse der genetischen Strukturen und der Auswirkungen von Medikamenten auf Krankheiten.
  • Astrophysik: Auch in der Weltraumforschung werden damit große astronomische Datensätze erstellt.
  • Bankwesen und Finanzen: Es hilft Banken, besseren Kundenservice, Betrugserkennung, Kundenprofile und Prognosen der wirtschaftlichen Bedingungen zu bieten.

Umfang der Datenwissenschaft

Es hat sich als die aufregendste Karriere der heutigen Zeit erwiesen. Es gibt eine große Anzahl von offenen Stellen, die Gehälter sind hoch, die Aussicht auf berufliches Wachstum ist vielversprechend und die Arbeit ist spannend. Organisationen wie Glassdoor und Harvard University haben sogar Data Science als den besten Beruf des 21. Jahrhunderts bezeichnet.

Wie können wir Ihnen helfen, ein Data Scientist zu werden?

Fachleute, die sich mit Daten in der Industrie beschäftigen, werden als Data Scientists bezeichnet und erfordern Fachwissen in den Bereichen Statistik, Informatik und Wirtschaft. Aus diesem Grund bietet der Online-Kurs den Studierenden ein vertieftes praktisches Wissen über alle Konzepte und Algorithmen, die in Data Science verwendet werden, sowie eine umfassende Praxis mit wichtigen Tools wie Hadoop, SAS, Excel, R, Tableau, Minitab usw. und leistungsstarker Programmierung Sprachen wie Python und SQL. Zahlreiche Webinare, Assessments und Live-Projekte wurden konzipiert, um die Studenten auf die industrielle Arbeit in einem realen Geschäftsumfeld vorzubereiten.

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