ડેટા સાયન્સ: આજના સૌથી આશાસ્પદ કારકિર્દી પાથમાંથી એકને મળો

ડેટા સાયન્સ એ આજે ​​સૌથી વધુ આશાસ્પદ અને માંગમાં રહેલા ટેકનોલોજીકલ ક્ષેત્રોમાંનું એક છે .

ટેક્નોલોજી અને આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ માં પ્રગતિ માટે આભાર, આ ક્ષેત્ર પહેલેથી જ તમામ પ્રકારના વ્યવસાયો અને ઉદ્યોગો માટે એક અમૂલ્ય સંપત્તિ છે .

હકીકતમાં, યુએસ બ્યુરો ઓફ લેબર સ્ટેટિસ્ટિક્સ અનુસા. R નોકરીઓની સંખ્યા દર વર્ષે 31% ના દરે વધી શકે છે. અનુવાદ: આ શ્રેષ્ઠ નોકરીની તકો અને વૃદ્ધિની સંભાવનાઓ સાથેની એક કારકિર્દી છે.

ડેટા સાયન્સની દુનિયામાં પ્રારંભ કરવામાં રસ ધરાવો છો? પછી તમે યોગ્ય સ્થાને આવ્યા છો.

આ લેખ તમને આ ક્ષેત્રમાં પ્રારંભ કરવા માટે ચોક્કસ માર્ગદર્શિકા તરીકે કામ કરશે. અમે તમને તે તમામ ખ્યાલો વિશે જણાવીશું જેના વિશે તમારે જાણવાની જરૂર છે. R ડેટા વિજ્ઞાનની વિવિધ એપ્લિકેશનો , શ્રેષ્ઠ સાધનો અને વધુ.

ડેટા સાયન્સ શું છે?

ડેટા સાયન્સ એ વૈજ્ઞાનિક પદ્ધતિ, ગણિત, આંકડાશાસ્ત્ર અને પ્રોગ્રામિંગનો અભ્યાસના એક જ ક્ષેત્રમાં સંયોજન છે .

વધુમાં, તે ડોમેન-વિશિષ્ટ જ્ઞાનનો પણ સમાવેશ કરે છે , એટલે કે. R તમારા એપ્લિકેશનના ક્ષેત્રના આધારે અર્થશાસ્ત્ર અને સોફ્ટવેર ડેવલપમેન્ટ જેવા વિશિષ્ટ વિષયો.

આ ક્ષેત્ર સંરચિત અને અસંગઠિત ડેટામાં પ્રસારિત થતી અકલ્પનીય માત્રામાં માહિતીનું વિશ્લેષણ કરવા પર સંપૂર્ણ ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે .

તે વિશ્લેષણાત્મક મોડેલો પણ ડિઝાઇન કરે છે, ગાણિતિક મોડલ બનાવે છે, અનુમાનિત વિશ્લેષણ અને સંશોધન કરે છે અને અન્ય એપ્લિકેશનો વચ્ચે પ્રયોગો કરે છે.

ડેટા સાયન્સનો ધ્યેય અગણિત માત્રામાં માહિતી પર પ્રક્રિયા કરવાનો છે બી 2 બી ઇમેઇલ સૂચિ અને પછી આંકડાકીય વલણો. R પેટર્ન, ચલો અને ભૂલના માર્જિનને બહાર કાઢવાનો છે. અને પછી તે તમામ ડેટાને વ્યૂહરચના અને સંશોધન માટે અમૂલ્ય માહિતીમાં ફેરવવા માટે.

બી 2 બી ઇમેઇલ સૂચિ

આજે ડેટા સાયન્સનું મહત્વ

આજે, ડિજિટલ યુગના ઉદય વચ્ચે, માહિતી પહેલા કરતા વધુ મૂલ્યવાન છે. R અને અમે ભવિષ્ય માટે તેની સંપૂર્ણ સંભાવનાને સમજવાની શરૂઆત કરી રહ્યા છીએ.

ગણિત, આંકડાશાસ્ત્ર અને વૈજ્ઞાનિક પદ્ધતિની જે. R ડેટા સાયન્સ તમામ પ્રકારના ઉદ્યોગો અને વ્યવસાયોને લાગુ પડે છે.

એક તરફ, તે અસંખ્ય વ્યવસાય વ્યૂહરચનાઓમાં લાગુ કરી adb directory શકાય છે , ઉદાહરણ તરીકે, ડેટા સંગ્રહ અને સંશોધન મોડલ ડિઝાઇન કરવા માટે. તે ઉત્પાદન લાઇન અને સપ્લાય ચેઇનને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા માટે પણ લાગુ કરી શકાય છે .

બીજી તરફ, કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તાના વિકાસ તેમજ સામાન્ય રીતે સોફ્ટવેરના વિકાસ અને મોટા પાયે આંકડાકીય મોડલ બનાવવા માટે તે મૂળભૂત છે.

ઉદાહરણ તરીકે, તે Google અને Bing જેવા સર્ચ એન્જિન દ્વારા ઉપયોગમાં લેવાતા અલ્ગોરિધમ્સ માટે અનિવાર્ય છે. R અને સોશિયલ નેટવર્ક એલ્ગોરિધમ્સ અને નેટવર્ક સિસ્ટમ્સ માટે પણ.

ડેટા સાયન્સનું જીવન ચક્ર

વ્યવહારમાં ડેટા સાયન્સ આના જેવું દેખાય છે:

સમસ્યાને સમજવી અને વ્યાખ્યાયિત કરવી: આ અભ્યાસનો વિષય હશે. અહીંથી તમને Integración móbil fixa જવાબ આપવા માટેના પ્રશ્નો અને ઉકેલવા માટેની પૂર્વધારણાઓ મળશે. અને તેથી. R તમે અનુગામી ડેટા વિશ્લેષણના ઉદ્દેશ્યો સેટ કરી શકશો.

 

Leave a comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *