Reta kaj Poŝtelefona Aplika Disvolviĝo

Datumoj Scienco

Scienco de datumoj estas varma kariera elekto nun. Laŭ la Usona Oficejo pri Labora Statistiko, oni atendas ke dungado de statistikistoj kaj datumaj analizistoj kreskos 30% antaŭ 2024. Ĉi tio estas ĉar entreprenoj de ĉiuj grandecoj kolektas amasajn kvantojn da datumoj, kaj bezonas homojn por helpi ilin kompreni ĉion. La kialo kial datumscienco fariĝas la sekva granda afero estas pro la granda kvanto da datumoj, kiujn ni havas hodiaŭ. Ni vivas en mondo, kie ni generas 2.5 kvinilionojn da bajtoj da datumoj ĉiutage. Datumoj Scienco estas grava kapablo por ĉiuj kompanioj. Ĝi plibonigas efikecon kaj donas informojn pri via komerco. Kun Datumoj Scienco, vi povas fari decidojn surbaze de faktoj prefere ol supozoj. Tli plej grava afero pri datumscienco estas ke ĝi helpas entreprenojn fari pli bonajn decidojn. Se vi laboras en datumscienco, vi povas helpi vian firmaon akiri komprenojn pri la konduto de iliaj klientoj, kaj uzi ĉi tiujn informojn por pli bone adapti iliajn produktojn kaj servojn.

 

Datuma Scienco Pasinta, Estanta kaj Estonta.

Defio ĉirkaŭ la angulo estas ĉu ĉi tiuj maŝinoj efektive povas trakti la senstrukturajn kaj strukturitajn datumojn kaj laŭ la havebleco de kvalitaj algoritmoj. Kaj se jes, rezultoj estos neimageblaj. Ni nur povas antaŭdiri la nivelon de ŝanĝoj okazontaj, la vera transformo estus rimarkinda. Sed ĉio ĉi sendube postulas konsiderindan tempon por okazi.

Maŝinlernado hodiaŭ tute ne similas al la pasinteco, danke al la novaj komputilaj teknologioj. Ĉar modeloj estas elmetitaj al novaj datumoj, la ripeta aspekto de maŝinlernado estas sufiĉe grava, ĉar ili kapablas adaptiĝi sendepende. Ili produktas ripeteblajn, fidindajn rezultojn kaj decidojn per lernado de antaŭaj komputadoj donitaj al ili. Maŝinlernado naskiĝis de la ideo, ke komputiloj havas la kapablon lerni sen esti efektive programitaj por ke iu specifa tasko funkciu, tio estas ŝablona rekono kaj esploristoj elpensas manierojn vidi ĉu komputiloj povus lerni de datumoj per artefarita inteligento. Homoj revivigis intereson pri maŝinlernado same kiel bajeza analizo kaj datumoj ministo por malmultaj faktoroj kiel pagebla datumstokado, pli potenca kaj pli malmultekosta komputila pretigo kaj kreskantaj varioj kaj volumoj de disponeblaj datumoj. Ĉiuj ĉi tiuj aferoj ebligis aŭtomate kaj rapide konstrui modelojn, kiuj povas analizi pli kompleksajn kaj pli grandajn datumojn kaj liveri pli precizajn kaj rapidajn rezultojn grandskale se necese. Kreante precizajn modelojn, la entreprenoj kaj organizoj havas bonan ŝancon rekoni profitajn kaj sukcesajn ŝancojn kaj minimumigi riskojn tiel farante maŝinlernado signifa elemento en kernaj industrioj. La pasinteco estas la nuno kaj la nuno estas la estonteco. Datumoj estas la nova valuto. Ju pli da datumoj vi povas provizi pri via cela publiko, des pli probable vi povos altiri ilin. Ekzemple, vi povas uzi datumojn por montri kiom da homoj vizitas vian retejon, kiom da homoj alklakas viajn reklamojn kaj kiom da homoj alklakas vian retejon. Datumoj Scienco estas la studo ĉerpi scion el datumoj. La disciplino estas kombinaĵo de komputiko, statistiko, kaj matematiko. Ĝi estas tre larĝa kampo, kaj ĝi havas multajn aplikojn.

    La Pliiĝo de Datuma Scienco

    Datumoj Scienco estas kreskanta kampo, kaj ĝi povas ampleksi vastan gamon de laborpostenoj. Unue, vi havas la datuman scienciston de la pasinteco, kiu estis matematikisto aŭ statistikisto. Tiam, vi havas la nuntempan datuman scienciston, kiu estas iu, kiu ankaŭ komprenas la komercon kaj povas helpi fari datumajn decidojn. Datumoj estas la nova oleo. Ĉio, kion ni faras, de kiel ni venas de A al B ĝis kiel ni amuzas nin ĝis kiel ni ricevas la lastajn novaĵojn, estas konstruita sur bazo de datumoj. Sed datumscienco ne temas nur pri la kolekto kaj analizo de datumoj. Diras Gaurav Munjal, datumsciencisto kun MBA de Harvard Business School, "La kompanioj, kiuj estas la plej datumataj, plej verŝajne sukcesos, kaj la kompanioj, kiuj estas plej datumataj, estas tiuj, kiuj estas plej datumataj de la tre komencante. A datumscienco profesiulo estas sciencisto kun fokuso pri datumoj. Scienco de datumoj estas rapida kaj ĉiam ŝanĝiĝanta kampo, kaj la estonteco estas eĉ pli ekscita. Ĉar pli kaj pli da industrioj vekiĝas al la potencialo de datumoj, ni vidos multajn novajn kaj ekscitajn aplikojn de datumscienco. La kapablo kompreni datumojn fariĝas nova "lingvo", kiun ni ĉiuj bezonas lerni. Scienco de datumoj estas la intersekciĝo de statistiko, komputiko, kaj matematiko, kaj estas kreskanta kampo ene de la teknologia industrio.

      Kial Datuma Scienco estas la sekva granda afero?

      La tuta mondo iĝas cifereca, kaj ĉiu nova teknologio, de sociaj rimedoj al porteblaj al la Interreto de Aĵoj, generas amasan kvanton da datumoj. Scienco estas kreskanta kampo, kaj ĝi povas ampleksi ampleksan gamon de laborpostenoj. Unue, vi havas la datuman scienciston de la pasinteco, kiu estis matematikisto aŭ statistikisto. La datumscienco spaco fariĝas pli kaj pli plenplena. Estas kompanioj kiel Looker, Mode kaj Domino Data Lab, kiuj provizas datumscienco kiel servo. Estas ankaŭ tradiciaj BI-vendistoj kiel IBM kaj Oracle, kiuj komencas oferti datumscienco kiel servo. nedifinita Scienco de datumoj estas la scienco ĉerpi scion kaj komprenojn de datumoj. Ĝi estas relative nova disciplino. Temas pli pri akiri komprenojn de datumoj prefere ol pri manipulado de datumoj. Scienco de datumoj povas esti uzata por multaj malsamaj aplikoj de identigado de ŝablonoj en datumoj ĝis rekomendado de produktoj bazitaj sur aĉetoj. Unu el la aferoj, kiuj ŝanĝiĝos en la datumscienco industrio estas, ke la datuma sciencisto fariĝos pli inĝeniero, pli produktmanaĝero, pli merkatiga persono kaj pli komercisto. Datumoj Scienco estas nova fenomeno en la merkatado kaj komerca mondo, sed ĝia graveco nur kreskas. Datumoj Scienco estas kombinaĵo de statistiko, komputiko kaj matematiko por analizi datumojn. Datumoj Scienco povas esti uzata por analizi pasintajn datumojn por antaŭdiri tendencojn kaj estontajn datumojn

        Nia projekto brilaĵoj

        Ni konstruas kaj disvolviĝas por labori, vivi kaj komuniki. Ni prenas projektojn kun la intenco trovi inteligentajn novajn solvojn al problemoj, grandaj kaj malgrandaj.

        Aboni al nia Informilo

        Aboni al nia Informilo

        Aliĝu al nia dissendolisto por ricevi la plej novajn novaĵojn kaj ĝisdatigojn de nia teamo.

        Vi Sukcese Subskripciita!

        kunhavigi tiu
        %d Blogantoj tiel: