Acest site folosește cookie-uri pentru analiză, conținut personalizat și publicitate. Folosind acest site, confirmați că sunteți de acord. Vezi detalii.OK
Acest site folosește cookie-uri pentru analiză, conținut personalizat și publicitate. Folosind acest site, confirmați că sunteți de acord. Vezi detalii.OK
În lumea afacerilor de azi nu mai este loc pentru presupuneri și prejudecăți – toate deciziile importante se iau pe baza analizei unor cantități mari de date. Tocmai de aceea, data science și analiza se află în topul celor mai căutate și bine plătite meserii.
De la start-upuri mici până la corporații globale — toți caută specialiști care știu cum să extragă răspunsurile corecte din date.
80% dintre liderii de afaceri consideră că datele sunt esențiale pentru luarea deciziilor, iar 73% cred că datele îi ajută să reducă incertitudinea și să ia decizii mai precise, conform unui studiu realizat de Salesforce.
Astfel, data science și analiza sunt printre cele mai promițătoare domenii din IT, cu o creștere estimată de 36% în perioada 2023-2033.
Ce este Data Science și de ce este important în afacerile de azi?
Cum arată o zi de lucru a unui data scientist: Alătură-te Anei la locul ei de muncă
Care sunt cele mai bune cursuri online pentru Data Science și analiză?
Datele, luate ca atare, nu înseamnă prea mult fără interpretare. Aici intervine data science. Este un domeniu interdisciplinar care folosește metode științifice, algoritmi și sisteme pentru a obține cunoștințe și perspective din date structurate și nestructurate:
Datorită data science-ului, companiile pot astăzi:
Afacerile de succes nu așteaptă să se întâmple lucruri ca să reacționeze, ci anticipează schimbările și dictează tendințele.
Procedurile de data science permit analiza unor date importante, cum ar fi comportamentul consumatorilor, pe baza cărora se poate anticipa schimbarea obiceiurilor acestora. De exemplu, multe branduri de modă folosesc analiza pentru a afla ce modele vor fi căutate în sezonul următor, platformele de comerț electronic prevăd creșterea cererii în anumite perioade și își ajustează stocurile, iar firmele de investiții descoperă tipare care indică evoluții viitoare ale pieței.
Pe scurt, data science le permite afacerilor să fie mereu cu câțiva pași înainte.
Analiza datelor poate îmbunătăți toate segmentele unei afaceri. Astfel, prin analiza datelor, companiile obțin o imagine clară despre unde își cheltuiesc resursele și cum pot reduce costurile. Unele firme de logistică folosesc algoritmi pentru a planifica rutele de livrare, reducând astfel costurile cu combustibilul. Companiile producătoare prevăd intervalele de service pentru utilajele lor, prevenind astfel opririle din cauza defectelor. Băncile analizează cu atenție procesele de creditare pentru a le accelera și a reduce riscurile.
Jedna od najvažnijih stvari u današnjem poslovanju jeste poznavanje svojih klijenata. U odnosu na to koje su Unul dintre cele mai importante aspecte în afacerile de azi este cunoașterea clienților. În funcție de dorințele, nevoile și preferințele lor, companiile pot oferi experiențe personalizate. Un mod de a face asta este analiza comportamentului utilizatorilor cu data science.
Astfel, platformele de streaming folosesc algoritmi pentru a recomanda conținut care ți-ar plăcea cel mai probabil, magazinele online sugerează produse în baza căutărilor și achizițiilor tale anterioare, iar băncile pregătesc oferte adaptate obiceiurilor tale financiare.
Pe scurt, cu ajutorul datelor și analizei, companiile fac ca fiecare client să se simtă special.
Deși în lumea afacerilor nu există garanții, riscul scade semnificativ când deciziile se iau pe baza datelor și a analizei:
Asta pentru că managerii nu mai trebuie să ghicească, ci au la dispoziție date ordonate și reprezentate vizual, pe baza cărora pot face planuri. Astfel, aceste companii se adaptează mai rapid la schimbările pieței, își planifică mai bine bugetele și iau decizii strategice mai sigure.
Pe scurt, în lumea afacerilor, analiza big data transformă datele în acțiuni concrete care aduc profit. Din acest motiv, data science reprezintă astăzi temelia oricărui business de succes.
Există numeroase metode de analiză a datelor, de la analiza descriptivă, diagnostică și predictivă, până la analiza prescriptivă, statistică și machine learning, precum și analize textuale, vizuale și temporale.
În funcție de sectorul de activitate, aceste analize sunt utilizate în moduri diferite și pentru scopuri specifice.
Iată cum arată acest lucru în câteva dintre cele mai mari domenii de afaceri din prezent.
Când este vorba de bani, prevenirea fraudelor și evaluarea riscurilor sunt priorități majore. De exemplu, băncile detectează tranzacțiile suspecte în timp real cu ajutorul analizei datelor. Mastercard se bazează pe algoritmi care analizează tiparele de cheltuieli ale utilizatorilor și pot bloca automat tranzacțiile care ies din acest comportament. Astfel, compania a reușit să reducă cu 80% numărul blocărilor fals pozitive, crescând totodată semnificativ siguranța utilizatorilor.
Magazinele online folosesc analiza datelor pentru a înțelege mai bine obiceiurile cumpărătorilor și, astfel, să își îmbunătățească vânzările.
Platforma cunoscută Amazon, de exemplu, se bazează pe modele de analiză predictivă care analizează istoricul cumpărăturilor, căutările și timpul petrecut pe site. Pe baza acestor date, clienților li se recomandă produse care li s-ar putea potrivi. Produsele recomandate generează aproximativ 35% din veniturile totale ale Amazon.
Așa cum am menționat deja, companiile de logistică folosesc analiza pentru a planifica rutele și pentru a urmări pachetele în timp real. Astfel, una dintre cele mai mari companii de logistică, DHL, a redus consumul de combustibil și numărul de kilometri parcurși.
În sectorul sănătății, datele sunt folosite pentru a prezice boli și a optimiza tratamentele.
IBM Watson Health ajută la diagnosticare și tratament prin analizarea datelor medicale și a istoricului pacienților. Astfel, riscul de diagnostic greșit este redus, iar precizia recomandărilor depășește 90%.
Platformele de streaming pentru seriale și filme sunt unele dintre cele mai populare forme de divertisment. Pentru a îmbunătăți experiența utilizatorilor, Netflix folosește data science pentru a analiza obiceiurile spectatorilor, cum ar fi serialele care sunt cel mai des puse pe pauză, momentele în care publicul încetează să urmărească și multe altele. Pe baza acestor date, Netflix decide producția noilor seriale și personalizează recomandările. Această companie de streaming consideră că, datorită analizei datelor, economisește aproximativ un miliard de dolari anual prin reducerea numărului de abonamente anulate.
Ca să afli direct ce face cu adevărat un analist de date, cel mai bine este să vezi personal cum arată o zi obișnuită de lucru.
Fă cunoștință cu Ana, care știe că și cifrele spun povești, doar că trebuie să știi cum să le citești.
Ana nu a analizat întotdeauna date. A lucrat cândva în marketing, crea campanii, scria texte promoționale și avea un contact indirect cu analiza datelor. Însă întotdeauna a fost curioasă să descopere povestea pe care o spun cifrele.
La început a ezitat să înceapă să învețe, crezând că data science este doar pentru programatori. Totuși, curiozitatea ei a învins. S-a înscris într-un program online care i-a permis să învețe Python după serviciu și în doar nouă luni a dobândit cunoștințele necesare pentru a face un pas important în carieră.
Astăzi, Ana lucrează ca data scientist într-o companie IT care ajută magazinele online să înțeleagă mai bine ce doresc clienții lor. Iată cum arată o zi de lucru pentru ea.
În timp ce își bea primul espresso al zilei, Ana deschide Slack pe laptop și participă la o scurtă ședință. Un coleg îi prezintă date noi despre utilizatori. Managerul de marketing vrea să știe dacă, pe baza acestor date, se poate anticipa care clienți vor face cumpărături repetate.
Ana va încerca să găsească răspunsul la această întrebare până la sfârșitul zilei.
Unul dintre cele mai importante aspecte în analiză este curățarea datelor, adică organizarea lor corectă.
Ana deschide în Python fișiere CSV, verifică duplicatele, celulele goale și valorile incorecte.
Ca orice curățenie, nici această parte nu e „glamorous”, dar fără ea nu există rezultate; așa cum Ana spune glumind despre ea însăși, „fata asta nu se teme să se murdărească pe mâini.”
Este o muncă importantă care cere răbdare, atenție și intuiție pentru a distinge datele relevante de cele neimportante.
Cea mai captivantă parte a muncii Anei este construirea unui model care, pe baza analizei predictive, să poată anticipa cumpărăturile viitoare. Pentru antrenarea modelului, Ana folosește Python și biblioteca scikit-learn.
După câteva teste și ajustări, modelul atinge o acuratețe de 87%. Ana este mulțumită de rezultat, documentează concluziile și se pregătește să le prezinte echipei.
La cantină, Ana are ocazia să ia masa cu colegi din alte echipe cu care discută despre cele mai noi tendințe din domeniul inteligenței artificiale, instrumente noi și metode de procesare a datelor.
Când iubești ceea ce faci, ca Ana, pauza nu e doar un moment de relaxare, ci o oportunitate prețioasă de a-ți lărgi orizonturile și de a învăța idei noi.
A venit momentul ca Ana să prezinte restului echipei ce a realizat. Datele analitice se înțeleg cel mai bine vizual, așa că ea folosește Power BI pentru a crea un grafic care arată ce clienți au și în ce proporție o șansă mai mare de a face o achiziție repetată.
Apoi transformă datele în informații, adică explică ce înseamnă acestea și ce acțiuni ar trebui întreprinse. În acest caz, concluzia este că trimiterea unui e-mail personalizat anumitor utilizatori poate crește vânzările fără costuri suplimentare.
Managerul îi mulțumește Anei și confirmă că, pe baza insight-urilor ei, campania va fi lansată săptămâna viitoare. Ana stabilește ce rezultate vor fi monitorizate, planifică ajustările fine ale modelului și încheie ziua cu sentimentul că munca ei are o aplicabilitate concretă și rezultate reale.
Înainte să plece acasă, Ana face încă o dată un bilanț al zilei. Părăsește biroul cu senzația că îi place jobul pentru că îi permite să avanseze în domenii care îi plac – analiza, rezolvarea creativă a problemelor și obținerea unor rezultate palpabile.
Dacă ți-a plăcut ziua Anei, trebuie să știi că și tu poți deveni specialist în date. Tot ce îți trebuie este să înveți anumite cunoștințe și să dobândești abilități.
Transformarea cifrelor în acțiuni – aceasta este, pe scurt, munca unui analist de date. Iată ce competențe îți permit să faci acest lucru:
Statistica stă la baza tuturor activităților pe care le desfășoară un data scientist.
Așa cum o poveste se construiește din cuvinte, tot așa statistica creează înțeles din cifre: ajută la identificarea trendurilor și a tiparelor și la formularea de predicții.
Distincția între o variație întâmplătoare și una care semnalează un trend sau factori decisivi ce influențează comportamentul clienților se face tocmai prin aplicarea statisticii.
Un analist de date competent trebuie să știe să scrie cod eficient, să automatizeze sarcinile repetitive și să integreze informații diferite într-o imagine unitară. Pentru asta folosește câteva dintre următoarele limbaje:
Instrumentele AI și ML au un rol important în construirea modelelor predictive. Sunt algoritmi care pot recunoaște singuri tipare și pot trage concluzii independent de intervenția umană.
Cu ajutorul acestei tehnologii, analistul de date devine cineva care creează sisteme inteligente utilizate în diverse domenii de business.
După cum ai văzut în exemplul Anei, datele trebuie prezentate întregii echipe. Cel mai bun mod este vizualizarea. Fiecare analist de date trebuie să creeze elemente vizuale precum grafice, hărți și dashboard-uri pentru ca toate datele să poată fi înțelese clar.
Analistul de date nu este doar un pasionat de cifre ascuns în spatele monitorului. El trebuie să găsească răspunsuri la probleme concrete de afaceri. Este esențial să conecteze datele cu obiectivele reale ale companiei, precum creșterea vânzărilor, reducerea costurilor și satisfacția clienților.
Ca să devii expert în date, trebuie să fii atât programator, cât și analist, dar și să gândești ca un antreprenor. Poate părea mult, dar, de fapt, astăzi este posibil să înveți toate aceste abilități în doar 9 luni de studiu dedicat, chiar dacă ești începător.
Internetul este plin de tutoriale bune și comunități online care te pot ajuta chiar de astăzi să dobândești cunoștințe de bază pentru a deveni data scientist.
Pe YouTube, precum și pe platformele de învățare online, găsești conținut video de calitate variată, iar comunități precum Reddit, GitHub și Stack Overflow îți pot aduce cunoștințe valoroase. Totuși, învățarea pe cont propriu consumă mult timp, iar începătorii nu au abilitatea de a găsi rapid conținut de calitate.
Din acest motiv, programul nostru AI & Python Development este o metodă foarte eficientă de a asimila toate cunoștințele necesare unui analist de date. Cu un minim de teorie și maximum de practică, sub îndrumarea unor specialiști dedicați și cu numeroase alte resurse pentru dezvoltarea abilităților tehnice, dar și a celor soft, cursanții dobândesc în nouă luni o bază solidă pentru a începe această carieră profitabilă și căutată.
Pentru toți cei care doresc un job care combină gândirea logică, tehnologia avansată, creativitatea și abilitățile de comunicare, precum și pentru cei care își doresc ca ziua lor de muncă să semene cu cea a Anei, data science este o alegere bună.
Înscrie-te pentru a parcurge cel mai rapid de la începător la expert.
Şcoala pentru construirea unei profitabile
de programator. de administrator. de dezvoltator.de expert 3D. de designer. de IT manager.
Doriți un salariu bun?
Noi vă putem ajuta. Vă vom trimite instrucţiuni, invitaţii la seminare gratuite şi noutăţi de la LINK Academy. Introduceţi-vă doar e-mailul şi numele.
Copyright © LINK Academy. Toate drepturile rezervate. Confidenţialitate.
Comentariu