Web- en mobiele toepassingsontwikkeling

data Wetenskap

Data wetenskap is tans 'n warm beroepskeuse. Volgens die Amerikaanse Buro vir Arbeidsstatistiek sal die indiensneming van statistici en data-ontleders na verwagting met 30% groei teen 2024. Dit is omdat besighede van alle groottes massiewe hoeveelhede data insamel, en mense nodig het om hulle te help om sin te maak van alles. Die rede hoekom 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 kwintiljoen grepe data genereer. data Wetenskap is 'n belangrike vaardigheid vir alle maatskappye. Dit verbeter doeltreffendheid en bied insigte in jou besigheid. Met data Wetenskap, kan jy besluite neem wat gebaseer is op feite eerder as aannames. Tdie belangrikste ding oor data wetenskap is dat dit besighede help om beter besluite te neem. As jy in werk data wetenskap, kan jy jou maatskappy help om insigte te kry in die gedrag van hul kliënte, en hierdie inligting 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, word die iteratiewe aspek van machine learning Dit is baie belangrik, aangesien hulle 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 werklik 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 machine learning net soos Bayesiese analise en data-ontginning vir min faktore soos bekostigbare databerging, kragtiger en goedkoper rekenaarverwerking 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 te verminder en sodoende machine learning 'n belangrike element in die kernbedrywe. Die verlede is die hede en die hede is die toekoms. Data is die nuwe geldeenheid. Hoe meer data jy oor jou teikengehoor kan verskaf, hoe groter is die kans dat jy hulle sal kan lok. Byvoorbeeld, jy kan data gebruik om te wys hoeveel mense jou webwerf besoek, hoeveel mense op jou advertensies klik en hoeveel mense na jou werf deurklik. data Wetenskap is die studie van die onttrekking van kennis uit data. Die dissipline is 'n kombinasie van rekenaarwetenskap, statistiek en wiskunde. Dit is 'n baie breë veld, en dit het baie toepassings.

    Die opkoms van data -wetenskap

    data Wetenskap is 'n groeiende veld, en dit kan 'n wye reeks werksgeleenthede insluit. Eerstens het jy die datawetenskaplike van die verlede, wat 'n wiskundige of statistikus was. Dan het jy die data-wetenskaplike van die hede, wat iemand is wat ook die besigheid 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 kom tot hoe ons onsself vermaak tot hoe ons die jongste brekende nuus kry, is gebou op 'n grondslag van data. Maar data wetenskap gaan nie net oor die insameling en ontleding van data nie. Sê Gaurav Munjal, 'n data-wetenskaplike met 'n MBA van Harvard Business School, "Die maatskappye wat die meeste data-gedrewe is, is die meeste geneig om sukses te behaal, en die maatskappye wat die meeste data-gedrewe is, is dié wat die meeste data-gedrewe is van die heel begin. A data wetenskap professional is 'n wetenskaplike met 'n fokus op data. Data wetenskap is 'n vinnige en voortdurend veranderende veld, en die toekoms is selfs meer opwindend. Soos meer en meer industrieë wakker word met die potensiaal van data, gaan ons baie nuwe en opwindende toepassings van data wetenskap. Die vermoë om data te verstaan ​​word 'n nuwe 'taal' wat ons almal moet leer. Data wetenskap is die kruising van statistiek, rekenaarwetenskap en wiskunde, en is 'n groeiende veld binne die tegnologie-industrie.

      Waarom is Data Science die volgende groot ding?

      Die hele wêreld word digitaal, en elke nuwe tegnologie, vanaf sosiale media aan wearables aan die Internet van die dinge, genereer 'n massiewe hoeveelheid data. Wetenskap is 'n groeiende veld, en dit kan 'n wye reeks werksgeleenthede insluit. Eerstens het jy die datawetenskaplike van die verlede, wat 'n wiskundige of statistikus was. Die data wetenskap spasie raak al hoe drukker. Daar is maatskappye soos Looker, Mode en Domino Data Lab wat verskaf data wetenskap as 'n diens. Daar is ook tradisionele BI-verskaffers soos IBM en Oracle wat begin aanbied data wetenskap as 'n diens. ongedefinieerd Data wetenskap is die wetenskap om kennis en insigte uit data te onttrek. Dit is 'n relatief nuwe dissipline. Dit gaan meer daaroor om insigte uit data te kry eerder as om data te manipuleer. Data wetenskap kan vir baie verskillende toepassings gebruik word, van die identifisering van patrone in data tot die aanbeveling van produkte op grond van aankope. Een van die dinge wat sal verander in die data wetenskap bedryf is dat die datawetenskaplike meer van 'n ingenieur, meer van 'n produkbestuurder, meer van 'n bemarkingspersoon en meer van 'n besigheidspersoon sal word. data Wetenskap is 'n nuwe verskynsel in die bemarkings- en sakewêreld, maar die belangrikheid daarvan neem net toe. data Wetenskap is 'n kombinasie van statistiek, rekenaarwetenskap en wiskunde om data te ontleed. data Wetenskap kan gebruik word om vorige data te ontleed om tendense en toekomstige data te voorspel

        ons Project Hooftrekke

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

        Teken in op ons nuusbrief

        Teken in op ons nuusbrief

        Sluit aan by ons poslys om die jongste nuus en opdaterings van ons span te ontvang.

        Jy het suksesvol aangemelde!

        Deel hierdie
        %d bloggers soos hierdie: