Einführung
Daten können deine Vergangenheit nicht verbessern. Aber trotzdem, kann sicherlich eine erstaunliche Zukunft schaffen.
In den vergangenen Jahren, Unternehmen haben Millionen von Dollar in den Bereich Data Science investiert. Sie haben immenses Vertrauen in ihr Potenzial gezeigt, eine bessere Welt zu schaffen, ein besseres Leben und eine bessere Zukunft.
Das mächtige Mathe-Trio, IT- und Domänenexpertise hat den Entscheidungsprozess neu definiert. Intuition oder Instinkt sind nicht mehr der Schlüssel zu schwierigen Entscheidungen.
Was vor einigen Jahren noch als bahnbrechende Erfindung galt, jetzt ist es obsolet. Data Science hat uns Möglichkeiten eröffnet, die über unsere Vorstellungskraft hinausgehen. Über die Jahre, vieles hat sich verschlechtert und weiterentwickelt. Auch so, Die beste Technik kommt noch. Ich freue mich, es vor meinen Augen zu sehen!
Was zeigen diese Bilder?
Wir alle wissen, dass Bilder leicht verständlich sind und mehr Informationen vermitteln als Text.. Grundsätzlich, Diese Bilder repräsentieren die Reise der Data Science als Feld. Dazu gehören Entwicklungen, Erfindungen, Errungenschaften und alles, was unser tägliches Leben beeinflusst hat.
Du redest über Politik, Wirtschaft, Wissenschaft, Leben, Sport, fast alles wird von Data Science-Diensten gesegnet. Und ich habe versucht, das Beste davon in diesen Bildern einzufangen.
ich hoffe sie gefallen dir!
20 Fotos
1. Diese Veranstaltung markierte den Beginn der „Data Scientist“-Revolution.. Nachdem dieser Forschungsbericht veröffentlicht wurde, die Welt hat das sofort erkannt “Potenzial” notwendig, um die Daten zu verstehen.
2. Mckinsey hat diese Revolution mit seinem Forschungsbericht über das wachsende Ungleichgewicht bei der Nachfrage und dem Angebot an Talenten mit analytischem Talent weiter vorangetrieben.. Aber trotzdem, dies konzentrierte sich nur auf den US-Markt, aber seine Auswirkungen waren in Industrien auf der ganzen Welt zu spüren. (Bildquelle: McKinsey informieren)
3. Dies war der erste Fortschritt in der Künstlichen Intelligenz. IBM hat seinen ersten Computer mit künstlicher Intelligenz entwickelt IBM Watson. Es wurde geschaffen, um in der beliebten Spielshow "Jeopardy" anzutreten.. Schließlich, Watson besiegte zwei dieser großen Jeopardy-Champions (Ken und Brad). Dies leitete die künstliche Intelligenz der nächsten Stufe ein..
4. Data Science spielt im Baseball eine wichtige Rolle. Dies führte zu einem plötzlichen Anstieg der Nachfrage und Verfügbarkeit von Spielerdaten in der Nähe von 2000. Es wird gesagt, dass die Jahre danach 2000 markiert den Anfang von Datenrevolution im Baseball. (Bildquelle: Datenname)
5. In 2009, Netflix einen Wettbewerb durchgeführt, um die Genauigkeit und Relevanz Ihres empfohlenen Content-Systems zu verbessern. Dieses Team hat das Rätsel gelöst. Er gewann einen Geldpreis von $ 1,000,000. Zweifellos, Dies ist eines der bemerkenswertesten Ereignisse in der Geschichte der Datenwissenschaft.
6. Das ist die beste Statistik. Peter Brand (Geldball) erklärt statistisch das Zahlenspiel, das Ihnen in der kommenden Baseballsaison Gewinne bescheren kann. Sein populärer Dialog „Im Baseball“, das Ziel sollte nicht sein, Spieler zu kaufen. Das Ziel sollte es sein, Gewinne zu kaufen. Preise kaufen, du musst rennen kaufen! “
7. Bei den Präsidentschaftswahlen von 2012, Nate Silver richtig vorhergesagt 50 von 50 Zustand. Verwendete Wahrscheinlichkeit, Grafische Schematheorie, Bayes Theorem-Techniken, um dieses Kunststück zu vollbringen. Diese Genauigkeit, die durch die Verwendung von Statistiken erreicht wurde, hat die Art und Weise, wie politische Vorhersagen gemacht werden, völlig verändert..
8. Wird dies das Jahrzehnt von Tiefes Lernen ? Dieses Bild zeigt die Anzahl der Deep-Learning-Projekte, die Google in den letzten Jahren durchgeführt hat 4 Jahre. (Bildquelle: Bloomberg)
9. Es ist ein Wettbewerb zwischen der Bilderkennungssoftware von Google und einem Soduku-Champion. (Mensch). Während die Championin ihre Analyse durchführt und die richtigen Zahlen herausfindet, Google Brille löst es in Sekunden.
10. Industrieroboter im Einsatz in einer Autofabrik. Diese Roboter bieten hohe Präzision, geringe Fehlerquote und schnellere Reaktionsrate als Menschen. Die Automobilindustrie bewegt sich in Richtung dieser automatisierten Arbeitsweise.
11. Stress verbrennen. Jawohl! Stress kann auch in Form von Daten erfasst werden. Jetzt, Es gibt verschiedene Geräte und Anwendungen auf dem Markt, die das Stressniveau erfassen und wahrscheinliche Gesundheitsprobleme vorhersagen können.
12. Wir sprechen über neue Datenerhebungsmethoden, hier ist ein anderes. Unternehmen haben Anwendungen und Software entwickelt, um Tracke deine Fitness Ebenen und empfehlen Gesundheitsprodukte entsprechend. Alles, was Sie heute tun, generiert Daten.
13. Leichtere Expedition. Dies Bilderkennung die Software übersetzt den Text sofort. Sie müssen sich nicht mehr mit unbekannten Sprachproblemen auseinandersetzen, wenn Sie in ein neues Land reisen.
14. In 2012, weitere bahnbrechende Forschungen im Bereich der Datenwissenschaft entstanden. Und Google, ein Computer lernte, Katzen mit a . zu identifizieren Rotes Neuron erstellt mit 16.000 Computerprozessoren.
15. Unbemanntes Fluggerät (UAV), auch bekannt als Drohnen es sind Flugzeuge, die für eine bestimmte Mission vorprogrammiert sind. Es kann Sicherheit sein (Spionage Kamera), Lieferung von Waren, Überwachung, etc. Es ist eine fortschrittliche Methode zur Erzeugung von Daten, die zuvor als schwierig zu erfassen galten.
Sechszehn. Selbstfahrende Autos. Google-Recherche, Baidu, Ford arbeitet fleißig an diesem Projekt. Dies ist ein perfektes Beispiel für eine Maschine, die von ihrer Umgebung lernt. Ves, Dieses Auto erkennt eine Person, die die Straße überquert?
17. Jeder Moment, künstliche Intelligenz es wird besser, der menschlichen Intuition zu trotzen. Roboter können jetzt wie Menschen aussehen und denken. Aber trotzdem, ESP bleibt eine Herausforderung. Seien Sie nicht enttäuscht, wenn Sie in naher Zukunft viele dieser Arten in unserer Umgebung sehen..
18. Internet der Dinge verspricht eine unglaubliche Zukunft für die Menschen. Durch die Schaffung eines Netzwerks verbundener Geräte wird das menschliche Leben schneller und komfortabler. (Bildquelle: Der Konnektivist)
19. Maschinelles Lernen wird jetzt das Leben fördern. Google inspiriert Menschen weiterhin mit seinen Projekten. Dies ist das Google Verily-Projekt. Sein Ziel ist es, Roboter durch maschinelles Lernen und fortschrittliche Bildverarbeitung zu besseren Operationsassistenten zu machen.. (Bildquelle: Wahrlich)
20. Google Trends zeigt auch ein vielversprechendes Data Science-Wachstum in 2016.
Abschließende Anmerkungen
Dieser Artikel ist über 20 Bilder, die das bemerkenswerte Wachstum von Data Science und maschinellem Lernen zeigen. Niemand fragte sich, ob die Kombination von Daten und Technologie eine fantastische Zukunft gestalten könnte. Aber trotzdem, dieses Jahrzehnt wird diese Zukunft erleben.
Eine Sache, die ich beim Verfassen dieses Artikels gelernt habe, ist, dass wenn jemand in Data Science und Analytics einsteigen möchte, kann keine bessere zeit erwarten. Das ist es. Mach es jetzt. Unternehmen suchen fieberhaft nach talentierten Kandidaten. Sei der Erste.
