การประชุมเชิงปฏิบัติการใหม่แสดงให้เห็นว่าวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถสำหรับผู้มีอำนาจตัดสินใจได้อย่างไร

เมื่อเรานึกถึงวิทยาศาสตร์ข้อมูล เรามักไม่ค่อยคิดถึงคนที่มีความสามารถด้านเทคนิค ความรู้ การฝึกอบรม และคุณสมบัติที่จำเป็นสำหรับงาน แต่ผู้มีอำนาจตัดสินใจต้องมีส่วนร่วมในวิทยาศาสตร์ข้อมูลด้วย ไม่ว่าคุณจะต้องเข้าใจวิทยาศาสตร์ข้อมูล รู้วิธีเข้าถึงผู้ให้บริการโซลูชัน หรือตำแหน่งที่ดีกว่าในการจ้างนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล การมีรากฐานที่มั่นคงในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและกลยุทธ์ทางธุรกิจสามารถมีความสำคัญต่อองค์กรของคุณ Tesseract Academy ช่วยให้ความรู้แก่ผู้มีอำนาจตัดสินใจในหัวข้อต่างๆ เช่น วิทยาศาสตร์ข้อมูลและ AI วิธีคิดแบบนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลโดยไม่ต้องเป็นหนึ่งเดียว พื้นฐานของการจ้างงานและการจัดการนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล และสร้างวัฒนธรรมที่เน้นข้อมูลเป็นศูนย์กลาง Tesseract Academy จัดกิจกรรมฟรีที่เรียกว่า Data Science และคลินิก AI เพื่อช่วยให้ผู้มีอำนาจตัดสินใจเข้าใจวิธีที่พวกเขาสามารถใช้ประโยชน์จากวิทยาศาสตร์ข้อมูลในบริษัทของตนได้ดีขึ้น ดร. Stylianos Kampakis ซีอีโอและผู้สอนของ The Tesseract Academy บอกกับฉันว่า “ผู้เข้าร่วมโปรแกรมของเราหมกมุ่นอยู่กับการประชุมเชิงปฏิบัติการและออกมาจากแผนนั้นได้ “ดังนั้น เวิร์กช็อปของเราจึงเป็นหลักสูตรแบบเร่งด่วนสำหรับมืออาชีพที่ไม่ใช่ด้านเทคนิคที่กำลังคิดจะใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลและไม่เข้าใจวิธีการ ส่วนที่สำคัญที่สุดคือแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบ ซึ่งช่วยขับเคลื่อนแผนกลยุทธ์ข้อมูล” Dr. Kampakis ทำงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและ AI มาหลายปีแล้ว และได้ทำงานร่วมกับบริษัททุกขนาด ตั้งแต่กลุ่มผู้ประกอบการเดี่ยวไปจนถึงบริษัทขนาดใหญ่ เช่น Vodafone เขายังเป็นที่ปรึกษาด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลของ London Business School และทำงานร่วมกับมหาวิทยาลัยต่างๆ รวมถึง… Continue reading การประชุมเชิงปฏิบัติการใหม่แสดงให้เห็นว่าวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถสำหรับผู้มีอำนาจตัดสินใจได้อย่างไร

ใบรับรองวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่สามารถทำให้คุณได้เปรียบ

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นหนึ่งในงานที่ร้อนแรงที่สุดในไอทีและเป็นหนึ่งในงานที่ได้รับค่าตอบแทนดีที่สุดเช่นกัน และในขณะที่จำเป็นต้องมีพื้นฐานทางวิชาการที่ถูกต้อง การสำรองข้อมูลเหล่านั้นด้วยใบรับรองที่เหมาะสมก็เป็นสิ่งสำคัญเช่นกัน การรับรองเป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการทำให้คุณได้เปรียบในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล พวกเขาให้การรับรองแก่คุณ ช่วยให้คุณได้รับการว่าจ้างเหนือผู้อื่นด้วยคุณสมบัติและประสบการณ์ที่คล้ายคลึงกัน การรับรองด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีหลายรูปแบบ จากมหาวิทยาลัยไปจนถึงผู้จำหน่ายเฉพาะราย สิ่งต่อไปนี้เป็นที่ยอมรับของอุตสาหกรรมและจะช่วยให้คุณฝึกฝนทักษะของคุณในขณะที่แสดงให้เห็นว่าคุณเข้าใจความเชี่ยวชาญในด้านนี้อย่างถ่องแท้และมีจรรยาบรรณในการทำงานที่ยอดเยี่ยม Certified Analytics Professional Certified Analytics Professional (CAP) เป็นใบรับรองที่เป็นกลางจากผู้ขาย คุณต้องมีคุณสมบัติตรงตามเกณฑ์เฉพาะก่อนจึงจะสามารถทำการสอบ CAP หรือการสอบ aCAP ระดับภาคีได้ เพื่อให้มีคุณสมบัติสำหรับการรับรอง CAP คุณจะต้องมีประสบการณ์ที่เกี่ยวข้องสามปีหากคุณมีปริญญาโทในสาขาที่เกี่ยวข้อง ประสบการณ์ที่เกี่ยวข้องห้าปีหากคุณสำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรีในสาขาที่เกี่ยวข้อง และประสบการณ์เจ็ดปีหากคุณมี ระดับที่ไม่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ เพื่อให้มีคุณสมบัติสำหรับการสอบ aCAP คุณจะต้องสำเร็จการศึกษาระดับปริญญาโทและมีประสบการณ์ด้านข้อมูลหรือการวิเคราะห์ที่เกี่ยวข้องน้อยกว่าสามปี โปรแกรมการรับรอง CAP ได้รับการสนับสนุนจาก INFORMS และสร้างขึ้นโดยทีมผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านจากภาคปฏิบัติ สถาบันการศึกษา และรัฐบาล ราคาพื้นฐานคือ $300 สำหรับสมาชิก INFORMS และ $695 สำหรับผู้ที่ไม่ใช่สมาชิก คุณต้องต่ออายุทุกสามปีผ่านหน่วยพัฒนามืออาชีพ Cloudera Certified Associate Data Analyst การรับรองจาก Cloudera Certified Associate… Continue reading ใบรับรองวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่สามารถทำให้คุณได้เปรียบ

“เหนือเทรนด์ไลน์” – Your Industry Rumour Central for 10/8/2021

เหนือเทรนด์ไลน์: ศูนย์กลางข่าวลือในอุตสาหกรรมของคุณเป็นคุณลักษณะที่เกิดซ้ำของ InsideBIGDATA ในคอลัมน์นี้ เรานำเสนอรายการข่าวที่มีความสำคัญในช่วงเวลาสั้นๆ ที่หลากหลาย โดยจัดกลุ่มตามหมวดหมู่ เช่น กิจกรรม M&A, การเคลื่อนไหวของผู้คน, ข่าวด้านเงินทุน, ความร่วมมือในอุตสาหกรรม, ชัยชนะของลูกค้า, ข่าวลือ และ scuttlebutt ทั่วไปที่ลอยอยู่รอบ ๆ ข้อมูลขนาดใหญ่ วิทยาศาสตร์ข้อมูล และการเรียนรู้ของเครื่อง อุตสาหกรรมรวมถึงเกร็ดเล็กเกร็ดน้อยเบื้องหลังและข่าวลือที่อยากรู้อยากเห็น ความตั้งใจของเราคือการจัดหาแหล่งข่าวล่าสุดแบบครบวงจรแก่คุณเพื่อช่วยให้คุณทันต่อระบบนิเวศที่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วนี้ เรากำลังทำงานอย่างหนักในนามของคุณกับเครือข่ายผู้จำหน่ายที่กว้างขวางของเราเพื่อให้คุณได้รับข้อมูลล่าสุดทั้งหมด ได้ยินบางสิ่งบางอย่างด้วยตัวคุณเอง? บอกเรา! เพียงส่งอีเมลหาฉันที่: daniel@insidebigdata.com อย่าลืมทวีตบทความ Above the Trend Line โดยใช้แฮชแท็ก: #abovethetrendline ผ่านไปอีกสองสามสัปดาห์ที่ป่าเถื่อนในระบบนิเวศข้อมูลขนาดใหญ่! มาเริ่มกันเลยกับข่าวการระดมทุนใหม่ … Domino Data Lab ผู้ให้บริการแพลตฟอร์ม Enterprise MLOps ชั้นนำที่ได้รับความไว้วางใจจากผู้คนมากมาย 14% ของโชคลาภ 100 ประกาศ $100 ระดมทุนรอบล้านนำโดย Great Hill Partners… Continue reading “เหนือเทรนด์ไลน์” – Your Industry Rumour Central for 10/8/2021

วิธีสร้างผลิตภัณฑ์ที่สร้างผลกระทบอย่างแท้จริง

เมื่อคุณสร้างผลิตภัณฑ์และเปิดตัว คุณ – และตรงไปตรงมา – ตัดสินใจในแต่ละขั้นตอนของการพัฒนาโดยใช้ข้อมูลหรือไม่ หลายปีที่ผ่านมา ทุกคนจากทีมพัฒนา ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ ผู้ก่อตั้ง และนักการตลาดต่างก็โน้มน้าวว่าพวกเขาใช้วิธีการที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในทุกสิ่ง ความจริงมักจะแตกต่างกันอย่างสิ้นเชิง ส่วนหนึ่งเป็นเพราะเราแค่สร้างสิ่งที่เราสามารถทำได้ในทางเทคนิค ส่วนหนึ่งเป็นเพราะวางกลยุทธ์ ยุทธวิธี และรากฐานที่ไม่ถูกต้อง และไม่ปฏิบัติตามกระบวนการ ด้วยเหตุนี้ The Tesseract Academy จึงจัดเวิร์กช็อปแนะนำสั้นๆ ฟรีในเดือนเมษายน 19 2021 ซึ่งออกแบบมาเพื่อช่วยเหลือคุณ สร้างผลกระทบอย่างแท้จริงกับผลิตภัณฑ์ปัจจุบันหรือผลิตภัณฑ์ถัดไปของคุณ นี่เป็นการแนะนำสั้นๆ เกี่ยวกับหลักสูตรติวเข้มผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลโดย Noam Auerbach เป้าหมายของหลักสูตรติวเข้มแบบเต็มคือการช่วยให้ผู้จัดการผลิตภัณฑ์และผู้ปฏิบัติงานด้านผลิตภัณฑ์คนอื่นๆ มีทักษะในการตัดสินใจในระดับที่สูงขึ้น บทนำฟรีจะนำเสนอกรณีศึกษาบางอย่าง เช่น วิธีที่ Soundcloud สร้างผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล เซสชั่นถาม & ตอบจะตามมาซึ่งผู้เข้าร่วมสามารถถามคำถามที่พวกเขาชอบหรือขอความช่วยเหลือเกี่ยวกับปัญหาใด ๆ ที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล Noam Auerbach เป็นผู้จัดการผลิตภัณฑ์ข้อมูลและที่ปรึกษาด้วย 10 + ประสบการณ์ในด้านนี้ Noam มุ่งเน้นไปที่การปรับขนาดและสร้างรายได้จากแพลตฟอร์ม เขาอยู่ในเส้นแบ่งระหว่างการจัดการผลิตภัณฑ์และการเติบโตตลอดอาชีพการงานของเขา ผลักดันการรักษาและรักษารายได้ ในขณะนี้ เขาเป็นหัวหน้าฝ่ายผลิตภัณฑ์และการเติบโตของ… Continue reading วิธีสร้างผลิตภัณฑ์ที่สร้างผลกระทบอย่างแท้จริง

ออล-อิน-วัน เทียบกับ Best-of-Breed: ทางเลือกที่ดีกว่าสำหรับ Data Science

วิเคราะห์การโต้วาทีเก่าแก่ของแพลตฟอร์มที่ดีที่สุดสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล! เครื่องมือทดสอบมีหลายรูปแบบ ธุรกิจต่างๆ ทั่วโลกกำลังใช้เครื่องมือและระบบเหล่านี้เพื่อรับรองประสิทธิภาพและเพิ่มผลกำไรให้กับบริษัท เพื่อทำให้กระบวนการทางธุรกิจเป็นไปโดยอัตโนมัติ ผู้นำธุรกิจและผู้จัดการกำลังปรับใช้โซลูชันประเภทต่างๆ ที่สามารถช่วยจัดการพนักงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ ช่วยสร้างความสัมพันธ์ที่แน่นแฟ้นกับลูกค้า และตรวจหาความเสี่ยงในตลาดในอนาคต วิทยาศาสตร์ข้อมูลได้พิสูจน์เทคโนโลยีดังกล่าวอย่างหนึ่งที่เปลี่ยนอุตสาหกรรมหลังการใช้งานและช่วยสร้างบริษัทที่ประสบความสำเร็จ การอภิปรายที่แท้จริงหมายถึงเครื่องมือประเภทใดที่จะใช้ หลายปีที่ผ่านมา ผู้เชี่ยวชาญได้อภิปรายเกี่ยวกับเครื่องมือชุดที่ดีที่สุดและครบวงจร นักการตลาดต้องการความเข้าใจที่ดีเกี่ยวกับผู้ชมของพวกเขาเพื่อเตรียมประสบการณ์ส่วนบุคคลเพื่อส่งเสริมความภักดีและการรักษาลูกค้า บริษัทต่างๆ ใช้ข้อมูลเพื่อตอบสนองความคาดหวังของตลาดเหล่านี้ และชุดคลาวด์การตลาดมีไว้เพื่อแก้ไขปัญหาเหล่านี้ แพลตฟอร์มเหล่านี้เป็นสื่อกลางในการสื่อสารกับลูกค้า ห้องสวีทเหล่านี้สร้างขึ้นด้วยความตั้งใจที่ดีที่สุด แต่จำเป็นต้องตัดสินใจว่าจะเลือกแพลตฟอร์มใดเพื่อให้ได้ผลลัพธ์สูงสุด ให้เราวิเคราะห์เพิ่มเติมในเรื่องนั้น Best-of-Breed ตามชื่อที่แนะนำ วิธีการนี้สนับสนุนให้ผู้ใช้เข้าถึงเครื่องมือที่ดีที่สุดสำหรับความต้องการส่วนบุคคล เครื่องมือที่ดีที่สุดนำเสนอโซลูชันเฉพาะสำหรับแต่ละพื้นที่ โดยทั่วไป บริษัทที่ใช้แนวทางนี้เชื่อในการทดลองช่องทางและกลยุทธ์ใหม่ๆ แนวทางนี้ช่วยให้ปรับใช้หรือเพิ่มโซลูชันใหม่ให้กับกลุ่มเทคโนโลยีทางการตลาดของตน เทคโนโลยีแบบกำหนดเองเช่นนี้ทำให้ผู้บริหารของบริษัทสามารถถอดหรือรวมระบบได้ง่ายขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป ตามและเมื่อธุรกิจต้องการ โซลูชัน Pros and Cons Best-of-breed นำเสนอผลลัพธ์ระดับโลกสำหรับองค์กรที่จ้างพวกเขา ช่องเฉพาะเจาะจงนำเสนอโซลูชันเฉพาะ เพื่อให้มั่นใจถึงประสิทธิภาพและความสามารถสูงสุด ในขณะเดียวกันก็ช่วยเหลือองค์กรในด้านต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องกันอย่างชัดเจน และเนื่องจากมีความพิเศษเฉพาะในชุดโซลูชัน บริษัทต่างๆ ที่จัดหาเครื่องมือที่ดีที่สุดจึงให้การสนับสนุนเพื่อแก้ไขปัญหาในพื้นที่เฉพาะของผลิตภัณฑ์ของตน สำหรับความต้องการขั้นสูง โซลูชันที่ดีที่สุดจะช่วยให้ผู้ใช้ที่มีเทคโนโลยีสูงสามารถเพิ่มประสิทธิภาพโซลูชันเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่เหมาะสมกับเป้าหมายที่แท้จริงของพวกเขา แต่แม้หลังจากให้บริการแล้ว โซลูชันเหล่านี้ก็ยังมีราคาแพงมาก และเพื่อให้ได้ฟังก์ชันการทำงานที่ครบถ้วน ผลิตภัณฑ์ที่ดีที่สุดจำนวนมากได้แบ่งข้อเสนอของตนออกเป็นหลายระดับ ซึ่งจะเพิ่มขีดความสามารถ แต่ยังเพิ่มต้นทุนอีกด้วย การมีส่วนร่วมกับผู้ขายหลายรายสำหรับโซลูชันแต่ละรายการนั้นใช้เวลานาน แพลตฟอร์มแบบครบวงจร การลงทุนในโซลูชันแบบครบวงจรจะช่วยให้ทีมมีชุดผลิตภัณฑ์ทั้งหมดจากผู้ขายรายเดียวกัน… Continue reading ออล-อิน-วัน เทียบกับ Best-of-Breed: ทางเลือกที่ดีกว่าสำหรับ Data Science

หนังสือและพอดแคสต์ที่ดีที่สุดเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลและ AI สำหรับปี 2021

วิทยาศาสตร์ข้อมูลและ AI เป็นอาชีพที่ดีที่สุด (และได้ค่าตอบแทนสูงที่สุด) ในโลกในขณะนี้ ดังนั้นคุณควรเพิ่มพูนความรู้และเรียนรู้จากสิ่งที่ดีที่สุดต่อไป แต่การทำอย่างนั้นในยุคที่ข้อมูลล้นหลามไม่ใช่เรื่องง่าย วิธีหนึ่งที่จะนำหน้าเกมคือต้องแน่ใจว่าคุณกำลังอ่านเนื้อหาที่ดีที่สุด และได้รับแรงบันดาลใจจากผู้ยิ่งใหญ่ในขณะที่คุณทำงานจากที่บ้าน (หรือที่ใดก็ตามที่ปลอดภัยและเป็นไปได้ในตอนนี้) และนั่นหมายถึงการเลือกหนังสือและพอดแคสต์ที่ดีที่สุด . แต่ด้วยการเลือกหัวข้อสำคัญสองหัวข้อนี้จนเวียนหัว อาจเป็นเรื่องยากที่จะรู้ว่าควรอ่านหรือฟังอะไร ดังนั้นเราจึงทำงานอย่างหนักเพื่อคุณ และเลือกหนังสือเล่มล่าสุดที่ดีที่สุด และพอดคาสต์ชั้นนำ ทั้งในวิทยาศาสตร์ข้อมูลและ AI เพื่อให้คุณสามารถประหยัดเวลาและดีขึ้น เร็วขึ้น ไม่ว่าคุณต้องการปัดฝุ่นโครงสร้างข้อมูลและอัลกอริธึม เข้าใจความซับซ้อนของแมชชีนเลิร์นนิง รับทิศทางและค้นพบกระบวนการที่ดี รับฟังจากยักษ์ใหญ่ในอุตสาหกรรม หรือได้รับแรงบันดาลใจจากแนวคิดใหม่ หนังสือและพอดแคสต์ที่นำเสนอที่นี่จะช่วยเร่งการเรียนรู้ของคุณ . หนังสือเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลและ AI A Common-Sense Guide to Data Structures and Algorithms: Level Up Your Core Programming Skills 1st Edition โดย Jay Wengrow หนังสือที่ยอดเยี่ยมนี้เหมาะสำหรับผู้ที่พบว่ามันยากที่จะเข้าใจสิ่งที่เกิดขึ้นด้วยข้อความอื่นๆ ที่มีน้ำหนักมาก เกี่ยวกับศัพท์แสงทางคณิตศาสตร์และแนวคิดป้าน โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อทำให้กระจ่างเกี่ยวกับพื้นฐานของวิทยาการคอมพิวเตอร์ และทำได้ดีมากในการทำเช่นนั้น การเรียนรู้ด้วยเครื่อง:… Continue reading หนังสือและพอดแคสต์ที่ดีที่สุดเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลและ AI สำหรับปี 2021

InsideBIGDATA ข่าวล่าสุด – 10/4/2021

ในคอลัมน์ประจำนี้ เราจะนำเสนอข่าวสารอุตสาหกรรมล่าสุดทั้งหมดที่มีศูนย์กลางอยู่ที่หัวข้อหลักที่เราให้ความสำคัญ: ข้อมูลขนาดใหญ่ วิทยาศาสตร์ข้อมูล แมชชีนเลิร์นนิง AI และการเรียนรู้เชิงลึก อุตสาหกรรมของเราเร่งตัวขึ้นอย่างต่อเนื่องด้วยการประกาศผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ทุกวัน โชคดีที่เราติดต่อกับผู้ขายจากระบบนิเวศที่กว้างใหญ่นี้อย่างใกล้ชิด ดังนั้นเราจึงอยู่ในสถานะที่ไม่ซ้ำใครที่จะแจ้งให้คุณทราบเกี่ยวกับสิ่งใหม่และน่าตื่นเต้นทั้งหมด ฐานข้อมูลอุตสาหกรรมขนาดใหญ่ของเรากำลังเติบโตอยู่ตลอดเวลา ดังนั้นโปรดติดตามข่าวสารล่าสุดที่อธิบายถึงเทคโนโลยีที่อาจทำให้คุณและองค์กรของคุณสามารถแข่งขันได้มากขึ้น Akridata เปิดตัวแพลตฟอร์มข้อมูล Edge แรกของโลกสำหรับ AI ที่เน้นข้อมูล Akridata ผู้ผลิตหมวดหมู่และผู้บุกเบิก AI ที่เน้นข้อมูล ประกาศเปิดตัว Akridata Edge Data Platform ซึ่งสร้างและจัดการไปป์ไลน์ข้อมูลอัจฉริยะและเวิร์กโฟลว์ AI ที่ครอบคลุม Edge-Core ทรัพยากร -Cloud – อุตสาหกรรมแรก ซอฟต์แวร์ Akridata แก้ปัญหาที่เกิดขึ้นเมื่อสตรีมข้อมูลจำนวนมากจากอุปกรณ์ Edge ที่กระจัดกระจายอยู่ทางกายภาพ สร้างข้อมูลจำนวนมากที่ไม่สามารถจัดระเบียบ กรอง เข้าถึง และประมวลผลได้ ในปัจจุบัน เป็นเรื่องปกติสำหรับองค์กรที่จะรวบรวมข้อมูลหลายสิบเทราไบต์ต่อวันจากอุปกรณ์ที่ทำงานอัตโนมัติเพียงเครื่องเดียว ด้วยแพลตฟอร์มโครงสร้างพื้นฐาน AI แรกในหมวด AI ที่เน้นข้อมูล Akridata ให้โครงสร้างแบบกระจายศูนย์และกระบวนการที่ปรับขนาดได้เพื่อส่งมอบชุดข้อมูล AI ที่ดูแลจัดการ… Continue reading InsideBIGDATA ข่าวล่าสุด – 10/4/2021

TOP 10 บทความภายในBIGDATA ประจำเดือน กันยายน 2564

ในคุณสมบัติปกติที่ต่อเนื่องนี้ เราให้ผู้อ่านที่มีค่าของเราทุกคนทราบล่วงหน้าทุกเดือนสำหรับบทความที่มีคนดูมากที่สุด 24 ที่ปรากฏในภายในBIGDATA เราได้ยินจากผู้ติดตามของเราหลายคนว่าฟีเจอร์นี้จะช่วยให้พวกเขาติดตามข่าวสารและฟีเจอร์สำคัญที่ไหลผ่านช่องต่างๆ ของเราได้ เรายินดีที่จะบังคับ! เราเข้าใจดีว่าผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีงานยุ่งไม่สามารถตรวจสอบไซต์ได้ทุกวัน Daniel – Editor-in-Chief & Resident Data Scientist, insideBIGDATA TOP Articles for September 2021 (จากมากไปน้อย ลำดับความนิยม) 1. Data Science กำลังเปลี่ยนโลกให้ดีขึ้น: นี่คือวิธี 2. อินโฟกราฟิก: ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ที่เร็วที่สุดเท่าที่เคยสร้างมาและใครเป็นคนสร้าง 3. ดีที่สุดของ arXiv.org สำหรับ AI, การเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง – สิงหาคม 2021 4. “เหนือเส้นแนวโน้ม” – ข่าวลืออุตสาหกรรมของคุณเป็นศูนย์กลางสำหรับวันที่ 1/9/1/2021 5. การเพิ่มประสิทธิภาพทางคณิตศาสตร์: ทรงพลัง เทคโนโลยีการวิเคราะห์เชิงกำหนดที่อยู่ในกล่องเครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณ 6. ได้ยินบนท้องถนน – 9/27/2021 7. ได้ยิน… Continue reading TOP 10 บทความภายในBIGDATA ประจำเดือน กันยายน 2564

10 อันดับประเทศที่เป็นผู้นำด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลในปี 2564

ประเทศเหล่านี้ได้นำเทคโนโลยีวิทยาศาสตร์ข้อมูลมาใช้อย่างกว้างขวางเพื่อเพิ่มการเติบโตและความสำเร็จ! แก่นแท้ของนวัตกรรม ความเชี่ยวชาญทางเทคโนโลยีเป็นหนึ่งในคุณลักษณะสำคัญที่ประเทศควรมี ซึ่งรวมเอาทั้งความรู้และทักษะ วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นหนึ่งในเทคโนโลยีที่เป็นที่ต้องการมากที่สุดที่ประเทศต่างๆ กำลังดำเนินการโดยอัตโนมัติและทำให้ชีวิตพลเมืองที่อาศัยอยู่ง่ายขึ้น วิวัฒนาการทางดิจิทัลและวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นของคู่กัน เทคโนโลยีนี้ส่งผลกระทบต่อการทำขนม การเงิน การโรงแรม การค้าปลีก และการศึกษา เพียงไม่กี่ชื่อเท่านั้น นี่คือรายชื่อประเทศชั้นนำ 2019 ที่ได้นำวิทยาศาสตร์ข้อมูลมาใช้อย่างมีนัยสำคัญเพื่อส่งเสริมวิวัฒนาการ • สหราชอาณาจักร: สหราชอาณาจักรได้เห็นการเพิ่มขึ้นอย่างมากในการนำ data science มาใช้ แม้ว่าจุดเน้นที่นี่คือสหราชอาณาจักร แต่ก็มีแนวโน้มค่อนข้างมากในประเทศอื่นๆ ในยุโรปเช่นกัน อุตสาหกรรมโทรคมนาคมในประเทศมีพัฒนาการที่ดีขึ้นอย่างมากหลังจากนำโซลูชันบิ๊กดาต้ามาใช้ • ญี่ปุ่น: ในญี่ปุ่น อุตสาหกรรมวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้รับอิทธิพลจากโอกาสและข้อจำกัดหลายประการ มีการเพิ่มขึ้นอย่างมากในการใช้โซเชียลมีเดียโดยการศึกษาพฤติกรรมของลูกค้าเพื่อสร้างกลยุทธ์ทางธุรกิจที่มีประสิทธิภาพ • สหรัฐอเมริกา: ในสหรัฐอเมริกา การเพิ่มขึ้นของการเก็บรวบรวมข้อมูลโดยบริษัท สถาบันเอกชนและรัฐบาล จากแหล่งข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างเป็นหนึ่งในปัจจัยสำคัญที่ก่อให้เกิดการเพิ่มขึ้นของเทคโนโลยีข้อมูลวิทยาศาสตร์ในประเทศ เนื่องจากหลายภาคส่วนใช้โซเชียลเน็ตเวิร์ก เว็บบล็อก และโทรศัพท์มือถือในปัจจุบัน จึงทำให้แอปพลิเคชันและเว็บไซต์สร้างข้อมูลจำนวนมาก เทคโนโลยีนี้สร้างความได้เปรียบให้กับตลาดสหรัฐในการสร้างกลยุทธ์ทางธุรกิจ • จีน: ปัจจัยสำคัญ เช่น การสนับสนุนนโยบายและการรวมเทคโนโลยีเป็นแรงขับเคลื่อนหลักสำหรับการใช้เทคโนโลยีนี้ของจีน ตลาดวิทยาศาสตร์ข้อมูลของจีนมีการปรับปรุงอย่างมีนัยสำคัญ TOP หลักสูตรปริญญาตรีวิทยาศาสตร์ข้อมูลในวิทยาลัยอินเดีย วิธีที่ดีที่สุดในการสร้างรายได้จากทักษะด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล 2021 บทสัมภาษณ์ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล: กลยุทธ์ยอดนิยมเพื่อไม่ให้ถูกปฏิเสธในอาชีพการงานของคุณ •… Continue reading 10 อันดับประเทศที่เป็นผู้นำด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลในปี 2564

แมชชีนเลิร์นนิงกับปัญญาประดิษฐ์: อนาคตของวิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร?

เมื่อเราจินตนาการถึงอนาคตของ AI เราอาจนึกถึงนิยายที่เราเห็นในภาพยนตร์ นั่นคือหุ่นยนต์ขั้นสูงที่สามารถเลียนแบบมนุษย์ได้และไม่สามารถแยกแยะได้ เป็นความจริงที่ความสามารถในการเรียนรู้ ประมวลผล และวิเคราะห์ข้อมูลอย่างรวดเร็วเพื่อตัดสินใจเป็นคุณลักษณะสำคัญของปัญญาประดิษฐ์ แต่สิ่งที่เราส่วนใหญ่ได้รู้เมื่อ AI เป็นของสาขาย่อยที่เรียกว่าการเรียนรู้ของเครื่อง ปัญญาประดิษฐ์ได้กลายเป็นคำศัพท์เฉพาะสำหรับสาขาวิชาคณิตศาสตร์และวิทยาการคอมพิวเตอร์หลายสาขา มีความแตกต่างที่สำคัญระหว่างพวกเขาซึ่งเป็นสิ่งสำคัญที่ต้องทำความเข้าใจเพื่อเพิ่มศักยภาพในการพัฒนาให้สูงสุด ผู้เชี่ยวชาญคาดการณ์ว่าการลงทุนใน AI จะเติบโตต่อไป รวมถึงการปรับใช้แพลตฟอร์ม AI as a Service ซึ่งจะทำให้โปรแกรมการเรียนรู้ของเครื่องเข้าถึงได้ง่ายขึ้นสำหรับผู้ใช้โดยไม่ต้องมีความเชี่ยวชาญด้านเทคนิคขั้นสูง ดังนั้นจึงเป็นเรื่องสำคัญที่จะต้องเจาะลึกลงไปว่าเทคโนโลยีเหล่านี้ทำงานอย่างไรและจะสามารถนำมาใช้เพื่อสร้างผลกระทบเชิงบวกต่ออนาคตของวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้อย่างไร AI vs. ML กล่าวโดยย่อ AI สามารถคิดเป็นสาขาหรือประเภทของเทคโนโลยีที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อจำลองความฉลาดของมนุษย์ในเครื่องจักร ในทางตรงกันข้าม แมชชีนเลิร์นนิงเป็นสาขาย่อยที่คอมพิวเตอร์ได้รับการสอนให้เรียนรู้จากข้อมูลในอดีต สิ่งที่เราอาจเรียกว่า AI เช่น การจดจำใบหน้า การรู้จำคำพูด และการตรวจจับความผิดปกติ ล้วนอยู่ในหมวดหมู่การเรียนรู้เชิงลึกและการเสริมกำลังของการเรียนรู้ด้วยเครื่อง ในสาขาวิชาเหล่านี้ คอมพิวเตอร์ได้รับการสอนให้เรียนรู้รูปแบบเพื่อให้สามารถดำเนินการจดจำหรือจัดหมวดหมู่ได้ในที่สุดโดยไม่ต้องมีการแทรกแซงของมนุษย์ กุญแจสำคัญที่มีศักยภาพในการปลดล็อก AI ระดับต่อไปคือการพัฒนาอย่างต่อเนื่องของการเรียนรู้การเสริมกำลัง ในขณะที่โปรแกรมแมชชีนเลิร์นนิงแบบดั้งเดิมเรียนรู้จากข้อมูลในอดีต แต่โปรแกรมการเรียนรู้แบบเสริมกำลังเรียนรู้ผ่านการลองผิดลองถูก RL ถือได้ว่าเป็นเทคโนโลยีการเรียนรู้ที่ “เป็นผู้ใหญ่” ที่เชี่ยวชาญในการเพิ่มประสิทธิภาพ ซึ่งก็คือการเพิ่มหรือลดผลลัพธ์เฉพาะให้เหลือน้อยที่สุด โปรแกรมดำเนินการหลายอย่าง และการดำเนินการที่ตามมาจะได้รับแจ้งจากผลลัพธ์ที่ดีที่สุดของการกระทำก่อนหน้า การลองผิดลองถูกต้องใช้เวลา แต่เทคโนโลยีก็เร็วขึ้นเสมอ ในอนาคต เราสามารถคาดหวังให้โปรแกรมการเรียนรู้แบบเสริมกำลังดำเนินการในระดับที่สร้างผลลัพธ์ที่มีประสิทธิภาพได้เร็วกว่ามาก… Continue reading แมชชีนเลิร์นนิงกับปัญญาประดิษฐ์: อนาคตของวิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร?