大数据和数据科学的一个经常被引用的承诺是:投资数据库和算法来处理数据,你将获得新的见解,甚至减少对主题专家的需求。悠闲生活的诱惑似乎在我们的掌握之中!
伦敦帝国理工学院(Imperial College London)的戴维•汉德(David Hand)和高级技术经理马尔科姆•摩尔(Malcolm Moore)解释说,尽管这种鼓励更好地利用数据的热情值得称赞,但现实情况却大不相同。此外,JMP高级系统工程师Emmanuel Romeu提供了一个现场演示。
有效的数据科学需要:
- 沟通与团队合作
- 明确你想知道什么
- 牢牢掌握数据
- 了解数据的质量
- 从数据中提取信息的能力
这在很大程度上超出了当前数据库和算法的能力。因此,从数据中提取有用知识的各个阶段都需要主题知识。
换句话说,数据科学和大数据需要专业专家才能成功。通过让专家应用数据,公司可以从数据中获得最大价值统计和数据科学方法,从而在增加确定性的情况下做出更好的决策。
主讲人:大卫·汉德,伦敦帝国理工学院高级研究调查员和数学荣誉教授
主讲人:Emmanuel Romeu, JMP的高级系统工程师
Emmanuel Romeu是JMP的高级系统工程师,负责法国的销售和客户开发。在加入JMP之前,Romeu在Beckman Coulter担任了超过15年的研发项目经理,之后担任了Immunotech的工业发展经理。
主讲人:Malcolm Moore, JMP的高级技术经理
自1989年推出第一版JMP统计发现软件以来,JMP一直是SAS的一部分,为桌面带来了交互式数据可视化和分析。SAS是商业分析软件和服务的领导者,也是商业智能市场上最大的独立供应商。通过创新的解决方案,SAS帮助全球6万多家企业的客户做出更好、更快的决策,从而提高业绩并创造价值。自1976年以来,SAS一直为全球客户提供the POWER TO KNOW®。