तपाईको डेटा विज्ञान क्यारियर सुरु गर्ने वर्ष

మీ డేటా సైన్స్ కెరీర్‌ని ప్రారంభించిన సంవత్సరం
  • सही वर्ष (२०२२) मा डाटा विज्ञान करियर सुरु गर्नुहोस्
  • जटिल समस्याहरू समाधान गर्न आवश्यक समय घटाउनुहोस्
  • डेटा अध्ययन गर्नुहोस् र व्यापार परिणामहरू सुधार गर्न ढाँचाहरू अन्वेषण गर्नुहोस्
  • परिष्कृत विश्लेषण मोडेलहरू सिर्जना गर्नुहोस्

तथ्याङ्कहरू प्रत्येक डाटा वैज्ञानिकको नम्बर एक सम्पत्ति हो

डाटा वैज्ञानिक

तथ्याङ्कहरू प्रत्येक डेटा वैज्ञानिकको नम्बर एक सम्पत्ति हो। डाटा विज्ञानले IT, बैंकिङ, फिटनेस हेरचाह, मनोरञ्जन, खेलकुद, क्यारियर क्वार्टर, र धेरै धेरै सहित सबै महत्त्वपूर्ण उद्यम क्षेत्रहरूमा क्रान्ति गरेको छ।

नयाँ गुगल: मेसिन लर्निङ प्रयोगकर्ताहरूको लागि सुधारिएको खोज

मेसिन लर्निङले खोज परिणामहरूलाई प्रयोगकर्ताको लागि धेरै आकर्षक बनाउन सक्छ। गुगलको उत्कृष्ट मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरू प्रयोग गरेर, हामीले मुख्य रूपमा अघिल्लो खोज इतिहासमा आधारित नयाँ सामग्री सामग्री प्राप्त गर्नेछौं।

कसरी क्वान्टम कम्प्युटिङ डाटा विज्ञानको भविष्य हो

क्वान्टम कम्प्युटिङ

क्वान्टम कम्प्युटिङ

क्वान्टम कम्प्युटिङ र डाटा विज्ञान भविष्यमा ठूलो छ। मेसिन लर्निङले यसको बढ्दो सिकाइ र उच्च क्षमताहरूको साथ धेरै छिटो जानकारी प्रणाली गर्न सक्छ। यसले स्वास्थ्य सेवा उद्योगलाई व्यापक रूपमा वृद्धि गर्नेछ।

स्मार्टफोनले बिग डाटा एनालिटिक्सको लागि सम्भावना बढाउँछ

स्मार्ट फोन

यस क्षेत्रका अर्बौं ग्राहकहरूले विभिन्न डिजिटल उपकरणहरू बाहेक चतुर फोन र घडीहरू प्रयोग गरिरहेका छन्। ग्राहकहरूले यस प्रकारको ठूलो मात्रामा तथ्यहरू उत्पन्न गर्छन् जसले उद्योगको उच्च विशेषज्ञताको लागि ठूलो सम्भावनाको विकास गर्दछ।

मेसिन लर्निंग उपकरणहरूको विकास: के सबैजना पीएचडी खोज्दै हुनुहुन्छ?

मेसिन लर्निङ उपकरणहरू मूल्यमा विकसित भइरहेका छन् कि ती सञ्चालनहरूको तीव्रता बुझ्नको लागि पीएचडी आवश्यक पर्दैन। यो एक सुसंगत विकासको परिणाम हो जसमा PyTorch र Tensor Flow जस्ता सुविधाहरू डेटा विज्ञान समाधानहरूको द्रुत प्रोटोटाइप गर्न लागू गर्न सकिन्छ।

डाटा आर्किटेक्टहरू डाटा स्रोतहरू कायम राख्न ब्लूप्रिन्टहरूमा काम गर्छन्

डाटा आर्किटेक्ट

डाटा वास्तुकारहरूले प्रयोगकर्ताहरू, प्रणाली डिजाइनरहरू, र विकासकर्ताहरूसँग ब्लुप्रिन्टहरू सिर्जना गर्न गहन रूपमा काम गर्छन् जुन डाटा व्यवस्थापन संरचनाहरूले डेटा स्रोतहरूलाई केन्द्रीकृत, एकीकृत, मर्मत, मर्मत र सुरक्षा गर्न प्रयोग गर्दछ।

गुगल, अमेजन र फेसबुकले कमर्शियल इन्टरप्राइज एनालिटिक्सको लागि के अर्थ राख्छ?

सामाजिक संजाल

डेटा वैज्ञानिकहरूले अब व्यावसायिक उद्यम विश्लेषणहरू प्रयोग गर्दैनन् जुन तथ्याङ्कहरूले भाग्य भित्रको कम्पनीमा कस्तो प्रभाव पार्छ भनेर व्याख्या गर्न उत्तम छैन तर कम्पनीलाई ती नतिजाहरूसँग अगाडि बढ्न मद्दत गर्ने जवाफहरू बनाउन मद्दत गर्न सक्छ।

डेटा वैज्ञानिकको कार्य विवरण कस्तो देखिन्छ?

एक वरिष्ठ डेटा वैज्ञानिकले व्यापारको भविष्यको आवश्यकता के हुनेछ भन्ने आशा गर्न सक्छ। तथ्याङ्कहरू सङ्कलन गर्नुका साथै, तथ्याङ्कहरूको जाँच गर्नुको अतिरिक्त, तिनीहरूले धेरै जटिल व्यापार समस्याहरू कुशलतापूर्वक समाधान गर्न तथ्यहरूलाई राम्रोसँग जाँच्छन्।

डाटा माइनिङ इन्जिनियर: आधुनिक व्यक्तिको लागि नयाँ काम

डाटा खनन

डाटा माइनिङ इन्जिनियरले अब उनीहरूको व्यावसायिक उद्यममा सबैभन्दा राम्रो तथ्याङ्कहरू जाँच गर्दैन तर थप तथ्यहरू 0.33 पक्षहरूबाट निकालिएको छ। डाटा माइनिङ इन्जिनियरहरूले थप डाटा विश्लेषण गर्न मद्दत गर्न परिष्कृत एल्गोरिदमहरू सिर्जना गर्नेछन्।

एबीआईले वर्षको अन्त्यको बजार “पूर्वव्यापी” को अपेक्षा गर्दछ

ABI विश्लेषकहरूले तथ्याङ्कहरू अध्ययन गरेर र कम्पनी कहाँ खडा छ भन्ने स्पष्ट तस्विर बढाएर हाम्रो बजार र व्यापार प्रवृत्तिहरू निर्धारण गर्न मद्दत गर्न डेटा प्रयोग गर्छन्।

This post is also available in: हिन्दी (Hindi) English Tamil Gujarati Punjabi Malayalam Telugu Marathi Nederlands (Dutch) Français (French) Deutsch (German) עברית (Hebrew) Indonesia (Indonesian) Italiano (Italian) 日本語 (Japanese) Melayu (Malay) Polski (Polish) Português (Portuguese, Brazil) Русский (Russian) বাংলাদেশ (Bengali) العربية (Arabic) Español (Spanish) اردو (Urdu) Kannada

Scroll to Top