Пересечение науки о данных и социальных сетей

Использование социальных сетей резко возросло в последние годы, но никогда больше, чем после вспышки COVID-19, поскольку ограничения на карантин сместили поведение и привычки пользователей в сторону большей цифровой зависимости. Хотя наука о данных, безусловно, сыграла значительную роль в социальных сетях, и наоборот, пандемия навсегда изменила влияние и важность аналитики в этой сфере. Платформы социальных сетей стали площадкой для анализа тенденций в режиме реального времени и центром разработки современных маркетинговых стратегий бизнеса.

Траектория роли социальных сетей в развитии бизнеса такова. будет увеличиваться в ближайшие годыи в результате появятся соответствующие карьерные роли. Мы уже наблюдаем популярность профессиональных навыков в этой области, включая веб-аналитиков, инженеров по искусственному интеллекту, инженеров по машинному обучению, специалистов по цифровому маркетингу, аналитиков социальных сетей и продвинутых мобильных маркетологов, и сейчас самое подходящее время как для практикующих, так и для начинающих. профессионалы отрасли будут изучать конфликт между наукой о данных и социальными сетями.

Ускорение источников данных

Значительный рост использования социальных сетей привел к растущему накоплению как структурированных, так и неструктурированных данных в различных форматах, таких как изображения, видео, звуки, текст и геолокация.

Социальные сети стали важнейшим фактором сбора и распространения информации в таких секторах, как развлечения и средства массовой информации, журналистика, бизнес, политика и наука. Этот рост открывает новый потенциал для анализа и обнаружения закономерностей, которые дают представление о ключевых проблемах, тенденциях, влияниях, а также рыночных и социальных изменениях.

Сложность обнаружения, сбора и подготовки данных для аналитики и прогнозного моделирования часто зависит от конкретной области приложения, источника и формата данных, методов и целей. С этой целью широко используются такие методы науки о данных, как анализ больших данных, интеллектуальный анализ данных, машинное обучение и искусственный интеллект. В наши дни изучение науки о данных стало чрезвычайно важным, независимо от вашей рабочей области.

Например, маркетинговой фирме, стремящейся выявить закономерности в поведении клиентов для прогнозирования будущих покупательских привычек, потребуется использовать прогнозную аналитику и моделирование, включая кластерные модели, регрессионный анализ и кластерную фильтрацию, все из которых основаны на статистических алгоритмах и алгоритмах машинного обучения.

Аналогичным образом, платформы социальных сетей, такие как Facebook, Instagram и LinkedIn, используют машинное обучение, искусственный интеллект и обработку естественного языка (NLP) для персонализации пользовательского опыта, анализа огромных объемов данных, распознавания людей на фотографиях и управления разработкой контента.

Расширение вариантов использования

Взаимосвязь между наукой о данных и социальными сетями неоднократно демонстрировалась в многочисленных случаях использования, формировании бизнес-стратегий, научных и медицинских исследованиях, разработке продуктов и оптимизации маркетинга.

Улучшение процесса принятия решений

Организации анализируют большие данные, чтобы выявить тенденции в режиме реального времени, и используют эту информацию о конкурентах для принятия решений, минимизации бизнес-рисков и подключения этих социальных данных к своей прибыли.

Медицинские и научные исследования

Социальные сети — жизненно важный ресурс здравоохранения чтобы уменьшить дезинформацию, предлагать общественности обновленную информацию в режиме реального времени и повышать осведомленность о проблемах здравоохранения. Организации общественного здравоохранения, академические исследователи и учёные используют науку о данных, чтобы воспользоваться наличием и доступностью данных в целях образования, сотрудничества и набора исследовательских кадров.

Разработка продукта

Компании используют ML методы социального прослушивания для интеллектуального анализа контента на естественном языке, а также видео и фотографий. Это помогает им улавливать ранние тенденции или быстро меняющиеся предпочтения, чтобы они могли разрабатывать продукты, которые лучше всего соответствуют рынку.

Улучшение маркетинговой стратегии

Аналитика социальных сетей и анализ больших данных используются для поддержки маркетинговых стратегий, включая измерение ключевых показателей эффективности маркетинга, мониторинг эффективности кампаний и создание контекстуальной, персонализированной рекламы и контента на основе настроений клиентов.

Мониторинг воздействия COVID-19

Методы науки о данных в настоящее время используются для мониторинга глобального воздействия и динамики пандемии путем анализа социальных сетей, а также для информирования общественности о фактах и ​​рисках COVID-19.

Отправьтесь в карьеру в области науки о данных

Мы создали тщательное сравнение наших курсов, чтобы дать вам возможность сделать осознанный выбор и продвинуться по карьерной лестнице в области науки о данных. Погрузитесь в детали и найдите идеальную программу, которая соответствует вашим амбициям и целям в области науки о данных.

Прорывы формируют карьерные возможности

Традиционные формы общения были фундаментально нарушены социальными сетями, предоставляя специалистам в области обработки данных новые возможности для руководства и поддержки во всем: от академических исследований и повышения осведомленности о здоровье до цифрового маркетинга и разработки услуг.

Для тех, кто хочет расширить свои навыки в области науки о данных и социальных сетях, Simplilearn предлагает специальные образовательные курсы по науке о данных и бизнес-аналитике, которые помогут выбрать как существующие, так и потенциальные карьерные пути.