Inligting oor leidrade-NewGenApps gesertifiseerde vennote

Trots om Leadinfo -gesertifiseerde vennote te wees!

Web- en mobiele toepassingsontwikkeling

Big Data Analytics en Data Science

Kunsmatige Intelligensie en Masjienleer

AR- en VR -oplossings

BESIG ALLE DIENSTE 

data Wetenskap

Data -wetenskap is tans 'n warm loopbaankeuse. Volgens die Amerikaanse Buro vir Arbeidsstatistiek sal die verwagting van statistieke en data -ontleders teen 30 met 2024% groei. Dit is omdat ondernemings van alle groottes groot hoeveelhede data versamel en mense nodig het om hulle te help om alles te verstaan. Die rede waarom data -wetenskap die volgende groot ding word, is as gevolg van die groot hoeveelheid data wat ons vandag het. Ons leef in 'n wêreld waar ons elke dag 2.5 kwiljoen grepe data genereer. Data Science is 'n belangrike vaardigheid vir alle ondernemings. Dit verbeter doeltreffendheid en bied insig in u onderneming. Met Data Science kan u besluite neem op grond van feite eerder as aannames. TDie belangrikste ding oor data -wetenskap is dat dit besighede help om beter besluite te neem. As u in data -wetenskap werk, kan u u onderneming help om insig te kry in die gedrag van hul kliënte en hierdie inligting te gebruik om hul produkte en dienste beter aan te pas.

 

Data Science Verlede, hede en toekoms.

'N Uitdaging wat om die draai draai, is of hierdie masjiene werklik die ongestruktureerde en gestruktureerde data kan hanteer en die beskikbaarheid van kwaliteitsalgoritmes. En as dit wel gebeur, sal die resultate ondenkbaar wees. Ons kan net voorspel die vlak van veranderinge wat sou plaasvind, die ware transformasie sou opmerklik wees. Maar dit alles vra beslis baie tyd om plaas te vind.

Masjienleer vandag is glad nie soos in die verlede nie, danksy die nuwe rekenaartegnologieë. Aangesien modelle blootgestel word aan nuwe data, is die iteratiewe aspek van masjienleer baie belangrik, aangesien dit onafhanklik kan aanpas. Hulle lewer herhaalbare, betroubare resultate en besluite deur te leer uit vorige berekeninge wat aan hulle verskaf is. Masjienleer is gebore uit die idee dat rekenaars die vermoë het om te leer sonder om eintlik vir 'n spesifieke taak geprogrammeer te word, dit is patroonherkenning en navorsers beraam maniere om te kyk of rekenaars uit data kan leer kunsmatige intelligensie. Mense het die belangstelling in masjienleer herleef, net soos Bayesiaanse analise en data -ontginning vir enkele faktore soos bekostigbare data -berging, kragtiger en goedkoper berekeningsverwerking en groeiende variëteite en volumes beskikbare data. Al hierdie dinge het dit moontlik gemaak om outomaties en vinnig modelle te bou wat meer komplekse en groter data kan ontleed en meer akkurate en vinniger resultate op groot skaal kan lewer indien nodig. Deur presiese modelle te skep, het die besighede en organisasies 'n goeie kans om winsgewende en suksesvolle geleenthede te erken en risiko's tot die minimum te beperk, waardeur masjienleer 'n belangrike element in die kern is nywerhede. Die verlede is die hede en die hede is die toekoms. Data is die nuwe geldeenheid. Hoe meer data u oor u teikengehoor kan verskaf, hoe groter is die kans dat u dit sal kan lok. U kan byvoorbeeld data gebruik om aan te toon hoeveel mense u webwerf besoek, hoeveel mense op u advertensies klik en hoeveel mense na u webwerf klik. Data Science is die studie om kennis uit data te onttrek. Die vakgebied is 'n kombinasie van rekenaarwetenskap, statistiek en wiskunde. Dit is 'n baie breë veld en het baie toepassings.

    Die opkoms van data -wetenskap

    Data Science is 'n groeiende veld en kan 'n wye verskeidenheid werk insluit. Eerstens het u die data -wetenskaplike van die verlede, wat 'n wiskundige of statistikus was. Dan het u die data-wetenskaplike van die hede, iemand wat ook die onderneming verstaan ​​en kan help om data-gedrewe besluite te neem. Data is die nuwe olie. Alles wat ons doen, van hoe ons van A tot B gaan, hoe ons ons vermaak tot hoe ons die nuutste nuus kry, is gebou op 'n grondslag van data. Maar data -wetenskap gaan nie net oor die versameling en ontleding van data nie. Gaurav Munjal, 'n data-wetenskaplike met 'n MBA aan die Harvard Business School, sê: 'Die ondernemings wat die meeste data-gedrewe is, sal waarskynlik slaag, en die ondernemings wat die meeste data-gedrewe is, is die wat die meeste data-gedrewe is van die heel begin. 'N Professionele data -wetenskap is 'n wetenskaplike met die fokus op data. Datavetenskap is 'n vinnige en steeds veranderende veld, en die toekoms is nog opwindender. Namate al hoe meer bedrywe wakker word met die potensiaal van data, gaan ons baie nuwe en opwindende toepassings van data -wetenskap sien. Die vermoë om data te verstaan, word 'n nuwe 'taal' wat ons almal moet leer. Datavetenskap is die kruising van statistiek, rekenaarwetenskap en wiskunde, en is 'n groeiende veld in die tegnologiebedryf.

      Waarom is Data Science die volgende groot ding?

      Die hele wêreld word digitaal, en elke nuwe tegnologie, van sosiale media tot wearables tot die Internet of Things, genereer 'n massiewe hoeveelheid data. Wetenskap is 'n groeiende veld, en dit kan 'n wye verskeidenheid werk insluit. Eerstens het u die data -wetenskaplike van die verlede, wat 'n wiskundige of statistikus was. Die ruimte vir data -wetenskap word al hoe meer druk. Daar is ondernemings soos Looker, Mode en Domino Data Lab wat datawetenskap as 'n diens lewer. Daar is ook tradisionele BI -verskaffers soos IBM en Oracle wat datawetenskap as 'n diens begin aanbied. undefined Data science is die wetenskap om kennis en insigte uit data te onttrek. Dit is 'n relatief nuwe dissipline. Dit gaan meer oor die insig van data eerder as om data te manipuleer. Datavetenskap kan vir baie verskillende toepassings gebruik word, van die identifisering van patrone in data tot die aanbeveling van produkte gebaseer op aankope. Een van die dinge wat in die data -wetenskapbedryf sal verander, is dat die data -wetenskaplike meer 'n ingenieur, 'n produkbestuurder, 'n bemarkingspersoon en meer 'n sakepersoon sal word. Data Science is 'n nuwe verskynsel in die bemarkings- en sakewêreld, maar die belangrikheid daarvan neem net toe. Data Science is 'n kombinasie van statistiek, rekenaarwetenskap en wiskunde om data te ontleed. Data Science kan gebruik word om vorige data te ontleed om tendense en toekomstige data te voorspel

        ons Project Hooftrekke

        Ons bou en ontwikkel vir werk, lewe en kommunikasie. Ons neem projekte aan met die doel om slim, nuwe oplossings vir probleme, groot en klein, te vind.

        Deel hierdie