La Data Science միջառարկայական ոլորտ է, որը զբաղվում է տեղեկատվության արդյունահանմամբ և մեծ քանակությամբ մոդելների ստեղծմամբ տվյալներ. Ես տվյալներ կարող է գալ տարբեր աղբյուրներից, այդ թվում՝ սենսորներից, գործարքներից, սոցիալական լրատվամիջոցների և այլ ձևեր տվյալներ թվային.
La Data Science Այն օգտագործվում է կիրառությունների լայն շրջանակում, ներառյալ.
- Բիզնես la Data Science օգտագործվում է ըմբռնումը բարելավելու համար հաճախորդները, օպտիմիզացնել գործառնությունները և ավելի լավ որոշումներ կայացնել:
- Կառավարություն. la Data Science այն օգտագործվում է հանրային անվտանգության բարելավման, հանցավորության դեմ պայքարի և ավելի արդյունավետ հանրային ծառայություններ մատուցելու համար:
- առողջություն: la Data Science այն օգտագործվում է հիվանդությունների ախտորոշումն ու բուժումը բարելավելու, նոր դեղամիջոցներ մշակելու և հիվանդների կյանքի որակը բարելավելու համար։
- Կրթություն: la Data Science այն օգտագործվում է անհատականացնելու ուսուցումը, բարելավելու ակադեմիական կատարումը և նվազեցնելու կրթության արժեքը:
I տվյալների գիտնական նրանք մասնագետներ են, որոնք մասնագիտացած են մեծ քանակությամբ նյութեր հավաքելու և վերլուծելու մեջ տվյալներ. Ես տվյալների գիտնական համատեղել համակարգչային գիտությունը, վիճակագրությունը և մաթեմատիկան՝ մշակելու և մոդելավորելու համար տվյալներ, ապա մեկնաբանեք արդյունքները՝ ռազմավարական ուղեցույց տրամադրելու բիզնեսի և այլ կազմակերպությունների հաջողության համար:
-ի հիմնական գործունեությունը Data Science ներառում:
- Հավաքում և մաքրում տվյալներ: -ի առաջին փուլը Data Science բաղկացած է հավաքման և մաքրման մեջ տվյալներ. Ես տվյալներ դրանք պետք է հավաքվեն տարբեր աղբյուրներից, ապա մաքրվեն՝ սխալներն ու անհամապատասխանությունները վերացնելու համար:
- -ի վերլուծություն տվյալներ: հաջորդ փուլը բաղկացած է վերլուծությունից տվյալներ. Ես տվյալներ կարելի է վերլուծել՝ օգտագործելով տարբեր տեխնիկաներ, ներառյալ վիճակագրությունը, Machine Learning e արհեստական բանականություն.
- Դիտելով տվյալներ: i տվյալներ դրանք կարող են դիտվել՝ օգտագործելով տարբեր գործիքներ, որոնք կօգնեն մարդկանց հասկանալ տեղեկատվությունը:
- Մեկնաբանություն տվյալներ: վերջին փուլը բաղկացած է մեկնաբանությունից տվյալներ. -ի վերլուծության արդյունքները տվյալներ պետք է մեկնաբանվի ռազմավարական ուղեցույց տրամադրելու համար:
Օգտագործված հիմնական գործիքներն ու տեխնիկան Data Science ներառում:
- Վիճակագրություն: վիճակագրությունը մաթեմատիկական ոլորտ է, որը զբաղվում է հավաքագրմամբ, վերլուծությամբ և մեկնաբանությամբ տվյալներ.
- մեքենա ուսուցման: il Machine Learning դա դաշտ էարհեստական բանականություն որը զբաղվում է մեքենայական ուսուցմամբ։ -ի մոդելները Machine Learning կարող է օգտագործվել օրինաչափություններն ու միտումները բացահայտելու համար տվյալներ.
- Արհեստական հետախուզություն: l 'արհեստական բանականություն համակարգչային գիտության ոլորտ է, որը զբաղվում է խելացի գործակալների ստեղծմամբ։ Խելացի գործակալները կարող են օգտագործվել բարդ առաջադրանքներ կատարելու համար, ինչպիսիք են բժշկական ախտորոշումը կամ վարքի կանխատեսումը հաճախորդները.
La Data Science Դա արագ զարգացող ոլորտ է, որը զգալի ազդեցություն է թողնում արդյունաբերության լայն շրջանակի վրա: THE տվյալների գիտնական նրանք բարձր պահանջարկ ունեցող մասնագետներ են, և նրանց հմտությունները գնալով ավելի են պահանջվում:
Իմացեք ավելին SEO խորհրդատուից
Բաժանորդագրվեք՝ վերջին հոդվածները էլեկտրոնային փոստով ստանալու համար:
