Veebi- ja mobiilirakenduste arendamine

andmed Science

Andmeteadus on praegu kuum karjäärivalik. USA tööstatistika büroo andmetel peaks statistikute ja andmeanalüütikute tööhõive 30. aastaks kasvama 2024%. Seda seetõttu, et igas suuruses ettevõtted koguvad tohutul hulgal andmeid ja vajavad inimesi, kes aitaksid neil seda kõike mõtestada. Põhjus, miks andmeteadus on muutumas järgmiseks suureks asjaks tänu tohutule andmehulgale, mis meil täna on. Me elame maailmas, kus genereerime iga päev 2.5 kvintiljonit baiti andmeid. andmed Science on oluline oskus kõikidele ettevõtetele. See suurendab tõhusust ja annab ülevaate teie ettevõttest. Koos andmed Science, saate teha otsuseid pigem faktide kui oletuste põhjal. Tta on kõige tähtsam andmeteadus see aitab ettevõtetel teha paremaid otsuseid. Kui töötate sisse andmeteadus, saate aidata oma ettevõttel saada ülevaadet klientide käitumisest ja kasutada seda teavet oma toodete ja teenuste paremaks kohandamiseks.

 

Andmeteadus minevik, olevik ja tulevik.

Nurga taga keerleb väljakutse, kas need masinad suudavad tegeleda struktureerimata ja struktureeritud andmetega ning kvaliteetsete algoritmide kättesaadavusega. Ja kui nad seda teevad, ei saa tulemusi ette kujutada. Me võime lihtsalt ennustada toimuvate muutuste taset, tegelik ümberkujundamine oleks märkimisväärne. Kuid kõik see nõuab kindlasti märkimisväärselt palju aega.

Masinõpe tänane päev pole tänu uutele arvutitehnoloogiatele sugugi selline nagu varem. Kuna mudelid puutuvad kokku uute andmetega, on selle iteratiivne aspekt masinõpe on üsna oluline, kuna nad on võimelised iseseisvalt kohanema. Nad annavad korduvaid, usaldusväärseid tulemusi ja otsuseid, õppides neile eelnevatest arvutustest. Masinõpe sündis ideest, et arvutid on võimelised õppima, ilma et nad oleksid konkreetsete ülesannete täitmiseks tegelikult programmeeritud, see on mustrituvastus ja teadlased mõtlevad välja, kuidas arvutid saaksid andmetest õppida tehisintellekti. Inimesed on taaselustanud huvi masinõpe täpselt nagu Bayesi analüüs ja andmete kaevandamine väheste tegurite jaoks, nagu taskukohane andmesalvestus, võimsam ja odavam arvutuslik töötlemine ning saadaolevate andmete sortide ja mahtude suurendamine. Kõik need asjad on võimaldanud automaatselt ja kiiresti koostada mudeleid, mis suudavad analüüsida keerukamaid ja suuremaid andmeid ning anda vajadusel täpsemaid ja kiiremaid tulemusi suures mahus. Täpsete mudelite loomisega on ettevõtetel ja organisatsioonidel hea võimalus ära tunda tulusaid ja edukaid võimalusi ning minimeerida riske, masinõpe oluline osa põhitööstustes. The minevik on olevik ja olevik on tulevik. Andmed on uus valuuta. Mida rohkem andmeid saate oma sihtrühma kohta esitada, seda tõenäolisemalt suudate neid ligi meelitada. Näiteks saate andmete abil näidata, kui palju inimesi teie veebisaiti külastab, kui palju inimesi teie reklaamidel klikib ja kui palju inimesi teie saidile klõpsab. andmed Science on andmetest teadmiste ammutamise õpe. Distsipliin on arvutiteaduse, statistika ja matemaatika kombinatsioon. See on väga lai valdkond ja sellel on palju rakendusi.

    Andmeteaduse tõus

    andmed Science on kasvav valdkond ja see võib hõlmata paljusid töökohti. Esiteks on teil mineviku andmeteadlane, kes oli matemaatik või statistik. Seejärel on teil praegune andmeteadlane, kes mõistab ka äritegevust ja aitab teha andmepõhiseid otsuseid. Andmed on uus õli. Kõik, mida me teeme, alates sellest, kuidas jõuame punktist A punkti B, lõpetades sellega, kuidas me end lõbustame ja lõpetame viimaste uudiste hankimisega, on üles ehitatud andmete alusel. Aga andmeteadus ei tähenda ainult andmete kogumist ja analüüsi. Harvard Business Schooli magistrikraadiga andmeteadlane Gaurav Munjal ütleb: "Kõige tõenäolisemalt õnnestuvad ettevõtted, mis on kõige enam andmepõhised, ja kõige rohkem andmepõhised ettevõtted on need, mis on kõige enam andmepõhised. väga alguses. A andmeteadus professionaal on teadlane, kes keskendub andmetele. Andmeteadus on kiire ja pidevalt muutuv valdkond ning tulevik on veelgi põnevam. Kuna üha rohkem tööstusharusid ärkab andmete potentsiaalile, näeme palju uusi ja põnevaid rakendusi. andmeteadus. Andmete mõistmise võimest on saamas uus „keel”, mida me kõik peame õppima. Andmeteadus on statistika, arvutiteaduse ja matemaatika ristumiskoht ning tehnoloogiatööstuses kasvav valdkond.

      Miks on andmeteadus järgmine suur asi?

      Kogu maailm muutub digitaalseks ja iga uus tehnoloogia Sotsiaalse meedia kantavate esemete juurde Asjade Internet, genereerib tohutul hulgal andmeid. Teadus on kasvav valdkond ja see võib hõlmata paljusid töökohti. Esiteks on teil mineviku andmeteadlane, kes oli matemaatik või statistik. The andmeteadus ruum läheb aina rohkem rahvast täis. Pakuvad ettevõtted nagu Looker, Mode ja Domino Data Lab andmeteadus teenusena. Samuti on hakanud pakkuma traditsioonilisi BI-müüjaid, nagu IBM ja Oracle andmeteadus teenusena. määratlemata Andmeteadus on andmetest teadmiste ja arusaamade ammutamise teadus. See on suhteliselt uus distsipliin. See on pigem andmetest ülevaate saamine, mitte andmetega manipuleerimine. Andmeteadus saab kasutada paljudes erinevates rakendustes alates andmete mustrite tuvastamisest kuni ostude põhjal toodete soovitamiseni. Üks asjadest, mis muutub andmeteadus tööstusharu seisneb selles, et andmeteadlasest saab rohkem insener, rohkem tootejuht, rohkem turundusinimene ja ärimees. andmed Science on turundus- ja ärimaailmas uus nähtus, kuid selle tähtsus ainult kasvab. andmed Science on statistika, arvutiteaduse ja matemaatika kombinatsioon andmete analüüsimiseks. andmed Science saab kasutada minevikuandmete analüüsimiseks, et ennustada suundumusi ja tulevasi andmeid

        Meie Projekt Esiletõstetud

        Ehitame ja arendame töötamiseks, elamiseks ja suhtlemiseks. Võtame ette projekte eesmärgiga leida nutikaid uusi lahendusi suurtele ja väikestele probleemidele.

        Telli meie uudiskiri

        Telli meie uudiskiri

        Liituge meie meililistiga, et saada meie meeskonnalt viimaseid uudiseid ja värskendusi.

        Te olete edukalt Tellitud!

        Share This
        %d bloggers nagu see: