Rich Data

Чего отрасль ожидает от ученых по данным? Представьте себе, как ведут себя ученые. Их цель — решить проблему. До этого они находят, в чем проблема, а затем думают о причинах проблем. Затем они собирают данные, фильтруют необходимые данные и после фильтрации чертят линии утверждений о том, что делать, как делать, когда делать и где делать. Другими словами, ученые — это настоящие ученые по данным, которые обрабатывают большой объем данных для своих экспериментов/результатов.

Теперь, в корпоративном мире, технологии база данных врачей доступны, но для того, чтобы использовать эти технологии, нужны эксперты. Нужно собрать данные – связать их и сделать выводы. Они ищут кого-то –
1) Кто – хорош в алгоритмах машинного обучения
2) Кто – хорош в python

Помимо вышесказанного, в каждой отрасли нужен кто-то, кто может думать и работать, но не просто работать. Они должны уметь визуализировать результаты, а сила воображения делает идеального специалиста по данным – который может видеть, что такое reel vs real, generic vs genuine, false vs facts

3. Шиварам К.Р., соучредитель и генеральный директор Curl Analytics.
Правильно говорят, что данные — это масло, а ИИ — это двигатель. Генерация данных растет экспоненциально. По оценкам, 2,50 2Каждый день мы все генерируем квинтиллионы байт данных. Все эти данные необходимо проанализировать и сделать полезными. Для этого требуется большое количество экспертов по ИИ.