La Data Science маалымат алуу жана көп сандагы моделдерди түзүү менен алектенген дисциплиналар аралык тармак берлин. мен берлин ар кандай булактардан, анын ичинде сенсорлордон, транзакциялардан, коомдук Медиа жана башка түрлөрү берлин санариптик.
La Data Science маалымат алуу жана көп сандагы моделдерди түзүүгө багытталган дисциплиналар аралык дисциплина. берлин. Булар берлин ар кандай булактардан келип чыгышы мүмкүн, мисалы, сенсорлор, транзакциялар, коомдук Медиа жана башка түрлөрү берлин санариптик.
La Data Science машина уйренуу жана сыяктуу прогрессивдуу методдорду жана ыкмаларды колдонотжасалма акыл талдоо жана чечмелөө берлин. Бул талаа бир нече тармактарда, анын ичинде саламаттыкты сактоо, маркетинг, финансы жана илимий изилдөөлөр. нын адистери Data Science программалоо, статистика, математика жана маселелерди чечүү боюнча көндүмдөрү болушу керек.
La Data Science Бул колдонмолордун кеңири спектринде колдонулат, анын ичинде:
- Business: la Data Science түшүнүүнү жакшыртуу үчүн колдонулат кардарлар, операцияларды оптималдаштыруу жана жакшыраак чечимдерди кабыл алуу.
- Өкмөт: la Data Science коомдук коопсуздукту жакшыртуу, кылмыштуулук менен күрөшүү жана мамлекеттик кызматтарды натыйжалуу көрсөтүү үчүн колдонулат.
- Ден соолук: la Data Science оорулардын диагностикасын жана дарылоону жакшыртуу, жаңы дарыларды иштеп чыгуу жана бейтаптардын жашоо сапатын жакшыртуу үчүн колдонулат.
- Билими: la Data Science ал окууну жекелештирүү, академиялык көрсөткүчтөрдү жакшыртуу жана билим берүүнүн баасын төмөндөтүү үчүн колдонулат.
I маалымат илимпоз алар көп сандагы материалдарды чогултуу жана талдоо боюнча адистешкен адистер берлин. мен маалымат илимпоз иштетүү жана моделдөө үчүн информатика, статистика жана математиканы айкалыштыруу берлин, андан кийин ишканалардын жана башка уюмдардын ийгилиги үчүн стратегиялык жетекчиликти камсыз кылуу үчүн натыйжаларды чечмелеңиз.
Негизги иш-чаралары Data Science төмөнкүлөрдү камтыйт:
- жыйноо жана тазалоо берлин: биринчи этабы Data Science жыйноодон жана тазалоодон турат берлин. мен берлин алар ар кандай булактардан чогултулуп, андан кийин каталарды жана карама-каршылыктарды жоюу үчүн тазаланышы керек.
- анализи берлин: кийинки этап талдоодон турат берлин. мен берлин ар кандай ыкмаларды, анын ичинде статистиканы колдонуу менен анализдөөгө болот. машина үйрөнүү e жасалма акыл.
- көрүү берлин: i берлин аларды адамдарга маалыматты түшүнүүгө жардам берүү үчүн ар кандай куралдарды колдонуу менен көрүүгө болот.
- интерпретациялоо берлин: акыркы этап чечмелөөдөн турат берлин. нын анализинин жыйынтыгы берлин стратегиялык жетекчиликти камсыз кылуу үчүн чечмеленүүгө тийиш.
колдонулган негизги куралдар жана техникалар Data Science төмөнкүлөрдү камтыйт:
- Статистика: статистика чогултуу, талдоо жана чечмелөө менен алектенген математикалык тармак берлин.
- машина үйрөнүү: il машина үйрөнүү ал талаа болуп саналатжасалма акыл машина үйрөнүү менен алектенет. моделдери машина үйрөнүү моделдерин жана тенденцияларын аныктоо үчүн колдонулушу мүмкүн берлин.
- жасалма акыл: л "жасалма акыл интеллектуалдык агенттерди түзүү менен алектенген компьютер илиминин тармагы. Акылдуу агенттер медициналык диагностика же жүрүм-турумду болжолдоо сыяктуу татаал тапшырмаларды аткаруу үчүн колдонулушу мүмкүн кардарлар.
La Data Science Бул тармактын кеңири спектрине олуттуу таасирин тийгизип жаткан тез өнүгүп жаткан тармак. THE маалымат илимпоз алар жогорку суроо-талапка ээ адистер болуп саналат жана алардын чеберчилиги барган сайын суроо-талапка ээ.
Share:
Онлайн Веб Агенттигинен көбүрөөк маалымат алыңыз
Электрондук почта аркылуу акыркы макалаларды алуу үчүн жазылыңыз.
