Vodilne informacije-NewGenApps certificirani partnerji

Ponosni smo, da smo certificirani partnerji Leadinfo!

Razvoj spletnih in mobilnih aplikacij

Analiza velikih podatkov in podatkovna znanost

Umetna inteligenca in strojno učenje

Rešitve AR in VR

OGLED VSEH STORITEV 

Znanost podatki

Podatkovna znanost je trenutno vroča izbira poklica. Po podatkih ameriškega urada za statistiko dela naj bi se zaposlovanje statistikov in analitikov podatkov povečalo za 30% do leta 2024. To je zato, ker podjetja vseh velikosti zbirajo ogromne količine podatkov in potrebujejo ljudi, ki jim bodo pomagali razumeti vse to. Razlog, zakaj postaja znanost o podatkih naslednja velika stvar, je velika količina podatkov, ki jih imamo danes. Živimo v svetu, kjer vsak dan ustvarimo 2.5 kvantillion bajtov podatkov. Podatkovna znanost je pomembna veščina za vsa podjetja. Izboljša učinkovitost in ponuja vpogled v vaše podjetje. Z Data Science lahko sprejemate odločitve na podlagi dejstev in ne predpostavk. TNajpomembnejša stvar pri podatkovni znanosti je, da podjetjem pomaga pri sprejemanju boljših odločitev. Če delate na področju podatkovne znanosti, lahko svojemu podjetju pomagate pridobiti vpogled v vedenje svojih strank in te podatke uporabiti za boljše prilagajanje njihovih izdelkov in storitev.

 

Podatkovna znanost preteklost, sedanjost in prihodnost.

Izziv, ki se vrti za vogalom, je, ali lahko ti stroji dejansko obravnavajo nestrukturirane in strukturirane podatke ter razpoložljivost kakovostnih algoritmov. In če se bodo, bodo rezultati nepredstavljivi. Lahko samo predvidevamo stopnjo sprememb, ki bi se zgodile, resnična preobrazba bi bila omembe vredna. Toda vse to vsekakor zahteva precej časa.

Strojno učenje danes zaradi novih računalniških tehnologij sploh ni več tako kot nekoč. Ker so modeli izpostavljeni novim podatkom, je iterativni vidik strojnega učenja precej pomemben, saj se lahko samostojno prilagajajo. Prinašajo ponovljive, zanesljive rezultate in odločitve, tako da se učijo iz prejšnjih izračunov, ki so jim bili predloženi. Strojno učenje se je rodilo iz zamisli, da se računalniki lahko učijo, ne da bi bili dejansko programirani za opravljanje določene naloge, to je prepoznavanje vzorcev in raziskovalci snujejo načine, kako ugotoviti, ali se lahko računalniki učijo iz podatkov prek Umetna inteligenca. Ljudje so obnovili zanimanje za strojno učenje, tako kot Bayesova analiza in rudarjenje podatkov, zaradi nekaj dejavnikov, kot so dostopno shranjevanje podatkov, zmogljivejša in cenejša računalniška obdelava ter rastoče raznolikosti in količine razpoložljivih podatkov. Vse te stvari so omogočile samodejno in hitro izdelavo modelov, ki lahko analizirajo kompleksnejše in večje podatke ter po potrebi dajo natančnejše in hitrejše rezultate v velikem obsegu. Z oblikovanjem natančnih modelov imajo podjetja in organizacije dobre možnosti, da prepoznajo donosne in uspešne priložnosti ter zmanjšajo tveganja, s čimer postane strojno učenje pomemben element v jedru industrij. preteklost je sedanjost in sedanjost je prihodnost. Podatki so nova valuta. Več podatkov, ki jih lahko posredujete o svoji ciljni publiki, večja je verjetnost, da jih boste lahko pritegnili. S podatki lahko na primer pokažete, koliko ljudi obiskuje vaše spletno mesto, koliko ljudi klikne vaše oglase in koliko ljudi klikne vaše spletno mesto. Data Science je študija pridobivanja znanja iz podatkov. Disciplina je kombinacija računalništva, statistike in matematike. To je zelo široko področje in ima veliko aplikacij.

    Rise of Data Science

    Podatkovna znanost je rastoče področje in lahko zajema široko paleto delovnih mest. Najprej imate podatkovnega znanstvenika iz preteklosti, ki je bil matematik ali statistik. Potem imate podatkovnega znanstvenika sedanjosti, ki je tudi nekdo, ki razume poslovanje in lahko pomaga pri odločitvah, ki temeljijo na podatkih. Podatki so novo olje. Vse, kar počnemo, od prehajanja od točke A do točke B do tega, kako se zabavamo, do najnovejših udarnih novic, temelji na podatkih. Toda pri podatkovni znanosti ne gre le za zbiranje in analizo podatkov. Gaurav Munjal, podatkovni znanstvenik z magistrskim študijem na Harvardski poslovni šoli, pravi: »Podjetja, ki imajo največ podatkov, bodo najverjetneje uspela, podjetja, ki so najbolj usmerjena na podatke, pa so tista, ki jih najbolj vodijo podatki zelo začetek. Strokovnjak za podatkovno znanost je znanstvenik s poudarkom na podatkih. Podatkovna znanost je hitro spreminjajoče se področje, prihodnost pa je še bolj razburljiva. Ker se vse več industrij prebuja s potencialom podatkov, bomo videli veliko novih in vznemirljivih aplikacij podatkovne znanosti. Sposobnost razumevanja podatkov postaja nov "jezik", ki se ga moramo vsi naučiti. Podatkovna znanost je presečišče statistike, računalništva in matematike ter je rastoče področje v tehnološki industriji.

      Zakaj je Data Science naslednja velika stvar?

      Ves svet postaja digitalen in vsaka nova tehnologija, od družbenih medijev do nosljivih naprav do interneta stvari, ustvarja ogromno količino podatkov. Znanost je rastoče področje in lahko obsega široko paleto delovnih mest. Najprej imate podatkovnega znanstvenika iz preteklosti, ki je bil matematik ali statistik. Prostor za podatkovno znanost postaja vse bolj natrpan. Obstajajo podjetja, kot so Looker, Mode in Domino Data Lab, ki podatkovno znanost ponujajo kot storitev. Obstajajo tudi tradicionalni prodajalci BI, kot sta IBM in Oracle, ki začenjajo ponujati podatkovno storitev kot storitev. undefined Podatkovna znanost je znanost o pridobivanju znanja in spoznanj iz podatkov. To je relativno nova disciplina. Gre bolj za pridobivanje vpogledov v podatke in ne za manipulacijo s podatki. Podatkovno znanost je mogoče uporabiti za številne različne aplikacije, od prepoznavanja vzorcev v podatkih do priporočanja izdelkov na podlagi nakupov. Ena od stvari, ki se bo spremenila v industriji znanosti o podatkih, je, da bo podatkovni znanstvenik postal bolj inženir, bolj produktni vodja, bolj trženj in bolj poslovnež. Podatkovna znanost je nov pojav v tržnem in poslovnem svetu, vendar njen pomen le narašča. Data Science je kombinacija statistike, računalništva in matematike za analizo podatkov. Data Science se lahko uporablja za analizo preteklih podatkov za napovedovanje trendov in prihodnjih podatkov

        naše Projekt Izbor

        Gradimo in razvijamo za delo, življenje in komunikacija. Projektov se lotevamo z namenom, da poiščemo pametne, nove rešitve za težave, velike in majhne.

        Delite to