La data Science on monitieteinen ala, joka käsittelee tiedon poimimista ja mallien luomista suurista määristä Dati. Minä Dati voivat tulla useista lähteistä, mukaan lukien anturit, tapahtumat, sosiaalinen media ja muut muodot Dati digitali.
La data Science è una disciplina interdisciplinare che si focalizza sull’estrazione di informazioni e sulla creazione di modelli da grandi quantità di Dati. Nämä Dati possono derivare da varie fonti, come sensori, transazioni, sosiaalinen media ja muut muodot Dati digitali.
La data Science utilizza metodi e tecniche avanzate come l’apprendimento automatico e l’keinotekoinen äly per analizzare e interpretare i Dati. Questo campo ha applicazioni in diversi settori, tra cui la sanità, il markkinointi, la finanza e la ricerca scientifica. I professionisti della data Science devono avere competenze in programmazione, statistica, matematica e problem solving.
La data Science Sitä käytetään monenlaisissa sovelluksissa, mukaan lukien:
- Business: la data Science käytetään ymmärtämisen parantamiseen asiakkaat, optimoida toimintaa ja tehdä parempia päätöksiä.
- Hallitus: la data Science sitä käytetään parantamaan yleistä turvallisuutta, torjumaan rikollisuutta ja tarjoamaan tehokkaampia julkisia palveluja.
- terveys: la data Science Sitä käytetään parantamaan sairauksien diagnosointia ja hoitoa, kehittämään uusia lääkkeitä ja parantamaan potilaiden elämänlaatua.
- Koulutus: la data Science sitä käytetään oppimisen personointiin, akateemisen suorituskyvyn parantamiseen ja koulutuskustannusten alentamiseen.
I tietojen tutkija he ovat suurten määrien keräämiseen ja analysointiin erikoistuneita ammattilaisia Dati. Minä tietojen tutkija yhdistä tietojenkäsittelytiede, tilastot ja matematiikan käsittelemään ja mallintamaan Dati, tulkitse sitten tuloksia antaaksesi strategista ohjausta yritysten ja muiden organisaatioiden menestykselle.
Päätoiminnot data Science sisältää:
- Keräys ja puhdistus Dati: ensimmäinen vaihe data Science koostuu keräyksestä ja siivouksesta Dati. Minä Dati ne on kerättävä useista lähteistä ja puhdistettava sitten virheiden ja epäjohdonmukaisuuksien poistamiseksi.
- Analyysi Dati: seuraava vaihe koostuu analyysistä Dati. Minä Dati voidaan analysoida useilla eri tekniikoilla, mukaan lukien tilastot, koneoppiminen e keinotekoinen äly.
- Katsomassa Dati: i Dati niitä voidaan tarkastella erilaisilla työkaluilla, jotka auttavat ihmisiä ymmärtämään tietoja.
- Tulkinta Dati: viimeinen vaihe koostuu tulkinnasta Dati. Analyysin tulokset Dati on tulkittava tarjoamaan strategista ohjausta.
Tärkeimmät käytetyt työkalut ja tekniikat data Science sisältää:
- Tilastot: tilasto on matemaattinen ala, joka käsittelee tietojen keräämistä, analysointia ja tulkintaa Dati.
- Koneen oppiminen: il koneoppiminen se on alakeinotekoinen äly joka käsittelee koneoppimista. Mallit koneoppiminen voidaan käyttää kuvioiden ja trendien tunnistamiseen Dati.
- Keinotekoinen älykkyys: L 'keinotekoinen äly on tietojenkäsittelytieteen ala, joka käsittelee älykkäiden agenttien luomista. Älykkäitä tekijöitä voidaan käyttää monimutkaisten tehtävien suorittamiseen, kuten lääketieteelliseen diagnoosiin tai käyttäytymisen ennustamiseen asiakkaat.
La data Science Se on nopeasti kasvava ala, jolla on merkittävä vaikutus moniin toimialoihin. THE tietojen tutkija he ovat ammattilaisia, joilla on suuri kysyntä ja heidän osaamisellaan on yhä enemmän kysyntää.
Jaa:
Lue lisää Online Web Agencystä
Tilaa saadaksesi uusimmat artikkelit sähköpostitse.
