本文探讨了在业务中使用数据科学的好处。了解您可以在数据科学领域获得的认证，以及如何将其应用于您的业务。企业雇用数据科学家，他们收集、清理、组织和分析大型数据集，以解决业务问题并开发可操作的见解。因此，在他们的日常工作中，数据科学家会掠夺大数据来确定趋势和预测，并形成猜想，公司用这些猜想来做出有关其运营、目标受众或产品的决策。 数据无处不在。但是，企业如何在日常运营中实际使用数据？
在本文中，您将详细了解企业如何使用数据科学、数据科学在商业中的常见优势，并了解自己成为数据科学家所需的技能。最后，您还将探索一些具有成本效益的在线课程，以帮助您立即获得与工作相关的技能。

数据科学对商业的影响
将数据科学添加到您的业务实践中可以在生产力、决策和产品开发方面产生显着影响。它可以帮助您最大限度地减少或消除欺诈和错误的风险，提高效率，并提供更好的客户服务。
数据科学家还可以帮助自动化业务中耗时的功能，将更关键的任务留给人类的双手和头脑。考虑数据科学为公司带来的以下主要好处。

做出更好的业务决策
公司可以使用数据和风险分析实践来做出明智的业务决策。对公司内部收集的数据的收集和分析可以通过提供客观证据来指导困难的业务选择，从而帮助上级。

衡量绩效
数据科学允许企业通过数据收集来衡量绩效，通过使用趋势和经验证据来帮助他们提出解决方案，从而在整个组织中做出更明智的决策。

向内部财务部门提供信息
您的公司还可以使用数据科学进行预测、生成财务报告和分析经济趋势，以便您可以就预算、财务和费用做出明智的决策。这将允许完全优化的创收，并准确了解内部财务状况。

开发更好的产品
数据分析可以使用数据驱动的方法来提供可验证和基于证据的数字，使公司能够接触到其目标受众，找到其受众喜欢的东西，然后将其产品迎合该受众。

提高效率
通过在工作场所收集数据，企业可以允许测试和测量工作场所运营的不同方法和反馈。数据可以通过提高日常运营效率和工作量，使公司能够发展并承担更多负担。
收集制造数据可以使公司消除效率低下并优化生产。从制造机器收集的大量数据可以提供关键数据，以提高生产效率并最大限度地提高产量。

降低风险和欺诈
数据科学可以让您的企业提高安全性并保护可能敏感的信息。可以使用机器学习算法根据用户的典型行为检测欺诈行为。从这些实例生成大量数据可以使机器学习能够高精度地捕获这些事件。
通过跟踪工作场所的运营并记录工作场所的活动，公司可以注意到任何不遵守政策或任何欺诈行为的员工。

预测结果和趋势
利用公司内部的统计数据和大数据收集，统计学家和数据科学家可以制定预测和预测，使高管能够根据这些预测相应地调整运营。
收集数据和分析还可以为您的公司提供对消费者反馈、市场趋势和公众总体趋势的预测，以便您可以针对特定群体定制您的做法，或根据市场上竞争对手的情况进行调整。

改善客户体验
客户数据收集对于吸引目标市场和根据收集的数据定制客户体验和需求很有价值。通过展示他们的好恶，结果可以增加销售额，并允许公司建立其客户群所依赖的品牌。
客户数据可以显示他们的习惯、特征、偏好、好恶以及其他有意义的数据。公司可以通过各种方式收集客户数据。尽管如此，数据科学家、统计学家和分析师仍需要消化它，并以对组织有价值的方式呈现它。了解客户是谁是将您的产品展示在正确的眼睛面前并建立品牌形象不可或缺的一部分。

企业的数据科学技能
互联网不乏资源，可让您开始学习数据科学概念，例如 Python 编程、SQL、统计学、机器学习和数据建模。从免费视频和开源平台到结构化课程和学位课程，您可以获得改变业务或聘请专业人士所需的数据科学技能。
以下是一些适用于业务的数据科学技能：

计算机/编码程序
计算机编程技能非常有价值，是执行数据分析不可或缺的一部分。在分析大型数据集群时，熟练掌握一种或多种高级编程语言会派上用场。
例子：SPSS、SAS、MATLAB、R、Python、Hadoop平台、C/C++、Java、SQL/NoSQL数据库

t检验技术技能
对用于剖析数据和分析趋势的数学概念有深入的了解对于数据科学至关重要，并且能够进行预测并从大型数据集群中找到有意义的信息。
例子：线性代数、微积分、概率

非结构化数据技术
以全面的方式组织数据是将数据科学引入业务的另一项关键技能。因此，您应该能够熟练地使用关系数据库和非关系数据库，并知道哪个最适合手头的任务。

统计学
分析数据的很大一部分是执行统计和创建模型，以向公司内的关键利益相关者显示数据趋势。因此，数据科学家必须熟悉使用已建立的统计方法和技术，以确保他们的发现是准确的。

数据可视化和报告技术
在向您的团队或上级展示您的结果时，以易于理解的方式展示您的发现和趋势至关重要。可视化数据趋势并将您的发现转化为通俗易懂的英语对您的团队来说可能是一笔宝贵的资产。

机器学习工具和技术
了解机器学习软件及其使用方法对您的团队或公司也很有价值。您可以将高度先进的技术与自动化和机器学习结合使用，而使用传统分析实践可能无法使用这些技术。

数据清理和整理
清理数据并使其以直观的形式可用是数据科学的另一个过程。作为数据科学家，您经常会收到难以破译的大型数据集群，通过使用工具以更有条理的方式仔细构建数据，然后可以执行分析。

面向企业的数据科学认证
数据科学认证可帮助您向潜在雇主展示您对关键工作相关技能的掌握程度。因此，获得认证可能是磨练对雇主和他们经营的企业都有价值的技能的好方法。 如果您有兴趣为企业追求更多的数据科学专业知识，您应该考虑以下一些认证：
• 认证分析专家 （CAP）：该认证允许您学习大数据，但不专注于特定平台。在获得此认证之前，您必须通过助理认证分析专业人员考试。
• Cloudera 认证专家 （CCP） 数据工程师： 此认证需要通过 Cloudera Associate Data Analyst 考试。Cloudera CCP 数据工程认证是一项严格的、基于绩效的认证，需要掌握深度数据工程。
• Dell Data Scientist Associate v2 （DCA-DS）：该认证使您具备数据科学基础知识，以便您可以立即参与项目。
• 谷歌专业数据工程师认证：本考试旨在证明您在测试 Google Cloud Platform （GCP） 和机器学习模型以及设计、操作和安全性方面的知识。
• 开放认证数据科学家 （Open CDS）：Open CDS 是通过申请和审查委员会完成的，此认证是通过认证数据科学家、硕士认证数据科学家和杰出认证数据科学家认证获得的。
• Microsoft 认证：Azure 数据科学家助理：该计划旨在让数据科学家使用机器学习来创建解决业务问题的模型。本考试涵盖 AI 解决方案、预测分析和自然语言处理。
• SAS认证大数据专家：参加此考试的学员应具有编程和 SAS 方面的经验。该认证有九门课程，涵盖统计学和数据分析。
• SAS认证数据科学家：本课程与其他SAS认证相结合，为您提供额外的荣誉，并且不会过期。
• DASCA 高级数据科学家 （SDS）：该认证分为五个方向，需要不同水平的经验。您需要学士学位和五年的经验才能开始第一条轨道。其他一些课程可能需要硕士学位。

了解有关商业数据科学的更多信息
数据和数据专业人员对企业来说非常有价值。如果您有兴趣从事数据科学职业并帮助企业做出重要决策，那么您可以考虑通过 Coursera 参加具有成本效益的在线课程，以获得与工作相关的技能。
在 CertNexus 的认证数据科学从业者专业证书中，您将学习如何更有效地从数据中提取见解并利用它们来解决业务问题，从而为您的业务带来更大的价值。
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