Kategorie
ogólnie

Wdrożenie data science

Przyzwyczailiśmy się już do zapotrzebowania na statystyków, specjalistów w dziedzinie analizy danych i uczenia maszynowego, a także programistów. Trendem ostatnich lat jest jednak zbliżanie się do tych wcześniej rozdzielonych ról. W kontekście przetwarzania dużych zbiorów danych obecnie trudno jest na przykład uczyć się maszyn, oprócz problemów z wydajnością i planowania wdrożenia produkcyjnego opracowanych rozwiązań. Biznes oczekuje rzeczywistej wartości w postaci przekonująco przekazanych wniosków i prognoz lub rozwiązań produktywnych, a nie analiz hermetycznych zrozumiałych tylko dla ekspertów w danej dziedzinie.

Wdrożenie data science – liczne aspekty

W tej chwili należy prawdopodobnie zapytać: w jakich obszarach naukowcy danych jeszcze nie pracują? Zajmujemy się analizą danych w każdej dziedzinie i branży, możemy tylko powiedzieć, gdzie jest ona kluczowa lub najbardziej obiecująca. W branży finansowej kluczowe jest analizowanie danych o transakcjach bankowych i wspieranie decyzji kredytowych, na przykład wykrywanie oszustw, które pozwala zidentyfikować najbardziej podejrzane operacje i przekazać je do dalszej analizy przez człowieka, jeżeli chodzi o wdrożenie data science.

W marketingu analizuje zachowania użytkowników na stronach internetowych, np. sklepy internetowe, jest bardzo cenne. Pozwala to między innymi na tworzenie coraz doskonalszych systemów rekomendacji, pokazujących klientom produkty, które prawdopodobnie kupi, nawet jeśli nie będzie ich aktywnie szukał, jeżeli wskazuje się na szkolenie data science. Kolejną interesującą aplikacją w dziedzinie przetwarzania języka naturalnego jest śledzenie widoczności marki i opinii w Internecie. Zwłaszcza w przypadku globalnych marek ważne jest monitorowanie i reagowanie na zmianę postrzegania firmy wyrażoną w wypowiedziach w Internecie, między innymi w recenzjach produktów lub po prostu w dyskusjach w sieciach społecznościowych. Byłoby to niemożliwe bez automatycznych analiz ze względu na ilość danych lub ograniczone do małych próbek w nakierowaniu na wdrożenie data science. Możesz monitorować wszystkie kluczowe obszary Internetu za pomocą automatycznej analizy dźwięku i rozwiązań Big Data.

Niezwykle interesującym trendem ostatnich lat jest koncepcja otwartych danych: dzielenie się danymi w uporządkowanej formie z instytucji publicznych, administracji i innych źródeł istotnych dla obywateli oraz ich późniejsza analiza – data science szkolenie. Pierwszy krok tutaj często okazuje się najtrudniejszy i najważniejszy, ponieważ pokonywanie barier administracyjnych przypomina walkę z wiatrakami, ale publiczne udostępnianie danych daje szansę, że każdy z zainteresowanych obywateli może potencjalnie przekształcić udostępnione informacje w rzeczywistą wartość dla innych. Przykładem może być analiza przyczyn i możliwych rozwiązań w zakresie powstawania korków w mieście, w oparciu o dane przestrzenne dotyczące prędkości samochodów na drodze w określonych porach dnia.

Dodaj komentarz

Twój adres email nie zostanie opublikowany. Pola, których wypełnienie jest wymagane, są oznaczone symbolem *