La მონაცემთა მეცნიერების არის ინტერდისციპლინარული სფერო, რომელიც ეხება ინფორმაციის მოპოვებას და მოდელების შექმნას დიდი რაოდენობით მონაცემები. მე მონაცემები შეიძლება მოვიდეს სხვადასხვა წყაროდან, მათ შორის სენსორებიდან, ტრანზაქციებიდან, სოციალური მედია და სხვა ფორმები მონაცემები ციფრული.
La მონაცემთა მეცნიერების იგი გამოიყენება აპლიკაციების ფართო სპექტრში, მათ შორის:
- ბიზნესი: la მონაცემთა მეცნიერების გამოიყენება გაგების გასაუმჯობესებლად მომხმარებელსოპერაციების ოპტიმიზაცია და უკეთესი გადაწყვეტილებების მიღება.
- მთავრობა: la მონაცემთა მეცნიერების იგი გამოიყენება საზოგადოებრივი უსაფრთხოების გასაუმჯობესებლად, დანაშაულთან ბრძოლისა და უფრო ეფექტური საჯარო სერვისების უზრუნველსაყოფად.
- ჯანმრთელობა: la მონაცემთა მეცნიერების იგი გამოიყენება დაავადებების დიაგნოსტიკისა და მკურნალობის გასაუმჯობესებლად, ახალი მედიკამენტების შემუშავებისა და პაციენტების ცხოვრების ხარისხის გასაუმჯობესებლად.
- Განათლება: la მონაცემთა მეცნიერების იგი გამოიყენება სწავლის პერსონალიზებისთვის, აკადემიური მოსწრების გასაუმჯობესებლად და განათლების ღირებულების შესამცირებლად.
I მონაცემთა მეცნიერი ისინი არიან პროფესიონალები, რომლებიც სპეციალიზირებულნი არიან დიდი რაოდენობით შეგროვებასა და ანალიზში მონაცემები. მე მონაცემთა მეცნიერი დააკავშიროთ კომპიუტერული მეცნიერება, სტატისტიკა და მათემატიკა დამუშავებისა და მოდელირებისთვის i მონაცემები, შემდეგ შედეგების ინტერპრეტაცია, რათა უზრუნველყოს სტრატეგიული ხელმძღვანელობა ბიზნესისა და სხვა ორგანიზაციების წარმატებისთვის.
ძირითადი საქმიანობა მონაცემთა მეცნიერების მოიცავს:
- შეგროვება და გაწმენდა მონაცემები: -ის პირველი ეტაპი მონაცემთა მეცნიერების მოიცავს შეგროვებას და გაწმენდას მონაცემები. მე მონაცემები ისინი უნდა შეგროვდეს სხვადასხვა წყაროდან და შემდეგ გაიწმინდოს შეცდომებისა და შეუსაბამობების აღმოსაფხვრელად.
- Ანალიზი მონაცემები: შემდეგი ეტაპი მოიცავს ანალიზს მონაცემები. მე მონაცემები შეიძლება გაანალიზდეს სხვადასხვა ტექნიკის გამოყენებით, სტატისტიკის ჩათვლით, მანქანა სწავლის e ხელოვნური ინტელექტი.
- ათვალიერებს მონაცემები: i მონაცემები მათი ნახვა შესაძლებელია სხვადასხვა ინსტრუმენტების გამოყენებით, რათა დაეხმაროს ადამიანებს ინფორმაციის გაგებაში.
- ინტერპრეტაცია მონაცემები: ბოლო ეტაპი მოიცავს ინტერპრეტაციას მონაცემები. ანალიზის შედეგები მონაცემები უნდა იყოს ინტერპრეტირებული სტრატეგიული ხელმძღვანელობის უზრუნველსაყოფად.
გამოყენებული ძირითადი ინსტრუმენტები და ტექნიკა მონაცემთა მეცნიერების მოიცავს:
- სტატისტიკა: სტატისტიკა არის მათემატიკური სფერო, რომელიც ეხება შეგროვებას, ანალიზს და ინტერპრეტაციას მონაცემები.
- მანქანა სწავლის: il მანქანა სწავლის ეს არის სფეროხელოვნური ინტელექტი რომელიც ეხება მანქანათმცოდნეობას. -ის მოდელები მანქანა სწავლის შეიძლება გამოყენებულ იქნას შაბლონებისა და ტენდენციების დასადგენად მონაცემები.
- ხელოვნური ინტელექტი: L 'ხელოვნური ინტელექტი არის კომპიუტერული მეცნიერების დარგი, რომელიც ეხება ინტელექტუალური აგენტების შექმნას. ინტელექტუალური აგენტები შეიძლება გამოყენებულ იქნას რთული ამოცანების შესასრულებლად, როგორიცაა სამედიცინო დიაგნოზი ან ქცევის პროგნოზირება მომხმარებელს.
La მონაცემთა მეცნიერების ეს არის სწრაფად მზარდი სფერო, რომელიც მნიშვნელოვან გავლენას ახდენს ინდუსტრიების ფართო სპექტრზე. THE მონაცემთა მეცნიერი ისინი არიან მაღალი მოთხოვნადი პროფესიონალები და მათი უნარები სულ უფრო მოთხოვნადია.
შეიტყვეთ მეტი SEO კონსულტანტისგან
გამოიწერეთ, რომ მიიღოთ უახლესი სტატიები ელექტრონული ფოსტით.
