Data Science and Data Analytics: Opportunities and Challenges
La science des données est un domaine multidisciplinaire qui utilise des méthodes, des processus, des algorithmes et des systèmes scientifiques pour extraire des connaissances et des idées à partir de données structurées (étiquetées) et non structurées (non étiquetées). C'est l'avenir de l'intelligence artificielle (IA) et une nécessité du futur pour rendre les choses plus faciles et plus productives. En termes simples, la science des données est la découverte de données ou la mise en évidence de modèles cachés (tels que des comportements complexes, des tendances et des déductions) à partir de données. En outre, l'analyse des données (Big Data analytics) et l'analyse des données (Data analytics) sont les mécanismes d'analyse utilisés par les scientifiques des données dans le cadre de la science des données. Plusieurs outils, tels que Hadoop, R, etc., sont utilisés pour analyser cette grande quantité de données afin de prédire des informations précieuses et de prendre des décisions. Il convient de noter que les données structurées peuvent être facilement analysées par des outils de veille stratégique efficaces (disponibles), tandis que la plupart des données (80 % des données d'ici à 2020) se présentent sous une forme non structurée qui nécessite des outils d'analyse avancés. Cependant, l'analyse de ces données pose plusieurs problèmes, tels que la complexité, l'évolutivité, les fuites de données privées et les questions de confiance.
La science des données nous aide à extraire des informations ou des connaissances significatives à partir de données non structurées, complexes ou volumineuses (disponibles ou stockées virtuellement dans le nuage). Data Science and Data Analytics : Opportunities and Challenges couvre tous les domaines possibles, les applications avec des préoccupations sérieuses et les défis dans ce domaine émergent en détail avec une analyse comparative/taxonomie.
CARACTÉRISTIQUES.
⬤ Il présente le concept de la science des données, les outils et les algorithmes qui existent pour de nombreuses applications utiles.
⬤ Il présente de nombreux défis et opportunités dans le domaine de la science des données et de l'analyse des données qui aident les chercheurs à identifier les lacunes ou les problèmes en matière de recherche.
⬤ Identifie de nombreux domaines et utilisations de la science des données dans l'ère intelligente.
⬤ Applique la science des données à l'agriculture, aux soins de santé, à l'exploitation des graphes, à l'éducation, à la sécurité, etc.
Les universitaires, les scientifiques des données et les agents de change de l'industrie et des affaires trouveront ce livre utile pour concevoir des stratégies optimales afin d'améliorer la productivité de leur entreprise.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)