Желе жана мобилдик тиркемелерди иштеп чыгуу

Data Science

Маалымат илими азыр кызуу кесип тандоо болуп саналат. АКШнын Эмгек статистикасы бюросунун маалыматы боюнча, статисттердин жана аналитиктердин жумуш менен камсыз болушу 30-жылга карата 2024% өсөт деп күтүлүүдө. Мунун себеби бардык өлчөмдөгү бизнес чоң көлөмдөгү маалыматтарды чогултууда жана алардын баарын түшүнүүгө жардам берүү үчүн адамдар керек. Себеби эмнеге маалыматтар илим кийинки чоң нерсе болуп жатат, анткени бүгүнкү күндө бизде болгон маалыматтардын чоң көлөмү. Биз күн сайын 2.5 квинтиллион байт маалыматтарды иштеп жаткан дүйнөдө жашап жатабыз. Data Science бардык компаниялар үчүн маанилүү жөндөм болуп саналат. Бул натыйжалуулукту жакшыртат жана бизнесиңизге түшүнүк берет. менен Data Science, сиз божомолдорго эмес, фактыларга таянып чечим чыгара аласыз. Тал жөнүндө эң маанилүү нерсе маалыматтар илим ал ишканаларга жакшыраак чечимдерди кабыл алууга жардам берет. Иштесең маалыматтар илим, сиз компанияңызга кардарларынын жүрүм-туруму жөнүндө түшүнүк алууга жардам бере аласыз жана бул маалыматты алардын өнүмдөрү менен кызматтарын жакшыраак ылайыкташтыруу үчүн колдоно аласыз.

 

Маалымат илими өткөн, азыркы жана келечек.

Бул машиналар түзүмдөштүрүлбөгөн жана структуралаштырылган маалыматтар менен иш алып бара алабы же сапаттуу алгоритмдердин болушу мүмкүнбү, айтор, айланабызды айланып өтөт. Андай болсо, натыйжаларды элестетүү мүмкүн эмес. Болгону боло турган өзгөрүүлөрдүн деңгээлин алдын-ала айтсак болот, чыныгы трансформация көңүл бурарлык. Бирок мунун бардыгы сөзсүз түрдө бир топ убакытты талап кылат.

машина үйрөнүү жаңы эсептөө технологияларынын жардамы менен бүгүнкү күн мурдагыдай эмес. Моделдер жаңы маалыматтарга кабылгандыктан, анын итеративдик жагы машина үйрөнүү абдан маанилүү, анткени алар өз алдынча көнө алышат. Алар мурунку эсептөөлөрдөн үйрөнүү менен кайталануучу, ишенимдүү жыйынтыктарды жана чечимдерди чыгарышат. машина үйрөнүү Компьютерлер иштөө үчүн конкреттүү тапшырмалар үчүн программаланбастан үйрөнүү жөндөмүнө ээ деген ойдон келип чыккан, бул үлгү таануу жана изилдөөчүлөр компьютерлер маалыматтан үйрөнө алаарын көрүүнүн жолдорун ойлоп жатышат. Жасалма интеллект. Элдин кызыгуусу кайра жаралды машина үйрөнүү Байездик анализ сыяктуу жана маалымат тоо-кен казып алуу жеткиликтүү маалыматтарды сактоо, кыйла күчтүү жана арзан эсептөө иштетүү жана жеткиликтүү маалыматтардын сортторун жана көлөмүн өстүрүү сыяктуу бир нече факторлор үчүн. Булардын баары татаал жана чоңураак маалыматтарды талдап, керек болсо кеңири масштабда так жана тезирээк натыйжаларды бере ала турган моделдерди автоматтык түрдө жана тез түзүүгө мүмкүндүк берди. Так моделдерди түзүү менен, ишканалар жана уюмдар пайдалуу жана ийгиликтүү мүмкүнчүлүктөрдү таанууга жана тобокелдиктерди минималдаштырууга жакшы мүмкүнчүлүк алышат. машина үйрөнүү негизги тармактарда маанилүү элемент. The өткөн азыркы учур жана азыркы учур - келечек. Маалымат жаңы валюта болуп саналат. Максаттуу аудиторияңыз жөнүндө канчалык көп маалымат бере алсаңыз, ошончолук аларды тарта аласыз. Мисалы, сиз веб-сайтыңызга канча адам кирип жатканын, жарнамаңызды канча адам басып жатканын жана канча адам сиздин сайтка кирип жатканын көрсөтүү үчүн маалыматтарды колдоно аласыз. Data Science маалыматтардан билим алууну изилдөө болуп саналат. Дисциплина информатика, статистика жана математиканын айкалышы. Бул абдан кенен тармак жана анын көптөгөн колдонмолору бар.

    Маалымат илиминин өсүшү

    Data Science өсүп жаткан талаа жана ал жумуштун кеңири спектрин камтышы мүмкүн. Биринчиден, сизде математик же статист болгон өткөн маалымат таануучу бар. Андан кийин, сизде азыркы маалымат таануучу бар, ал бизнести түшүнгөн жана маалыматтарга негизделген чечимдерди кабыл алууга жардам бере алат. Маалымат жаңы мунай болуп саналат. Адан Бга чейин кантип көңүл ачканыбыздан баштап, акыркы жаңылыктарды кантип алганыбызга чейин биз жасаган бардык иштер маалыматтардын негизинде курулат. Бирок маалыматтар илим маалыматтарды чогултуу жана талдоо жөнүндө гана эмес. Гаурав Мунжал, Гарвард бизнес мектебинин MBA даражасына ээ болгон маалымат таануучу, мындай дейт: "Маалыматка эң көп негизделген компаниялар ийгиликке жетиши мүмкүн, ал эми маалыматка көбүрөөк негизделген компаниялар - бул эң көп маалыматтарга негизделген компаниялар. абдан башталышы. A маалыматтар илим профессионал - маалыматтарга көңүл бурган илимпоз. Маалымат илими тез темпте жана дайыма өзгөрүп турган тармак болуп саналат, жана келечек андан да кызыктуу. Барган сайын көбүрөөк тармактар ​​маалыматтардын потенциалы менен ойгонгон сайын, биз көптөгөн жаңы жана кызыктуу колдонмолорду көрөбүз. маалыматтар илим. Маалыматтарды түшүнүү жөндөмү баарыбыз үйрөнүшүбүз керек болгон жаңы "тилге" айланып баратат. Маалымат илими статистиканын, информатиканын жана математиканын кесилиши жана технология тармагында өсүп жаткан тармак.

      Эмне үчүн Data Science кийинки чоң нерсе?

      Бүткүл дүйнө санарипке өтүп, ар бир жаңы технологиядан коомдук Медиа кийүүчү буюмдарга Нерселерден интернет, маалыматтардын массалык көлөмүн түзөт. Илим өсүп жаткан тармак жана ал жумуштун кеңири спектрин камтышы мүмкүн. Биринчиден, сизде математик же статист болгон өткөн маалымат таануучу бар. The маалыматтар илим космос барган сайын толуп бара жатат. камсыз кылуучу Looker, Mode жана Domino Data Lab сыяктуу компаниялар бар маалыматтар илим кызмат катары. Сунуш кыла баштаган IBM жана Oracle сыяктуу салттуу BI сатуучулары да бар маалыматтар илим кызмат катары. аныкталбаган Маалымат илими маалыматтардан билимдерди жана түшүнүктөрдү алуу илими. Бул салыштырмалуу жаңы дисциплина. Бул маалыматтарды манипуляциялоодон көрө, маалыматтардан түшүнүк алуу жөнүндө. Маалымат илими маалыматтардагы үлгүлөрдү аныктоодон баштап, сатып алуулардын негизинде өнүмдөрдү сунуштоого чейин ар кандай колдонмолор үчүн колдонулушу мүмкүн. өзгөрө турган нерселердин бири маалыматтар илим өнөр - бул маалымат таануучу көбүрөөк инженер, көбүрөөк продукт менеджери, көбүрөөк маркетинг адамы жана көбүрөөк бизнес адамы болот. Data Science маркетинг жана бизнес дүйнөсүндө жаңы көрүнүш, бирок анын мааниси гана өсүп жатат. Data Science маалыматтарды талдоо үчүн статистиканын, информатиканын жана математиканын жыйындысы. Data Science тренддерди жана келечектеги маалыматтарды болжолдоо үчүн өткөн маалыматтарды талдоо үчүн колдонулушу мүмкүн

        биздин Долбоору ойлор

        Биз иштөө, жашоо жана байланыш үчүн курабыз жана өнүктүрөбүз. Биз чоң жана кичине көйгөйлөргө акылдуу, жаңы чечимдерди табуу ниети менен долбоорлорду кабыл алабыз.

        Жазылуу Биздин туруу

        Жазылуу Биздин туруу

        Биздин команданын акыркы жаңылыктарын жана жаңыртууларын алуу үчүн биздин почта тизмесине кошулуңуз.

        Сиз ийгиликтүү жазылган!

        Бул
        %d ушул сыяктуу блоггерлер: