Video: Որքա՞ն կտևի տվյալների գիտությունը:
2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:48
Ընտրողների մեծամասնությունը վերջին KDnuggets հարցումը ակնկալում է փորձագետների մակարդակ Տվյալների գիտություն 10 տարի կամ ավելի քիչ հետո ավտոմատացված կլինի: Գրեգորի Պիատեցկու կողմից, KDnuggets. Տվյալների գիտնական այն անվանվել է 21-րդ դարի ամենասեքսուալ աշխատանքը։ Բայց գուցե դարը կտևի ընդամենը 25 տարի:
Հետևաբար, տվյալների գիտնականները կհնա՞ն:
Արդյո՞ք տվյալների գիտնականները կհնանան In the Future with The Rise In Տվյալների գիտություն ? Մինչդեռ դերը տվյալների գիտնականներ քվեարկվել է 2016 թվականի լավագույն աշխատատեղերի թվում, կանխատեսվում է, որ միայն ԱՄՆ-ում կա կամք լինել սուր պակաս տվյալների գիտնականներ մինչև 2018 թվականը մոտ 1,40,000-ից մինչև 1,90,000:
Նաև գիտեք, արդյոք Data Science-ն այստեղ մնալու է: Տվյալների գիտություն է այստեղ մնալու համար երկար, երկար ժամանակ: Այսպիսով, այո, դա «անվտանգ» կարիերա է: Հաշվի առեք բոլոր «շփոթված» և աղմուկ հանած տեխնոլոգիաները, որոնք պետք է առաջ մղվեն Սիլիկոնային հովտից վերջին մի քանի տասնամյակների ընթացքում: Ամեն ինչ՝ վեբից, ամպից, բջջայինից, SaaS-ից (ծրագրակազմը որպես ծառայություն) և մեծ տվյալները.
Այս առումով տվյալների գիտությունը ապագան է:
Ինչո՞ւ Տվյալների գիտություն է The Career of The Ապագա . -ի դերը տվյալների գիտնական այժմ բուռն կարիերա է: Այն շարունակում է մնալ շուկայում և հնարավորություն է տալիս սովորող մարդկանց տվյալների գիտություն արժեքավոր ներդրումներ կատարել իրենց ընկերություններին և հասարակություններին:
Արդյո՞ք տվյալների գիտնականը լավ աշխատանք է:
Ա Տվյալների գիտնական , ըստ Harvard Business Review-ի, «բարձրաստիճան մասնագետ է, որն ունի պատրաստվածություն և հետաքրքրասիրություն՝ բացահայտումներ անելու Մեծ աշխարհում Տվյալներ »: Ուստի զարմանալի չէ, որ Տվյալների գիտնականներ բաղձալի մասնագետներ են Մեծում Տվյալներ Վերլուծություն և ՏՏ արդյունաբերություն.
Խորհուրդ ենք տալիս:
Ի՞նչ է տվյալների գիտությունը և դրա օգտագործումը:
Տվյալների գիտությունը օգտագործում է այնպիսի մեթոդներ, ինչպիսիք են մեքենայական ուսուցումը և արհեստական ինտելեկտը՝ իմաստալից տեղեկատվություն կորզելու և ապագա օրինաչափություններն ու վարքագիծը կանխատեսելու համար: Տվյալների գիտության ոլորտն աճում է, քանի որ տեխնոլոգիաների առաջընթացը և մեծ տվյալների հավաքագրման և վերլուծության տեխնիկան դառնում են ավելի բարդ
Ի՞նչ է ավելորդ համակարգչային գիտությունը:
Ճարտարագիտության մեջ ավելորդությունը համակարգի կարևոր բաղադրիչների կամ գործառույթների կրկնօրինակումն է` նպատակ ունենալով բարձրացնել համակարգի հուսալիությունը, սովորաբար կրկնօրինակի կամ ձախողման դեպքում, կամ բարելավելու համակարգի իրական աշխատանքը, օրինակ՝ GNSS ընդունիչներ կամ բազմաթելային համակարգչային մշակում
Ի՞նչ է հիմնական համակարգչային գիտությունը:
Որո՞նք են համակարգչային գիտության հիմունքները: Համակարգչային գիտությունը ուսումնասիրում է, թե ինչ կարող են անել համակարգիչները, և այն գործընթացները, որոնք ստիպում են նրանց գործել: Համակարգչային գիտությունը չափազանց արդիական է մեր առօրյա կյանքում, դպրոցում, աշխատանքի մեջ և ազատ ժամանակ: Համակարգիչները և համակարգչային ծրագրերը մեր առօրյա կյանքում ամենուր են
Ինչո՞ւ է սյունակ ուղղված տվյալների պահպանումը սկավառակների վրա տվյալների հասանելիությունն ավելի արագ դարձնում, քան տողերի վրա հիմնված տվյալների պահպանումը:
Սյունակ կողմնորոշված տվյալների շտեմարանները (այսինքն՝ սյունակային տվյալների բազաները) ավելի հարմար են վերլուծական ծանրաբեռնվածության համար, քանի որ տվյալների ձևաչափը (սյունակի ձևաչափը) հնարավորություն է տալիս ավելի արագ մշակել հարցումները՝ սկանավորում, համախմբում և այլն: սյունակներ) անընդմեջ
Ի՞նչ է զգացմունքների վերլուծության տվյալների գիտությունը:
Զգացմունքների վերլուծությունը տեքստային տվյալների մեջ հույզերի (դրական, բացասական և չեզոք) մեկնաբանությունն ու դասակարգումն է` օգտագործելով տեքստի վերլուծության տեխնիկան: Զգացմունքների վերլուծությունը բիզնեսին թույլ է տալիս բացահայտել հաճախորդների տրամադրվածությունը ապրանքների, ապրանքանիշերի կամ ծառայությունների նկատմամբ առցանց զրույցներում և արձագանքներում: