Opportunités de carrière en exploration de données

Quand j'ai entendu «data mining» du terme, j'ai imaginé mineurs avec hard-hats et de pioches, s'acharnent sur les rochers en code binaire. Aussi amusante et illogique que c'était, le data mining est à peu près juste que - à récurer immenses étendues de données à leur tour avec les modèles les plus convaincants et les statistiques. L'exploration de données est un outil analytique pour quiconque en a besoin. Et le garçon, les gens en ont besoin!

Alors qu'il appelle «la recherche d'un entrepôt rempli de données» serait toujours le mettre à la légère, la forte demande pour l'exploration de données a conduit à la recherche de logiciels plus rapidement, mieux et le renforcement des scanners, des méthodes de stockage plus sûres. Nous sommes loin dépassé le stade où nous pouvons simplement dire que nous vivons dans une ère de l'information. Nous pouvons maintenant dire que nous vivons à une époque où l'information est vitale, si vaste et si sensibles aux changements qu'il nous faudrait des millions d'années encore pour tout lire. Alors vous pouvez imaginer si vous parvenez à faire le travail en mois, en jours, voire quelques heures, vous pourriez aussi bien être les mines d'or plutôt que des informations pour une paie! Il serait, d'autre part, être le même que l'exploitation minière d'une montagne pour une seule veine d'or. En bref, l'exploration de données a besoin de plus de personnes et ceux qui deviennent réussies mineurs de données, gagnent assez bien.

Comment effectuer Data Mining

Il ya quatre étapes à elle. Ils semblent simples, mais pas quand vous avez réellement 'creuser'.

* La première étape consiste à démarrer le processus d'extraction. Cela signifie non seulement au relevé statistique des événements uniques, mais les statistiques de la transition entre les deux événements ainsi.

* La deuxième étape est relativement simple - vous avez besoin de réorganiser toutes les données statistiques que vous avez recueillies et le conserver en lieu où il sera en sécurité et incorruptible.

* Dans la prochaine étape, le chercheur, en suivant le protocole spécifié pour lui / elle, révèle l'ensemble des données pertinentes qu'ils ont tirées de la recherche, à ceux qui sont concernés. Ils seront ensuite analyser les données et si elle est approuvée, elle tombe dans la phase finale.

* Vous utilisez quelque procédé ou d'un logiciel qui a été donné à vous (ou construit par vous) et de commencer à donner un sens aux données que vous avez stockées.

Le champ d'application du Data Mining

Un rapide regard sur quelques endroits où l'exploration de données est utilisé et ce que cela signifie pour les analystes à comprendre son besoin dans les domaines modernes. La plupart des algorithmes de data mining sont itératives et requièrent la plupart des détails sur les sections de données entre lesquels vous avez besoin de trouver le lien.

Réseaux de neurones artificiels: Autrement dit, ils ressemblent le réseau neuronal humain, seulement ils ne sont pas. Ils sont destinés à suivre le modèle neuronal humain - ils apprendre, pratiquer, d'adapter et de conclure, selon ce que le programmeur cartes comme elle. Ils sont utilisés pour l'extraction de données où il ya de grands systèmes non linéaires qui possèdent quelques similitudes, mais apparemment conclure que totalement indépendants. En gros, vous trouverez sur ce facteur inconnu qui concerne tous les segments de données et de conclure comme une nouvelle découverte.

Algorithme Génétique: Ce champ utilise tous les outils évolutifs - l'héritage, la mutation, de croisement et de sélection pour trouver les liens manquants entre les données, à la fois modernes et préhistoriques. Ce que vous faites ici, dans un système avec trop de facteurs inconnus, est de trouver le résultat le plus proche possible à l'aide des outils de prévision les plus fortes dans votre arsenal. Vous venez avec la réponse la plus probable et optimisé pour les questions.

Visualisation des données: Ici, ce que vous finissez par l'exploitation minière est généralement trop compliqué à lire grâce à un logiciel unique. Les données croise et se termine en plusieurs points par une ligne de temps, ce qui donne un morceau un peu multidimensionnelle des données. D'une certaine façon, c'est comme dire, «si la structure est trop grand, prendre un peu de recul pour avoir une meilleure vue. On est quasiment afficher toutes les données par des moyens graphiques.

Opportunités de carrière en exploration de données

Voici une liste de toutes les professions qui offrent des possibilités de carrière dans l'exploration de données en utilisant l'd'obtenir des résultats.

Entreprise

Vous trouverez l'utilisation du data mining principalement dans les domaines d'activité dans les branches suivantes:

Publicité: Obtenir le bon type de publicités en utilisant la relation client et de la rétroaction. L'exploration de données repose en grande partie sur la relation client, car c'est là que toutes les données proviennent de transition, qu'il s'agisse de l'évolution des tendances ou de satisfaction avec les produits.

Un exemple de la publicité visuelle directe est une certaine tactique employée par un supermarché. N'a pas vraiment ressembler à la bonne place pour le data mining, ça? Eh bien, cela a effectivement été fait une fois. Les chercheurs, à travers une série de factures d'épicerie, la classe ouvrière statistiques et vidéos de surveillance, a montré une relation définitive entre les jours de la semaine, la présence d'un enfant en bas âge dans une maison et le sexe du parent qui shopping. La conclusion - les hommes qui ont un enfant aller faire du shopping pour la plupart le samedi et acheter un lot de couches et de la bière. Les propriétaires de magasins, puis simplement déplacé la section de couche à côté de la section de la bière et s'est assis en arrière et regardé la hausse des ventes de bières!

Soins de santé: évaluation des tendances récentes sur la santé pour mettre en avant la santé suivant ou produit de régime. L'exploration de données s'est avérée de plus en plus essentiel quand il s'agit de faire de la réduction des coûts médecine, l'optimisation des procédures chirurgicales et de garder un contrôle sur les ventes pharmaceutiques. L'exploration de données peut être utilisée pour déterminer le taux de réussite et les effets secondaires d'un médicament sur le marché. Le résultat se réuniront morceaux énormes de données dans les pharmacies à travers le pays qui vendent de la drogue, d'organiser les données et de conclure à l'efficacité du médicament. Vous pouvez également utiliser l'exploration de données pour évaluer une intervention médicale ou chirurgicale et calculer son efficacité sur un patient. Il s'agit de tamisage beaucoup de données à partir de plusieurs patients et les aspects multiples (comme le poids, le régime alimentaire, les changements à long terme).

Sports: La télédiffusion d'un sport en particulier plus, selon les localités qui sont intéressés par ce sport. Sur le terrain, l'exploration de données est utilisée pour évaluer les joueurs, afin de vérifier leurs statistiques sur le terrain et des pratiques de formation pour découvrir les meilleures façons de faire les joueurs mieux.

La détection des fraudes: Les archives peuvent être recherchés à travers pour trouver les modèles dans de nombreux cas de fraude, si elle va de l'argent ou des fraudes bancaires majeurs.

Investissements: Une méthode très lucrative pour les entreprises ou les particuliers à réaliser des gains accrus sur leurs investissements. L'exploration de données permet de réduire le taux de risque et de capital pour donner le meilleur rendement possible. Un autre angle pour l'utilisation du data mining est dans les pratiques actuarielles. Pour quelqu'un qui n'a besoin de rien, mais les données statistiques qui est en béton, afin d'évaluer le marché pour trouver tous les risques d'assurance et d'investissement, le data mining est un excellent outil.

Fabrication: La chaîne de montage est un autre endroit qui peut bénéficier de l'exploration de données. Vous pouvez l'utiliser pour améliorer les performances des outils automatisés ainsi que l'efficacité des employés ainsi que leur bien-être.

Gouvernement

Le gouvernement américain prend l'un des plus grands projets de data mining. Ils l'utilisent pour accroître l'efficacité de l'application des lois et, plus récemment (et dans les mesures surprenantes), dans la lutte contre le terrorisme.

Science

La science se sert de data mining dans les endroits où des liens peuvent être établis dans des domaines qui recueillent de grandes quantités de données, comme l'astronomie et de la bioinformatique.

Internet

Peut-être le concept le plus grand exploration de données qui est en cours d'utilisation a été celui que tout le monde utilise - les moteurs de recherche sur Internet. Jamais demandé comment Google arrive avec les résultats de recherche les plus pertinents avant même que vous finissez de taper la requête de recherche tout entier?

Pour un champ qui est de plus en plus en demande à la journée, les professionnels du domaine gagnent quelque chose entre le support de $ 65,000 à $ 70,000. Pas mal, n'est-ce pas? Alors qu'attendez-vous pour? Mettez votre casque et me laisse travailler!...