Nøkkelferdigheter som tilegnes i en MS i Big Data Analytics og deres virkelige anvendelser

Intro

Eksplosjonen av data i den digitale verdenen har fundamentalt endret måten virksomheter opererer på, og har ført til at selskaper i stor grad er avhengige av data for å oppnå konkurransefortrinn, ta informerte beslutninger og drive frem vekst.

I dette datadrevne landskapet er det stor etterspørsel etter fagfolk med evne til å analysere og tolke store datasett. Det er her en MS i Big Data Analytics kommer inn i bildet.

I denne artikkelen utforsker vi nøkkelferdighetene man tilegner seg i løpet av en MS i Big Data Analytics, og hvordan de kan brukes i virkelige scenarier for å skape verdi for virksomheter

8 ferdigheter du får i løpet av en MS i Big Data Analytics

En Master of Science (MS) i Big Data Analytics gir studentene ferdighetene til å utnytte enorme datamengder, avdekke meningsfull innsikt og bruke denne innsikten til å løse reelle forretningsutfordringer.

Ferdighetene du tilegner deg gjennom denne utdanningen, fra prediktiv analyse til maskinlæring og datavisualisering, kan brukes i et bredt spekter av bransjer, inkludert finans, helse, detaljhandel og teknologi. Her er åtte av disse ferdighetene:

1. Datahåndtering og datateknikk

Oversikt over ferdigheter:

En av de grunnleggende ferdighetene som utvikles i en MS i Big Data Analytics, er datahåndtering. Dette innebærer å forstå hvordan man samler inn, lagrer og organiserer data på en måte som gjør dem tilgjengelige og anvendelige for analyse. Datahåndtering omfatter også kunnskap om datateknikk - prosessen med å utforme og implementere systemer som håndterer og behandler store datamengder på en effektiv måte.

Studentene lærer å jobbe med databaser (både SQL og NoSQL), datavarehus og skyplattformer, i tillegg til verktøy som Hadoop, Spark og Amazon Web Services (AWS). De får også praktisk erfaring med ETL-prosesser (Extract, Transform, Load), som sørger for at dataene er rene, konsistente og klare for analyse.

Anvendelse i den virkelige verden:

I et forretningsmiljø er datahåndtering avgjørende for å sikre at dataene håndteres på riktig måte og er tilgjengelige for analytikere og beslutningstakere. En detaljhandelsbedrift kan for eksempel samle inn kundedata fra ulike kilder, for eksempel kassasystemer, e-handelsplattformer og sosiale medier.

En dataingeniør med kompetanse fra en MS i Big Data Analytics kan utforme et system for å integrere disse datakildene, rense dataene og gjøre dem tilgjengelige for analyse i sanntid.

2. Statistisk analyse og hypotesetesting

Oversikt over ferdigheter:

Statistisk analyse er en hjørnestein i ethvert Big Data Analytics-program. Studentene lærer å bruke statistiske metoder til å oppsummere data, identifisere trender og teste hypoteser. Dette ferdighetssettet inkluderer forståelse av sannsynlighetsfordelinger, regresjonsanalyse, korrelasjon og varians. I tillegg lærer studentene å gjennomføre A/B-testing, som brukes til å fastslå effektiviteten av ulike strategier ved å sammenligne ulike grupper.

Det legges også vekt på ferdigheter i statistiske programvareverktøy som R, Python og SAS, ettersom disse brukes til å utføre komplekse dataanalyser og lage prediktive modeller.

Anvendelse i den virkelige verden:

I den virkelige verden brukes statistisk analyse i stor utstrekning innen områder som markedsføring, finans og helsevesen. Et markedsføringsteam kan for eksempel ønske å teste to ulike landingssider for å se hvilken som genererer flest leads. Ved å bruke hypotesetesting og statistisk analyse kan en dataanalytiker finne ut hvilken side som gir best resultater, noe som fører til mer informerte beslutninger om nettdesign og innholdsstrategier.

3. Maskinlæring og prediktiv analyse

Oversikt over ferdigheter:

En betydelig del av en MS i Big Data Analytics fokuserer på maskinlæring og prediktiv analyse. Maskinlæring innebærer å lære opp algoritmer til å lære av data og komme med spådommer eller klassifiseringer basert på ny input. Prediktiv analyse fokuserer på sin side på å bruke historiske data til å forutsi fremtidige resultater.

I løpet av programmet får studentene ferdigheter i ulike maskinlæringsteknikker som veiledet læring, ikke-veiledet læring, klyngedannelse og nevrale nettverk. De lærer også å bruke maskinlæringsbiblioteker og rammeverk som TensorFlow, Scikit-learn og Keras til å bygge og distribuere modeller.

Anvendelse i den virkelige verden:

I bransjer som e-handel er prediktiv analyse uvurderlig for å forutse kundeatferd. Amazon bruker for eksempel maskinlæringsalgoritmer til å forutsi hvilke produkter kundene sannsynligvis vil kjøpe, basert på deres surfing og kjøpshistorikk. Dette gjør det mulig for selskapet å anbefale produkter, øke salget og forbedre kundeopplevelsen.

I helsevesenet brukes prediktive modeller til å forutse pasientutfall, diagnostisere sykdommer tidlig og anbefale tilpassede behandlingsplaner. Sykehus kan for eksempel bruke prediktive analyser til å forutse pasientinnleggelser og justere bemanningsnivået deretter, slik at ressursallokeringen optimaliseres.

4. Datavisualisering og historiefortelling

Oversikt over ferdigheter:

I en verden av Big Data er det ikke nok å bare analysere data; du må også være i stand til å kommunisere innsikten på en effektiv måte. Det er her datavisualisering og historiefortelling kommer inn i bildet.

Studentene lærer å lage visuelle fremstillinger av data ved hjelp av verktøy som Tableau, Power BI og D3.js. Disse visualiseringene bidrar til å forvandle komplekse datasett til lettfattelige diagrammer, grafer og dashbord.

I tillegg får studentene opplæring i datafortelling - å skape en fortelling rundt data som fremhever viktig innsikt og overtaler interessenter til å iverksette tiltak.

Anvendelse i den virkelige verden:

Datavisualisering er avgjørende i nesten alle bransjer. En forretningsanalytiker kan for eksempel bruke et dashbord til å følge med på viktige resultatindikatorer (KPI-er) som salgsinntekter, kundelojalitet og markedsandeler. Med en godt utformet visualisering kan ledere raskt forstå trender og ta strategiske beslutninger.

I offentlig sektor bruker offentlige etater datavisualisering til å rapportere om alt fra økonomiske trender til folkehelsedata. Visualiseringer kan hjelpe beslutningstakere med å forstå problemer som arbeidsledighet, vaksinasjonsfremgang eller befolkningsvekst, noe som fører til mer informerte beslutninger.

5. Programmeringsferdigheter i Python og R

Oversikt over ferdigheter:

Programmering er en grunnleggende ferdighet i Big Data Analytics, og studenter på et MS-program blir dyktige i språk som Python og R. Python er mye brukt på grunn av sin allsidighet, brukervennlighet og omfattende biblioteker for dataanalyse, for eksempel Pandas, NumPy og Matplotlib. R, på sin side, er populært for sine statistiske analysemuligheter og er populært innen akademisk forskning og datavitenskap.

Studentene lærer å skrive skript for datarensing, -manipulering og -analyse, samt hvordan man bygger maskinlæringsmodeller ved hjelp av biblioteker som TensorFlow og Keras.

Anvendelse i den virkelige verden:

I den virkelige verden brukes Python ofte i bransjer som finans, teknologi og e-handel. For eksempel bruker dataforskere hos Netflix Python til å utvikle anbefalingssystemer som foreslår TV-serier og filmer basert på brukernes preferanser.

R, med sine avanserte statistiske funksjoner, brukes ofte i akademisk forskning og av statistikere innen områder som helse og farmasi. Biostatistikere kan for eksempel bruke R til å analysere data fra kliniske studier og vurdere effekten av nye legemidler.

6. Cloud Computing og stordatateknologi

Oversikt over ferdigheter:

Cloud computing er en viktig komponent i Big Data Analytics, ettersom de fleste moderne virksomheter er avhengige av skyplattformer for å lagre og behandle enorme datasett. Studenter som tar en MS i Big Data Analytics, får praktisk kunnskap om skyplattformer som Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) og Microsoft Azure.

I tillegg blir studentene dyktige i Big Data-teknologier som Hadoop, Spark og Kafka - verktøy som er utviklet for å håndtere databehandling og strømming i stor skala.

Anvendelse i den virkelige verden:

Cloud computing har blitt ryggraden i datainfrastrukturen for virksomheter over hele verden. Selskaper som Uber og Airbnb er for eksempel svært avhengige av skyplattformer for å skalere driften og håndtere enorme mengder data som genereres av brukere over hele verden.

Big Data-eksperter bruker verktøy som Hadoop og Spark til å analysere og behandle disse dataene effektivt, noe som muliggjør beslutningstaking i sanntid og personaliserte kundeopplevelser.

7. Dataetikk og styring

Oversikt over ferdigheter:

Med store datamengder følger et stort ansvar. Dataetikk og datastyring blir stadig viktigere i Big Data-verdenen, ettersom virksomheter må overholde strenge regler for personvern og datasikkerhet.

En MS i Big Data Analytics inkluderer opplæring i datastyring, som innebærer å etablere retningslinjer og prosedyrer for håndtering av data gjennom hele livssyklusen, og sikre samsvar med regelverk som GDPR (General Data Protection Regulation) og CCPA (California Consumer Privacy Act).

Studentene lærer å navigere i etiske utfordringer og sikre at data brukes på en ansvarlig og åpen måte, uten at det går på bekostning av personvern eller sikkerhet.

Anvendelse i den virkelige verden:

I den virkelige verden er datastyring spesielt viktig i bransjer som finans, helse og myndigheter. En helseorganisasjon må for eksempel sørge for at sensitiv pasientinformasjon lagres på en sikker måte, og at datadeling skjer i samsvar med forskrifter som HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act).

Selskaper som ikke implementerer gode retningslinjer for datastyring og etikk, risikerer dessuten strenge straffer. I 2018 ble Facebook gjenstand for omfattende gransking på grunn av dårlig håndtering av brukerdata, noe som resulterte i bøter og et betydelig tap av tillit blant publikum.

8. Forretningsforståelse og kommunikasjonsevner

Oversikt over ferdigheter:

En MS i Big Data Analytics fokuserer ikke bare på tekniske ferdigheter - den legger også vekt på viktigheten av forretningsforståelse og kommunikasjon. Dataeksperter må være i stand til å forstå forretningsmål, omsette datainnsikt til handlingsrettede strategier og kommunisere denne innsikten tydelig til både tekniske og ikke-tekniske interessenter.

Studentene lærer hvordan de kan tilpasse datadrevne strategier til forretningsmålene og sikre at dataanalysen skaper konkret verdi for organisasjonen.

Anvendelse i den virkelige verden:

Dataeksperter jobber ofte sammen med markedsførings-, finans- eller driftsteam for å løse forretningsutfordringer. En dataforsker i en detaljhandelsbedrift kan for eksempel analysere kundenes kjøpsmønstre for å utarbeide prisstrategier, optimalisere lagerstyringen og tilpasse markedsføringskampanjer.

Kommunikasjon er også nøkkelen til å presentere datadrevne funn for ledere eller kunder, slik at de forstår hvordan innsikten påvirker virksomheten deres og hvilke tiltak som bør iverksettes for å utnytte mulighetene som dataene avdekker.

Bunnlinjen

En MS i Big Data Analytics gir fagfolk et kraftig sett med ferdigheter som er avgjørende for å navigere i dagens datadrevne forretningsmiljø. Kompetansen du tilegner deg i dette programmet, fra datahåndtering og maskinlæring til datavisualisering og forretningskommunikasjon, kan brukes i den virkelige verden i et bredt spekter av bransjer.

Enten det dreier seg om å optimalisere markedsføringsstrategier, forbedre kundeopplevelser eller forutsi fremtidige trender, gir ferdighetene fra en MS i Big Data Analytics enorm verdi når det gjelder å omdanne rådata til handlingsrettet innsikt som gir forretningsmessig suksess.