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도로의 데이터 분석

데이터 무엇입니까

오늘날의 사회의 경우, 전자적으로 기록 할 수있는 사람들은, 데이터입니다. 예를 들어 : 마운트 Baiba의 자전거 디지털화, 알리 넣어 사람과 물건 의 모든 데이터를, 자동차 네트워킹 자동차는 또한 데이터를 가져다로 생명 공학 회사도 많은 유전자와 바이러스 의 모든 데이터를. 기술 변화, 데이터가 엄청난 것을 에너지가 - 이제 몇 가지 기술적 인 데이터를 처리 할 수 있지만하지 않을 수 있습니다.

어떤 데이터를 어떻게

데이터는 상업적으로 가치가있다. 비즈니스 살아 의하여 수익이 기업은 인간, 소재, 시간과 공간을 포함한 수입 지출을 얻기 위해,에 이동해야합니다. 소득 마이너스 비용은 동일 이익 . 기업은 더 큰 이익이 합리화 비용과 회피 위험에 필요로 필요 가져올. 그리고 그들을 도울 수있는 데이터는 운영 시스템, 금융 시스템, 위험 관리 시스템 구축 (임금 기금 소비자 중심에 기반을하고, 판사, 그래서 당신에게 대출과 얼마나 많은 돈을 당신에게 빌려 드릴 수 없습니다). 물론,이 기업 데이터 끝이 만나는 많이 있습니다,하지만 그들은 연주 할 때 값이 매우 높은, 미래가 가능하다 평가.

간단한 데이터보기

우선, 우리는 과학적인 데이터를 연구 할 때 통계에 의존 할 필요가있다.

둘째, 우리는 과학적 데이터의 "신화"로 이동하지 않습니다, 그것은 생각의 방법과 방법 론적 문제가 발견의 문제가 아니라 만병 통치약 처리합니다.

마지막으로, 데이터 과학은 파이썬의 언어를 사용할 필요가 없습니다, 파이썬 구문은, 파이썬 타사 라이브러리 때문에 시작하는 간단하고 쉬운
더 강력한, 더 편리하게 처리 문제.

황제의 새 옷

이것은, 한스 크리스티안 안데르센의 동화 '벌거숭이 임금님 "많은 회사가 공개 모집을 많이 지불하고있다 : 그들은 스스로를"하이 엔드 물건 "데이터 분석, 데이터 마이닝, 기계 학습, 인공 지능,하지만 모든 비즈니스 필요하지만, 불분명. 우리가 권리 구제해야 그래서, 그렇지 않으면 우리는 그들의 "황제의 새 옷을."가 될 것이다

파이썬 산업 조건

보스 직선 모집

데이터 모델링
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데이터 분석

주위 사람들을 지불

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웹 도로를 계속

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, 단지 하나의 소위 학습, 이론적 프레임 워크의 일부는 중요하지 않습니다 우리는 데이터를 배우고, 당신이 통합되지 않은 웹의 지식의 일부를 넣을 수 있습니다 안함 "알고리즘을." 이것은 잘못된 생각이다.
데이터 분석은 회사의 사업 운영의 정확한 위치를 보정하는 데 사용됩니다, 그것은 도움의 "도구"정책을 더 정확하게 더 지능적인 엔터프라이즈 시스템의 다양한 보조입니다. 그리고이 숫자는 데이터 수집 및 프리젠 테이션을 필요로하는 웹에 따라 달라집니다. 웹에서 데이터 분석의 학습 과정에서 완화 할 수 없습니다.