Пн. Окт 26th, 2020

Наша наука о жизни и данных

Когда кто-то покупает или ищет что-то на Amazon и Flipkart, сайт запоминает их предпочтения и представляет им соответствующие предложения при следующем посещении сайта. Как компании могут это сделать? Ответ — наука о данных. Компании хранят наши данные и используют их, чтобы понять, как улучшить свои продукты в соответствии с нашими потребностями, а также как повысить вовлеченность клиентов. Причина, по которой эта система работает так хорошо, заключается в том, что в настоящее время все больше и больше людей используют Интернет и оставляют в Интернете следы, которые компании могут использовать для составления правильных прогнозов.

Наглядные примеры применения науки о данных

  • Результаты поиска: Поисковые системы, такие как Google, предсказывают то, что мы хотим найти, еще до того, как успеем закончить слово, и это потому, что в их базах данных уже хранятся миллионы связанных ключевых слов.
  • Цифровая реклама: Реклама в Интернете не случайна, в отличие от традиционной рекламы на телевидении и в газетах. Компании собирают отдельные данные о каждом пользователе и отображают только релевантную рекламу.
  • Рекомендации: Сайты электронной коммерции, такие как Amazon, и развлекательные онлайн-сайты, такие как Netflix, используют его, чтобы рекомендовать новые продукты и фильмы на основе прошлого опыта пользователей.
  • Распознавание изображений и речи: По мере совершенствования искусственного интеллекта и машинного обучения инструменты распознавания изображений и речи становятся все более совершенными и точными.

Какие отрасли используют науку о данных?

Почти каждая отрасль генерирует огромные объемы данных и перешла от подхода, основанного на знаниях, к подходу, основанному на данных, для решения проблем и достижения лучших результатов. Вот некоторые известные отрасли:

  • Информационные технологии: Это наиболее очевидная отрасль, основанная на Data Science. От предложения друзей на Facebook до предложения видео на YouTube, от рекомендации видео на Netflix до фильтрации продуктов на Amazon и от улучшения вашего опыта Uber до отслеживания в реальном времени на Dominos — наука о данных используется во всех аспектах.
  • Авиация и логистика: Авиакомпании используют его для прогнозирования погодных условий и возможных задержек, а также для информирования пассажиров, в то время как логистические компании, такие как FedEx, могут находить лучшие маршруты и лучшие виды транспорта для повышения экономической эффективности.
  • Отдел кадров: С помощью Data Science компании могут легко прогнозировать отток сотрудников и находить способы повышения их производительности.
  • Медицинские науки: В области биоинформатики наука о данных, наряду с данными о геноме, помогает ученым и врачам анализировать генетические структуры и понимать, как отдельные лекарства могут действовать на болезни.
  • Астрофизика: В космической науке он также используется для создания больших наборов астрономических данных.
  • Банковское дело и финансы: Это помогает банкам лучше обслуживать клиентов, обнаруживать мошенничество, профилировать клиентов и делать экономические прогнозы.

Область науки о данных

Это оказалась самая захватывающая карьера нынешней эпохи. Здесь много вакансий, высокие зарплаты, многообещающие карьерные перспективы, а работа интересная. Такие организации, как Glassdoor и Гарвардский университет, даже назвали науку о данных лучшей профессией 21 века.

Как мы можем помочь вам стать специалистом по данным?

Специалистов, работающих с данными в различных отраслях, называют специалистами по данным, и для этого требуется опыт в области статистики, вычислений и бизнеса. Вот почему онлайн-курс направлен на то, чтобы дать студентам глубокие практические знания обо всех концепциях и алгоритмах, используемых в Data Science, наряду с обширной практикой использования важных инструментов, таких как Hadoop, SAS, Excel, R, Tableau, Minitab и т. Д., И продвинутых языков программирования, таких как как Python и SQL. Многочисленные вебинары, тесты и живые проекты предназначены для подготовки студентов к промышленной работе в реальной деловой среде.

Поделиться ссылкой: