La データサイエンス 大量の情報から情報を抽出し、モデルを作成することを扱う学際的な分野です。 与えます。 私は 与えます センサー、トランザクション、 ソーシャルメディア および他の形式の 与えます デジタル。
La データサイエンス は、大量の情報から情報を抽出し、モデルを作成することに焦点を当てた学際的な分野です。 与えます。 これら 与えます センサー、トランザクション、 ソーシャルメディア および他の形式の 与えます デジタル。
La データサイエンス 機械学習などの高度な方法と技術を使用し、人工知能 を分析し解釈すること 与えます。この分野は、ヘルスケア、 マーケティング、金融および科学研究。の専門家 データサイエンス プログラミング、統計、数学、問題解決のスキルが必要です。
La データサイエンス 次のような幅広い用途で使用されています。
- ビジネス： la データサイエンス ～の理解を向上させるために使用されます 顧客、運用を最適化し、より適切な意思決定を行います。
- 政府： la データサイエンス 公共の安全を向上させ、犯罪と闘い、より効率的な公共サービスを提供するために使用されます。
- 健康： la データサイエンス 病気の診断と治療を改善し、新薬を開発し、患者の生活の質を向上させるために使用されます。
- 教育： la データサイエンス 学習をパーソナライズし、学力を向上させ、教育コストを削減するために使用されます。
I データサイエンティスト 彼らは大量の物質の収集と分析を専門とする専門家です。 与えます。 私は データサイエンティスト コンピューターサイエンス、統計、数学を組み合わせて、 与えます、その結果を解釈して、企業やその他の組織の成功のための戦略的なガイダンスを提供します。
主な活動内容は、 データサイエンス 彼らは、次のとおりです。
- 収集と清掃 与えます: の最初の段階 データサイエンス の収集と清掃で構成されます。 与えます。 私は 与えます これらはさまざまなソースから収集し、その後、エラーや不整合を除去するためにクリーンアップする必要があります。
- の分析 与えます: 次のフェーズは分析で構成されます 与えます。 私は 与えます 統計などのさまざまな手法を使用して分析できます。 機械学習 e 人工知能.
- 視覚的な表現 与えます: i 与えます これらは、人々が情報を理解するのに役立つさまざまなツールを使用して表示できます。
- の解釈 与えます: 最後の段階は、以下の解釈で構成されます。 与えます。 の分析結果 与えます 戦略的な指針を提供するために解釈する必要があります。
使用される主なツールとテクニック データサイエンス 彼らは、次のとおりです。
- 統計： 統計学は、統計の収集、分析、解釈を扱う数学分野です。 与えます.
- 機械学習: il 機械学習 それはの分野です人工知能 機械学習を扱います。 のモデル 機械学習 のパターンと傾向を特定するために使用できます。 与えます.
- 人工知能: の人工知能 インテリジェント エージェントの作成を扱うコンピューター サイエンスの分野です。 インテリジェント エージェントを使用して、医療診断や行動の予測などの複雑なタスクを実行できます。 顧客.
La データサイエンス 急速に成長しており、幅広い業界に大きな影響を与えている分野です。 ザ データサイエンティスト 彼らは需要の高い専門家であり、そのスキルに対する需要はますます高まっています。
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