La Data Science ass en interdisziplinärt Gebitt dat sech mat der Extraktioun vun Informatioun a Schafung vu Modeller aus grousse Quantitéite beschäftegt dati. ech dati kann aus verschiddene Quelle kommen, dorënner Sensoren, Transaktiounen, sozial Medien an aner Forme vun dati digital.
La Data Science Et gëtt an enger breet Palette vun Uwendungen benotzt, dorënner:
- Geschäft: la Data Science gëtt benotzt fir Verständnis ze verbesseren Clienten, Operatiounen optimiséieren a besser Entscheedungen treffen.
- Regierung: la Data Science et gëtt benotzt fir d'ëffentlech Sécherheet ze verbesseren, Kriminalitéit ze bekämpfen a méi effizient ëffentlech Servicer ze bidden.
- Gesondheet: la Data Science et gëtt benotzt fir d'Diagnostik an d'Behandlung vu Krankheeten ze verbesseren, nei Medikamenter z'entwéckelen an d'Liewensqualitéit vu Patienten ze verbesseren.
- Educatioun: la Data Science et gëtt benotzt fir d'Léieren ze personaliséieren, d'akademesch Leeschtung ze verbesseren an d'Käschte vun der Ausbildung ze reduzéieren.
I daten Wëssenschaftler si professionell spezialiséiert op der Sammlung an Analyse vu grousse Quantitéite vun dati. ech daten Wëssenschaftler kombinéieren Informatik, Statistiken a Mathematik zu Prozess an Modell der dati, interpretéiert dann d'Resultater fir strategesch Leedung fir den Erfolleg vun de Geschäfter an aner Organisatiounen ze bidden.
D'Haaptrei Aktivitéiten vun Data Science enthalen:
- Sammelen an Botzen vun dati: déi éischt Phase vun Data Science besteet aus der Sammlung a Botzen vun dati. ech dati se mussen aus verschiddene Quelle gesammelt ginn an duerno gebotzt ginn fir Feeler an Inkonsistenz ze läschen.
- Analyse vun dati: déi nächst Phase besteet an der Analyse vun dati. ech dati kann mat enger Rei vun Techniken analyséiert ginn, dorënner Statistiken, Maschinn léieren e kënschtlech Intelligenz.
- Vue vun der dati: i dati Si kënne mat enger Vielfalt vun Tools gekuckt ginn fir d'Leit ze hëllefen d'Informatioun ze verstoen.
- Interpretatioun vun dati: déi lescht Phase besteet aus der Interpretatioun vun dati. D'Resultater vun der Analyse vun dati muss interpretéiert ginn fir strategesch Leedung ze bidden.
D'Haaptrei Tools an Techniken benotzt an Data Science enthalen:
- Statistiken: Statistik ass e mathematescht Gebitt dat sech mat der Sammlung, der Analyse an der Interpretatioun vun dati.
- Machine learning: il Maschinn léieren et ass e Feld vunkënschtlech Intelligenz déi sech mat Maschinnléiere beschäftegt. D'Modeller vun Maschinn léieren ka benotzt ginn fir Musteren an Trends z'identifizéieren dati.
- Kënschtlech Intelligenz: l 'kënschtlech Intelligenz ass e Gebitt vun der Informatik dat sech mat der Schafung vun intelligenten Agenten beschäftegt. Intelligent Agente kënne benotzt ginn fir komplex Aufgaben auszeféieren, sou wéi medizinesch Diagnostik oder Verhalen virauszesoen Clienten.
La Data Science Et ass e séier wuessend Feld dat e wesentlechen Impakt op eng breet Palette vun Industrien huet. DEN daten Wëssenschaftler si Profien an héich Nofro an hir Kompetenzen sinn ëmmer méi an Nofro.
Fannt méi vum SEO Consultant eraus
Abonnéiert Iech fir déi lescht Artikelen per E-Mail ze kréien.
