Data Science - Praxis

Data Science für betriebswirtschaftliche Entscheidungen nutzen

Was ist die Data Science?

• Definieren Sie eine interdisziplinäre Praxis
• Verwendung von Statistiken und Software
• Erkenntnisse aufdecken und Wissen schaffen

Arbeiten mit Datenbanken

• Verbindungen mit relationalen Datenbanken herstellen
• Mit ETL Daten in Lagerhäuser bringen
• Mit NoSQL die Vergangenheit loslassen
• Big Data Probleme angehen

Erkennen verschiedener Datentypen

• Mit strukturierten Daten die Dinge einfach halten
• Semistrukturierte Daten verwenden
• Sammeln unstrukturierter Daten
• Datenmüll verarbeiten

Statistische Analyse anwenden

• Beginnen Sie mit deskriptiven Statistiken
• Wahrscheinlichkeit verstehen
• Eine Korrelation finden
• Sehen Sie, wie Korrelation keine Kausalität impliziert
• Kombinationstechniken für die prädiktive Analytik

Fallstricke vermeiden

• Fokus auf Wissen

In den frühen 1990er Jahren war die Aufgabe der Zukunft die Web-Entwicklung. Hochqualifizierte technische Web-Superhelden sollten uns durch das verworrene Netz helfen. Diese Helden waren dazu bestimmt, den eCommerce voranzutreiben. Aber es hat sich nicht so entwickelt. Tools wie Wordpress, CRM und Salesforce ermöglichten es jedem, sich an der Erstellung von Websites zu versuchen, anstatt sich auf einzelne Superhelden zu verlassen, denn die meisten Unternehmen verfügten über Webentwicklungsteams. Projektmanager, Geschäftsanalysten und Grafikdesigner arbeiteten zusammen, um komplexe Weblösungen zu erstellen. Die Entwickler waren nur ein Teil eines größeren Teams. Dasselbe wird mit der Datenwissenschaft geschehen. Anstelle einiger weniger Superhelden werden die meisten Organisationen Datenwissenschaftsteams haben. Diese Teams werden zusammenarbeiten, um mehr Wert aus ihren Daten herauszuholen. Sie werden interessante Fragen stellen und durch Forschung und Entwicklung größere Erkenntnisse gewinnen. Datenwissenschaftler werden nur ein Teil eines größeren datenwissenschaftlichen Teams sein.