Konseptten Kod’a Profesyoneller için Veri Bilimi Yolculuğu

I. Veri Bilimi

İi. Kılga öğrenimi

III. Dip başlatma

IV. Ağabey bulgular

V. Öngörücü Psikanalitik

VI. Veri display

Vii. Veri Bilimi için Tahkim

VIII. Veri Biliminin Uygulamaları

İx. Veri Biliminin Yararları

Asıl Kıyaslama

Antet	Büst
Veri bilimi	* Veri tahsil * Veri temizliği * Veri Analizi * Veri Şekillendirme * Veri display
Kılga öğrenimi	* Varsayımsal başlatma * Denetimsiz başlatma * Berkitme öğrenimi
Ağabey bulgular	* Cirim * Yelpaze * * Adalet
Suni hastalık	* Kılga öğrenimi * Naturel anahtar elişi * Kompüter Gösterimi * Telematik
İstatistik	* Sermaye istatistikler * Tümevarımsal İstatistikler * Alamet bardak * Evrim analizi

İi. Kılga öğrenimi

Kılga öğrenimi, bilgisayarlara açık programlanmadan başlatma kabiliyeti paylaşımcı suni zekanın fakat ast alanıdır. Kılga öğrenimi algoritmaları verilerden öğrenebilir, kalıpları tanımlayabilir ma şifre çözer yapabilir. Kılga öğrenimi, aşağıdakiler iç düşmek suretiyle fazlaca muhtelif uygulamalarda kullanılır:

* Naturel anahtar elişi
* Kompüter Gösterimi
* Konferans teşhis
* Telematik
* Bakım teşhis
* Mali tecim
* Satın alan Hizmetleri

Kılga öğrenimi çabucak etki fakat alandır ma devamlı becerikli icraat geliştirilmektedir. Kılga öğrenimi algoritmaları henüz kuvvetli ağıl geldikçe, hayatımızda yavaşyavaş henüz mühim fakat gösteriş oynayacaklar.

III. Dip başlatma

Dip başlatma, verilerin temsillerini sanmak için suni asap ağları kullanan fakat kılga öğrenimi ast alanıdır. Dip başlatma modelleri çoğu zaman imaj sınıflandırması, naturel anahtar elişi ma konferans teşhis şeklinde çalışmalar için kullanılır.

Dip başlatma modelleri icat bu kadar aka data kümeleri üstünde eğitilir ma muhtelif görevlerde sonra teknoloji sonuçlar hentbol edebilirler. Bununla beraber, dip başlatma modelleri bile kompleks ma eğitilmesi cebir belki ma çok uymaya meyilli olabilirler.

Dip başlatma çabucak etki fakat alandır ma fazlaca muhtelif uygulamalarda kullanılmaktadır. Dip öğrenmenin yer münteşir uygulamalarından birçok şunlardır:

• Imaj sınıflandırması
• Naturel anahtar elişi
• Konferans
• Kılga Çevirisi
• Bakım kişileştirme
• Mali Tecim

Dip başlatma, fazlaca muhtelif fabrikalar üstünde aka fakat etkiye haiz olan kuvvetli fakat araçtır. Dip başlatma modelleri gelişmeye bitmeme ettikçe, gelecekte işte hızla gelişen teknolojinin daha çok uygulamasını görmeyi bekleyebiliriz.

IV. Öngörücü eleştirel

Öngörücü eleştirel, gelecekteki neticeleri anlamak için verilerin kullanılmasıdır. Verilerdeki kalıpları tarif etmek ma hemen sonra gelecekteki vakalar hakkındaki şifre çözer akdetmek için işte kalıpları kullanan istatistiksel teknikler kullanan fakat data bilimi dalıdır. Öngörücü eleştirel, sıhhat, para ma marketing iç düşmek suretiyle fazlaca muhtelif sektörlerde kullanılır.

Öngörücü analitikler için kullanılabilecek bir takım değişik yol vardır:

• Evrim analizi
• Bölümlendirme
• Kümeleme
• Vakit kütle analizi

Işte tekniklerin gelişigüzel birinin özü kuvvetli ma cılız yönleri vardır ma muayyen fakat tatbik için yer âlâ yol, bulunan verilere ma analizin hedeflerine asılı olacaktır.

Öngörücü eleştirel, kıyafet için kuvvetli fakat çalgı belki, bu sebeple ati hakkındaki henüz âlâ kararlar vermelerine destek belki. Örnek olarak, fakat kasap, çalkalanması olası müşterileri tarif etmek ma hemen sonra işte müşterileri arkalamak için kanatlar atabilir. Dar sanayi, kredilerini temerrüde etme riski aşağıda olan müşterileri tayinetmek ma hemen sonra işte riski kesmek için kanatlar taşikardi için öngörücü eleştirel kullanabilir.

Öngörücü eleştirel bibi oldukça becerikli fakat alandır, sadece çabucak ehemmiyet kazanmaktadır. Tedricen daha çok data bulunan ağıl geldikçe, kıyafet yavaşyavaş ati hakkındaki data için öngörücü analitiklere yöneliyor.

V. Öngörücü Psikanalitik

Öngörücü eleştirel, gelecekteki vakaları anlamak için verilerin kullanılmasıdır. Verilerdeki kalıpları tarif etmek ma hemen sonra gelecekteki sonuçlar hakkındaki şifre çözer akdetmek için işte kalıpları kullanan istatistiksel teknikleri kullanan fakat data bilimi dalıdır. Öngörücü eleştirel, aşağıdakiler şeklinde muhtelif aksiyon uygulamalarında fena:

• Savurganlık tespiti
• Satın alan karmaşası değerlendirici
• Önerileri
• Hatar değerlendirmesi
• Hazırlık zinciri optimizasyonu

Öngörücü eleştirel, işletmelerin henüz âlâ kararlar almasına ma kârlılığını geliştirmelerine destek olabilecek kuvvetli fakat araçtır. Takdir edici eleştirel kullanarak, kıyafet pratik riskleri ma fırsatları belirleyebilir ma kaynaklarının iyi mi şerh edileceği hikayesinde henüz bilgili kararlar verebilir.

VI. Veri display

Veri display, verileri insanoğlu tarafınca kolay anlaşılabilecek gözle görülür şekilde fakat temsile katkümen sürecidir. Işte, hit geçit, hit geçit ma haritalar şeklinde muhtelif yöntemlerle yapılabilir. Veri display, detayları ekleme aiguillette aynı zamanda keskin bir halde çattırmak için kullanılır. Verilerdeki bağ, kalıpları ma muhalif değerleri tarif etmek ma gelecekteki vakalar hakkındaki şifre çözer akdetmek için fena.

Veri display, değişmeyen vermeyi giydirmek için kullanılabilecek kuvvetli fakat araçtır. Verileri henüz açık ma henüz basit anlamasını sağlayarak, data display işletmelerin ürünleri, hizmetleri ma marketing kampanyaları hakkındaki henüz âlâ kararlar vermelerine destek belki.

Veri display için kullanılabilecek bir takım değişik çalgı vardır. Yeryüzü sevgili araçlardan birçok Tableau, Power BI ma Google Informasyon Studio’iptal etmek. Işte boşluk, başkalarıyla paylaşılabilecek konuşmaya dayalı ma gözle görülür şekilde bu kadar cazibeli data görselleştirmeleri kurmayı kolaylaştırır.

Veri display çabucak etki fakat alandır. Tedricen daha çok data oluşturuldukça, verileri görselleştirmek için çalgı ma tekniklere mahsus gerekseme yavaşyavaş henüz mühim ağıl kavşak. Veri display, değişmeyen vermeyi giydirmek ma detayları aiguillette ma keskin bir halde çattırmak için kullanılabilecek kıymetli fakat araçtır.

Vii. Veri Bilimi için Tahkim

Rastgele biri özü kuvvetli ma cılız yönleri olan data bilimi için fazlaca muhtelif boşluk vardır. Yeryüzü sevgili araçlardan birçok şunları ihtiva eder:

• Apache Hadoop: Ağabey yapılandırılmış data kümeleri için çöpçatan fakat şahsiiş sistemi ma elişi çerçevesi.
• Apache Spark: Süratli ma umumi kural fakat klasman data muamele çerçevesi.
• Tensorflow: Dip başlatma için fakat kılga öğrenimi kütüphanesi.
• Scikit-Learn: Varsayımsal ma denetimsiz başlatma için fakat kılga öğrenimi kütüphanesi.
• Gıda Plotlib: Anakonda için fakat pastel kütüphanesi.
• Deniz gibi: Anakonda için istatistiksel fakat pastel kütüphanesi.

Kendileri, data bilimi için bulunan olan birnice araçtan yalnız birkaçıdır. Muayyen fakat vazife için yer âlâ çalgı, projenin hususi gereksinimlerine asılı olacaktır.

Veri Biliminin Uygulamaları

Veri bilimi, fazlaca muhtelif uygulamalara haiz çabucak etki fakat alandır. Veri biliminin yer münteşir uygulamalarından birçok şunlardır:

• Öngörücü eleştirel
• Savurganlık tespiti
• Satın alan Segmentasyonu
• Öneri Sistemleri
• Naturel anahtar elişi
• Imaj teşhis
• Konferans
• Bakım kişileştirme
• Kendi haline sivil otomobiller

Kendileri, data biliminin hayatımızı kaldırmak için kullanıldığı birnice yolun yalnız düşük örneğidir. Ihlaller tedricen daha çok ağıl geldikçe, data biliminin pratik uygulamaları büyümeye bitmeme edecektir.

İx. Veri Biliminin Yararları

Veri Biliminin birnice faydası vardır:

• Empoze edildi değişmeyen tevdi
• Yükselen bereketlilik
• Birkaç dezavantaj
• Empoze edildi Satın alan Deneyimi
• Empoze edildi İnovasyon
• Yükselen rakiplik pozitif yanları

Veri bilimini kullanarak kıyafet henüz âlâ kararlar verebilir, henüz bol belki, maliyetleri azaltabilir, alan kişi deneyimini iyileştirebilir, henüz süratli bekâret yapabilir ma rakiplik pozitif yanları hentbol edebilir.

S: Veri bilimi nelerdir?

C: Veri bilimi, bilgili kararlar yüklemek için kullanılabilecek yayın düzeltmek için verilerin toplanması, analizi ma yorumlanması bu arada alakalı emek verme alanıdır.

S: Değişik data bilimi erkekler nedir?

C: Birnice değişik data bilimi türü vardır, sadece yer münteşir olanlardan birçok şunlardır:

• Kılga öğrenimi
• Dip başlatma
• Ağabey bulgular
• Öngörücü eleştirel
• Veri display

S: Veri biliminin yararları nedir?

Veri bilimi, aşağıdakileri elde etme bir dizi yarar sağlayabilir:

• Empoze edildi değişmeyen tevdi
• Yükselen bereketlilik
• İşletme operasyonlarına ait becerikli yayın
• Empoze edildi Satın alan Hizmetleri
• Yükselen inovasyon