Vývoj webových a mobilních aplikací

Data Science

Datová věda je žhavá kariérní volba právě teď. Podle amerického Bureau of Labor Statistics se očekává, že zaměstnanost statistiků a datových analytiků vzroste do roku 30 o 2024 %. Je to proto, že podniky všech velikostí shromažďují obrovské množství dat a potřebují lidi, aby jim pomohli tomu všemu rozumět. Důvod proč věda o datech se stává další velkou věcí kvůli obrovskému množství dat, které dnes máme. Žijeme ve světě, kde každý den generujeme 2.5 bilionu bajtů dat. Data Science je důležitou dovedností pro všechny společnosti. Zvyšuje efektivitu a poskytuje přehled o vašem podnikání. S Data Science, můžete se rozhodovat spíše na základě faktů než domněnek. Ton je to nejdůležitější věda o datech spočívá v tom, že pomáhá podnikům činit lepší rozhodnutí. Pokud pracujete v věda o datech, můžete vaší společnosti pomoci získat přehled o chování jejích zákazníků a využít tyto informace k lepšímu přizpůsobení jejich produktů a služeb.

 

Datová věda minulost, současnost a budoucnost.

Úkolem, který se točí za rohem, je, zda si tyto stroje skutečně poradí s nestrukturovanými a strukturovanými daty a na základě dostupnosti kvalitativních algoritmů. A pokud ano, výsledky budou nepředstavitelné. Můžeme jen předvídat úroveň změn, ke kterým by došlo, skutečná transformace by byla pozoruhodná. Ale to vše si rozhodně vyžaduje značné množství času.

Strojové učení díky novým výpočetním technologiím dnes není vůbec jako v minulosti. Protože jsou modely vystaveny novým datům, iterativní aspekt strojové učení je velmi důležité, protože se dokážou přizpůsobit samostatně. Vytvářejí opakovatelné a spolehlivé výsledky a rozhodnutí tím, že se učí z předchozích výpočtů, které jim byly poskytnuty. Strojové učení se zrodilo z myšlenky, že počítače mají schopnost učit se, aniž by byly ve skutečnosti naprogramovány tak, aby fungovaly nějaké konkrétní úkoly, to je rozpoznávání vzorů a výzkumníci vymýšlejí způsoby, jak zjistit, zda by se počítače mohly učit z dat prostřednictvím umělá inteligence. Lidé oživili zájem o strojové učení stejně jako Bayesovská analýza a data mining pro několik faktorů, jako je dostupné úložiště dat, výkonnější a levnější výpočetní zpracování a rostoucí rozmanitost a objemy dostupných dat. Všechny tyto věci umožnily automaticky a rychle vytvářet modely, které dokážou analyzovat složitější a větší data a v případě potřeby poskytovat přesnější a rychlejší výsledky ve velkém měřítku. Vytvořením přesných modelů mají podniky a organizace dobrou šanci rozpoznat ziskové a úspěšné příležitosti a minimalizovat rizika. strojové učení významným prvkem v klíčových průmyslových odvětvích. The minulost je přítomnost a přítomnost je budoucnost. Data jsou novou měnou. Čím více údajů o své cílové skupině poskytnete, tím je pravděpodobnější, že ji dokážete zaujmout. Pomocí údajů můžete například zobrazit, kolik lidí navštěvuje váš web, kolik lidí kliká na vaše reklamy a kolik lidí se proklikává na váš web. Data Science je studium získávání znalostí z dat. Disciplína je kombinací informatiky, statistiky a matematiky. Je to velmi široká oblast a má mnoho aplikací.

    Vzestup datové vědy

    Data Science je rostoucí obor a může zahrnovat širokou škálu pracovních míst. Za prvé, máte datového vědce z minulosti, který byl matematik nebo statistik. Pak máte současného datového vědce, což je někdo, kdo také rozumí podnikání a může pomoci s rozhodováním na základě dat. Data jsou nový olej. Všechno, co děláme, od toho, jak se dostaneme z bodu A do bodu B, přes to, jak se bavíme, až po to, jak dostáváme nejnovější zprávy, je založeno na datech. Ale věda o datech není jen o sběru a analýze dat. Gaurav Munjal, datový vědec s titulem MBA z Harvard Business School, říká: „Společnosti, které jsou nejvíce založené na datech, s největší pravděpodobností uspějí, a společnosti, které jsou nejvíce založeny na datech, jsou ty, které jsou nejvíce založeny na datech. úplný začátek. A věda o datech profesionál je vědec se zaměřením na data. Datová věda je rychle se rozvíjející a neustále se měnící obor a budoucnost je ještě vzrušující. Jak se stále více průmyslových odvětví probouzí k potenciálu dat, uvidíme spoustu nových a vzrušujících aplikací věda o datech. Schopnost porozumět datům se stává novým „jazykem“, který se všichni musíme naučit. Datová věda je průsečíkem statistiky, informatiky a matematiky a je rostoucí oblastí v technologickém průmyslu.

      Proč je datová věda další velkou věcí?

      Celý svět se digitalizuje a každá nová technologie sociální média k nositelným zařízením k Internet věcí, generuje obrovské množství dat. Věda je rostoucí obor a může zahrnovat širokou škálu pracovních míst. Za prvé, máte datového vědce z minulosti, který byl matematik nebo statistik. The věda o datech prostor je stále přeplněnější. Poskytují společnosti jako Looker, Mode a Domino Data Lab věda o datech jako službu. Existují také tradiční prodejci BI jako IBM a Oracle, kteří začínají nabízet věda o datech jako službu. nedefinováno Datová věda je věda o získávání znalostí a poznatků z dat. Je to relativně nová disciplína. Jde spíše o získávání poznatků z dat než o manipulaci s daty. Datová věda lze použít pro mnoho různých aplikací od identifikace vzorů v datech až po doporučování produktů na základě nákupů. Jedna z věcí, která se změní v věda o datech průmysl spočívá v tom, že datový vědec se stane více inženýrem, více produktovým manažerem, více marketingovým člověkem a více obchodníkem. Data Science je novým fenoménem v marketingovém a obchodním světě, ale jeho význam jen roste. Data Science je kombinací statistiky, informatiky a matematiky k analýze dat. Data Science lze použít k analýze minulých dat k předpovídání trendů a budoucích dat

        Náš Projekt Přednosti

        Tvoříme a vyvíjíme pro práci, život a komunikaci. Přijímáme projekty se záměrem najít chytrá, nová řešení problémů, velkých i malých.

        Přihlásit se k odběru našeho newsletteru

        Přihlásit se k odběru našeho newsletteru

        Připojte se k našemu seznamu adres a získejte nejnovější zprávy a novinky od našeho týmu.

        Úspěšně jste přihlášeni k odběru!

        sdílet Tato
        %d blogeři, jako je tento: