• Nauka o danych

Kluczowe umiejętności nabyte na studiach magisterskich z zakresu analizy dużych zbiorów danych i ich rzeczywistych zastosowań

  • Felix Rose-Collins
  • 6 min read
Kluczowe umiejętności nabyte na studiach magisterskich z zakresu analizy dużych zbiorów danych i ich rzeczywistych zastosowań

Wprowadzenie

Eksplozja danych w cyfrowym świecie zasadniczo zmieniła sposób działania firm, zmuszając je do polegania w dużej mierze na danych w celu uzyskania przewagi konkurencyjnej, podejmowania świadomych decyzji i napędzania wzrostu.

W tym krajobrazie opartym na danych, profesjonaliści z umiejętnością analizowania i interpretowania dużych zbiorów danych są bardzo poszukiwani. To właśnie tutaj do gry wkracza MS in Big Data Analytics.

W tym artykule zbadamy kluczowe umiejętności zdobyte podczas studiów magisterskich z zakresu Big Data Analytics oraz sposób, w jaki można je zastosować w rzeczywistych scenariuszach, aby zwiększyć wartość dla firm

8 umiejętności zdobytych podczas studiów magisterskich z zakresu analizy dużych zbiorów danych

Master of Science (MS) w Big Data Analytics wyposaża studentów w umiejętności wykorzystywania ogromnych ilości danych, odkrywania znaczących spostrzeżeń i stosowania tych spostrzeżeń do rozwiązywania rzeczywistych wyzwań biznesowych.

Od analityki predykcyjnej po uczenie maszynowe i wizualizację danych, umiejętności nabyte dzięki temu stopniowi mają zastosowanie w wielu branżach, w tym w finansach, opiece zdrowotnej, handlu detalicznym i technologii. Oto 8 z tych umiejętności:

1. Zarządzanie danymi i inżynieria danych

Data Management

Przegląd umiejętności:

Jedną z podstawowych umiejętności rozwijanych na studiach magisterskich z zakresu Big Data Analytics jest zarządzanie danymi. Obejmuje to zrozumienie, w jaki sposób gromadzić, przechowywać i organizować dane w sposób, który czyni je dostępnymi i użytecznymi do analizy. Zarządzanie danymi obejmuje również wiedzę z zakresu inżynierii danych - procesu projektowania i wdrażania systemów, które efektywnie obsługują i przetwarzają duże ilości danych.

Studenci uczą się pracy z bazami danych (zarówno SQL, jak i NoSQL), hurtowniami danych i platformami chmurowymi, a także narzędziami takimi jak Hadoop, Spark i Amazon Web Services (AWS). Zdobywają również praktyczne doświadczenie w procesach ETL (Extract, Transform, Load), które zapewniają, że dane są czyste, spójne i gotowe do analizy.

Zastosowanie w świecie rzeczywistym:

W środowisku biznesowym zarządzanie danymi ma kluczowe znaczenie dla zapewnienia, że dane są właściwie obsługiwane i mogą być dostępne dla analityków i decydentów. Przykładowo, firma zajmująca się sprzedażą detaliczną może gromadzić dane klientów z różnych źródeł, takich jak systemy punktów sprzedaży, platformy handlu elektronicznego i media społecznościowe.

Inżynier danych z umiejętnościami zdobytymi na studiach magisterskich z zakresu Big Data Analytics może zaprojektować system do integracji tych źródeł danych, czyszczenia danych i udostępniania ich do analizy w czasie rzeczywistym.

2. Analiza statystyczna i testowanie hipotez

Przegląd umiejętności:

Analiza statystyczna jest podstawą każdego programu Big Data Analytics. Studenci uczą się wykorzystywać metody statystyczne do podsumowywania danych, identyfikowania trendów i testowania hipotez. Ten zestaw umiejętności obejmuje zrozumienie rozkładów prawdopodobieństwa, analizy regresji, korelacji i wariancji. Dodatkowo, studenci uczą się, jak przeprowadzać testy A/B, które są wykorzystywane do określania skuteczności różnych strategii poprzez porównywanie różnych grup.

Poznaj Ranktracker

Platforma "wszystko w jednym" dla skutecznego SEO

Za każdym udanym biznesem stoi silna kampania SEO. Ale z niezliczonych narzędzi optymalizacji i technik tam do wyboru, może być trudno wiedzieć, gdzie zacząć. Cóż, nie obawiaj się więcej, ponieważ mam właśnie coś, co może pomóc. Przedstawiamy Ranktracker - platformę all-in-one dla skutecznego SEO.

W końcu otworzyliśmy rejestrację do Ranktrackera całkowicie za darmo!

Załóż darmowe konto

Lub Zaloguj się używając swoich danych uwierzytelniających

Podkreśla się również biegłość w obsłudze narzędzi statystycznych, takich jak R, Python i SAS, ponieważ są one wykorzystywane do przeprowadzania złożonych analiz danych i tworzenia modeli predykcyjnych.

Zastosowanie w świecie rzeczywistym:

W świecie rzeczywistym analiza statystyczna jest szeroko stosowana w takich dziedzinach jak marketing, finanse i opieka zdrowotna. Na przykład zespół marketingowy może chcieć przetestować dwie różne strony docelowe, aby sprawdzić, która z nich generuje więcej potencjalnych klientów. Stosując testowanie hipotez i analizę statystyczną, analityk danych może określić, która strona działa lepiej, co prowadzi do bardziej świadomych decyzji dotyczących projektowania stron internetowych i strategii dotyczących treści.

3. Uczenie maszynowe i analiza predykcyjna

Przegląd umiejętności:

Znaczna część studiów magisterskich na kierunku Big Data Analytics koncentruje się na uczeniu maszynowym i analityce predykcyjnej. Uczenie maszynowe obejmuje szkolenie algorytmów w celu uczenia się na podstawie danych i dokonywania prognoz lub klasyfikacji w oparciu o nowe dane wejściowe. Analityka predykcyjna koncentruje się natomiast na wykorzystaniu danych historycznych do przewidywania przyszłych wyników.

Podczas programu studenci zdobywają biegłość w różnych technikach uczenia maszynowego, takich jak uczenie nadzorowane, uczenie bez nadzoru, klastrowanie i sieci neuronowe. Uczą się również, jak korzystać z bibliotek uczenia maszynowego i frameworków, takich jak TensorFlow, Scikit-learn i Keras, aby budować i wdrażać modele.

Zastosowanie w świecie rzeczywistym:

W branżach takich jak e-commerce, analityka predykcyjna jest nieoceniona w przewidywaniu zachowań klientów. Na przykład Amazon wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego do przewidywania, jakie produkty klienci prawdopodobnie kupią na podstawie ich historii przeglądania i zakupów. Pozwala to firmie rekomendować produkty, zwiększając sprzedaż i poprawiając jakość obsługi klienta.

W opiece zdrowotnej modele predykcyjne są wykorzystywane do przewidywania wyników pacjentów, wczesnego diagnozowania chorób i zalecania spersonalizowanych planów leczenia. Na przykład szpitale mogą wykorzystywać analitykę predykcyjną do prognozowania przyjęć pacjentów i odpowiedniego dostosowywania poziomów zatrudnienia, optymalizując alokację zasobów.

4. Wizualizacja danych i opowiadanie historii

Przegląd umiejętności:

W świecie Big Data nie wystarczy po prostu analizować dane; musisz także być w stanie skutecznie przekazywać spostrzeżenia. W tym miejscu do gry wkraczają umiejętności wizualizacji danych i opowiadania historii.

Studenci uczą się, jak tworzyć wizualne reprezentacje danych za pomocą narzędzi takich jak Tableau, Power BI i D3.js. Wizualizacje te pomagają przekształcić złożone zbiory danych w łatwe do zrozumienia wykresy, grafy i pulpity nawigacyjne.

Ponadto studenci są szkoleni w sztuce opowiadania historii danych - tworzenia narracji wokół danych, która podkreśla kluczowe spostrzeżenia i przekonuje interesariuszy do podjęcia działań.

Zastosowanie w świecie rzeczywistym:

Wizualizacja danych ma kluczowe znaczenie w niemal każdej branży. Na przykład analityk biznesowy może użyć pulpitu nawigacyjnego do śledzenia kluczowych wskaźników wydajności (KPI), takich jak przychody ze sprzedaży, wskaźniki utrzymania klientów i udział w rynku. Dzięki dobrze zaprojektowanej wizualizacji kadra kierownicza może szybko uchwycić trendy i podejmować strategiczne decyzje.

W sektorze publicznym agencje rządowe wykorzystują wizualizację danych do raportowania wszystkiego, od trendów gospodarczych po dane dotyczące zdrowia publicznego. Wizualizacje mogą pomóc decydentom zrozumieć kwestie takie jak stopa bezrobocia, postępy w szczepieniach lub wzrost populacji, prowadząc do podejmowania bardziej świadomych decyzji.

5. Umiejętności programowania w Python i R

Przegląd umiejętności:

Programowanie jest podstawową umiejętnością w Big Data Analytics, a studenci w programie MS stają się biegli w językach takich jak Python i R. Python jest szeroko stosowany ze względu na swoją wszechstronność, łatwość użycia i rozbudowane biblioteki do analizy danych, takie jak Pandas, NumPy i Matplotlib. Tymczasem R jest preferowany ze względu na swoje możliwości analizy statystycznej i jest popularny w badaniach akademickich i nauce o danych.

Poznaj Ranktracker

Platforma "wszystko w jednym" dla skutecznego SEO

Za każdym udanym biznesem stoi silna kampania SEO. Ale z niezliczonych narzędzi optymalizacji i technik tam do wyboru, może być trudno wiedzieć, gdzie zacząć. Cóż, nie obawiaj się więcej, ponieważ mam właśnie coś, co może pomóc. Przedstawiamy Ranktracker - platformę all-in-one dla skutecznego SEO.

W końcu otworzyliśmy rejestrację do Ranktrackera całkowicie za darmo!

Załóż darmowe konto

Lub Zaloguj się używając swoich danych uwierzytelniających

Studenci uczą się, jak pisać skrypty do czyszczenia, manipulacji i analizy danych, a także jak budować modele uczenia maszynowego przy użyciu bibliotek takich jak TensorFlow i Keras.

Zastosowanie w świecie rzeczywistym:

W świecie rzeczywistym Python jest często wykorzystywany w branżach takich jak finanse, technologia i handel elektroniczny. Na przykład, analitycy danych w Netflix używają Pythona do tworzenia systemów rekomendacji, które sugerują programy telewizyjne i filmy w oparciu o preferencje użytkowników.

R, ze swoimi zaawansowanymi możliwościami statystycznymi, jest często używany w badaniach akademickich i przez statystyków w dziedzinach takich jak opieka zdrowotna i farmaceutyka. Przykładowo, biostatystycy mogą wykorzystywać R do analizy danych z badań klinicznych i oceny skuteczności nowych leków.

6. Przetwarzanie w chmurze i technologie Big Data

Przegląd umiejętności:

Chmura obliczeniowa jest niezbędnym elementem Big Data Analytics, ponieważ większość nowoczesnych firm polega na platformach chmurowych do przechowywania i przetwarzania ogromnych zbiorów danych. Studenci programu MS in Big Data Analytics zdobywają praktyczną wiedzę na temat platform chmurowych, takich jak Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) i Microsoft Azure.

Ponadto studenci nabierają biegłości w technologiach Big Data, takich jak Hadoop, Spark i Kafka - narzędziach zaprojektowanych do przetwarzania danych na dużą skalę i przesyłania strumieniowego.

Zastosowanie w świecie rzeczywistym:

Chmura obliczeniowa stała się podstawą infrastruktury danych dla firm na całym świecie. Na przykład firmy takie jak Uber i Airbnb w dużym stopniu polegają na platformach chmurowych, aby skalować swoje operacje i obsługiwać ogromne ilości danych generowanych przez użytkowników na całym świecie.

Specjaliści Big Data używają narzędzi takich jak Hadoop i Spark do efektywnej analizy i przetwarzania tych danych, umożliwiając podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym i spersonalizowaną obsługę klienta.

7. Etyka i zarządzanie danymi

Przegląd umiejętności:

Z wielkimi danymi wiąże się wielka odpowiedzialność. Etyka i zarządzanie danymi są coraz ważniejsze w świecie Big Data, ponieważ firmy muszą przestrzegać surowych przepisów dotyczących prywatności i bezpieczeństwa danych.

Studia magisterskie z zakresu Big Data Analytics obejmują szkolenie z zakresu zarządzania danymi, które obejmuje ustanowienie zasad i procedur zarządzania danymi w całym ich cyklu życia, zapewniając zgodność z przepisami takimi jak RODO (ogólne rozporządzenie o ochronie danych) i CCPA (kalifornijska ustawa o ochronie prywatności konsumentów).

Studenci uczą się, jak radzić sobie z wyzwaniami etycznymi, zapewniając, że dane są wykorzystywane w sposób odpowiedzialny i przejrzysty, bez narażania prywatności lub bezpieczeństwa.

Zastosowanie w świecie rzeczywistym:

W świecie rzeczywistym zarządzanie danymi jest szczególnie istotne w branżach takich jak finanse, opieka zdrowotna i administracja rządowa. Na przykład organizacja opieki zdrowotnej musi zapewnić, że poufne informacje o pacjentach są bezpiecznie przechowywane, a udostępnianie danych jest zgodne z przepisami takimi jak HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act).

Co więcej, firmy, które nie wdrożą odpowiedniego zarządzania danymi i polityk etycznych, narażają się na surowe kary. W 2018 r. Facebook stanął w obliczu poważnej kontroli za niewłaściwe zarządzanie danymi użytkowników, co skutkowało grzywnami i znaczną utratą zaufania publicznego.

8. Przedsiębiorczość i umiejętności komunikacyjne

Przegląd umiejętności:

Studia magisterskie na kierunku Big Data Analytics koncentrują się nie tylko na umiejętnościach technicznych - podkreślają również znaczenie przedsiębiorczości i komunikacji. Specjaliści ds. danych muszą być w stanie zrozumieć cele biznesowe, przełożyć spostrzeżenia dotyczące danych na strategie, które można wykorzystać, i jasno przekazać te spostrzeżenia zarówno technicznym, jak i nietechnicznym interesariuszom.

Poznaj Ranktracker

Platforma "wszystko w jednym" dla skutecznego SEO

Za każdym udanym biznesem stoi silna kampania SEO. Ale z niezliczonych narzędzi optymalizacji i technik tam do wyboru, może być trudno wiedzieć, gdzie zacząć. Cóż, nie obawiaj się więcej, ponieważ mam właśnie coś, co może pomóc. Przedstawiamy Ranktracker - platformę all-in-one dla skutecznego SEO.

W końcu otworzyliśmy rejestrację do Ranktrackera całkowicie za darmo!

Załóż darmowe konto

Lub Zaloguj się używając swoich danych uwierzytelniających

Studenci uczą się, jak dostosować strategie oparte na danych do celów biznesowych, zapewniając, że analiza danych przynosi wymierną wartość dla organizacji.

Zastosowanie w świecie rzeczywistym:

Specjaliści ds. danych często współpracują z zespołami marketingowymi, finansowymi lub operacyjnymi w celu rozwiązywania wyzwań biznesowych. Przykładowo, analityk danych w firmie zajmującej się sprzedażą detaliczną może analizować wzorce zakupów klientów w celu informowania o strategiach cenowych, optymalizacji zarządzania zapasami i personalizacji kampanii marketingowych.

Komunikacja jest również kluczowa w prezentowaniu wyników opartych na danych kierownictwu lub klientom, pomagając im zrozumieć, w jaki sposób spostrzeżenia wpływają na ich działalność i jakie działania należy podjąć, aby wykorzystać możliwości ujawnione przez dane.

Real-World Application

Podsumowanie

Studia magisterskie na kierunku Big Data Analytics wyposażają profesjonalistów w potężny zestaw umiejętności, które są niezbędne do poruszania się w dzisiejszym środowisku biznesowym opartym na danych. Od zarządzania danymi i uczenia maszynowego po wizualizację danych i komunikację biznesową, kompetencje nabyte w tym programie mają rzeczywiste zastosowania w wielu branżach.

Niezależnie od tego, czy chodzi o optymalizację strategii marketingowych, poprawę doświadczeń klientów, czy przewidywanie przyszłych trendów, umiejętności zdobyte dzięki MS w Big Data Analytics oferują ogromną wartość w przekształcaniu surowych danych w praktyczne spostrzeżenia, które napędzają sukces biznesowy.

Felix Rose-Collins

Felix Rose-Collins

Ranktracker's CEO/CMO & Co-founder

Felix Rose-Collins is the Co-founder and CEO/CMO of Ranktracker. With over 15 years of SEO experience, he has single-handedly scaled the Ranktracker site to over 500,000 monthly visits, with 390,000 of these stemming from organic searches each month.

Zacznij używać Ranktrackera... Za darmo!

Dowiedz się, co powstrzymuje Twoją witrynę przed zajęciem miejsca w rankingu.

Załóż darmowe konto

Lub Zaloguj się używając swoich danych uwierzytelniających

Different views of Ranktracker app