Пересечение науки о данных и социальных сетей

Использование социальных сетей резко возросло в последние годы, но никогда не было так быстро, как после вспышки COVID-19, поскольку ограничения, связанные с карантином, изменили 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 области. Платформы социальных сетей стали игровой площадкой для анализа тенденций в реальном времени и центром современных маркетинговых стратегий для бизнеса.

Траектория роли социальных сетей в развитии бизнеса такова: будет увеличиваться в ближайшие годыи в результате появятся соответствующие карьерные роли. Мы уже видим популярность рабочих навыков в этой области, включая веб-аналитиков, инженеров искусственного интеллекта, инженеров машинного обучения, специалистов по цифровому маркетингу, аналитиков социальных сетей и продвинутых мобильных маркетологов, и сейчас самое подходящее время как для практикующих, так и для начинающих профессионалов отрасли изучить столкновение науки о данных и социальных сетей.

Ускорение источников данных

Значительный рост использования социальных сетей привел к увеличению объема как структурированных, так и неструктурированных данных различных форматов, таких как изображения, видео, звуки, текст и геолокации.

Социальные медиа развились и стали важнейшим фактором сбора и распространения информации в таких секторах, как развлечения и СМИ, журналистика, бизнес, политика и наука. Этот рост открывает новые возможности для анализа и обнаружения закономерностей, которые дают представление о ключевых проблемах, тенденциях, влияниях, а также рыночных и социальных изменениях.

Сложность выполнения обнаружения, сбора и подготовки данных для аналитики и предиктивного моделирования часто зависит от конкретной прикладной области, источника и формата данных, методов и целей. Для этой цели широко используются такие методы науки о данных, как аналитика 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, которая стремится выявить закономерности в поведении клиентов для прогнозирования будущих покупательских привычек, необходимо использовать прогностическую аналитику и моделирование, включая кластерные модели, регрессионный анализ и кластерную фильтрацию, все из которых основаны на статистических и машинных алгоритмах.

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 руководства разработкой контента.

Расширение вариантов использования

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

Улучшение процесса принятия решений

Организации анализируют большие данные, чтобы выявлять тенденции в режиме реального времени и использовать эти конкурентные знания для принятия обоснованных решений, минимизации бизнес-рисков и связывания социальных данных с конечным результатом.

Медицинские и научные исследования

Социальные сети — важный ресурс здравоохранения для уменьшения дезинформации, предоставления общественности обновлений в режиме реального времени и повышения осведомленности о проблемах здравоохранения. Государственные организации здравоохранения, академические исследователи и ученые используют науку о данных, чтобы воспользоваться доступностью и доступностью данных для образовательных, совместных и исследовательских целей.

Разработка продукта

Компании используют машинное обучение Методы социального прослушивания для интеллектуального анализа естественного языкового контента, а также видео и фотографий. Это помогает им уловить ранние тенденции или быстро меняющиеся предпочтения, чтобы они могли разрабатывать продукты, которые лучше всего подходят рынку.

Улучшение маркетинговой стратегии

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

Мониторинг воздействия COVID-19

В настоящее время методы науки о данных используются для мониторинга мирового воздействия и динамики пандемии путем анализа социальных сетей, а также для информирования общественности о фактах и ​​рисках, связанных с COVID-19.

Начните карьеру в области науки о данных

Мы создали тщательное сравнение наших курсов, чтобы помочь вам сделать обоснованный выбор и продвинуться в карьере в области науки о данных. Погрузитесь в детали и найдите идеальную программу, которая соответствует вашим амбициям и целям в области науки о данных.

Разрушение формирует возможности карьерного роста

Социальные сети в корне изменили традиционные формы коммуникации, открыв перед специалистами по науке о данных новые возможности для руководства и поддержки всего: от академических исследований и повышения осведомленности в области здравоохранения до цифрового маркетинга и разработки услуг.

Для тех, кто хочет расширить свои навыки в области науки о данных и социальных сетей, Simplilearn предлагает специальные образовательные курсы по науке о данных и бизнес-аналитике, которые помогут им выбрать как существующую, так и потенциальную карьеру.