Наука о данных и машинное обучение быстро развиваются во всех отраслях и компаниях. В настоящее время компании ищут специалистов по науке о данных и специалистов по машинному обучению, поскольку они помогают увеличить прибыль и брендинг компаний.

Наука о данных и машинное обучение связаны друг с другом. Оба имеют свое особое значение и применение. Согласно отчетам IBM, работа в области науки о данных и машинного обучения будущего требует очень высоких требований.

Все компании переходят на машинное обучение. Если вы выбираете свое будущее в области науки о данных и машинного обучения, оба варианта вам подойдут.

Наука о данных использует данные как единственный результат трех задач, связанных со сбором, анализом и моделированием данных, но так ли это просто?

давайте возьмем пример, чтобы выяснить, что на самом деле влечет за собой работа, мы все сталкивались с этим, когда садились на рейс в аэропорт, таксисты обычно аннулируют свои права, и иногда требуется до четырех-пяти попыток, чтобы заставить таксиста приехать в забрать вас, чтобы ответить крупной компании, такой как Uber, это становится бизнес-проблемой, теперь ваша работа как аналитика данных состоит в том, чтобы выяснить, почему это происходит, чтобы сделать это, вы должны собрать данные, задать правильные вопросы, посмотреть на правильные места.

например, вы можете получить данные из жалоб клиентов, которые будут служить неструктурированными данными, и искать данные в хранилище данных, которые будут структурированными данными, и искать такую ​​информацию, как количество запросов на поездку в аэропорт в последние три месяца, сколько из этих поездок было совершено, информация о поездке, расписание полетов, количество водителей, назначенных на маршрут, и многие другие вопросы, затем вы начинаете анализировать данные, сравниваете соотношение запрошенных поездок с процентом выполнения, чтобы выяснить, есть ли это несоответствие

между спросом и предложением проверьте, действительно ли водители такси отменяют вызов такси в определенное время ночи, чтобы избежать идеального времени, когда им приходится ждать в любом аэропорту, чтобы доставить пассажира обратно в город, поскольку водителю такси невыгодно подождите пару часов в аэропорту, чтобы вернуться, проверьте расписание рейсов, количество прибывающих рейсов больше, чем отбывающих, сократить это также может повлиять на спрос и предложение после того, как вы соберете и проанализируете эти данные, которые вы начнете составив его с использованием статистики в виде графиков и диаграмм, которые будут представлены заинтересованным сторонам, даже сейчас вы только поняли, в чем проблема, и еще знаете решение, но мы надеемся, что простой пример дает вам представление о том, какие данные

Наука — это все о науке о данных, которая применяется практически во всех областях, от здравоохранения до розничной торговли и финансов, а также в индустрии развлечений и ее представителях. также включают высокие зарплаты, неудивительно, что это самая востребованная работа в этом десятилетии. Полную статью читайте на нашем сайте нажмите здесь

Первоначально опубликовано на https://purecoders.xyz 19 октября 2020 г.