Przemysł

Data Science: holistyczne podejście do przeniesienia kariery do przekleństw

By 12 marca 2020 No Comments

CO TO JEST NAUKA DANYCH?

Analiza danych to proces badania zbiorów danych, to znaczy gromadzenia, organizowania, interpretowania i analizowania surowych faktów i liczb, a następnie przekształcania zbiorów danych w cenne i użyteczne spostrzeżenia przy użyciu wymaganej wiedzy i umiejętności.

Dziedzina nauki o danych jest mieszanką taktyki matematycznej i naukowej. Cenne i przydatne informacje pozyskane z zestawów danych pomagają organizacjom rozpoznać nowe możliwości rynkowe i promować ich konkurencyjność.

CODZIENNIE WYGENEROWANE DANE SĄ WYKONYWANE Z RÓŻNYCH SEKTORÓW. Gdy tylko przejdziesz do trybu online i surfujesz, prowadzi to do generowania danych. Platformy takie jak media społecznościowe, telefony komórkowe, opieka zdrowotna, surfowanie po Internecie itp. Zwiększyły generowanie danych. W rezultacie otworzono drzwi do nowego pola o nazwie „Big Data”.

Dlatego zapotrzebowanie na naukowców zajmujących się danymi szybko rośnie, ponieważ umiejętności i wiedza fachowa niezbędne do radzenia sobie z dużymi ilościami danych, tj. Dużymi danymi, są własnością specjalistów i ekspertów w tej dziedzinie.

JAK FUNKCJE NAUKI DANYCH

Data Science integruje narzędzia i techniki gromadzenia i przetwarzania zestawów danych oraz zapewnia cenne i przydatne informacje z dużych zestawów danych poprzez wyodrębnienie znaczących i znaczących danych z zestawów danych. Przetwarzanie i interpretacja danych jest owocna i pożyteczna, gdy wyodrębnione użyteczne spostrzeżenia wpływają na proces decyzyjny.

Obszary multidyscyplinarne są związane z naukami o danych, w tym z wyszukiwaniem, analizą, uczeniem maszynowym i algorytmami, językami programowania itp.

a) MINING DANYCH dotyczy zastosowania algorytmów w złożonych zestawach danych w celu ujawnienia powiązanych wzorców, a następnie wykorzystania ich do uzyskania odpowiednich i użytecznych informacji z zestawu danych.

b) ŚRODKI STATYSTYCZNE dotyczą wykorzystania wyodrębnionych istotnych informacji do oszacowania zdarzeń, które mogą wystąpić w przyszłości, na podstawie analizy wcześniejszych zbiorów danych.

c) NAUKA MASZYNY to narzędzie sztucznej inteligencji, które jest niezwykle ważne przy przetwarzaniu dużych i dużych zbiorów danych, których ludzie mogą nie być w stanie analizować w ciągu życia.

NAUKOWCY DANYCH są wyposażeni w narzędzia związane z różnymi dyscyplinami omówionymi powyżej. Dlatego wyjaśnia, dlaczego zapotrzebowanie na naukowców danych gwałtownie rośnie, ponieważ posiadane przez nich umiejętności i baza wiedzy są godne pochwały i przydatne na różnych etapach postępowania z zestawami danych.

Analiza danych jest uważana za najbardziej obiecujący obszar. Przyszłość naukowców zajmujących się danymi jest zapewniona, zarówno pod względem zatrudnienia, jak i perspektyw wynagrodzeń.

Ogromny niedobór, który cierpi przemysł w różnych sektorach, można zmniejszyć lub wyeliminować, jeśli istniejący specjaliści lub nowi uczestnicy zaczną doskonalić swoje umiejętności i bazę wiedzy poprzez edukację w zakresie danych.

Po ukończeniu szkolenia z zakresu analizy danych możesz uzyskać przewagę konkurencyjną nad innymi. Pomaga mieć przewagę, będąc o krok do przodu w obecnej konkurencji wypychania.