Was ist Datenwissenschaft?
Eine einfache und unkomplizierte Definition von Data Science wäre das Sammeln von Erkenntnissen aus rohen Zahlen. Dieses Feld hat immens zu Forschung, Wirtschaft und vielen Aspekten des täglichen Lebens beigetragen. Die zahlreichen Bereiche, betonen Experten von Enable AI, mit denen sich die Wissenschaft befasst, sind Ingenieurwesen, wissenschaftliche Methoden, Mathematik und Statistik, fortgeschrittene Computer, Visualisierung, Hacking, Domänenexpertise und Infrastruktur. Die Wissenschaft kann sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten verwenden und die richtigen Erkenntnisse daraus in einer Vielzahl von Anwendungen anwenden. Es unterscheidet sich jedoch von Informations- oder Informatik. Es verwendet moderne Techniken und innovative Tools. Sie nutzt sie, um aussagekräftige Erkenntnisse abzuleiten und der Forschung und den Unternehmen zu helfen. Die Zahlen, die zur Ableitung von Informationen verwendet werden, können verschiedenen Quellen entnommen werden. Sie sind auch nützlich, um Betrug aufzudecken, indem sie verdächtige Verhaltensweisen und Betrugsversuche analysieren.
Was ist in diesem Feld enthalten?
Data Science umfasst eine Reihe von Prozessen, die Rohdaten beinhalten, wie z. B. die Analyse einer großen Anzahl von Daten, die Formulierung einer Lösung, die Rohdaten vorantreiben, usw. Data Science stützt sich auch stark auf künstliche Intelligenz. Es hilft dabei, mithilfe von Algorithmen und anderen Techniken des maschinellen Lernens bestimmte Vorhersagen zu treffen. In der zweiten Hälfte des 20. Jahrhunderts führte ein Wissenschaftler ein Feld namens Datenanalyse ein, das in der heutigen Zeit als Data Science bekannt ist. Einige verwenden immer noch Wörter wie data mining (Bergbau) für dasselbe. Es hilft, indem es große rohe Zahlen in kleine und lesbare für verschiedene Unternehmen unterschiedlicher Größe von mittelgroß bis klein und für andere Geschäftszwecke herunterbricht. Es verwendet verschiedene Techniken wie logistische und lineare Regression, maschinelles Lernen, Clustering, bei dem alle Daten zusammengeführt werden, einen Entscheidungsbaum, der hauptsächlich zur Klassifizierung und Vorhersage verwendet wird, SVM, bekannt als Support Vector Machine, usw.
Warum sollten Sie sich für Data Science entscheiden?
Data Science ermöglicht Ihnen, viele Dinge zu tun. Die R Kurse verwenden eine breite Palette von Machine Learning Algorithmen, um die Rohzahlen auszurichten, verschiedene Analysen darauf zu untersuchen, die gesammelten Erkenntnisse mithilfe von Grafiken und Diagrammen zu visualisieren und die optimale Lösung eines Problems zu finden, indem sie seine Wurzel finden. Auch wenn Data Science ein breites Spektrum an Wissen in einem anderen Bereich und Menschen mit unterschiedlichen Berufserfahrungen erfordert, gibt es vier grundlegende Bereiche, in denen ein Data Scientist kompetent sein muss, wie z. und Mathematik und Informatik, die Software-Engineering oder Data Engineering umfassen können. Die Wissenschaft hilft auch Branchen wie Fluggesellschaften bei der Planung von Routen, der pünktlichen Planung von Flügen und der Abgabe von Meinungen darüber, welche Flugzeugklasse gekauft werden soll. Diese stehen in direktem Zusammenhang mit der Beeinflussung der Entscheidungen in Bezug auf verschiedene Unternehmen und der Erreichung von Zielen, die an Unternehmen gerichtet sind.
Nach Abschluss der Data Science-Kurse sollte eine Person in der Lage sein, Rohdaten mit den richtigen Berechnungsmethoden wie Algorithmen zu aussagekräftigen Informationen zu verarbeiten und diese durch effektive Kommunikationsmethoden zu übermitteln. Es erfordert den Einsatz statistischer Fähigkeiten und verschiedener Programmiersprachen wie Python für Data Science.
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind Teil der Informatik. Beide Begriffe hängen zusammen und werden von den meisten Menschen oft synonym verwendet. KI und maschinelles Lernen sind jedoch nicht dasselbe, und es gibt einige wesentliche Unterschiede, die ich hier erörtern werde. Lassen Sie uns also ohne weiteres auf die Details eingehen, um den Unterschied zwischen KI und maschinellem Lernen zu erfahren.
Künstliche Intelligenz ist eine Wissenschaft, um Aufgaben zu lösen, die üblicherweise von intelligentem Wesen oder Menschen erledigt werden. KI ermöglicht es Maschinen also, Aufgaben „intelligent“ auszuführen, indem sie menschliche Fähigkeiten nachahmt. Andererseits ist maschinelles Lernen eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz. Einen Überblick erhalten Sie in Machine Learning Kursen von qualifizierten Dozenten. Es ist der Prozess des Lernens aus Daten, die in Form von Algorithmen in die Maschine eingespeist werden.
Künstliche Intelligenz und ihre realen Vorteile
Künstliche Intelligenz ist die Wissenschaft, Computer und Maschinen so zu trainieren, dass sie Aufgaben mit menschenähnlicher Intelligenz und Denkfähigkeit ausführen. Mit AI in Ihrem Computersystem können Sie in jedem Akzent und jeder Sprache sprechen, solange es Daten im Internet darüber gibt. Die KI kann es aufnehmen und Ihren Befehlen folgen.Wir können die Anwendung dieser Technologie in vielen Online-Plattformen sehen, die wir heute genießen, wie z. B. Einzelhandelsgeschäfte, Gesundheitswesen, Finanzen, Betrugserkennung, Wetter Aktualisierungen, Verkehrsinformationen und vieles mehr. Tatsächlich gibt es nichts, was KI nicht kann. Bei der Anwendung auf Zeitreihen können Sie dies in einem Zeitreihen Kurs erlernen.
