Pagrindiniai įgūdžiai, įgyjami studijuojant didžiųjų duomenų analizės magistrantūros studijas ir jų taikymą realiame pasaulyje

Įvadas

Duomenų sprogimas skaitmeniniame pasaulyje iš esmės pakeitė įmonių veiklą ir privertė įmones itin pasikliauti duomenimis, kad įgytų konkurencinį pranašumą, priimtų pagrįstus sprendimus ir skatintų augimą.

Šioje duomenimis grindžiamoje aplinkoje specialistai, gebantys analizuoti ir interpretuoti didelius duomenų rinkinius, yra labai paklausūs. Būtent čia praverčia didžiųjų duomenų analizės magistro laipsnis.

Šiame straipsnyje apžvelgsime pagrindinius įgūdžius, įgytus studijuojant didžiųjų duomenų analizės magistrantūros studijas, ir tai, kaip juos galima pritaikyti realiuose scenarijuose, kad verslui būtų kuriama vertė.

8 įgūdžiai, įgyti studijuojant didžiųjų duomenų analizės magistrantūrą

Didelių duomenų analizės magistrantūros studijos suteikia studentams įgūdžių, kaip panaudoti didžiulius duomenų kiekius, atskleisti reikšmingas įžvalgas ir pritaikyti jas sprendžiant realius verslo iššūkius.

Įgytus įgūdžius - nuo prognozavimo analizės iki mašininio mokymosi ir duomenų vizualizavimo - galima pritaikyti įvairiose pramonės šakose, įskaitant finansus, sveikatos priežiūrą, mažmeninę prekybą ir technologijas. Štai 8 iš šių įgūdžių:

1. Duomenų valdymas ir duomenų inžinerija

Įgūdžių apžvalga:

Vienas iš pagrindinių įgūdžių, įgyjamų studijuojant didžiųjų duomenų analitikos magistrantūroje, yra duomenų valdymas. Tai apima supratimą, kaip rinkti, saugoti ir tvarkyti duomenis taip, kad jie būtų prieinami ir tinkami analizei. Duomenų valdymas taip pat apima duomenų inžinerijos žinias - sistemų, kurios efektyviai tvarko ir apdoroja didelius duomenų kiekius, projektavimo ir įgyvendinimo procesą.

Studentai išmoks dirbti su duomenų bazėmis (SQL ir NoSQL), duomenų saugyklomis, debesų platformomis ir tokiais įrankiais kaip "Hadoop", "Spark" ir "Amazon Web Services" (AWS). Jie taip pat įgyja praktinės patirties su ETL (Extract, Transform, Load) procesais, kurie užtikrina, kad duomenys būtų švarūs, nuoseklūs ir paruošti analizei.

Realus taikymas:

Verslo aplinkoje duomenų valdymas yra labai svarbus siekiant užtikrinti, kad duomenys būtų tinkamai tvarkomi ir jais galėtų naudotis analitikai ir sprendimus priimantys asmenys. Pavyzdžiui, mažmeninės prekybos įmonė gali rinkti klientų duomenis iš įvairių šaltinių, pavyzdžiui, pardavimo vietų sistemų, e. prekybos platformų ir socialinės žiniasklaidos.

Duomenų inžinierius, turintis įgūdžių, įgytų baigus didžiųjų duomenų analizės magistrantūros studijas, gali sukurti sistemą šiems duomenų šaltiniams integruoti, išvalyti duomenis ir pateikti juos analizei realiuoju laiku.

2. Statistinė analizė ir hipotezių tikrinimas

Įgūdžių apžvalga:

Statistinė analizė yra bet kurios didelių duomenų analizės programos pagrindas. Studentai mokomi naudoti statistinius metodus duomenims apibendrinti, tendencijoms nustatyti ir hipotezėms tikrinti. Šis įgūdžių rinkinys apima tikimybių pasiskirstymo, regresinės analizės, koreliacijos ir dispersijos supratimą. Be to, studentai mokosi atlikti A/B testavimą, kuris naudojamas įvairių strategijų veiksmingumui nustatyti lyginant skirtingas grupes.

Taip pat pabrėžiama, kad reikia mokėti naudotis statistinės programinės įrangos priemonėmis, pavyzdžiui, R, Python ir SAS, nes jos naudojamos sudėtingai duomenų analizei atlikti ir prognozavimo modeliams kurti.

Realus taikymas:

Realiame pasaulyje statistinė analizė plačiai naudojama tokiose srityse kaip rinkodara, finansai ir sveikatos priežiūra. Pavyzdžiui, rinkodaros komanda gali norėti išbandyti du skirtingus nukreipimo puslapius, kad pamatytų, kuris iš jų generuoja daugiau potencialių klientų. Taikydamas hipotezių tikrinimą ir statistinę analizę, duomenų analitikas gali nustatyti, kuris puslapis veikia geriau, todėl gali priimti labiau pagrįstus sprendimus dėl žiniatinklio dizaino ir turinio strategijų.

3. Mašininis mokymasis ir prognozavimo analizė

Įgūdžių apžvalga:

Didelė dalis didžiųjų duomenų analitikos magistrantūros studijų programos skirta mašininiam mokymuisi ir prognozavimo analizei. Mašininis mokymasis apima algoritmų mokymą, kad jie galėtų mokytis iš duomenų ir atlikti prognozes ar klasifikacijas pagal naujus įvesties duomenis. Tuo tarpu prognozavimo analitika daugiausia dėmesio skiriama istorinių duomenų naudojimui ateities rezultatams prognozuoti.

Programos metu studentai įgyja įvairių mašininio mokymosi metodų, tokių kaip prižiūrimas mokymasis, neprižiūrimas mokymasis, klasterizavimas ir neuroniniai tinklai, įgūdžių. Jie taip pat išmoksta naudotis mašininio mokymosi bibliotekomis ir programomis, pavyzdžiui, "TensorFlow", "Scikit-learn" ir "Keras", kad galėtų kurti ir diegti modelius.

Realus taikymas:

Tokiose pramonės šakose, kaip antai e. prekyba, prognozuojamoji analizė yra neįkainojama siekiant numatyti klientų elgseną. Pavyzdžiui, "Amazon" naudoja mašininio mokymosi algoritmus, kad numatytų, kokius produktus klientai greičiausiai pirks, remdamasi jų naršymo ir pirkimo istorija. Tai leidžia bendrovei rekomenduoti produktus, skatinti pardavimus ir gerinti klientų patirtį.

Sveikatos priežiūros srityje prognozuojamieji modeliai naudojami siekiant numatyti pacientų rezultatus, anksti diagnozuoti ligas ir rekomenduoti asmeninius gydymo planus. Pavyzdžiui, ligoninės gali naudoti prognozuojamąją analizę, kad galėtų prognozuoti pacientų priėmimą ir atitinkamai koreguoti darbuotojų skaičių, taip optimizuojant išteklių paskirstymą.

4. Duomenų vizualizavimas ir pasakojimas

Įgūdžių apžvalga:

Didžiųjų duomenų pasaulyje nepakanka vien analizuoti duomenis, bet taip pat reikia gebėti veiksmingai perteikti įžvalgas. Čia praverčia duomenų vizualizavimo ir pasakojimo įgūdžiai.

Mokiniai išmoks kurti vaizdinius duomenų atvaizdus naudodami tokias priemones kaip Tableau, Power BI ir D3.js. Šios vizualizacijos padeda sudėtingus duomenų rinkinius paversti lengvai suprantamomis diagramomis, grafikais ir informacinėmis lentelėmis.

Be to, studentai mokomi duomenų pasakojimo meno - kurti pasakojimą apie duomenis, kuris išryškina pagrindines įžvalgas ir įtikina suinteresuotąsias šalis imtis veiksmų.

Realus taikymas:

Duomenų vizualizavimas yra labai svarbus beveik kiekvienoje pramonės šakoje. Pavyzdžiui, verslo analitikas gali naudoti prietaisų skydelį pagrindiniams veiklos rodikliams (KPI), pavyzdžiui, pardavimo pajamoms, klientų išlaikymo rodikliams ir rinkos daliai, stebėti. Naudodami gerai parengtą vizualizaciją vadovai gali greitai suvokti tendencijas ir priimti strateginius sprendimus.

Viešajame sektoriuje vyriausybinės agentūros naudoja duomenų vizualizavimą, kad pateiktų įvairias ataskaitas - nuo ekonominių tendencijų iki visuomenės sveikatos duomenų. Vizualizacijos gali padėti politikos formuotojams suprasti tokius klausimus, kaip nedarbo lygis, skiepijimo pažanga ar gyventojų skaičiaus augimas, ir padėti priimti labiau pagrįstus sprendimus.

5. Python ir R programavimo įgūdžiai

Įgūdžių apžvalga:

Programavimas yra vienas iš pagrindinių įgūdžių didelių duomenų analizės srityje, todėl magistrantūros studijų programos studentai įgyja tokių kalbų, kaip Python ir R, įgūdžių. Python yra plačiai naudojamas dėl savo universalumo, paprastumo naudoti ir plačių duomenų analizei skirtų bibliotekų, tokių kaip Pandas, NumPy ir Matplotlib. Tuo tarpu R yra mėgstama dėl savo statistinės analizės galimybių ir yra populiari akademiniuose tyrimuose bei duomenų moksle.

Mokiniai išmoks rašyti duomenų valymo, tvarkymo ir analizės scenarijus, taip pat kurti mašininio mokymosi modelius naudodami tokias bibliotekas kaip "TensorFlow" ir "Keras".

Realus taikymas:

Realiame pasaulyje "Python" dažnai naudojamas tokiose srityse kaip finansai, technologijos ir e. prekyba. Pavyzdžiui, "Netflix" duomenų mokslininkai naudoja "Python", kad sukurtų rekomendavimo sistemas, kurios siūlo televizijos laidas ir filmus pagal naudotojų pageidavimus.

R, turinti pažangių statistikos galimybių, dažnai naudojama akademiniuose tyrimuose ir statistikos specialistų tokiose srityse kaip sveikatos priežiūra ir farmacija. Pavyzdžiui, biostatistikos specialistai gali naudoti "R" klinikinių tyrimų duomenims analizuoti ir naujų vaistų veiksmingumui vertinti.

6. Debesų kompiuterijos ir didžiųjų duomenų technologijos

Įgūdžių apžvalga:

Debesų kompiuterija yra esminis didžiųjų duomenų analizės komponentas, nes dauguma šiuolaikinių įmonių, saugodamos ir apdorodamos didžiulius duomenų rinkinius, remiasi debesų platformomis. Didelių duomenų analizės magistrantūros programos studentai įgyja praktinių žinių apie debesų kompiuterijos platformas, tokias kaip "Amazon Web Services" (AWS), "Google Cloud Platform" (GCP) ir "Microsoft Azure".

Be to, studentai įgyja didelių duomenų technologijų, tokių kaip "Hadoop", "Spark" ir "Kafka", įrankių, skirtų didelės apimties duomenų apdorojimui ir srautiniam perdavimui, įgūdžių.

Realus taikymas:

Debesų kompiuterija tapo viso pasaulio įmonių duomenų infrastruktūros pagrindu. Pavyzdžiui, tokios įmonės kaip "Uber" ir "Airbnb" labai pasikliauja debesų kompiuterijos platformomis, kad galėtų plėsti savo veiklą ir tvarkyti didžiulius naudotojų visame pasaulyje generuojamų duomenų kiekius.

Didelių duomenų specialistai naudoja tokius įrankius kaip "Hadoop" ir "Spark" šiems duomenims efektyviai analizuoti ir apdoroti, kad būtų galima priimti sprendimus realiuoju laiku ir pritaikyti klientų patirtį.

7. Duomenų etika ir valdymas

Įgūdžių apžvalga:

Su dideliais duomenimis ateina ir didelė atsakomybė. Duomenų etika ir valdymas tampa vis svarbesni didžiųjų duomenų pasaulyje, nes įmonės privalo laikytis griežtų duomenų privatumo ir saugumo taisyklių.

Didelių duomenų analizės magistrantūros studijos apima duomenų valdymo mokymus, kurie apima duomenų valdymo politikos ir procedūrų nustatymą per visą duomenų gyvavimo ciklą, užtikrinant atitiktį tokiems teisės aktams kaip GDPR (Bendrasis duomenų apsaugos reglamentas) ir CCPA (Kalifornijos vartotojų privatumo įstatymas).

Studentai sužinos, kaip įveikti etinius iššūkius ir užtikrinti, kad duomenys būtų naudojami atsakingai ir skaidriai, nepažeidžiant privatumo ar saugumo.

Realus taikymas:

Realiame pasaulyje duomenų valdymas ypač svarbus tokiose pramonės šakose kaip finansai, sveikatos priežiūra ir vyriausybė. Pavyzdžiui, sveikatos priežiūros organizacija turi užtikrinti, kad jautri pacientų informacija būtų saugiai saugoma ir kad dalijimasis duomenimis atitiktų tokius teisės aktus kaip HIPAA (Sveikatos draudimo perkeliamumo ir atskaitomybės įstatymas).

Be to, įmonėms, kurios neįgyvendina tinkamos duomenų valdymo ir etikos politikos, gresia griežtos nuobaudos. 2018 m. "Facebook" susidūrė su dideliu dėmesiu dėl netinkamo naudotojų duomenų tvarkymo, dėl to buvo skirtos baudos ir smarkiai sumažėjo visuomenės pasitikėjimas.

8. Verslumas ir bendravimo įgūdžiai

Įgūdžių apžvalga:

Didelių duomenų analizės magistrantūros studijose dėmesys skiriamas ne tik techniniams įgūdžiams - taip pat pabrėžiama verslo ir bendravimo svarba. Duomenų specialistai turi gebėti suprasti verslo tikslus, paversti duomenų įžvalgas įgyvendinamomis strategijomis ir aiškiai perteikti šias įžvalgas techniniams ir netechniniams suinteresuotiesiems subjektams.

Studentai sužinos, kaip suderinti duomenimis grindžiamas strategijas su verslo tikslais, užtikrinant, kad duomenų analizė sukurtų apčiuopiamą vertę organizacijai.

Realus taikymas:

Duomenų specialistai dažnai dirba kartu su rinkodaros, finansų ar operacijų komandomis, kad išspręstų verslo iššūkius. Pavyzdžiui, mažmeninės prekybos įmonės duomenų mokslininkas gali analizuoti klientų pirkimo modelius, kad galėtų nustatyti kainų strategijas, optimizuoti atsargų valdymą ir personalizuoti rinkodaros kampanijas.

Komunikacija taip pat labai svarbi pristatant duomenimis pagrįstus rezultatus vadovams ar klientams, padedant jiems suprasti, kaip įžvalgos veikia jų verslą ir kokių veiksmų reikėtų imtis, kad būtų pasinaudota duomenų atskleistomis galimybėmis.

Apatinė linija

Didelių duomenų analitikos magistrantūros studijos suteikia specialistams galingų įgūdžių, kurie yra labai svarbūs norint orientuotis šiuolaikinėje duomenimis grindžiamoje verslo aplinkoje. Šioje programoje įgytos kompetencijos - nuo duomenų valdymo ir mašininio mokymosi iki duomenų vizualizavimo ir verslo komunikacijos - yra realiai pritaikomos įvairiose pramonės šakose.

Nesvarbu, ar tai būtų rinkodaros strategijų optimizavimas, klientų patirties gerinimas, ar ateities tendencijų prognozavimas, didžiųjų duomenų analizės magistrantūros studijose įgyti įgūdžiai suteikia didžiulę naudą paverčiant neapdorotus duomenis naudingomis įžvalgomis, kurios skatina verslo sėkmę.