- Почему следует изучать науку о данных и машинное обучение?
Наука о данных и машинное обучение - это новая тема прямо сейчас, наука о данных и машинное обучение - это области информатики. Машинное обучение и наука о данных уже давно являются частью компаний. Алгоритмы машинного обучения применяются в электронной коммерции, правительстве, финансовом фондовом рынке, продвижении контента, социальных сетях для различных целей, таких как рекомендации, прогнозирование цен и многое другое. Если вы выберете эту карьеру, в этом секторе будет быстрый рост.
2. Возможны ли кандидаты, не являющиеся техническими специалистами, в области науки о данных и машинного обучения?
С моей точки зрения, нетрудно войти в сферу науки о данных и машинного обучения. Это требует различных технических навыков, которые необходимы, чтобы стать специалистом по данным. Он включает в себя множество инструментов и предметов, таких как Python, SQL, R, SAS, Weka. , Rapid Miner, структура данных тензорного потока, наряду с потоком знаний для подготовки статистики модели и математики, должна быть необходима.
3. Какое применение науки о данных и машинного оборудования в бизнесе? Какое применение науки о данных и машин в бизнесе?
Наука о данных и машинное обучение играют огромную роль в бизнесе. Это некоторые приложения:
1. Сравнение цен: Google Покупки, Price Grabber, shopping.com. Это те веб-сайты, которые мы находим с помощью механизма Data Science.
2 Поиск: из любого, что мы ищем, он найдет результат с большой точностью. Здесь также мы можем сказать, что они использовали это приложение для анализа данных и Ml.
3. Механизм рекомендаций: любой бизнес-сайт нуждается в рекомендации по содержанию или продукту, чтобы сделать бизнес прибыльным. Это легко сделать с помощью науки о данных и ее алгоритмов.
Итак, это лишь некоторые, но не законченные приложения науки о данных и машинного обучения для бизнеса.
