Informații despre plumbNewGenApps parteneri certificați

Mândru că sunt parteneri certificați Leadinfo!

Dezvoltare de aplicații web și mobile

Analiza Big Data și Știința Datelor

Inteligența artificială și învățarea în mașină

Soluții AR și VR

VEZI TOATE SERVICIILE 

Știința datelor

Știința datelor este o alegere fierbinte în carieră chiar acum. Potrivit Biroului Statisticilor Muncii din SUA, angajarea statisticienilor și a analiștilor de date este de așteptat să crească cu 30% până în 2024. Acest lucru se datorează faptului că întreprinderile de toate dimensiunile colectează cantități masive de date și au nevoie de oameni care să le ajute să înțeleagă totul. Motivul pentru care știința datelor devine următorul mare lucru este din cauza cantității mari de date pe care o avem astăzi. Trăim într-o lume în care generăm 2.5 quintilioane de octeți de date în fiecare zi. Știința datelor este o abilitate importantă pentru toate companiile. Îmbunătățește eficiența și oferă informații despre afacerea dvs. Cu Știința datelor, puteți lua decizii bazate pe fapte mai degrabă decât pe presupuneri. TCel mai important lucru despre știința datelor este că ajută întreprinderile să ia decizii mai bune. Dacă lucrați în știința datelor, vă puteți ajuta compania să obțină informații despre comportamentul clienților lor și să utilizați aceste informații pentru a-și adapta mai bine produsele și serviciile.

 

Știința datelor trecut, prezent și viitor.

O provocare care se învârte în jurul valorii de colț este dacă aceste mașini pot face față efectiv cu datele nestructurate și structurate și cu privire la disponibilitatea algoritmilor de calitate. Și dacă o fac, rezultatele vor fi de neimaginat. Putem doar să prezicem nivelul schimbărilor care ar avea loc, transformarea reală ar fi de remarcat. Dar toate acestea necesită cu siguranță un timp considerabil pentru a avea loc.

Invatare mecanica astăzi nu este deloc așa cum a fost în trecut, datorită noilor tehnologii de calcul. Deoarece modelele sunt expuse la noi date, aspectul iterativ al învățării automate este destul de important deoarece sunt capabili să se adapteze independent. Ele produc rezultate și decizii repetabile, fiabile, învățând din calculele anterioare furnizate acestora. Învățarea automată s-a născut din ideea că computerele au capacitatea de a învăța fără a fi programate pentru o sarcină specifică care să funcționeze, aceasta este recunoașterea tiparelor și cercetătorii au conceput modalități de a vedea dacă computerele ar putea învăța din date prin inteligență artificială. Oamenii au reînviat interesul pentru învățarea automată la fel ca analiza Bayesiană și extragerea datelor pentru câțiva factori, cum ar fi stocarea accesibilă a datelor, prelucrarea mai puternică și mai ieftină a calculelor și varietăți în creștere și volume de date disponibile. Toate aceste lucruri au făcut posibilă construirea automată și rapidă a unor modele care să poată analiza date mai complexe și mai mari și să ofere rezultate mai precise și mai rapide la scară largă, dacă este necesar. Prin crearea de modele precise, întreprinderile și organizațiile au șanse mari să recunoască oportunități profitabile și de succes și să minimizeze riscurile, făcând astfel din învățarea automată un element semnificativ în nucleu industrii.  trecutul este prezentul și prezentul este viitorul. Datele sunt noua monedă. Cu cât puteți furniza mai multe date despre publicul țintă, cu atât este mai probabil să le atrageți. De exemplu, puteți utiliza date pentru a arăta câte persoane vă vizitează site-ul, câte persoane dau clic pe anunțurile dvs. și câte persoane accesează site-ul dvs. Știința datelor este studiul extragerii cunoștințelor din date. Disciplina este o combinație de informatică, statistică și matematică. Este un domeniu foarte larg și are multe aplicații.

    Rise of Science Data

    Știința datelor este un domeniu în creștere și poate cuprinde o gamă largă de locuri de muncă. În primul rând, aveți omul de știință din trecut, care a fost matematician sau statistician. Apoi, aveți cercetătorul în date din prezent, care este cineva care înțelege și afacerea și poate ajuta la luarea deciziilor bazate pe date. Datele sunt noul petrol. Tot ceea ce facem, de la modul în care ajungem de la A la B la modul în care ne distram până la modul în care primim cele mai recente știri de ultimă oră, este construit pe o bază de date. Dar știința datelor nu se referă doar la colectarea și analiza datelor. Spune Gaurav Munjal, un om de știință al datelor cu un MBA de la Harvard Business School, „Companiile care sunt cele mai orientate pe date sunt cele mai susceptibile de a avea succes, iar companiile care sunt cele mai mult bazate pe date sunt cele care sunt cele mai bazate pe date din chiar la început. Un profesionist în știința datelor este un om de știință cu accent pe date. Știința datelor este un domeniu cu ritm rapid și în continuă schimbare, iar viitorul este și mai interesant. Pe măsură ce tot mai multe industrii se trezesc la potențialul datelor, vom vedea o mulțime de aplicații noi și interesante ale științei datelor. Capacitatea de a înțelege datele devine un nou „limbaj” pe care trebuie să-l învățăm cu toții. Știința datelor este intersecția dintre statistici, informatică și matematică și este un domeniu în creștere în industria tehnologiei.

      De ce Data Science este următorul lucru important?

      Întreaga lume devine digitală și este nouă tehnologie, de la rețelele sociale la portabile la Internetul obiectelor, generează o cantitate masivă de date. Știința este un domeniu în creștere și poate cuprinde o gamă largă de locuri de muncă. În primul rând, aveți un om de știință al datelor din trecut, care a fost matematician sau statistician. Spațiul științei datelor este din ce în ce mai aglomerat. Există companii precum Looker, Mode și Domino Data Lab care oferă știința datelor ca serviciu. Există, de asemenea, furnizori tradiționali de BI, cum ar fi IBM și Oracle, care încep să ofere știința datelor ca serviciu. undefined Știința datelor este știința extragerii de cunoștințe și perspective din date. Este o disciplină relativ nouă. Este vorba mai mult de obținerea de informații din date decât de manipularea datelor. Știința datelor poate fi utilizată pentru multe aplicații diferite, de la identificarea tiparelor din date până la recomandarea produselor pe baza achizițiilor. Unul dintre lucrurile care se vor schimba în industria științei datelor este că cercetătorul în date va deveni mai mult un inginer, mai mult un manager de produs, mai mult un om de marketing și mai mult un om de afaceri. Știința datelor este un fenomen nou în lumea marketingului și a afacerilor, dar importanța sa este doar în creștere. Știința datelor este o combinație de statistici, informatică și matematică pentru a analiza datele. Știința datelor poate fi utilizată pentru a analiza datele din trecut pentru a prezice tendințele și datele viitoare

        Al nostru Proiect Repere

        Construim și dezvoltăm pentru muncă, viață și comunicare. Ne asumăm proiecte cu intenția de a găsi soluții inteligente, noi la probleme, mari și mici.

        Imparte asta