Als Data Scientist ist es unerlässlich, sich mit den vier Elementen der Datenwissenschaft gut auszukennen: kanonisches Geschäftsproblem, Systemanalyse, digitale Zwillinge und maschinelles Lernen.
- Ein kanonisches Geschäftsproblem ist eine bestimmte Art von Problem, das mit datenwissenschaftlichen Techniken gelöst werden kann. Ein gängiges kanonisches Geschäftsproblem ist zum Beispiel die Vorhersage der Kundenabwanderung.
- Bei der Systemanalyse werden Daten analysiert, um zu verstehen, wie ein System funktioniert, und um mögliche Verbesserungen zu ermitteln. Sie könnten die Systemanalyse zum Beispiel verwenden, um zu verstehen, warum Ihre Website zu bestimmten Tageszeiten nur langsam besucht wird.
- Digitale Zwillinge sind digitale Nachbildungen von physischen Objekten oder Systemen. Sie können verwendet werden um reale Bedingungen zu simulieren, um neue Designs zu testen oder vorherzusagen, wie ein System auf bestimmte Änderungen reagieren wird.
- Maschinelles Lernen ist eine Art der künstlichen Intelligenz, die es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen wird für Aufgaben wie Bilderkennung und Betrugserkennung eingesetzt.
