Ví dụ về việc sử dụng Data science trong Tiếng việt và bản dịch của chúng sang Tiếng anh
{-}
-
Colloquial
-
Ecclesiastic
-
Computer
Vì sao Data Science lại quan trọng?
Mức lương trung bình cho một Data Science Manager là-$ 69,059/ năm.
Có rất nhiều ngôn ngữ lập trình thích hợp để dùng cho Data Science.
Bước 4-Sự tham gia và đóng góp của bạn cho Data Science cũng vô cùng quan trọng.
Quyển sách sẽ rất có ích cho những người muốn nhanh chónghọc xong Python để tiếp cận Data Science.
Combinations with other parts of speech
Sử dụng với động từ
Trong đó web frameworks là Django và Flask, còn data science là NumPy, matplotlib và pandas.
Mỗi cá nhân sẽ có một yêu cầu kỹ năng khácnhau để hoàn thành một project data science từ đầu đến cuối.
Họ còn phân tích rằng các vị trí cho Data science mở ra đến tận 45 ngày, nhiều hơn 5 ngày trong thị trường làm việc thông thường!
Bước 3- Tham gia vào cácdự án độc lập là một cách khác để củng cố kinh nghiệm trong lĩnh vực Data Science.
Các Data Science Manager chịu trách nhiệm lập kế hoạch vàquản lý lộ trình cho nhóm trong dự án data science tuân theo.
Mỗi cá nhân sẽ có mộtyêu cầu kỹ năng khác nhau để hoàn thành một project data science từ đầu đến cuối.
Tương lai của thế giới là Data Science và với thời gian trôi qua, nó đang cách mạng hóa cách mọi thứ hoạt động trong các ngành công nghiệp.
Mỗi cá nhân sẽ có một yêu cầukỹ năng khác nhau để hoàn thành một project data science từ đầu đến cuối.
Thông thường, các Data Science Manager có trung bình 5 năm kinh nghiệm trong bất kỳ lĩnh vựckhoa học dữ liệu nào như date engineering, data science hoặc analysis.
Một lý do khác là chúng tacó thể sử dụng mã hóa bằng Python theo nhiều cách như data science, web development và machine learning.
Sử dụng các biện pháp thống kê và kỹ thuật giám sát khác nhau, data science có thể hữu ích cho việc phân tích các mô hình công nghiệp và giúp người tạo khóa học tiếp thu các chủ đề hữu ích.
Sự kiện này là một phần của sáng kiến Smart Zwolle phối hợp với Better Utilization Zwolle vàKampen Data Science Amsterdam/ Zwolle( DSA).
Các tác giả của cuốn sách này biết các côngcụ cơ bản khác nhau của Data Science và đã kết hợp tất cả chúng lại với nhau để mang đến cho người đọc cái nhìn toàn diện về Data Science.
NYIT Data Science, MS được thiết kế để giúp các chuyên gia và nhà nghiên cứu sắp xếp cơn sóng dữ liệu này, bằng cách cung cấp sự hiểu biết cơ bản về các phương pháp và thuật toán của khoa học dữ liệu.-.
Rất nhiều công ty sẽ quí trọng khả năng tích hợp data science production code trực tiếp vào codebase, cũng như là hiệu năng cao và ít lỗi type của Java.
Trong chương trình Data Science and Marketing Analytics, sinh viên tập trung vào các công cụ và kỹ năng cần thiết để phân tích dữ liệu( lớn) trong các doanh nghiệp hiện đại và biến nó thành những hiểu biết có ý nghĩa…[-].
Chắc bạn đã nghe nói về Machine Learning( hoặc“ Data Mining”,or“ Big data”, or“ Data Analysis”, or“ Data Science”, or“ Cloud Computing”) nhưng bạn không thực sự hiểu nó là cái gì?
Các bác sĩ yêu cầu Top Data Science thực hiện hai tác vụ dự đoán: sử dụng dữ liệu để xác định ca bệnh rủi ro cao, bệnh tình trở nặng hơn; và phát hiện những bệnh nhân sẽ ổn định sức khoẻ trong vòng 12- 24 giờ và có thể chuyển về phòng bệnh thường.
Vincent Granville là người đồng sáng lập và là nhà khoa học dữ liệu điều hành tại Data Science Central, một trong những nguồn tài nguyên trực tuyến phổ biến nhất cho Big Data, phân tích và khoa học dữ liệu.
Oracle Cloud Infrastructure cũng đang làm việc với NVIDIA để hỗ trợ RAPIDS trên nền tảng của nó,bao gồm cả Oracle Data Science Cloud, để đẩy nhanh tiến trình công việc khoa học dữ liệu end- to- end của khách hàng.
Trong bài trình bày mở màn của Joseph Sirosh tại Hội nghị Microsoft Machine Learning& Data Science Summit 2016, Wee Hyong Tok đã minh họa việc sử dụng R trong SQL Server 2016 để phát hiện gian lận trong các giao dịch thẻ tín dụng thời gian thực với tốc độ 1 triệu giao dịch mỗi giây.
Dựa trên khóa học MBA Provost đã giảng dạy tại Đại họcNew York trong mười năm qua, Data Science for Business cung cấp các ví dụ về các vấn đề kinh doanh trong thế giới thực để minh họa cho các nguyên tắc này.
Được viết bởi các chuyên gia khoa học dữ liệu nổi tiếng Foster Provostvà Tom Fawcett, Data Science for Business giới thiệu các nguyên tắc cơ bản của khoa học dữ liệu và đưa bạn qua" tư duy phân tích dữ liệu" cần thiết để trích xuất kiến thức hữu ích và giá trị kinh doanh từ dữ liệu bạn thu thập.