Blueocean Learning – это ИТ-консалтинг, организация, специализирующаяся на решениях и услугах, базирующаяся в Бангалоре в течение последних двух десятилетий и способная обучать как корпоративные организации, так и частных лиц всем нишевым технологиям. . Мы обучаем организации всех размеров от малого и среднего бизнеса до глобальных корпораций.

НАУКА О ДАННЫХ:

Потребность в его хранении также росла по мере того, как мир вступал в эпоху больших данных. Основное внимание предприятий было сосредоточено на создании инфраструктуры и решений для хранения данных. когда такие фреймворки, как Hadoop, решили проблему хранения, обработка этих данных стала проблемой. Наука о данных начала играть жизненно важную роль в решении этой проблемы. Наука о данных — это будущее искусственного интеллекта, поскольку она может повысить ценность вашего бизнеса.

Наука о данных предназначена для обнаружения скрытых закономерностей в необработанных данных. В ней сочетаются различные инструменты, алгоритмы и принципы машинного обучения. Курс по науке о данных объясняет, как обрабатывать история данных. Наука о данных выполняет анализ, используя передовые алгоритмы машинного обучения, чтобы определить возникновение определенного события. Наука о данных смотрит на данные со многих сторон, иногда с неизвестных ранее. Наука о данных используется для принятия решений и прогнозов с использованием прогностической причинно-следственной аналитики, предписывающей аналитики и машинного обучения.

  • Прогностическая причинно-следственная аналитика.Эта модель используется для прогнозирования возможности возникновения определенного события в будущем. Скажем, если вы предоставляете деньги в кредит, то вопрос о том, будут ли клиенты своевременно оплачивать будущие кредиты, вызывает беспокойство. для тебя. Мы можем построить модель, чтобы предсказать, будут ли будущие платежи своевременными или нет, используя историю клиента.
  • Предписывающая аналитика. Эта модель обладает интеллектом и способна принимать собственные решения с помощью динамических параметров.
    Мы можем запускать алгоритмы на данных, чтобы привнести в них интеллект. Используя модель предписывающей аналитики, вы можете позволить своему автомобилю принимать решения, например, когда повернуть, какой путь выбрать, когда замедлить или ускорить.
  • Машинное обучение для составления прогнозов. Вы можете построить модель для определения будущей тенденции финансовой компании, используя транснациональную систему обучения с учителем. модель обнаружения мошенничества можно обучить, используя исторические записи о мошеннических покупках путем обучения ваших машин.
  • Машинное обучение для обнаружения закономерностей. Это неконтролируемая модель, в которой у вас нет предопределенных меток для группировки. Самый распространенный паттерн — кластеризация. Чтобы создать сеть, разместив башни в регионе, мы можем использовать метод кластеризации, чтобы найти те местоположения вышек, которые гарантируют, что все пользователи получат оптимальный уровень сигнала.