El verano es la temporada en la que la mayoría de los estudiantes parecen tener la actitud de hacer más en un tiempo limitado. Mientras que algunos eligen pasarlo con amigos, otros prefieren elegir algunas habilidades.
¿La pregunta más grande que obviamente encuentras es qué aprender?
La respuesta simple es que puede aprender cualquier cosa que le interese, pero esto nuevamente plantea múltiples preguntas con respecto a
¿Me ayudará mi aprendizaje con mi carrera?
- ¿Intentaste aprender a codificar y luego dejar de fumar? ¿Por qué?
- ¿Cuál es el mejor módulo SAP no funcional para aprender?
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¿O tiene algún alcance en el futuro?
o se agregará a mi cartera?
Lo que personalmente creo es que si intentas aprender algo que es muy nuevo, tendencias y en las etapas iniciales de desarrollo, no solo puedes aprender la habilidad, sino que también puedes contribuir en ese campo, para que en el futuro puedas hacerte un gran nombre. .
La ciencia de datos es uno de esos campos. Me gustaría que repasara los siguientes puntos que podrían interesarle en el campo de la ciencia de datos.
La ciencia de datos es el estudio de dónde proviene la información, qué representa y cómo se puede convertir en un recurso valioso para la creación de estrategias empresariales y de TI.
La extracción de grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados para identificar patrones puede ayudar a una organización a controlar los costos, aumentar la eficiencia, reconocer nuevas oportunidades de mercado y aumentar la ventaja competitiva de la organización.
Data Science actualmente y en gran medida en el futuro se aplicará en los siguientes campos
Anuncios digitales (publicidad dirigida y reorientación)
Si pensabas que la Búsqueda habría sido la mayor aplicación de la ciencia de datos y el aprendizaje automático, aquí hay un desafío: todo el espectro del marketing digital. A partir de las pancartas en varios sitios web de los tableros de anuncios digitales en los aeropuertos, casi todos se deciden utilizando algoritmos de ciencia de datos.
La razón por la que los anuncios digitales han podido obtener un CTR mucho más alto que los anuncios tradicionales. Se pueden orientar en función del comportamiento pasado del usuario. Esta es la razón por la que veo anuncios de entrenamientos analíticos mientras que mi amigo ve anuncios de prendas de vestir en el mismo lugar al mismo tiempo.
Sistemas de recomendación
¿Quién puede olvidar las sugerencias sobre productos similares en Amazon? No solo lo ayudan a encontrar productos relevantes de los miles de millones de productos disponibles con ellos, sino que también agregan mucho a la experiencia del usuario.
Muchas compañías han usado fervientemente este motor / sistema para promocionar sus productos / sugerencias de acuerdo con el interés del usuario y la relevancia de la información.
Los gigantes de Internet como Amazon, Twitter, Google Play, Netflix, Linkedin, imdb y muchos más utilizan este sistema para mejorar la experiencia del usuario. Las recomendaciones se realizan en base a resultados de búsqueda anteriores para un usuario.
Reconocimiento de imagen
Subes tu imagen con amigos en Facebook y empiezas a recibir sugerencias para etiquetar a tus amigos. Esta característica de sugerencia de etiqueta automática utiliza un algoritmo de reconocimiento facial.
Del mismo modo, mientras usa Whatsapp web, escanea un código de barras en su navegador web con su teléfono móvil. Además, Google le ofrece la opción de buscar imágenes subiéndolas. Utiliza el reconocimiento de imágenes y proporciona resultados de búsqueda relacionados.
Juego de azar
EA Sports, Zynga, Sony, Nintendo, Activision-Blizzard han llevado la experiencia de juego al siguiente nivel utilizando la ciencia de datos. Los juegos ahora están diseñados utilizando algoritmos de aprendizaje automático que se mejoran / actualizan a medida que el jugador avanza a un nivel superior.
En los juegos de movimiento también, tu oponente (computadora) analiza tus movimientos anteriores y, en consecuencia, da forma al juego.
Planificación de ruta de la aerolínea
Se sabe que la industria aérea en todo el mundo soporta grandes pérdidas. Excepto algunos proveedores de servicios de aerolíneas, las compañías están luchando para mantener su índice de ocupación y sus ganancias operativas. Con el alto aumento en los precios del combustible de aire y la necesidad de ofrecer grandes descuentos a los clientes, la situación ha empeorado. No fue por mucho tiempo cuando las compañías aéreas comenzaron a usar la ciencia de datos para identificar las áreas estratégicas de mejoras. Ahora utilizando la ciencia de datos, las compañías aéreas pueden:
Predecir retraso de vuelo
Decidir
- Qué clase de aviones comprar,
- Ya sea para aterrizar directamente en el destino, detenerse en el medio (por ejemplo: un vuelo puede tener una ruta directa desde Nueva Delhi a Nueva York. Alternativamente, también puede optar por detenerse en cualquier país).
Impulsar efectivamente los programas de lealtad del cliente Southwest Airlines, Alaska Airlines se encuentran entre las principales compañías que han adoptado la ciencia de la información para lograr cambios en su forma de trabajar.
El futuro de la ciencia de datos
Hay y habrá una gran demanda de científicos de datos. Esto será idealmente debido a:
- Aumento de la demanda de profesionales de Data Science: hay más oportunidades de empleo en gestión de Big Data y Data Science que el año pasado y muchos profesionales de TI están preparados para invertir tiempo y dinero en la capacitación.
- Grandes oportunidades de trabajo y cumplimiento de la brecha de habilidades: la demanda de habilidades de Data Science Analytics está aumentando constantemente, pero existe un gran déficit por el lado de la oferta.
- Aspectos salariales: Una mirada a la tendencia salarial de Big Data Analytics también indica un crecimiento positivo y exponencial.
- Numerosas opciones en títulos de trabajo y tipo de análisis: desde el punto de vista de la carrera, hay tantas opciones disponibles, tanto en términos de dominio como de naturaleza del trabajo. Dado que la ciencia de datos se utiliza en campos variados, hay numerosos títulos de trabajo para elegir.
Descargo de responsabilidad: soy un co-fundador @GreyAtom
GreyAtom se centra en proporcionar programas relevantes para la industria sobre tecnologías emergentes. Nuestro programa principal tiene como objetivo ser mentores profesionales y novedosos en el inicio de su carrera en Data Science . El programa está en el sitio, se realiza un día típico de 8 horas al día, en gran medida en la práctica, impulsado por el proyecto, las horas del instructor se registran y se transmiten EN VIVO . Además, los estudiantes pueden volver a asistir a lotes adyacentes si los conceptos no son claros.
Los instructores y desarrolladores de planes de estudio se encuentran entre los mejores institutos del mundo y en la India [IIT, IIM, State University of New York, etc.]. Los proyectos de los estudiantes se construirán sobre los conjuntos de datos REALES proporcionados por nuestra industria y socios contratantes. Becas de la industria disponibles para estudiantes meritorios y meritorios.
Algunos enlaces rápidos
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