SkillFactory: какие курсы по Data Science доступны?

SkillFactory: какие курсы по Data Science доступны?

SkillFactory: какие курсы по Data Science доступны?

Наука о данных продолжает оставаться горячей темой среди квалифицированных специалистов и организаций, которые сосредоточены на сборе данных и извлечении из них значимых идей для содействия росту бизнеса. Большое количество данных является ценным активом для любой организации, но только в том случае, если они обрабатываются эффективно. Потребность в школе по работе с данными SkillFactory возросла, когда мы вступили в эру цифровых технологии.
Зачем бизнесу нужна наука о данных?

Мы прошли долгий путь от работы с небольшими наборами структурированных данных до больших пластов, неструктурированных и полуструктурированных данных, поступающих из различных источников. Традиционные инструменты бизнес-аналитики терпят неудачу, когда дело доходит до обработки этого огромного пласта неструктурированных данных. Таким образом, наука о данных предоставляет более продвинутые инструменты для работы с большими объемами данных, которые поступают из различных типов источников, таких как финансовые журналы, мультимедийные файлы, маркетинговые формы, датчики и инструменты, а также текстовые файлы. Ниже перечислены соответствующие случаи использования, которые также являются причинами того, что наука о данных становится популярной среди организаций:
Наука о данных имеет множество применений в прогностической аналитике. В конкретном случае прогнозирования погоды данные собираются со спутников, радаров, кораблей и самолетов для построения моделей, которые могут предсказывать погоду, а также предсказывать надвигающиеся стихийные бедствия с большой точностью. Это помогает своевременно принять соответствующие меры и избежать максимально возможного ущерба.
Рекомендации по продуктам никогда не были такими точными с традиционными моделями, черпающими информацию из истории просмотра, истории покупок и основных демографических факторов.
Наука о данных также помогает в эффективном принятии решений. Классический пример — самоуправляемые или интеллектуальные автомобили. Интеллектуальный автомобиль собирает данные в режиме реального времени из своего окружения с помощью различных датчиков, таких как радары, камеры и лазеры, чтобы создать визуальную (карту) своего окружения. Основываясь на этих данных и передовом алгоритме машинного обучения, он принимает важные решения о вождении, такие как поворот, остановка, превышение скорости и т. д.

Автор:Павел

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *