Ključne spretnosti, pridobljene na magistrskem študiju analitike velikih količin podatkov in njihove uporabe v resničnem svetu

Uvod

Eksplozija podatkov v digitalnem svetu je temeljito spremenila delovanje podjetij, ki se morajo pri pridobivanju konkurenčnih prednosti, sprejemanju informiranih odločitev in spodbujanju rasti v veliki meri zanašati na podatke.

V tem okolju, ki temelji na podatkih, je povpraševanje po strokovnjakih, ki znajo analizirati in razlagati velike podatkovne nize, veliko. Tu pride v poštev magisterij iz analitike velikih količin podatkov.

V tem članku bomo raziskali ključna znanja, pridobljena na magistrskem študiju analitike velikih količin podatkov, in kako jih je mogoče uporabiti v resničnih scenarijih za ustvarjanje vrednosti za podjetja.

8 spretnosti, pridobljenih med magistrskim študijem analitike velikih količin podatkov

Magisterij znanosti (MS) na področju analitike velikih količin podatkov študentom omogoča, da izkoristijo velike količine podatkov, odkrijejo pomembne vpoglede in jih uporabijo za reševanje resničnih poslovnih izzivov.

Znanja, pridobljena s to diplomo, so uporabna v številnih panogah, kot so finance, zdravstvo, trgovina na drobno in tehnologija, od napovedne analitike do strojnega učenja in vizualizacije podatkov. Tukaj je 8 teh spretnosti:

1. Upravljanje podatkov in podatkovni inženiring

Pregled spretnosti:

Ena od temeljnih spretnosti, ki jih pridobite na magistrskem študiju analitike velikih količin podatkov, je upravljanje podatkov. To vključuje razumevanje, kako zbirati, shranjevati in organizirati podatke na način, da so dostopni in uporabni za analizo. Upravljanje podatkov vključuje tudi poznavanje podatkovnega inženiringa - procesa načrtovanja in izvajanja sistemov, ki učinkovito obdelujejo in obdelujejo velike količine podatkov.

Učenci se naučijo delati s podatkovnimi bazami (SQL in NoSQL), podatkovnimi skladišči in platformami v oblaku ter orodji, kot so Hadoop, Spark in Amazonove spletne storitve (AWS). Pridobijo tudi praktične izkušnje s postopki ETL (Extract, Transform, Load), ki zagotavljajo, da so podatki čisti, konsistentni in pripravljeni za analizo.

Uporaba v resničnem svetu:

V poslovnem okolju je upravljanje podatkov ključnega pomena za zagotavljanje pravilnega ravnanja s podatki, do katerih lahko dostopajo analitiki in odločevalci. Maloprodajno podjetje lahko na primer zbira podatke o strankah iz različnih virov, kot so sistemi prodajnih mest, platforme za e-trgovino in družbeni mediji.

Podatkovni inženir z znanji, pridobljenimi z magistrskim študijem analitike velikih količin podatkov, lahko oblikuje sistem za povezovanje teh podatkovnih virov, čiščenje podatkov in njihovo zagotavljanje za analizo v realnem času.

2. Statistična analiza in preverjanje hipotez

Pregled spretnosti:

Statistična analiza je temelj vsakega programa za analizo velikih količin podatkov. Študenti se naučijo uporabljati statistične metode za povzemanje podatkov, ugotavljanje trendov in preverjanje hipotez. Ta sklop spretnosti vključuje razumevanje verjetnostnih porazdelitev, regresijske analize, korelacije in variance. Poleg tega se študenti naučijo izvajati testiranje A/B, ki se uporablja za ugotavljanje učinkovitosti različnih strategij s primerjavo različnih skupin.

Poudarjeno je tudi znanje statističnih programskih orodij, kot so R, Python in SAS, ki se uporabljajo za izvajanje kompleksne analize podatkov in ustvarjanje napovednih modelov.

Uporaba v resničnem svetu:

V resničnem svetu se statistična analiza pogosto uporablja na področjih, kot so trženje, finance in zdravstvo. Ekipa za trženje bo na primer želela preizkusiti dve različni pristajalni strani, da bi ugotovila, katera od njiju ustvari več potencialnih strank. S testiranjem hipotez in statistično analizo lahko podatkovni analitik ugotovi, katera stran je uspešnejša, kar vodi do bolj informiranih odločitev o strategijah spletnega oblikovanja in vsebine.

3. Strojno učenje in napovedna analitika

Pregled spretnosti:

Velik del magistrskega študija analitike velikih količin podatkov se osredotoča na strojno učenje in napovedno analitiko. Strojno učenje vključuje usposabljanje algoritmov, ki se učijo iz podatkov in na podlagi novih vhodnih podatkov napovedujejo ali razvrščajo. Napovedna analitika pa se osredotoča na uporabo preteklih podatkov za napovedovanje prihodnjih rezultatov.

Med študijem študenti pridobijo znanje o različnih tehnikah strojnega učenja, kot so nadzorovano učenje, nenadzorovano učenje, grozdenje in nevronske mreže. Prav tako se naučijo uporabljati knjižnice in ogrodja za strojno učenje, kot so TensorFlow, Scikit-learn in Keras, za izdelavo in uporabo modelov.

Uporaba v resničnem svetu:

V panogah, kot je e-trgovina, je napovedna analitika neprecenljiva za predvidevanje vedenja strank. Amazon na primer uporablja algoritme strojnega učenja, da na podlagi zgodovine brskanja in nakupov strank predvidi, katere izdelke bodo te verjetno kupile. To podjetju omogoča, da priporoča izdelke, spodbuja prodajo in izboljšuje uporabniško izkušnjo.

V zdravstvu se napovedni modeli uporabljajo za predvidevanje izidov zdravljenja, zgodnje diagnosticiranje bolezni in priporočanje prilagojenih načrtov zdravljenja. Bolnišnice lahko na primer uporabijo napovedno analitiko za napovedovanje števila sprejetih bolnikov in ustrezno prilagodijo število zaposlenih ter tako optimizirajo dodeljevanje virov.

4. Vizualizacija podatkov in pripovedovanje zgodb

Pregled spretnosti:

V svetu velikih količin podatkov ni dovolj le analizirati podatke, temveč morate biti sposobni tudi učinkovito sporočati vpoglede. Tu pridejo na vrsto veščine vizualizacije podatkov in pripovedovanja zgodb.

Učenci se naučijo ustvarjati vizualne predstavitve podatkov z orodji, kot so Tableau, Power BI in D3.js. Te vizualizacije pomagajo preoblikovati zapletene podatkovne nize v razumljive tabele, grafe in nadzorne plošče.

Poleg tega se študenti usposabljajo v umetnosti pripovedovanja zgodb o podatkih - oblikovanje pripovedi o podatkih, ki poudarja ključna spoznanja in prepriča zainteresirane strani, da ukrepajo.

Uporaba v resničnem svetu:

Vizualizacija podatkov je ključnega pomena v skoraj vsaki panogi. Poslovni analitik lahko na primer uporabi nadzorno ploščo za spremljanje ključnih kazalnikov uspešnosti (KPI), kot so prihodki od prodaje, stopnja zadržanja strank in tržni delež. Z dobro zasnovano vizualizacijo lahko vodstveni delavci hitro dojamejo trende in sprejemajo strateške odločitve.

V javnem sektorju vladne agencije uporabljajo vizualizacijo podatkov za poročanje o vseh področjih, od gospodarskih trendov do podatkov o javnem zdravju. Vizualizacije lahko pomagajo oblikovalcem politik razumeti vprašanja, kot so stopnja brezposelnosti, napredek pri cepljenju ali rast prebivalstva, kar omogoča sprejemanje bolj informiranih odločitev.

5. Znanje programiranja v Pythonu in R

Pregled spretnosti:

Programiranje je temeljna veščina pri analizi velikih količin podatkov, zato študenti magistrskega programa obvladajo jezike, kot sta Python in R. Python se pogosto uporablja zaradi svoje vsestranskosti, enostavne uporabe in obsežnih knjižnic za analizo podatkov, kot so Pandas, NumPy in Matplotlib. R pa je priljubljen zaradi svojih zmožnosti statistične analize in je priljubljen v akademskih raziskavah in podatkovni znanosti.

Učenci se naučijo pisati skripte za čiščenje, obdelavo in analizo podatkov ter graditi modele strojnega učenja z uporabo knjižnic, kot sta TensorFlow in Keras.

Uporaba v resničnem svetu:

V resničnem svetu se Python pogosto uporablja v panogah, kot so finance, tehnologija in e-trgovina. Podatkovni znanstveniki pri Netflixu na primer uporabljajo Python za razvoj priporočilnih sistemov, ki predlagajo televizijske oddaje in filme glede na želje uporabnikov.

R z naprednimi statističnimi zmogljivostmi se pogosto uporablja v akademskih raziskavah in pri statistikih na področjih, kot sta zdravstvo in farmacija. Biostatisti lahko na primer uporabljajo R za analizo podatkov o kliničnih preskušanjih in ocenjevanje učinkovitosti novih zdravil.

6. Tehnologije računalništva v oblaku in velikih podatkov

Pregled spretnosti:

Računalništvo v oblaku je bistvena sestavina analitike velikih količin podatkov, saj se večina sodobnih podjetij zanaša na platforme v oblaku za shranjevanje in obdelavo obsežnih zbirk podatkov. Študenti magistrskega programa za analitiko velikih količin podatkov pridobijo praktično znanje o platformah v oblaku, kot so Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) in Microsoft Azure.

Poleg tega se študenti naučijo uporabljati tehnologije za obdelavo velikih količin podatkov, kot so Hadoop, Spark in Kafka, ki so namenjeni obdelavi in pretakanju podatkov v velikem obsegu.

Uporaba v resničnem svetu:

Računalništvo v oblaku je postalo temelj podatkovne infrastrukture za podjetja po vsem svetu. Podjetja, kot sta na primer Uber in Airbnb, se močno zanašajo na platforme v oblaku, da lahko povečajo obseg svojih dejavnosti in obdelujejo ogromne količine podatkov, ki jih ustvarjajo uporabniki po vsem svetu.

Strokovnjaki za velike podatke uporabljajo orodja, kot sta Hadoop in Spark, za učinkovito analizo in obdelavo teh podatkov, kar omogoča sprejemanje odločitev v realnem času in prilagojene izkušnje strank.

7. Etika in upravljanje podatkov

Pregled spretnosti:

Z velikimi podatki je povezana velika odgovornost. Etika in upravljanje podatkov sta v svetu velikih podatkov vse pomembnejša, saj morajo podjetja upoštevati stroge predpise glede zasebnosti in varnosti podatkov.

Magistrski študij analitike velikih količin podatkov vključuje usposabljanje o upravljanju podatkov, ki vključuje vzpostavitev politik in postopkov za upravljanje podatkov v njihovem celotnem življenjskem ciklu ter zagotavljanje skladnosti s predpisi, kot sta GDPR (Splošna uredba o varstvu podatkov) in CCPA (Kalifornijski zakon o zasebnosti potrošnikov).

Učenci se naučijo, kako se spopasti z etičnimi izzivi in zagotoviti odgovorno in pregledno uporabo podatkov, ne da bi pri tem ogrozili zasebnost ali varnost.

Uporaba v resničnem svetu:

V resničnem svetu je upravljanje podatkov še posebej pomembno v panogah, kot so finance, zdravstvo in državna uprava. Zdravstvena organizacija mora na primer zagotoviti, da so občutljivi podatki o pacientih varno shranjeni in da je izmenjava podatkov v skladu s predpisi, kot je HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act).

Poleg tega podjetjem, ki ne izvajajo ustreznih politik upravljanja podatkov in etike, grozijo stroge kazni. V letu 2018 se je Facebook soočil z velikim nadzorom zaradi napačnega ravnanja s podatki uporabnikov, kar je povzročilo globe in znatno izgubo zaupanja javnosti.

8. Poslovna spretnost in komunikacijske veščine

Pregled spretnosti:

Magistrski študij analitike velikih količin podatkov se ne osredotoča le na tehnične spretnosti, temveč poudarja tudi pomen poslovne spretnosti in komunikacije. Podatkovni strokovnjaki morajo biti sposobni razumeti poslovne cilje, prenesti vpogled v podatke v uporabne strategije in ta vpogled jasno sporočiti tehničnim in netehničnim zainteresiranim stranem.

Študenti se naučijo, kako strategije, ki temeljijo na podatkih, uskladiti s poslovnimi cilji in zagotoviti, da analiza podatkov prinaša oprijemljivo vrednost za organizacijo.

Uporaba v resničnem svetu:

Strokovnjaki za podatke pogosto sodelujejo s trženjskimi, finančnimi ali operativnimi ekipami pri reševanju poslovnih izzivov. Podatkovni strokovnjak v maloprodajnem podjetju lahko na primer analizira nakupne vzorce strank, da bi oblikoval cenovne strategije, optimiziral upravljanje zalog in prilagodil trženjske kampanje.

Komunikacija je ključna tudi pri predstavitvi ugotovitev, ki temeljijo na podatkih, vodstvu ali strankam, saj jim pomaga razumeti, kako spoznanja vplivajo na njihovo poslovanje in katere ukrepe je treba sprejeti, da bi izkoristili priložnosti, ki jih razkrivajo podatki.

Spodnja linija

Magistrski študij analitike velikih količin podatkov strokovnjakom omogoča pridobitev obsežnega nabora spretnosti, ki so ključnega pomena za obvladovanje današnjega poslovnega okolja, ki temelji na podatkih. Kompetence, pridobljene v tem programu, se uporabljajo v različnih panogah, od upravljanja podatkov in strojnega učenja do vizualizacije podatkov in poslovnega komuniciranja.

Znanja, pridobljena z magistrskim študijem analitike velikih količin podatkov, imajo izjemno vrednost pri preoblikovanju surovih podatkov v uporabne vpoglede, ki spodbujajo poslovni uspeh, pa naj gre za optimizacijo trženjskih strategij, izboljšanje izkušenj strank ali napovedovanje prihodnjih trendov.