Введение в науку о данных Сегодня наша задача - следить за дисциплиной, которая охватывает темы, связанные с развитием лабораторной практики, практических курсов и лекционных материалов. Это предполагает приобретение выпускниками знаний и навыков в различных организационных аспектах, связанных с анализом данных.
Эволюция информационных технологий Сфера эволюционировала от таких агентств, как Росстат, использующих математику и статистику, к появлению искусственного интеллекта (ИИ) с использованием информационных технологий. Это позволило решать задачи оптимизации путем интеграции готовых решений в развитие бизнеса.
Компоненты искусственного интеллекта Искусственный интеллект включает в себя машинное обучение, глубокое обучение, методы обработки данных наряду со статистической теорией и вероятностным анализом. Эти компоненты используются для практического решения проблем в рамках дисциплинарных систем, требующих математических знаний.
Разработка машинного обучения "Машинное обучение" было введено в 1936 году как инструмент для извлечения знаний из моделей, обученных на различных типах данных - контролируемых или неконтролируемых - что привело к появлению передовых методов, таких как глубокое обучение, когда традиционные подходы терпят неудачу.
Дисциплина анализа данных Основная цель - анализ больших наборов данных с помощью инструментов визуализации при формулировании гипотез на основе статистически обработанной информации. Основное внимание уделяется предоставлению визуальных представлений, подходящих для процессов принятия решений.