L’anno per lanciare la tua carriera nella scienza dei dati

మీ డేటా సైన్స్ కెరీర్‌ని ప్రారంభించిన సంవత్సరం
  • Inizia una carriera nella scienza dei dati nell’anno giusto (2022)
  • Riduci il tempo necessario per risolvere problemi complicati
  • Studia i dati ed esplora i modelli per migliorare i risultati aziendali
  • Crea sofisticati modelli di analisi

La statistica è la risorsa numero uno di ogni data scientist

Data Scientist

La statistica è la risorsa numero uno di ogni Data Scientist. La scienza dei dati ha rivoluzionato tutti i settori aziendali più importanti, inclusi IT, banche, assistenza fitness, intrattenimento, sport, carrier quarter e molti altri.

Il nuovo Google: ricerca migliorata per gli utenti di machine learning

L’apprendimento automatico può rendere le conseguenze della ricerca molto più interessanti per l’utente. Utilizzando gli algoritmi di apprendimento automatico superiori di Google, otterremo nuovo materiale di contenuto basato principalmente sulla cronologia di ricerca precedente.

In che modo il calcolo quantistico è il futuro della scienza dei dati

Informatica quantistica

Informatica quantistica

L’informatica quantistica e la scienza dei dati sono grandi in futuro. L’apprendimento automatico può sistemare le informazioni molto più rapidamente grazie al suo maggiore apprendimento e alle sue capacità superiori. Ciò aumenterà enormemente il settore sanitario.

Gli smartphone aumentano il potenziale per l’analisi dei big data

smartphone

Miliardi di clienti in tutto il settore utilizzano telefoni e orologi intelligenti oltre a diversi dispositivi digitali. I clienti generano questo tipo di enorme quantità di fatti sviluppando un enorme potenziale per il settore di avere una maggiore esperienza.

L’evoluzione degli strumenti di machine learning: tutti cercano un dottorato di ricerca?

Gli strumenti di apprendimento automatico si stanno evolvendo a un prezzo tale che non è necessario un dottorato di ricerca per comprendere l’intensità di tali operazioni. Questo è il risultato di un’evoluzione coerente in cui funzionalità come PyTorch e Tensor Flow possono essere applicate per eseguire una rapida prototipazione di soluzioni di data science.

Gli architetti dei dati lavorano su progetti per mantenere le origini dati

Architetto dei dati

I data architect lavorano intensamente con utenti, progettisti di sistemi e sviluppatori per creare progetti che le strutture di gestione dei dati utilizzano per centralizzare, integrare, mantenere, mantenere e proteggere le origini dati.

Cosa significano Google, Amazon e Facebook per l’analisi delle imprese commerciali?

social media

Gli scienziati dei dati utilizzano l’analisi aziendale commerciale ora non è più la soluzione migliore per spiegare quale impatto avranno le statistiche su un’azienda all’interno del destino, tuttavia possono anche aiutare a elaborare risposte che aiuteranno l’azienda ad affrontare tali risultati in futuro.

Che aspetto ha la descrizione del lavoro di un data scientist?

Un data scientist senior può aspettarsi quali saranno le esigenze future di un’azienda. Oltre a raccogliere statistiche, oltre a esaminare i fatti, esaminano i fatti molto bene per risolvere in modo efficiente problemi aziendali piuttosto complicati.

L’ingegnere di data mining: un nuovo lavoro per l’individuo moderno

estrazione dei dati

L’ingegnere di data mining ora non esamina più le statistiche della loro attività commerciale, ma anche i fatti raccolti da 0,33 parti. Gli ingegneri di data mining creeranno algoritmi sofisticati per aiutare ad analizzare i dati in aggiunta.

L’ABI prevede una “retrospettiva” sul mercato di fine anno

Gli analisti ABI utilizzano i dati per aiutare a determinare il nostro mercato e le tendenze commerciali attraverso lo studio delle statistiche e la creazione di un quadro più chiaro della posizione dell’azienda.

This post is also available in: हिन्दी (Hindi) English (Inglese) Tamil Gujarati Punjabi Malayalam Telugu Marathi Nederlands (Olandese) Français (Francese) Deutsch (Tedesco) עברית (Ebraico) Indonesia (Indonesiano) 日本語 (Giapponese) Melayu (Malay) Nepali (Nepalese) Polski (Polacco) Português (Portoghese, Brasile) Русский (Russo) বাংলাদেশ (Bengalese) العربية (Arabo) Español (Spagnolo) اردو (Urdu) Kannada

Torna su