Galvenās prasmes, ko iegūst, iegūstot maģistra grādu lielo datu analīzē un to pielietojums reālajā dzīvē

Ievads

Datu eksplozija digitālajā pasaulē ir būtiski mainījusi uzņēmumu darbību, liekot uzņēmumiem lielā mērā paļauties uz datiem, lai iegūtu konkurences priekšrocības, pieņemtu pamatotus lēmumus un veicinātu izaugsmi.

Šajā uz datiem balstītajā vidē ir augsts pieprasījums pēc speciālistiem, kuri spēj analizēt un interpretēt lielas datu kopas. Tieši šajā jomā noder maģistra grāds lielo datu analīzē.

Šajā rakstā mēs aplūkosim galvenās prasmes, kas iegūtas maģistrantūrā lielo datu analīzē, un to, kā tās var izmantot reālos scenārijos, lai uzņēmumiem radītu vērtību.

8 prasmes, ko iegūst, studējot maģistrantūrā lielo datu analītikā

Zinātņu maģistra grāds lielo datu analīzē studentiem sniedz prasmes izmantot milzīgus datu apjomus, atklāt jēgpilnas atziņas un pielietot šīs atziņas, lai risinātu reālas uzņēmējdarbības problēmas.

Ar šo grādu iegūtās prasmes - no prognozēšanas analītikas līdz mašīnmācīšanai un datu vizualizācijai - ir izmantojamas dažādās nozarēs, tostarp finanšu, veselības aprūpes, mazumtirdzniecības un tehnoloģiju jomā. Šeit ir 8 no šīm prasmēm:

1. Datu pārvaldība un datu inženierija

Prasmju pārskats:

Viena no pamatprasmēm, kas tiek apgūta maģistrantūrā lielo datu analītikā, ir datu pārvaldība. Tā ietver izpratni par to, kā vākt, uzglabāt un organizēt datus tā, lai tie būtu pieejami un izmantojami analīzei. Datu pārvaldība ietver arī zināšanas par datu inženieriju - procesu, kurā tiek izstrādātas un ieviestas sistēmas, kas efektīvi apstrādā un apstrādā lielus datu apjomus.

Studenti mācās strādāt ar datu bāzēm (gan SQL, gan NoSQL), datu noliktavām un mākoņplatformām, kā arī tādiem rīkiem kā Hadoop, Spark un Amazon Web Services (AWS). Viņi gūst arī praktisku pieredzi ETL (Extract, Transform, Load) procesos, kas nodrošina, ka dati ir tīri, konsekventi un gatavi analīzei.

Reāla pielietošana:

Biznesa vidē datu pārvaldībai ir būtiska nozīme, lai nodrošinātu, ka dati tiek pareizi apstrādāti un tiem var piekļūt analītiķi un lēmumu pieņēmēji. Piemēram, mazumtirdzniecības uzņēmums var vākt klientu datus no dažādiem avotiem, piemēram, tirdzniecības vietu sistēmām, e-komercijas platformām un sociālajiem plašsaziņas līdzekļiem.

Datu inženieris, kurš ir ieguvis maģistra grādu lielo datu analīzē, var izstrādāt sistēmu šo datu avotu integrācijai, datu attīrīšanai un to pieejamības nodrošināšanai analīzei reāllaikā.

2. Statistiskā analīze un hipotēžu pārbaude

Prasmju pārskats:

Statistiskā analīze ir jebkuras lielo datu analīzes programmas stūrakmens. Studentiem tiek mācīts izmantot statistikas metodes, lai apkopotu datus, noteiktu tendences un pārbaudītu hipotēzes. Šis prasmju kopums ietver izpratni par varbūtību sadalījumiem, regresijas analīzi, korelāciju un dispersiju. Turklāt studenti mācās veikt A/B testēšanu, ko izmanto, lai noteiktu dažādu stratēģiju efektivitāti, salīdzinot dažādas grupas.

Tiek uzsvērta arī prasme lietot statistikas programmatūras rīkus, piemēram, R, Python un SAS, jo tie tiek izmantoti, lai veiktu sarežģītu datu analīzi un radītu prognozēšanas modeļus.

Reāla pielietošana:

Reālajā pasaulē statistisko analīzi plaši izmanto tādās jomās kā mārketings, finanses un veselības aprūpe. Piemēram, mārketinga komanda var vēlēties pārbaudīt divas dažādas mērķlapas, lai noskaidrotu, kura no tām rada vairāk klientu. Pielietojot hipotēžu testēšanu un statistisko analīzi, datu analītiķis var noteikt, kura lapa darbojas labāk, un tādējādi pieņemt pamatotākus lēmumus par tīmekļa dizaina un satura stratēģijām.

3. Mašīnmācīšanās un prognozējošā analītika

Prasmju pārskats:

Liela daļa maģistra grāda lielo datu analītikā ir veltīta mašīnmācīšanās un prognozēšanas analītikai. Mašīnmācīšanās ietver algoritmu apmācību, lai mācītos no datiem un veiktu prognozes vai klasifikācijas, pamatojoties uz jauniem ievades datiem. Savukārt prognozēšanas analītika koncentrējas uz vēsturisko datu izmantošanu, lai prognozētu nākotnes rezultātus.

Programmas laikā studenti apgūst dažādas mašīnmācīšanās metodes, piemēram, mācīšanos ar uzraudzību, mācīšanos bez uzraudzības, klasterizāciju un neironu tīklus. Viņi arī iemācās izmantot mašīnmācīšanās bibliotēkas un ietvarus, piemēram, TensorFlow, Scikit-learn un Keras, lai veidotu un ieviestu modeļus.

Reāla pielietošana:

Tādās nozarēs kā e-komercija prognozēšanas analīze ir nenovērtējama, lai paredzētu klientu uzvedību. Piemēram, Amazon izmanto mašīnmācīšanās algoritmus, lai prognozētu, kādus produktus klienti varētu iegādāties, pamatojoties uz viņu pārlūkošanas un pirkumu vēsturi. Tas ļauj uzņēmumam ieteikt produktus, veicinot pārdošanu un uzlabojot klientu pieredzi.

Veselības aprūpē prognozēšanas modeļus izmanto, lai paredzētu pacientu iznākumu, agrīni diagnosticētu slimības un ieteiktu personalizētus ārstēšanas plānus. Piemēram, slimnīcas var izmantot prognozēšanas analītiku, lai prognozētu pacientu uzņemšanu un attiecīgi pielāgotu darbinieku skaitu, tādējādi optimizējot resursu sadalījumu.

4. Datu vizualizācija un stāstu veidošana

Prasmju pārskats:

Lielo datu pasaulē nepietiek tikai ar datu analīzi, jums ir jāspēj arī efektīvi paziņot par gūtajām atziņām. Šeit noder datu vizualizācijas un stāstīšanas prasmes.

Skolēni apgūst, kā izveidot vizuālu datu attēlojumu, izmantojot tādus rīkus kā Tableau, Power BI un D3.js. Šīs vizualizācijas palīdz pārveidot sarežģītas datu kopas viegli saprotamās diagrammās, grafikos un paneļos.

Turklāt studenti tiek apmācīti datu stāstīšanas mākslā - veidot stāstījumu par datiem, kas izceļ galvenās atziņas un pārliecina ieinteresētās personas rīkoties.

Reāla pielietošana:

Datu vizualizācija ir ļoti svarīga gandrīz katrā nozarē. Piemēram, biznesa analītiķis var izmantot informācijas paneli, lai sekotu līdzi galvenajiem darbības rādītājiem (KPI), piemēram, pārdošanas ieņēmumiem, klientu noturēšanas rādītājiem un tirgus daļai. Izmantojot labi izstrādātu vizualizāciju, vadītāji var ātri aptvert tendences un pieņemt stratēģiskus lēmumus.

Publiskajā sektorā valsts iestādes izmanto datu vizualizāciju, lai ziņotu par visām jomām, sākot no ekonomikas tendencēm līdz sabiedrības veselības datiem. Vizualizācija var palīdzēt politikas veidotājiem izprast tādus jautājumus kā bezdarba līmenis, vakcinācijas gaita vai iedzīvotāju skaita pieaugums, tādējādi veicinot uz informāciju balstītu lēmumu pieņemšanu.

5. Programmēšanas prasmes Python un R

Prasmju pārskats:

Programmēšana ir fundamentāla prasme lielo datu analīzē, un maģistrantūras programmas studenti apgūst tādas valodas kā Python un R. Python tiek plaši izmantots, pateicoties tā daudzpusībai, izmantošanas vienkāršībai un plašajām datu analīzes bibliotēkām, piemēram, Pandas, NumPy un Matplotlib. Savukārt R ir iecienīta tās statistiskās analīzes iespēju dēļ, un tā ir populāra akadēmiskajos pētījumos un datu zinātnē.

Studenti apgūst, kā rakstīt skriptus datu tīrīšanai, apstrādei un analīzei, kā arī kā veidot mašīnmācīšanās modeļus, izmantojot tādas bibliotēkas kā TensorFlow un Keras.

Reāla pielietošana:

Reālajā pasaulē Python bieži izmanto tādās nozarēs kā finanses, tehnoloģijas un e-komercija. Piemēram, Netflix datu zinātnieki izmanto Python, lai izstrādātu ieteikumu sistēmas, kas iesaka TV raidījumus un filmas, pamatojoties uz lietotāju vēlmēm.

R ar tā uzlabotajām statistikas iespējām bieži tiek izmantots akadēmiskajos pētījumos un statistikā tādās jomās kā veselības aprūpe un farmācija. Piemēram, biostatisti var izmantot R, lai analizētu klīnisko pētījumu datus un novērtētu jaunu zāļu efektivitāti.

6. Mākoņdatošana un lielo datu tehnoloģijas

Prasmju pārskats:

Mākoņdatošana ir būtiska lielo datu analītikas sastāvdaļa, jo lielākā daļa mūsdienu uzņēmumu izmanto mākoņplatformas, lai uzglabātu un apstrādātu milzīgas datu kopas. Lielo datu analītikas maģistrantūras programmas studenti iegūst praktiskas zināšanas par mākoņtehnoloģiju platformām, piemēram, Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) un Microsoft Azure.

Turklāt studenti apgūst lielformāta datu tehnoloģijas, piemēram, Hadoop, Spark un Kafka - rīkus, kas paredzēti liela apjoma datu apstrādei un straumēšanai.

Reāla pielietošana:

Mākoņdatošana ir kļuvusi par datu infrastruktūras pamatu uzņēmumiem visā pasaulē. Piemēram, tādi uzņēmumi kā Uber un Airbnb lielā mērā izmanto mākoņdatošanas platformas, lai paplašinātu savu darbību un apstrādātu milzīgus datu apjomus, ko ģenerē lietotāji visā pasaulē.

Lielo datu profesionāļi izmanto tādus rīkus kā Hadoop un Spark, lai efektīvi analizētu un apstrādātu šos datus, nodrošinot iespēju pieņemt lēmumus reāllaikā un personalizētu klientu pieredzi.

7. Datu ētika un pārvaldība

Prasmju pārskats:

Ar lieliem datiem saistās liela atbildība. Lielo datu pasaulē aizvien lielāka nozīme ir datu ētikai un pārvaldībai, jo uzņēmumiem jāievēro stingri noteikumi par datu konfidencialitāti un drošību.

Lielo datu analītikas maģistra grāds ietver apmācību par datu pārvaldību, kas ietver politikas un procedūru izstrādi datu pārvaldībai visā to dzīves ciklā, nodrošinot atbilstību tādiem noteikumiem kā GDPR (Vispārīgā datu aizsardzības regula) un CCPA (Kalifornijas patērētāju privātuma likums).

Studenti mācās, kā risināt ētiskas problēmas, nodrošinot, ka dati tiek izmantoti atbildīgi un pārredzami, neapdraudot privātumu vai drošību.

Reāla pielietošana:

Reālajā pasaulē datu pārvaldība ir īpaši svarīga tādās nozarēs kā finanses, veselības aprūpe un valsts pārvalde. Piemēram, veselības aprūpes organizācijai ir jānodrošina, ka sensitīva pacientu informācija tiek uzglabāta droši un ka datu koplietošana atbilst tādiem noteikumiem kā HIPAA (Veselības apdrošināšanas pārnesamības un atbildības likums).

Turklāt uzņēmumiem, kas neievieš pienācīgu datu pārvaldības un ētikas politiku, draud bargi sodi. 2018. gadā uzņēmums Facebook saskārās ar nopietnu pārbaudi par nepareizu lietotāju datu apstrādi, kā rezultātā tika piemēroti naudas sodi un ievērojami samazinājās sabiedrības uzticība.

8. Biznesa izpratne un komunikācijas prasmes

Prasmju pārskats:

Maģistra grāds lielo datu analīzē nav vērsts tikai uz tehniskajām prasmēm - tajā uzsvērta arī biznesa izpratnes un komunikācijas nozīme. Datu speciālistiem jāspēj izprast uzņēmējdarbības mērķus, pārvērst datu ieskatus praktiski izmantojamās stratēģijās un skaidri paziņot par šiem ieskatiem gan tehniskajām, gan netehniskajām ieinteresētajām personām.

Studenti mācās, kā saskaņot uz datiem balstītas stratēģijas ar uzņēmējdarbības mērķiem, nodrošinot, ka datu analīze rada taustāmu vērtību organizācijai.

Reāla pielietošana:

Datu speciālisti bieži vien strādā kopā ar mārketinga, finanšu vai operāciju komandām, lai risinātu uzņēmējdarbības problēmas. Piemēram, datu zinātnieks mazumtirdzniecības uzņēmumā var analizēt klientu pirkumu modeļus, lai veidotu cenu veidošanas stratēģijas, optimizētu krājumu pārvaldību un personalizētu mārketinga kampaņas.

Saziņai ir arī būtiska nozīme, iepazīstinot vadītājus vai klientus ar uz datiem balstītiem secinājumiem, palīdzot viņiem saprast, kā gūtās atziņas ietekmē viņu uzņēmējdarbību un kādas darbības būtu jāveic, lai izmantotu datu sniegtās iespējas.

Apakšējā līnija

Maģistra grāds lielo datu analīzē sniedz speciālistiem spēcīgu prasmju kopumu, kas ir ļoti svarīgs, lai orientētos mūsdienu uz datiem balstītā uzņēmējdarbības vidē. Šajā programmā apgūtās kompetences, sākot no datu pārvaldības un mašīnmācīšanās līdz datu vizualizācijai un biznesa komunikācijai, ir reāli izmantojamas dažādās nozarēs.

Neatkarīgi no tā, vai runa ir par mārketinga stratēģiju optimizēšanu, klientu pieredzes uzlabošanu vai nākotnes tendenču prognozēšanu, prasmes, kas iegūtas, iegūstot maģistra grādu lielo datu analīzē, ir ļoti noderīgas, pārveidojot neapstrādātus datus par praktiski izmantojamiem ieskatiem, kas veicina uzņēmējdarbības panākumus.