Что такое наука о данных:

Наука о данных — это процесс извлечения знаний и идей из огромного и разнообразного набора данных, организации, обработки и анализа данных. Включено множество различных дисциплин, таких как математическое и статистическое моделирование, извлечение данных из их источника и применение методов визуализации данных. Как правило, это также включает в себя управление технологиями больших данных для сбора структурированных и неструктурированных данных.

Почему наука о данных?

Вот существенные преимущества использования технологии науки о данных:

  • Данные — это нефть для современного мира. С помощью правильных инструментов, технологий и алгоритмов мы можем использовать данные и превращать их в выгодное коммерческое преимущество.
  • Наука о данных может помочь вам обнаружить мошенничество с помощью передовых алгоритмов машинного обучения.
  • Помогите избежать значительных денежных потерь
  • Развивайте интеллектуальные навыки в машинах
  • Вы можете выполнить анализ настроений, чтобы оценить лояльность клиентов к бренду.
  • Позволяет принимать более качественные и быстрые решения
  • Помогите вам порекомендовать правильный продукт для правильного клиента, чтобы улучшить ваш бизнес, Дополнительная информация Онлайн-обучение по науке о данных

Машинное обучение в науке о данных

Это процесс или набор правил или набор для выполнения задачи. Это одна из основных концепций или строительных блоков информатики: основа элегантного и эффективного проектирования кода, обработки и подготовки данных и разработки программного обеспечения. В науке о данных в основном используются три алгоритма:

  • Подготовка данных, обработка и алгоритмы процесса
  • Алгоритмы оптимизации оценки параметров, включающие стохастический градиентный спуск, метод наименьших квадратов, метод Ньютона
  • Алгоритмы машинного обучения

Узнать больше Наука о данных и машинное обучение

Кто такой специалист по данным?

Как вы можете видеть на изображении, специалист по данным — учитель всех профессий! Он должен хорошо разбираться в математике, он должен действовать в сфере бизнеса, а также иметь отличные навыки в области компьютерных наук. Страх? Не быть. Хотя вам нужно быть хорошим во всех этих областях, даже если вы этого не сделаете, вы не будете одиноки!. Если говорить о работе в корпоративной среде, то работа распределяется по командам, где каждая команда имеет свой опыт. Но дело в том, что вы должны быть компетентны хотя бы в одной из этих областей. Кроме того, хотя эти навыки для вас новы, расслабьтесь! Это может занять время, но эти навыки можно развить, и я верю, что это стоит того времени, которое вы вкладываете.

Почему наука о данных так широко используется?

В этом руководстве по науке о данных мы также узнаем о важности науки о данных в современном цифровом мире. В связи с непрекращающимся объемом данных, которые мы создаем, существует острая необходимость в извлечении ценных сведений из этих данных. Данные — это нефть нашего поколения. С помощью правильных инструментов, технологий и алгоритмов мы можем понимать данные и превращать их в выгодное коммерческое преимущество.

Типы вакансий, связанных с наукой о данных

В этом учебном пособии по науке о данных вы не только изучите науку о данных, но также откроете для себя различные функции в области науки о данных, перечисленные ниже:

  • Аналитик данных. На аналитика данных возложена ответственность за извлечение больших объемов данных, поиск закономерностей, взаимосвязей, тенденций и, следовательно, создание привлекательных представлений и отчетов для анализа данных и принятия бизнес-решений. .
  • Инженер данных. Инженер данных отвечает за работу с большими объемами данных. Он должен быть доступен для очистки данных, извлечения данных и подготовки данных для предприятий, работающих с данными, для работы с большими объемами данных.
  • Эксперт по машинному обучению.Эксперт по машинному обучению — это тот, кто работает с различными алгоритмами машинного обучения, такими как регрессия, группировка, классификация, дерево решений, случайный лес и т. д.
  • Ученый по данным.Ученый по данным — это тот, кто работает с большими объемами данных, чтобы получить привлекательные бизнес-идеи с помощью различных инструментов, методов, методологий, алгоритмов и т. д.

Поднимите свою карьеру на новый уровень успеха с курсом Наука о данных на Python.

Приложения для обработки данных

Изучите науку о данных, самую популярную область в мире сегодня. Это поле карьеры, которое исходит из нескольких дисциплин. Данные нужны отраслям, и поэтому наука о данных имеет большое количество приложений. В этой статье мы обсудим некоторые важные приложения науки о данных и посмотрим, как она сегодня влияет на мировые отрасли.

  • Обнаружение мошенничества и рисков
  • Здравоохранение
  • Поиск в Интернете
  • Направленная реклама
  • Рекомендации сайта
  • Расширенное распознавание изображений
  • Распознавание речи
  • Планирование воздушного маршрута
  • Игры
  • Дополненная реальность

Спасибо за прочтение статьи