Category: โมเดลข้อมูล

โมเดลการถดถอยแบบปัวซองและส่วนขยาย (ปัวซองที่พองเป็นศูนย์ การถดถอยทวินามเชิงลบ ฯลฯ) ถูกนำมาใช้เพื่อจำลองจำนวนและอัตรา ตัวอย่างของตัวแปรนับ ได้แก่: – จำนวนคำที่เด็กอายุ 18 เดือนสามารถพูดได้ – จำนวนเหตุการณ์รุนแรงที่ดำเนินการโดยผู้ป่วยในศูนย์ฟื้นฟูผู้ป่วยใจร้อน ตัวแปรนับส่วนใหญ่เป็นไปตามหนึ่งในการกระจายเหล่านี้ในตระกูลปัวซอง แบบจำลองการถดถอยปัวซองช่วยให้นักวิจัยตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวทำนายและตัวแปรผลลัพธ์ของการนับ การใช้แบบจำลองการถดถอยเหล่านี้ให้การประมาณค่าพารามิเตอร์ที่แม่นยำกว่าการพยายามให้พอดีกับแบบจำลองการถดถอยเชิงเส้นธรรมดา ซึ่งสมมติฐานไม่ค่อยจะพอดีกับข้อมูลจำนวน เช่น เศษเหลือปกติและความแปรปรวนคงที่ แต่โมเดลปัวซองจัดการกับอัตราอย่างไร อัตราเป็นเพียงการนับต่อหน่วยเวลา ตัวอย่างแรกไม่ต้องการอัตรา แต่ตัวอย่างที่สองอาจจะ หากผู้ป่วยทั้งหมดอยู่ในศูนย์ในจำนวนวันที่เท่ากัน อัตรานี้ไม่จำเป็น แต่ถ้ามีการเปลี่ยนแปลงในจำนวนวันที่มีผู้ป่วยแต่ละราย การเข้าร่วมประชุมเองอาจส่งผลต่อการนับ การนับเหตุการณ์ 10 ครั้งจาก 180 วันนั้นน้อยกว่าการนับ 10 ครั้งจาก 15 ครั้ง แบบจำลองปัวซองจัดการกับตัวแปรการรับแสงโดยใช้พีชคณิตอย่างง่ายเพื่อเปลี่ยนตัวแปรตามจากอัตราเป็นจำนวน ถ้าอัตราการนับ/การเปิดรับแสง การคูณทั้งสองข้างของสมการด้วยการเปิดรับแสงจะย้ายอัตรานั้นไปทางด้านขวาของสมการ เมื่อทั้งสองด้านของสมการถูกบันทึก แบบจำลองสุดท้ายจะมี ln(แสง)…Read More »

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นโลกเทคโนโลยีในปัจจุบันที่ใช้คำศัพท์ทั่วไป เป็นหน่วยงานสหสาขาวิชาชีพที่จัดการกับข้อมูลในลักษณะที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง มันใช้วิธีการทางวิทยาศาสตร์และคณิตศาสตร์ในการประมวลผลข้อมูลและดึงความรู้ออกมา ทำงานบนแนวคิดเดียวกันกับ Big Data และ Data Mining ต้องใช้ฮาร์ดแวร์ที่ทรงพลังพร้อมกับอัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพและการเขียนโปรแกรมซอฟต์แวร์เพื่อแก้ปัญหาข้อมูลหรือประมวลผลข้อมูลเพื่อรับความรู้ที่มีค่าจากมัน แนวโน้มของข้อมูลในปัจจุบันให้ข้อมูลแก่เราถึง 80% ในลักษณะที่ไม่มีโครงสร้าง ในขณะที่อีก 20% อยู่ในรูปแบบที่มีโครงสร้างเพื่อการวิเคราะห์อย่างรวดเร็ว รายละเอียดที่ไม่มีโครงสร้างหรือกึ่งโครงสร้างต้องการการประมวลผลเพื่อให้เป็นประโยชน์ต่อสภาพแวดล้อมของผู้ประกอบการในปัจจุบัน โดยทั่วไป ข้อมูลหรือรายละเอียดนี้สร้างขึ้นจากแหล่งที่มาที่หลากหลาย เช่น ไฟล์ข้อความ บันทึกทางการเงิน เครื่องมือและเซ็นเซอร์ และแบบฟอร์มมัลติมีเดีย การดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายและมีค่าจากข้อมูลนี้ต้องใช้อัลกอริธึมและเครื่องมือขั้นสูง วิทยาศาสตร์นี้กำลังเสนอข้อเสนอคุณค่าสำหรับจุดประสงค์นี้และทำให้เป็นวิทยาศาสตร์ที่มีคุณค่าสำหรับโลกเทคโนโลยีในปัจจุบัน Data Science ดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลได้อย่างไร 1. ตัวอย่างเช่น เว็บไซต์ออนไลน์ในปัจจุบันยังคงรักษารายละเอียดหรือข้อมูลจำนวนมหาศาลที่เกี่ยวข้องกับฐานลูกค้าของตน ขณะนี้ ร้านค้าออนไลน์ต้องการเสนอคำแนะนำสินค้าสำหรับลูกค้าแต่ละรายตามกิจกรรมที่ผ่านมา ร้านค้าได้รับข้อมูลทั้งหมดของลูกค้า เช่น ประวัติการซื้อที่ผ่านมา ประวัติการเรียกดูสินค้า รายได้ อายุ และอื่นๆ ที่นี่…Read More »

วิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร? วิทยาศาสตร์ข้อมูลคือการศึกษาที่ใช้เทคนิคและเครื่องมือที่ทันสมัยในการจัดการกับข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อค้นหารูปแบบที่มองไม่เห็น ช่วยในการตัดสินใจทางธุรกิจ และได้มาซึ่งข้อมูลที่เป็นประโยชน์ ทำให้เป็นไปได้โดยใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ที่ซับซ้อนซึ่งช่วยในการสร้างแบบจำลองการทำนาย โดยนำข้อมูลมาวิเคราะห์จากหลายที่และหลายรูปแบบ เรารู้ว่าวิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร แต่จำเป็นหรือไม่ ทำไมต้องวิทยาศาสตร์ข้อมูล? ตามชื่อที่แนะนำ วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นวิทยาศาสตร์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล และช่วยให้คุณตัดสินใจได้ดีขึ้นด้วยการค้นพบรูปแบบและการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ นอกจากนี้ยังช่วยให้คุณ: ทำการศึกษาสำรวจค้นคว้าข้อมูล ค้นหาสาเหตุหลักของปัญหาด้วยการนำเสนอคำถามที่เหมาะสม แสดงภาพและสื่อสารผลลัพธ์ด้วยความช่วยเหลือ ใช้อัลกอริทึมต่าง ๆ เพื่อจำลองข้อมูล ในทางปฏิบัติและช่วยให้อุตสาหกรรมการบินคาดการณ์การหยุดชะงักระหว่างการเดินทาง เป็นการบรรเทาความเดือดร้อนทั้งผู้โดยสารและสายการบิน ในทำนองเดียวกัน วิทยาศาสตร์ข้อมูลยังถูกนำมาใช้เพื่อวัตถุประสงค์เหล่านี้ในอุตสาหกรรมการบินด้วย: สร้างแบบจำลองการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่คาดการณ์เที่ยวบินล่าช้า ตัดสินใจว่าเที่ยวบินควรใช้เส้นทางตรงหรือเส้นทางเชื่อมต่อ ตัดสินใจว่าเครื่องบินประเภทใดจะให้ประสิทธิภาพโดยรวมที่ดีกว่า ซึ่งช่วยให้ตัดสินใจซื้อได้อย่างถูกต้อง สร้างข้อเสนอส่วนบุคคลโดยคำนึงถึงรูปแบบการจองของลูกค้า พลังของข้อมูลในโลกปัจจุบัน ตั้งแต่การค้นพบวิธีใหม่ๆ ในการปรับปรุงการตัดสินใจไปจนถึงการปลดปล่อยนวัตกรรม ข้อมูลมีพลังในการปลดล็อกปัจจัยความสำเร็จของหลายอุตสาหกรรม เห็นได้ชัดว่าวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีอิทธิพลอย่างมากในยุคปัจจุบัน สิ่งนี้นำไปสู่โอกาสในการทำงานมากมายที่เกิดขึ้นทั่วโลก ตามรายงานของอุตสาหกรรม คิดเป็น 28% ของงานดิจิทัลทั้งหมดในปี 2020 งานนี้มีความเร็วสูงมาก และคนที่มีทักษะและประสบการณ์ที่เหมาะสมเป็นที่ต้องการอย่างมากเนื่องจากการเติบโตของอุตสาหกรรมนี้ .…Read More »

ในภาวะเศรษฐกิจซบเซาในปัจจุบัน การเพิ่มการเติบโตของลูกค้าให้ได้สูงสุด การเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน และรักษารายได้ระดับแนวหน้าเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับบริษัทใดๆ ที่ต้องการรักษาหรือขยายการถือครองส่วนแบ่งการตลาด นั่นเป็นเหตุผลที่ธุรกิจจำนวนมากหันมาใช้ซอฟต์แวร์การแสดงข้อมูลเพื่อเพิ่มความสามารถในการวิเคราะห์และจัดหาแบบจำลองข้อมูลที่ผู้ใช้ปลายทางและนักวิเคราะห์สามารถเข้าใจได้ง่าย ซอฟต์แวร์ที่ดีที่สุดให้ข้อมูลที่สามารถอ่านได้ข้ามแพลตฟอร์มและในหลายรูปแบบ เพื่อลดต้นทุน (และความเสี่ยงของข้อมูลที่เสียหาย) ธุรกิจส่วนใหญ่พบว่าซอฟต์แวร์ประเภทนี้ช่วยให้พวกเขาสามารถแก้ปัญหาทางธุรกิจที่ซับซ้อนที่สุดซึ่งนำไปสู่การเพิ่มรายได้สูงสุดในกระแสธุรกิจ ลดความเสี่ยงทางธุรกิจ และช่วยให้ลูกค้าได้รับประสบการณ์ที่น่าพึงพอใจยิ่งขึ้น ท้ายที่สุดแล้ว การแสดงข้อมูลเป็นภาพช่วยให้ผู้ใช้ปลายทางสามารถเข้าใจและเชื่อมโยงข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว เพื่อระบุพื้นที่ปัญหาที่อาจเกิดขึ้นและแนวทางแก้ไข เมื่อเลือกโปรแกรมแสดงภาพข้อมูลสำหรับธุรกิจของคุณ ให้เน้นสี่ส่วนต่อไปนี้เพื่อให้เหมาะสมที่สุดสำหรับองค์กรของคุณ ความสามารถในการปรับขนาด เลือกซอฟต์แวร์ที่ให้พลังการประมวลผลที่คุณต้องการ คุณมีนักวิเคราะห์รายบุคคลตรวจสอบกระบวนการทางธุรกิจของคุณหรือไม่? จากนั้นคุณอาจต้องเข้าถึงข้อมูลแบบสแตนด์อโลนเท่านั้น ซึ่งในกรณีนี้ระบบที่ประมวลผลน้อยกว่า 20 ล้านรายการต่อวันจะให้พลังงานเพียงพอแก่คุณ องค์กรขนาดใหญ่ที่มีบันทึกมากกว่า 20 ล้านรายการ หรือบันทึกเป็นพันล้านรายการต่อวัน จะต้องการพลังประมวลผลระดับเซิร์ฟเวอร์เป็นอย่างน้อยเพื่อทำการวิเคราะห์ในสเกลที่ใหญ่ขึ้น การทำงานร่วมกัน สำหรับการทำงานที่แท้จริงในสตรีมธุรกิจ เลือกซอฟต์แวร์การแสดงภาพที่อนุญาตให้ผู้ใช้ปลายทางทำงานร่วมกันเพื่อกำหนดค่ากราฟและแผนภูมิเทียบกับชุดข้อมูลที่ใช้ร่วมกัน สิ่งนี้ช่วยลดความจำเป็นในการรวมข้อมูลก่อนการวิเคราะห์และลดการพึ่งพาไอทีขององค์กร ทำให้ประหยัดค่าใช้จ่ายและป้องกันการเสียหายของข้อมูล การได้มาซึ่งข้อมูลแบบขยาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งองค์กรขนาดใหญ่อาจใช้การเขียนโปรแกรมภาษาโคบอลหรือภาษา ASN.1 ซึ่งมีไวยากรณ์ทั่วไปสำหรับข้อมูลที่ไม่เหมือนกัน ทั้งสองระบบนี้ต้องการซอฟต์แวร์พิเศษเพื่อให้สามารถดึงข้อมูลที่ถูกต้องของข้อมูลที่ซับซ้อนประเภทนี้ได้ ไม่ใช่โปรแกรมแสดงข้อมูลทั้งหมดที่สามารถบรรลุสิ่งนี้ได้ ดังนั้นหากคุณใช้โปรแกรมประเภทนี้ คุณต้องแน่ใจว่าซอฟต์แวร์ที่คุณเลือกสามารถจัดการได้…Read More »

การทำวิศวกรรมย้อนกลับเป็นกระบวนการที่กำหนดไว้อย่างดีเพื่อกำหนดหลักการทางเทคโนโลยีของระบบโดยการวิเคราะห์โครงสร้าง วัตถุประสงค์ และการดำเนินการ/กระบวนการทั้งหมด กระบวนการ RE มีหลายขั้นตอนที่เกี่ยวข้อง ซึ่งรวมถึงการสแกน การประมวลผล การสร้างพื้นผิวตามด้วยการตรวจสอบ สิ่งนี้ช่วยในการให้ผลิตภัณฑ์ขั้นสุดท้ายคล้ายกับผลิตภัณฑ์ดั้งเดิม ข้อได้เปรียบเพิ่มเติมบางประการของกระบวนการวิศวกรรมย้อนรอย ได้แก่ การพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่ที่ได้รับการดัดแปลง ทำให้วิศวกรรมย้อนกลับเป็นที่นิยมมาก ซอฟต์แวร์วิศวกรรมย้อนกลับใช้เพื่อสร้างการออกแบบโดยใช้คอมพิวเตอร์ช่วยโดยตรงจากข้อมูลที่สแกน เมื่อมองเห็นความต้องการที่เพิ่มขึ้นของผู้ใช้ปลายทาง ทุกวันนี้ซอฟต์แวร์วิศวกรรมย้อนกลับต่างๆ จึงมีให้ใช้งาน ซอฟต์แวร์ต่างๆ ที่มีอยู่ได้รับการออกแบบมาเป็นพิเศษเพื่อตอบสนองความต้องการส่วนบุคคลของวิศวกรรมย้อนกลับได้สำเร็จ ช่วยในการสร้างแบบจำลองพาราเมตริกแบบผสมจากวันที่สแกนที่มีอยู่ได้อย่างง่ายดายโดยไม่มีปัญหา ดังนั้นจึงทำให้มั่นใจได้ว่าโมเดลสำเร็จรูปได้รับการออกแบบใหม่ทั้งหมดภายในความจำเป็นที่กำหนดโดยผู้ใช้ ได้รับการออกแบบอย่างมีประสิทธิภาพเพื่อให้เป็นไปตามมาตรฐานคุณภาพสากล วิศวกรรมย้อนกลับถูกนำมาใช้ในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การบินและอวกาศ การเดินเรือ การผลิตไฟฟ้า ซอฟต์แวร์ handloom ฯลฯ ส่วนทางกายภาพที่มีอยู่ของวิศวกรรมย้อนกลับถูกนำมาใช้ใน 3D CAM, CAD และ CAE วัดวัตถุได้ดีมากและสร้างใหม่เป็นโมเดล 3 มิติได้สำเร็จ ดังนั้นหากคุณใช้แอปพลิเคชันอย่าง Geomagic,…Read More »

การวิเคราะห์ข้อมูลจะให้ผลลัพธ์สูงสุดเสมอในบางเงื่อนไข เทคนิค เครื่องมือ และขั้นตอนต่างๆ สามารถช่วยในการแยกส่วนข้อมูล โดยสร้างเป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ หากเรามองไปยังอนาคตของการวิเคราะห์ข้อมูล เราสามารถคาดการณ์แนวโน้มล่าสุดบางอย่างในเทคโนโลยีและเครื่องมือที่ใช้เพื่อครอบงำพื้นที่ของการวิเคราะห์: 1. ระบบการปรับใช้แบบจำลอง 2. ระบบการแสดงภาพ 3. ระบบวิเคราะห์ข้อมูล 1. ระบบการปรับใช้แบบจำลอง: ผู้ให้บริการหลายรายต้องการจำลองโมเดล SaaS ในองค์กร โดยเฉพาะสิ่งต่อไปนี้: – โอเพนซีพียู – ยัท – Domino Data Labs นอกจากนี้ ความต้องการสำหรับการปรับใช้โมเดล ความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับรหัสการจัดทำเอกสารก็มีให้เห็นเช่นกัน ในขณะเดียวกัน ก็อาจคาดหวังได้ว่าจะเห็นระบบควบคุมเวอร์ชันที่เหมาะกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ซึ่งให้ความสามารถในการติดตามเวอร์ชันต่างๆ ของชุดข้อมูล 2. ระบบการแสดงภาพ: การแสดงภาพข้อมูลอยู่ในขอบเขตของการถูกครอบงำโดยการใช้เทคนิคเว็บ เช่น ระบบจาวาสคริปต์ โดยพื้นฐานแล้ว ทุกคนต้องการสร้างการแสดงภาพแบบไดนามิก…Read More »

การแพร่กระจายคลื่นวิทยุสามารถแบ่งได้เป็นโหมด LOS (แนวสายตา) และโหมดที่ไม่ใช่ LOS LOS คือการแพร่กระจายแบบจุดต่อจุดโดยตรงโดยไม่มีสิ่งกีดขวางระหว่างนั้น Non-LOS คือการแพร่กระจายทางอ้อมในกรณีที่ไม่มีเส้นทาง LOS ซึ่งประกอบด้วยการเลี้ยวเบน การสะท้อน และการกระเจิง ในย่านความถี่ HF (3 – 30 MHz) การแพร่กระจายจะใช้คลื่นฟ้าเป็นหลักในการสื่อสารทางไกล คลื่น VHF และ UHF (30 MHz – 3 GHz) เดินทางโดย LOS และการแพร่กระจายแบบกระดอนจากพื้น คลื่น SHF (3 ถึง 30 GHz) ใช้การแพร่กระจาย LOS อย่างเคร่งครัด เป้าหมายของการสร้างแบบจำลองการแพร่กระจายคือการกำหนดความน่าจะเป็นของประสิทธิภาพที่น่าพอใจของระบบไร้สายที่ขึ้นอยู่กับการแพร่กระจายคลื่นวิทยุ…Read More »

การเรียนรู้ของเครื่องสามารถกำหนดให้เป็นส่วนย่อยที่อยู่ภายใต้ชุดของปัญญาประดิษฐ์ ส่วนใหญ่จะให้ความกระจ่างเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องจักรตามประสบการณ์และคาดการณ์ผลที่ตามมาและการกระทำบนพื้นฐานของประสบการณ์ที่ผ่านมา แนวทางของการเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร? การเรียนรู้ด้วยเครื่องช่วยให้คอมพิวเตอร์และเครื่องจักรสามารถตัดสินใจได้ด้วยข้อมูลนอกเหนือจากการเขียนโปรแกรมอย่างชัดเจนเพื่อติดตามงานเฉพาะ อัลกอริทึมและโปรแกรมประเภทนี้ถูกสร้างขึ้นในลักษณะที่เครื่องจักรและคอมพิวเตอร์เรียนรู้ด้วยตัวเอง ดังนั้นจึงสามารถปรับปรุงได้ด้วยตนเองเมื่อได้รับการแนะนำให้รู้จักกับข้อมูลที่ใหม่และไม่ซ้ำใครสำหรับพวกเขาโดยสิ้นเชิง อัลกอริทึมของการเรียนรู้ของเครื่องนั้นมาพร้อมกับการใช้ข้อมูลการฝึกอบรมซึ่งใช้สำหรับการสร้างแบบจำลอง เมื่อใดก็ตามที่ข้อมูลเฉพาะของเครื่องถูกป้อนเข้าสู่อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง เราก็สามารถรับการคาดคะเนตามแบบจำลองได้ ดังนั้น เครื่องจักรจึงได้รับการฝึกฝนให้สามารถทำนายได้ด้วยตัวเอง การคาดการณ์เหล่านี้จะถูกนำมาพิจารณาและตรวจสอบความถูกต้อง หากความแม่นยำได้รับการตอบสนองในเชิงบวก อัลกอริทึมของแมชชีนเลิร์นนิงจะได้รับการฝึกอบรมครั้งแล้วครั้งเล่าด้วยความช่วยเหลือของชุดเสริมสำหรับการฝึกอบรมข้อมูล งานที่เกี่ยวข้องกับแมชชีนเลิร์นนิงนั้นแบ่งออกเป็นหมวดหมู่ต่างๆ มากมาย ในกรณีของการเรียนรู้แบบมีผู้สอน อัลกอริทึมจะสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ของชุดข้อมูลที่มีทั้งอินพุตและเอาต์พุตที่ต้องการ ตัวอย่างเช่น เมื่องานค้นหาว่ารูปภาพมีวัตถุเฉพาะหรือไม่ ในกรณีของอัลกอริทึมการเรียนรู้ภายใต้การดูแล การฝึกอบรมข้อมูลจะรวมรูปภาพที่มีวัตถุหรือไม่ และทุกภาพจะมีป้ายกำกับ (นี่คือ เอาท์พุท) หมายถึงข้อเท็จจริงว่ามีวัตถุหรือไม่ ในบางกรณี อินพุตที่แนะนำจะมีให้ใช้งานเพียงบางส่วนหรือจำกัดไว้เฉพาะผลป้อนกลับพิเศษบางอย่างเท่านั้น ในกรณีของอัลกอริทึมของการเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอน พวกเขาสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์จากการฝึกอบรมข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ ในกรณีนี้ บางส่วนของอินพุตตัวอย่างมักจะพลาดเอาต์พุตที่คาดไว้ซึ่งต้องการ อัลกอริธึมการถดถอยและอัลกอริทึมการจำแนกประเภทอยู่ภายใต้ประเภทของการเรียนรู้แบบมีผู้สอน ในกรณีของอัลกอริทึมการจำแนกประเภท จะถูกนำมาใช้หากผลลัพธ์ลดลงเหลือเพียงชุดค่าที่จำกัด ในกรณีของอัลกอริทึมการถดถอย พวกมันเป็นที่รู้จักเนื่องจากผลลัพธ์ที่ต่อเนื่อง ซึ่งหมายความว่าพวกมันสามารถมีค่าใดๆ ตัวอย่างของค่าต่อเนื่องเหล่านี้ ได้แก่ ราคา ความยาว…Read More »

Consumer Reports เพิ่งเปิดตัวการคาดการณ์ความน่าเชื่อถือในระยะสั้นสำหรับยานยนต์อเนกประสงค์ การคาดการณ์ขึ้นอยู่กับความถี่ของปัญหาร้ายแรงภายใน 3 ปีล่าสุดหรือน้อยกว่า ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับความพร้อมใช้งานของข้อมูล บทความนี้แสดงรายการความน่าเชื่อถือที่คาดการณ์ไว้ 5 อันดับแรกและ 10 อันดับแรกของ CR ในแต่ละประเภท ได้แก่ SUV ขนาดเล็ก, SUV ขนาดกลาง, SUV ระดับหรู และ SUV ขนาดใหญ่ เดอะ 5 อันดับ SUV ขนาดเล็ก ของปี 2554 โดย CR คาดการณ์ความน่าเชื่อถือในระยะสั้นคือ: ฮอนด้า ซีอาร์-วี V6 โตโยต้า RAV4 มิตซูบิชิ เอาท์แลนเดอร์ โตโยต้า…Read More »

มีหลายวิธีในการอธิบายว่าวิทยาศาสตร์ข้อมูลทำงานหรือดำเนินการอย่างไร ขั้นแรก นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะวางแผน จากนั้นจึงสร้างแบบจำลองเฉพาะเพื่อประเมินและอธิบายเพิ่มเติม โดยทั่วไป มีวิธีการทำงานของหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลใน Pune อยู่ 5 วิธี สามารถจำแนกได้กว้างๆ ว่าเป็นการจับภาพ บำรุงรักษา ประมวลผล สื่อสาร และวิเคราะห์ ทั้งหมดนี้มีการแบ่งย่อยเพิ่มเติมด้วย สิ่งเหล่านี้จำเป็นสำหรับโปรแกรม ชุดทักษะ และเทคนิคต่างๆ ในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิทยาศาสตร์ข้อมูลมีวิธีการที่มุ่งเน้นผลลัพธ์ มันเกี่ยวข้องกับส่วนทางเทคนิคเป็นหลักเพื่อให้การทำงานที่ราบรื่นของส่วนที่ไม่ใช่ด้านเทคนิค นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจำเป็นต้องมีความอยากรู้อยากเห็นตลอดเวลาและมีความรู้เฉพาะด้านในอุตสาหกรรมต่างๆ สำหรับส่วนเชิงปริมาณ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องมีความเข้าใจอย่างถ่องแท้เกี่ยวกับสถิติและความรู้ด้านอัลกอริทึม หลักสูตรในเจนไนสามารถดึงข้อมูลดิบและไม่มีโครงสร้างจำนวนมาก จัดเรียงข้อมูลด้วยวิธีที่เหมาะสมและซิงโครไนซ์ และถ่ายทอดข้อมูลเหล่านั้นไปยังองค์กรหรือบริษัทใดบริษัทหนึ่งโดยเฉพาะ เพื่อให้พวกเขาไปถึงจุดสูงสุดด้วยความช่วยเหลือจากนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและพวกเขา ชิ้นส่วนของข้อมูล จำเป็นต้องมีการสื่อสารด้วยวาจาและภาพด้วย พวกเขาควรจะสามารถสร้างแบบจำลอง อธิบายและนำไปใช้เพื่อความสำเร็จของบริษัทหรือธุรกิจได้ การจับกุม การจับภาพรวมถึง: การได้มาซึ่งขั้นตอนหลัก รายการเกี่ยวข้องกับการป้อนข้อมูลที่ถูกต้องเข้าสู่ระบบ การรับสัญญาณที่เกี่ยวข้องกับความสามารถในการสกัดกั้นสัญญาณอย่างถูกต้อง การสกัดที่เกี่ยวข้องกับการสกัดข้อมูลที่ประมวลผลและมีโครงสร้างจากข้อมูลดิบ บำรุงรักษา ซึ่งรวมถึงการจัดการคลังสินค้าและการชำระล้าง…Read More »