आपका डेटा साइंस करियर लॉन्च करने का वर्ष

మీ డేటా సైన్స్ కెరీర్‌ని ప్రారంభించిన సంవత్సరం
  • सही वर्ष (2022) में डेटा साइंस करियर शुरू करें
  • जटिल मुद्दों को ठीक करने के लिए आवश्यक समय कम करें
  • डेटा का अध्ययन करें और व्यावसायिक परिणामों को बेहतर बनाने के लिए पैटर्न का पता लगाएं
  • परिष्कृत विश्लेषिकी मॉडल बनाएं

सांख्यिकी प्रत्येक डेटा वैज्ञानिक की नंबर एक संपत्ति है

डेटा वैज्ञानिक

सांख्यिकी प्रत्येक डेटा वैज्ञानिक की नंबर एक संपत्ति है। डेटा साइंस ने आईटी, बैंकिंग, फिटनेस केयर, एंटरटेनमेंट, स्पोर्ट्स, कैरियर क्वार्टर और कई अन्य सहित सभी सबसे महत्वपूर्ण उद्यम क्षेत्रों में क्रांति ला दी है।

नया Google: मशीन लर्निंग उपयोगकर्ताओं के लिए बेहतर खोज

मशीन लर्निंग उपयोगकर्ता के लिए खोज परिणामों को और अधिक आकर्षक बना सकता है। Google के बेहतर मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करते हुए, हमें मुख्य रूप से पूर्ववर्ती खोज इतिहास पर आधारित नई सामग्री सामग्री प्राप्त होगी।

क्वांटम कम्प्यूटिंग डेटा साइंस का भविष्य कैसे है

क्वांटम कम्प्यूटिंग

क्वांटम कम्प्यूटिंग

क्वांटम कंप्यूटिंग और डेटा साइंस भविष्य में बड़े हैं। मशीन लर्निंग अपनी बढ़ी हुई सीखने और बेहतर क्षमताओं के साथ सूचना को बहुत तेज़ी से व्यवस्थित कर सकता है। इससे स्वास्थ्य सेवा उद्योग में बड़े पैमाने पर वृद्धि होगी।

स्मार्टफोन बिग डेटा एनालिटिक्स की क्षमता बढ़ाते हैं

स्मार्टफोन

इस क्षेत्र के अरबों ग्राहक विभिन्न डिजिटल उपकरणों के अलावा चतुर फोन और घड़ियों का उपयोग कर रहे हैं। ग्राहक इस प्रकार की जबरदस्त मात्रा में तथ्य उत्पन्न करते हैं जो उद्योग के लिए उच्च विशेषज्ञता रखने की एक बड़ी क्षमता विकसित करते हैं।

मशीन लर्निंग टूल्स का विकास: क्या हर कोई पीएचडी की तलाश में है?

मशीन लर्निंग टूल्स इतनी कीमत पर विकसित हो रहे हैं कि उन कार्यों की तीव्रता को समझने के लिए पीएचडी की आवश्यकता नहीं है। यह एक सुसंगत विकास का परिणाम है जिसमें डेटा विज्ञान समाधानों के त्वरित प्रोटोटाइप को पूरा करने के लिए PyTorch और Tensor Flow जैसी सुविधाओं को लागू किया जा सकता है।

डेटा आर्किटेक्ट डेटा स्रोतों को बनाए रखने के लिए ब्लूप्रिंट पर काम करते हैं

डेटा आर्किटेक्ट

डेटा आर्किटेक्ट ब्लूप्रिंट बनाने के लिए उपयोगकर्ताओं, सिस्टम डिजाइनरों और डेवलपर्स के साथ मिलकर काम करते हैं, जो डेटा प्रबंधन संरचनाएं डेटा स्रोतों को केंद्रीकृत, एकीकृत, बनाए रखने, बनाए रखने और संरक्षित करने के लिए उपयोग करती हैं।

वाणिज्यिक उद्यम विश्लेषिकी के लिए Google, Amazon और Facebook का क्या अर्थ है?

सामाजिक मीडिया

डेटा वैज्ञानिक अब वाणिज्यिक उद्यम विश्लेषण का उपयोग यह समझाने के लिए नहीं करते हैं कि नियति के भीतर किसी कंपनी पर आंकड़ों का क्या प्रभाव पड़ता है, बल्कि उन उत्तरों को तैयार करने में भी मदद कर सकता है जो कंपनी को आगे आने वाले परिणामों से निपटने में मदद करेंगे।

डेटा साइंटिस्ट की नौकरी का विवरण कैसा दिखता है?

एक वरिष्ठ डेटा वैज्ञानिक उम्मीद कर सकता है कि किसी व्यवसाय की भविष्य की क्या ज़रूरतें होंगी। आंकड़े एकत्र करने के अलावा, तथ्यों की जांच के अलावा, वे बहुत ही जटिल व्यावसायिक समस्याओं को कुशलतापूर्वक हल करने के लिए तथ्यों की बहुत अच्छी तरह जांच करते हैं।

डेटा माइनिंग इंजीनियर: आधुनिक व्यक्ति के लिए एक नई नौकरी

डेटा माइनिंग

डेटा माइनिंग इंजीनियर अब अपने व्यावसायिक उद्यम के आंकड़ों की जांच नहीं कर रहा है बल्कि 0.33 पार्टियों से तथ्यों को भी शामिल कर रहा है। डेटा माइनिंग इंजीनियर इसके अलावा डेटा का विश्लेषण करने में सहायता के लिए परिष्कृत एल्गोरिदम बनाएंगे।

एबीआई को साल के अंत की उम्मीद बाजार “पूर्वव्यापी”

एबीआई विश्लेषक आंकड़ों का अध्ययन करके और कंपनी की स्थिति की स्पष्ट तस्वीर विकसित करके हमारे बाजार और व्यावसायिक प्रवृत्तियों को निर्धारित करने में सहायता के लिए डेटा का उपयोग करते हैं।

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