Analitikte Konuşma: Büyük Veri zanaatında ustalaşmak, Cathy Budur’Neil’yuva aka data analitiğine mutlak fakat umumi nazar sunan fakat kitabıdır. Betik, data bilimi, kılga öğrenimi ma data reklam benzer biçimde mevzuları kapsamaktadır. Budur’Neil ek olarak aka data analitiğinin ahlaki neticelerini ma değişmeyen vermeyi uyum sağlamak amacıyla iyi mi kullanılabileceğini tartışıyor.
Betik, aksiyon liderlerinden data bilimcilerine büyüklüğünde fazla fakat kesime yöneliktir. Budur’Neil, karmaşa kavramların aiguillette ma ütülenmiş açıklamalarını girdi sağlar ma noktalarını imlemek amacıyla reel acun örnekleri kullanır.
Analitikte Konuşma: Büyük Veri zanaatında ustalaşmak, aka data analizi hakkındaki daha çok informasyon yapmak talip hepimiz amacıyla kıymetli fakat kaynaktır. Betik âlâ yazılmış ma bilgilendiricidir ma işte mühim alanı tahmin etmek amacıyla kuvvetli fakat asıl girdi sağlar.
| Antet | Çizim |
|---|---|
| Büyük Veri Analizi |
|
| Veri bilimi |
|
| Kılga öğrenimi |
|
| Veri reklam |
|
İi. Veri bilimi
Veri bilimi, verilerin toplanması, analizi ma yorumlanması ancak alakalı emek verme alanıdır. İstatistik, cebir, kompüter bilimi ma öteki alanlardan tekniklerden yararlanan fazlaca uysal fakat alandır. Veri bilimcileri işte teknikleri, bilgili kararlar ahzetmek amacıyla kullanılabilecek verilerden içgörüler anlamak amacıyla kullanırlar.
Veri bilimi çabucak artan fakat alandır ma aksiyon piyasasında data bilimcileri amacıyla yüce istek vardır. Veri bilimcileri esenlik, mal ma karışık bile iç bulunmak suretiyle muhtelif sektörlerde çalışabilirler. Ek olarak büyüklük kurumları yahut kafa şirketleri amacıyla bile çalışabilirler.
Veri bilimi sıkıntılı fakat alandır, sadece bununla beraber süsleyici fakat alandır. Veri bilimcileri, mühim sorunları deşifre etmek amacıyla verileri kullanarak acun üstünde reel fakat tesir ika fırsatına haizdir.
III. Kılga öğrenimi
Kılga öğrenimi, bilgisayarlara açık programlanmadan eğitim kabiliyeti bağışlayıcı suni zekanın fakat ast alanıdır. Kılga eğitim algoritmaları bulgular üstünde eğitilir ma hemen sonra şifre çözer yahut kararlar ahzetmek amacıyla mümkün. Kılga öğrenimi, aşağıdakiler iç bulunmak suretiyle fazlaca muhtelif uygulamalarda kullanılır:
- Satın alan davranışını anlamak
- Sahtekarlığı saptamak
- Müşterileri bölümlere
- Sınırlama Önerileri
- İş Süreçlerini Iyileştir Demek
Kılga öğrenimi, muhtelif aksiyon problemlerini deşifre etmek amacıyla kullanılabilecek kuvvetli fakat araçtır. Aynı zamanda, kılga öğrenimi algoritmalarının muhteşem olmadığını kaydetmek önemlidir. Galat yapabilirler ma istismarcı olabilirler. Kılga öğrenimi algoritmalarının üretimde kullanmadan ilkin sınırlamalarını tahmin etmek önemlidir.
4. Betik hangi hakkındaki?
Analitikte Konuşma: Büyük Veri zanaatında ustalaşmak, reel acun problemlerini deşifre etmek amacıyla aka data analitiğinin iyi mi kullanılacağını öğreten fakat kitaptır. Veri biliminin temellerinden kılga öğrenimi ma yoğun eğitim benzer biçimde yatıştırma tekniklere büyüklüğünde seçkin şeyi kapsar. Betik aleni ma ütülenmiş fakat tarzda yazılmıştır ma materyali öğrenmenize destek kaza birnice misal ma idman ihtiva eder.
Büyük data analizi hakkındaki daha çok informasyon yapmak istiyorsanız yahut reel acun problemlerini deşifre etmek amacıyla aka verileri çalıştırmak amacıyla ergonomik fakat kılavuz arıyorsanız, işte kitabı denetim etmenizi dövüşmek öneririm.
V. İşletme amacıyla Büyük Veri Analizi Nasıl Kullanılır
Büyük data analizi, aksiyon operasyonlarını muhtelif şekillerde uyum sağlamak amacıyla mümkün. Sözgelişi, aka data analizi aşağıdakiler amacıyla mümkün:
- Acar alışveriş fırsatlarını belirleyin
- Satın alan Hizmetlerini Kırpın
- Maliyetleri kesmek
- Verimliliği tarama
- Henüz âlâ kararlar yan yana
Büyük data analizi kullanarak, fabrikalar müşterilerini, ürünlerini ma rakiplerini henüz âlâ anlayabilir. Işte resimli hemen sonra işletmenin büyümesine ma başarı göstermiş bulunmasına destek kaza bilgili kararlar ahzetmek amacıyla mümkün.
İş operasyonlarını kaldırmak amacıyla aka data analitiğinin iyi mi kullanılabileceğine dayalı birtakım muayyen örnekler:
- Fakat kasap, satın kabız olasılığı yer yüce olan müşterileri tarif etmek amacıyla aka data analizi kullanabilir. Işte resimli hemen sonra işte müşterileri muayyen marketing kampanyalarıyla talep etmek amacıyla mümkün.
- Fakat okul, kredilerini temerrüde zayıflama riski haiz müşterileri tayinetmek amacıyla aka data analizi kullanabilir. Işte resimli hemen sonra işte müşterilerin temerrüde düşmesini durdurmak amacıyla kanatlar kovmak amacıyla mümkün.
- Fakat atölye firması, istihsal süreçlerini iyileştirmenin yollarını tayinetmek amacıyla aka data analizi kullanabilir. Işte resimli hemen sonra maliyetleri kesmek ma verimliliği çoğaltmak amacıyla mümkün.
Büyük Veri Analizi, işletmelerin operasyonlarını geliştirmelerine ma hedeflerine ulaşmalarına destek olabilecek kuvvetli fakat araçtır. Büyük data analizi kullanarak, fabrikalar rakiplik pozitif yanları top elinde edebilir ma sükse şanslarını artırabilir.
VI. Veri Bilimine Nasıl Başlanır
Veri bilimi çabucak artan fakat alandır ma data bilimcileri amacıyla yüce fakat istek vardır. Veri bilimine adım atmak istiyorsanız, yapabileceğiniz az madde mevcut.
ilk olarak, data biliminin temellerini öğrenmeniz icap eder. Işte, data cem, data tasfiye, data başlatma, data analizi ma data reklam hakkındaki informasyon edinmeyi ihtiva eder. Çevrimiçi konservatuar, şifre çözer ma öğreticiler bile iç bulunmak suretiyle data bilimini öğrenmenize destek kaza birnice abide vardır.
Veri bilimi hakkındaki asıl fakat anlayışa haiz olduğunuzda, becerilerinizi reel acun problemlerine uygulamaya başlayabilirsiniz. Veri bilimi projelerine başlamanın birnice değişik yolu vardır. Veri bilimi yarışmalarını çevrimiçi bulabilirsiniz yahut projeleriniz üstünde çalışabilirsiniz.
Veri bilimi projeleri üstünde çalışırken tecrübe ma beceriler kazanacaksınız. Ek olarak değişik data kaynakları ma araçlarıyla iyi mi çalışacağınızı öğreneceksiniz. Hangi büyüklüğünde artık deneyime haiz olursanız, data bilimcisi bu nedenle o denli kıymetli olmuş olursunuz.
Veri bilimi alanında fakat tarz akdetmek istiyorsanız, birnice değişik aksiyon fırsatı vardır. Fakat firma amacıyla data bilimcisi bu nedenle çalışabilirsiniz yahut data bilimi danışmanlık işinizi başlatabilirsiniz.
Veri bilimi sıkıntılı ma süsleyici fakat alandır. Veri ma ayrıntılı hikayesinde tutkuluysanız, data bilimi sizin amacıyla muhteşem fakat tarz belki.
Vii. Kılga öğrenimi iyi mi uygulanır
Kılga öğrenimi, satın alan karmaşasını çama etmekten sahtekarlığı belirleme etmeye büyüklüğünde muhtelif problemleri deşifre etmek amacıyla kullanılabilecek kuvvetli fakat araçtır. Aynı zamanda, kılga eğitim modellerinin uygulanması karmaşa ma vakit müşteri fakat proses belki. Işte devir, üretimde kılga eğitim modellerinin iyi mi uygulanacağı hikayesinde aşama aşama fakat klavuz sunmaktadır.
Fakat kılga eğitim modelinin uygulanmasının geçmiş adımı, verileri almak ma hazırlamaktır. Ilişkiler, modelin anlayabileceği halde pak ma yapılandırılmalıdır. Ilişkiler hazırlandıktan sonrasında, fakat devam eden aşama modeli eğitmektir. Işte, verilerin modele beslenmesini ma istenen kararı mahalle bir halde çama edene büyüklüğünde modelin parametrelerini ayarlamayı ihtiva eder.
Biçim eğitildikten sonrasında üretime dağıtılabilir. Işte, modelin çama akdetmek amacıyla kullanabilmeleri amacıyla kullanıcılar amacıyla mümkün ağıl getirilmesini ihtiva eder. Kılga öğrenimi modellerini dağıtmanın az yolu vardır:
- Internet Hizmetleri
- Ele gelmez Icraat
- Kombine elişi
Fakat kılga öğrenimi modelini dağıtmanın yer âlâ yolu muayyen anlaşma durumuna bağlıdır.
Biçim dağıtıldıktan sonrasında, performansını kovuşturmak ma gerektiğinde ayarlamalar akdetmek önemlidir. Işte, modelin doğruluğunu izleyerek ma beklendiği benzer biçimde rekabet göstermediği alanları tanımlayarak yapılabilir. Modelin performansını izleyerek, mahalle şifre çözer sağladığından ma kullanıcılarınızın gereksinimlerini karşıladığından güvenilir olabilirsiniz.
Kılga eğitim modellerinin uygulanması karmaşa ma vakit müşteri fakat proses belki, sadece muhtelif problemleri deşifre etmek amacıyla kullanılabilecek kuvvetli fakat araçtır. Işte bölümdeki adımları izleyerek, kılga eğitim modellerini üretimde başarıyla uygulayabilir ma bu tarz şeyleri işinizi uyum sağlamak amacıyla kullanabilirsiniz.
Ilişkiler iyi mi görselleştirilir
Veri reklam, verileri anlaşılmasını kolaylaştıran grafiksel fakat vizyona takipçi sürecidir. Işte, hit geçit, hit geçit ma haritalar benzer biçimde muhtelif yöntemlerle yapılabilir. Veri reklam, detayları aksiyon yöneticilerinden bilim insanlarına, umumi bölüt büyüklüğünde fazlaca muhtelif kitlelere çattırmak amacıyla mümkün.
Veri görselleştirmesinin kullanılmasının birnice faydası vardır. ilk olarak, verilerin henüz misafirperver ma henüz basit anlaşılması destek belki. Ilişkiler grafiksel fakat formatta sunulduğunda, kalıpları ma boyunluk tarif etmek ma değişik data kümeleri içinde aktör akdetmek henüz kolaydır. İkincisi, data reklam bilgilerin henüz müessir bir halde iletilmesine destek belki. İyi tasarlanmış fakat reklam, özen çekmeye ma alaka çekmeye destek belki ma insanların gördükleri detayları hatırlamalarını kolaylaştırabilir.
En son, data reklam değişmeyen almayı isteklendirme etmeye destek belki. Veri reklam, kalıpları ma boyunluk tanımlamayı kolaylaştırarak, değişmeyen vericilerin henüz âlâ kararlar vermelerine destek belki.
Fakat data reklam yöntemi seçerken dikkate katılması ihtiyaç duyulan bir takım değişik unsur vardır. Yer mühim unsur, görselleştirmeye çalıştığınız data türüdür. Değişik data erkekler değişik reklam şekilleri hadi borca girelim. Sözgelişi, kesin bulgular (cinslik yahut yarışma benzer biçimde) yer âlâ değnek hit geçit yahut çörek grafikleri kullanılarak görselleştirilirken, devamlı bulgular (ısı yahut bey benzer biçimde) yer âlâ temel grafikleri yahut ufalama grafikleri kullanılarak görselleştirilir.
Dikkate katılması ihtiyaç duyulan öteki faktörler içinde görselleştirmeniz amacıyla kitleyi, haiz olduğunuz data miktarı ma kullandığınız yazılımı ihtiva eder.
Veri görselleştirmede yeniyseniz, başlamanıza destek kaza bir takım abide vardır. Veri görselleştirmenin temellerini size öğretebilecek birnice çevrimiçi yapıcı ma kursun yanı esna tezkere ma duyuru paketleri vardır.
Veri görselleştirmenin temellerini öğrendikten sonrasında, değişik metot ma teknikleri denemeye başlayabilirsiniz. Hangi büyüklüğünde fazlaca ergonomik yapmış olursanız, müessir data görselleştirmeleri yaratmada o denli âlâ olmuş olursunuz.
İx. Büyük Veri, Veri Bilimi ma Kılga Öğrenmesinin Geleceği
Büyük data, data bilimi ma kılga öğreniminin geleceği parlaktır. Işte teknolojilerin aslına bakarsanız fabrikalar ma camia üstünde aka fakat tesiri mevcut ma yalnız gelecek yıllarda henüz mühim ağıl evrimler.
İşte aka data, data bilimi ma kılga öğreniminin gelecekte dünyayı değiştirmesi planlanıyor:
- Büyük bulgular tüketiciler amacıyla henüz belirtilmiş deneyimler görüntülemek amacıyla kullanılacaktır.
- Veri bilimi, suçlar amacıyla becerikli ilaçlar ma tedaviler uyum sağlamak amacıyla kullanılacaktır.
- Kılga öğrenimi görevleri mekanize etmek ma değişmeyen vermeyi kaldırmak amacıyla kullanılacaktır.
- Acar zanaat ma dünya biçimleri kurmak amacıyla aka data, data bilimi ma kılga öğrenimi kullanılacaktır.
Değerler sonsuzdur. Büyük data, data bilimi ma kılga öğrenimi, dünyanın yer acele problemlerinden kimilerini deşifre etmek amacıyla kullanılabilecek kuvvetli araçlardır. Işte teknolojiler gelişmeye bitmeme ettikçe, onları hepimiz amacıyla henüz âlâ fakat ati görüntülemek amacıyla kullanmayı bekleyebiliriz.
S: Büyük bulgular nelerdir?
C: Büyük bulgular, fabrikalar, kuruluşlar ma kişilikler tarafınca heyecanlandı aka ma devamlı artan data hacmini tarif etmek amacıyla uygulanan fakat terimdir. Işte bulgular toplumsal ünlü, çevrimiçi işlemler ma sensörler benzer biçimde muhtelif kaynaklardan gelebilir.
S: Veri bilimi nelerdir?
C: Veri bilimi, verilerin toplanması, işlenmesi, analizi ma yorumlanması ancak alakalı emek verme alanıdır. Veri bilimcileri, bilgili kararlar ahzetmek amacıyla kullanılabilecek verilerden içgörüleri anlamak amacıyla muhtelif düzenleme ma teknikler kullanırlar.
S: Kılga öğrenimi nelerdir?
C: Kılga öğrenimi, bilgisayarların açık programlanmadan öğrenmesini elde eden suni zekanın fakat ast alanıdır. Kılga öğrenimi algoritmaları bulgular üstünde eğitilir ma hemen sonra şifre çözer yahut kararlar atfetmek amacıyla kullanılabilirler.
0 Yorum