商业数据科学：如何充分利用数据科学

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许多公司的活动都以数据收集为基础，现代技术使数据收集成为可能，这些技术允许创建和存储不断增加的信息量。要了解可用数据量，请尝试考虑上传到社交网络（例如 Facebook 和 Instagram）的照片数量，或我们每个人每天收到的所有电子邮件和文件的数量。无论竞争对手身在何处，如此大量的数据都可以在创新和超越竞争对手方面提供优势，但前提是您能够解释这些数据并提取有用的信息。这就是数据科学和商业分析发挥作用的地方。 数据科学和商业分析 计算领域的数据科学是与统计、算法和知识有关的分支。数据科学专业人员被称为“数据科学家”，他们结合广泛的技能来分析从网络、智能手机、用户、传感器和其他来源收集的数据，以便找到给定问题的解决方案。以下是成为数据科学家所需的一些关键技能： 统计分析——即熟悉统计测试并能够识别模式和异常。

编程——由于数据科学家使用非常大的数据集来寻找问题的解决方案，因此需要通常使用Python和R等语言编写程序，并使用数据库来存储数据。 机器学习 - 了解您需要了解的与人工智能世界相关的算法和统计模型。 除了了解如何操作数据之外，了解如何根据特定的业务环境对其进行正确的解释也非常重要。商业分析是商业和数据科学之间的桥梁，需要对商业、数据、统计和信息技术有深入的了解。具体来说，所需的技能是： 数据解释：作为业 电话号码数据 务分析师，有能力消除不相关的数据并突出显示最重要的数据是非常重要的。 分析推理：逻辑推理、批判性思维、沟通、研究和数据分析的结合。 统计和数学技能：提供收集、组织和解释数值数据的机会，以便在业务分析中进行建模、估计和预测。 数据科学与商业分析 “业务分析”和“数据科学”这两个术语经常互换使用，但在上面的段落中我们解释了两者之间的差异。



另一方面，不可否认的是，这两个行业都在经历令人眼花缭乱的增长。预计到2025年，这两个领域的规模都将超过1000亿美元。这意味着我们预计短期内对这两名专业人员的需求将强劲增长。事实上，有许多有抱负的专业人士希望尝试商业分析或数据科学领域的职业，但认为这些工作太难，或者他们无法找到培养必要技能的方法。如果你对这些领域感兴趣，那你得认真考虑一下人才园提出的“商业数据分析”硕士学位。在分为 6 个模块的 120 小时课程中，您将学习如何阅读和解释数据，使业务知识易于理解并有效地进行交流，最终使用仪表板战略性地管理和分析大量数据以促进业务发展。使这些行业非常有吸引力（以及创新和自然增长）的另一个因素是，一些国家的年薪可能超过 100,000 美元。因此，如果您对数据科学和商业分析着迷，您应该认真对待它们。