Гордеем се, че сме партньори, сертифицирани от Leadinfo!

Разработка на уеб и мобилни приложения

Анализ на големи данни и наука за данните

Изкуствен интелект и машинно обучение

AR и VR решения

ВИЖТЕ ВСИЧКИ УСЛУГИ 

Science Data

Науката за данните е горещ избор за кариера в момента. Според Бюрото по трудова статистика на САЩ заетостта на статистици и анализатори на данни се очаква да нарасне с 30% до 2024 г. Това е така, защото фирмите от всякакъв мащаб събират огромни количества данни и се нуждаят от хора, които да им помогнат да осмислят всичко това. Причината, поради която науката за данните се превръща в следващото голямо нещо, е огромното количество данни, с които разполагаме днес. Живеем в свят, в който генерираме 2.5 квинтилиона байта данни всеки ден. Data Science е важно умение за всички компании. Подобрява ефективността и дава представа за вашия бизнес. С Data Science можете да вземате решения въз основа на факти, а не на предположения. Tнай -важното нещо за науката за данните е, че тя помага на бизнеса да взема по -добри решения. Ако работите в областта на науката за данни, можете да помогнете на вашата компания да получи представа за поведението на техните клиенти и да използва тази информация за по -добро приспособяване на техните продукти и услуги.

 

Data Science Минало, настояще и бъдеще.

Предизвикателство, което се върти зад ъгъла, е дали тези машини действително могат да се справят с неструктурираните и структурирани данни и при наличието на качествени алгоритми. И ако го направят, резултатите ще бъдат невъобразими. Можем просто да предскажем нивото на промените, които ще настъпят, реалната трансформация ще бъде забележителна. Но всичко това определено изисква значително време, за да се проведе.

Машинното обучение днес изобщо не е като преди, благодарение на новите изчислителни технологии. Тъй като моделите са изложени на нови данни, итеративният аспект на машинното обучение е доста важен, тъй като те могат да се адаптират независимо. Те произвеждат повтарящи се, надеждни резултати и решения, като се учат от предишни изчисления, предоставени им. Машинното обучение се е родило от идеята, че компютрите имат способността да се учат, без всъщност да са програмирани за някаква конкретна задача, която да работи, това е разпознаване на образи и изследователите измислят начини да видят дали компютрите могат да се учат от данни чрез изкуствен интелект. Хората възродиха интереса към машинното обучение, точно като байесов анализ и извличане на данни, поради няколко фактора, като достъпно съхранение на данни, по -мощна и по -евтина изчислителна обработка и нарастващи разновидности и обеми от налични данни. Всички тези неща направиха възможно автоматично и бързо изграждането на модели, които могат да анализират по -сложни и по -големи данни и да предоставят по -точни и по -бързи резултати в голям мащаб, ако е необходимо. Създавайки прецизни модели, предприятията и организациите имат добри шансове да признаят печеливши и успешни възможности и да сведат до минимум рисковете, като по този начин правят машинното обучение важен елемент в основните индустрии. The миналото е настояще и настоящето е бъдещето. Данните са новата валута. Колкото повече данни можете да предоставите за вашата целева аудитория, толкова по -голяма е вероятността да успеете да ги привлечете. Например можете да използвате данни, за да покажете колко хора посещават уебсайта Ви, колко хора кликват върху Вашите реклами и колко хора кликват върху Вашия сайт. Data Science е изследване на извличането на знания от данните. Дисциплината е комбинация от компютърни науки, статистика и математика. Това е много широко поле и има много приложения.

    Възходът на науката за данните

    Науката за данните е нарастващо поле и може да обхване широк спектър от работни места. Първо, имате учен по данни от миналото, който е бил математик или статистик. След това имате специалист по данни в настоящето, който е човек, който също разбира от бизнеса и може да помогне за вземане на решения, основани на данни. Данните са новото масло. Всичко, което правим, от начина, по който стигаме от А до Б, до това как се забавляваме, до това как получаваме последните актуални новини, е изградено върху база данни. Но науката за данните не е само събиране и анализ на данни. Гаурав Мунджал, специалист по данни с магистърска степен от Harvard Business School, казва: „Компаниите, които са най-управлявани от данни, са най-вероятно да успеят, а компаниите, които са най-управлявани от данни, са тези, които са най-управлявани от данните самото начало. Професионалист в областта на науката за данни е учен с фокус върху данните. Науката за данните е бързо развиваща се и постоянно променяща се област, а бъдещето е още по-вълнуващо. Тъй като все повече индустрии се събуждат с потенциала на данните, ще видим много нови и вълнуващи приложения на науката за данните. Способността да се разбират данните се превръща в нов „език“, който всички трябва да научим. Науката за данните е пресечната точка на статистиката, компютърните науки и математиката и е нарастващо поле в рамките на технологичната индустрия.

      Защо Data Science е следващото голямо нещо?

      Целият свят става дигитален и всяка нова технология, от социалните медии до носимите устройства до Интернет на нещата, генерира огромно количество данни. Науката е нарастваща област и може да обхване широк спектър от работни места. Първо, имате учен по данни от миналото, който е бил математик или статистик. Пространството за наука за данни става все по -претъпкано. Има компании като Looker, Mode и Domino Data Lab, които предоставят наука за данни като услуга. Има и традиционни доставчици на BI като IBM и Oracle, които започват да предлагат наука за данни като услуга. undefined Data science е наука за извличане на знания и прозрения от данните. Това е сравнително нова дисциплина. Това е повече за получаване на прозрения от данни, а не за манипулиране на данни. Науката за данните може да се използва за много различни приложения от идентифициране на модели в данните до препоръчване на продукти въз основа на покупки. Едно от нещата, които ще се променят в индустрията за наука за данни, е, че ученият по данни ще стане повече инженер, повече продуктов мениджър, повече маркетинг и повече бизнесмен. Data Science е ново явление в света на маркетинга и бизнеса, но значението му само нараства. Data Science е комбинация от статистика, компютърни науки и математика за анализ на данни. Data Science може да се използва за анализ на минали данни за прогнозиране на тенденциите и бъдещите данни

        Нашата Проект Акценти

        Ние изграждаме и се развиваме за работа, живот и комуникация. Приемаме проекти с намерението да намерим интелигентни, нови решения на проблеми, големи и малки.

        WhatsApp нас

        Излезте от мобилната версия