Stolt over at være Leadinfo -certificerede partnere!

Web- og mobilapplikationsudvikling

Big Data Analytics og Data Science

Kunstig intelligens og maskinlæring

AR- og VR -løsninger

VIS ALLE TJENESTER 

data, Science

Datavidenskab er et varmt karrierevalg lige nu. Ifølge US Bureau of Labor Statistics forventes ansættelsen af ​​statistikere og dataanalytikere at stige med 30% inden 2024. Det skyldes, at virksomheder i alle størrelser indsamler enorme mængder data, og har brug for folk til at hjælpe dem med at få mening om det hele. Grunden til, at datavidenskab bliver den næste store ting, er på grund af den enorme mængde data, vi har i dag. Vi lever i en verden, hvor vi genererer 2.5 quintillion bytes data hver eneste dag. Data Science er en vigtig færdighed for alle virksomheder. Det forbedrer effektiviteten og giver indsigt i din virksomhed. Med Data Science kan du træffe beslutninger baseret på fakta frem for antagelser. Tdet vigtigste ved datavidenskab er, at det hjælper virksomheder med at træffe bedre beslutninger. Hvis du arbejder inden for datavidenskab, kan du hjælpe din virksomhed med at få indsigt i deres kunders adfærd og bruge disse oplysninger til bedre at skræddersy deres produkter og tjenester.

 

Datavidenskab Fortid, nutid og fremtid.

En udfordring, der drejer sig om hjørnet, er, om disse maskiner rent faktisk kan håndtere de ustrukturerede og strukturerede data og efter tilgængeligheden af ​​kvalitetsalgoritmer. Og hvis de gør det, vil resultaterne være ufattelige. Vi kan bare forudsige niveauet af ændringer, der ville finde sted, den virkelige transformation ville være bemærkelsesværdig. Men alt dette kræver bestemt en lang tid at finde sted.

Maskinlæring i dag er slet ikke som tidligere, takket være de nye computingteknologier. Da modeller udsættes for nye data, er det iterative aspekt af maskinlæring ganske vigtigt, da de er i stand til at tilpasse sig uafhængigt. De producerer gentagelige, pålidelige resultater og beslutninger ved at lære af tidligere beregninger, der er givet dem. Maskinlæring blev født ud fra tanken om, at computere har evnen til at lære uden egentlig at blive programmeret til en bestemt opgave, der skal fungere, det er mønstergenkendelse, og forskere udtænker måder at se, om computere kan lære af data gennem kunstig intelligens. Folk har genoplivet interessen for maskinlæring ligesom Bayesiansk analyse og datamining for få faktorer som overkommelig datalagring, mere kraftfuld og billigere beregning og voksende sorter og mængder af tilgængelige data. Alle disse ting har gjort det muligt automatisk og hurtigt at bygge modeller, der kan analysere mere komplekse og større data og levere mere præcise og hurtigere resultater i stor skala, hvis det er nødvendigt. Ved at skabe præcise modeller har virksomheder og organisationer en god chance for at genkende rentable og succesrige muligheder og minimere risici og dermed gøre maskinlæring til et væsentligt element i kerneindustrier. Det fortiden er nutiden og nutiden er fremtiden. Data er den nye valuta. Jo flere data du kan levere om din målgruppe, desto mere sandsynligt er det, at du er i stand til at tiltrække dem. For eksempel kan du bruge data til at vise, hvor mange mennesker der besøger dit websted, hvor mange der klikker på dine annoncer, og hvor mange der klikker igennem til dit websted. Data Science er undersøgelsen af ​​udtrækning af viden fra data. Faget er en kombination af datalogi, statistik og matematik. Det er et meget bredt felt, og det har mange applikationer.

    Stigningen af ​​datavidenskab

    Data Science er et område i vækst, og det kan omfatte en lang række job. For det første har du tidligere datavidenskabsmand, der var matematiker eller statistiker. Derefter har du nutidens datavidenskabsmand, som også er en, der også forstår forretningen og kan hjælpe med at træffe datadrevne beslutninger. Data er den nye olie. Alt, hvad vi gør, fra hvordan vi kommer fra A til B, til hvordan vi underholder os, til hvordan vi får de seneste breaking news, er bygget på et fundament af data. Men datavidenskab handler ikke kun om indsamling og analyse af data. Gaurav Munjal, en datavidenskabsmand med en MBA fra Harvard Business School siger: ”De virksomheder, der er mest datadrevne, har størst sandsynlighed for at lykkes, og de virksomheder, der er mest datadrevne, er dem, der er mest datadrevne fra meget begyndende. En datavidenskabelig professionel er en videnskabsmand med fokus på data. Datavidenskab er et hurtigt og stadigt skiftende felt, og fremtiden er endnu mere spændende. Efterhånden som flere og flere industrier vågner op til datapotentialet, kommer vi til at se en masse nye og spændende applikationer inden for datavidenskab. Evnen til at forstå data er ved at blive et nyt 'sprog', vi alle skal lære. Datavidenskab er skæringspunktet mellem statistik, datalogi og matematik og er et voksende felt inden for tech -industrien.

      Hvorfor Data Science er den næste store ting?

      Hele verden bliver digital, og enhver ny teknologi, fra sociale medier til wearables til tingenes internet, genererer en massiv mængde data. Videnskab er et område i vækst, og det kan omfatte en lang række job. For det første har du tidligere datavidenskabsmand, der var matematiker eller statistiker. Data science -rummet bliver mere og mere overfyldt. Der er virksomheder som Looker, Mode og Domino Data Lab, der leverer datavidenskab som en tjeneste. Der er også traditionelle BI -leverandører som IBM og Oracle, der begynder at tilbyde data science som en service. undefined Data science er videnskaben om at udtrække viden og indsigt fra data. Det er en forholdsvis ny disciplin. Det handler mere om at få indsigt fra data frem for at manipulere data. Datavidenskab kan bruges til mange forskellige applikationer fra at identificere mønstre i data til at anbefale produkter baseret på indkøb. En af de ting, der vil ændre sig i datavidenskabsindustrien, er, at dataforskeren bliver mere af en ingeniør, mere af en produktchef, mere af en marketingperson og mere af en forretningsperson. Data Science er et nyt fænomen i marketing- og erhvervslivet, men dets betydning vokser kun. Data Science er en kombination af statistik, datalogi og matematik til analyse af data. Data Science kan bruges til at analysere tidligere data til at forudsige tendenser og fremtidige data

        Vores Projekt Highlights

        Vi bygger og udvikler os til at arbejde, leve og kommunikere. Vi påtager os projekter med den hensigt at finde smarte, nye løsninger på problemer, store som små.

        WhatsApp os

        Gå ud af mobilversionen