Science des données IA

AI Machine Learning - Data Science [Qu'est-ce que la Data Science?]

L'IA semble être courante de nos jours, comme le personnage IA, le générateur IA, le chat IA et l'image IA ou la photo IA. Comprendre « Qu'est-ce que l'IA ? », comme l'apprentissage automatique et la science des données, peut être le plus fondamental pour réussir à vivre dans l'environnement de l'IA. « Qu'est-ce que la science des données ? » avec le sens de la science des données et « Qu'est-ce que les données ? » avec l'analyse de données peuvent être des questions initiales, éventuellement pour démarrer la science des données ou l'analyse des données et éventuellement vers un scientifique des données ou un analyste de données. En outre, commencer à comprendre Python Data Science ou Python Library (* Python est une marque déposée de Python Software Foundation) peut également être nécessaire pour éventuellement devenir Data Scientist ou Data Analyst. L’ingénierie de la science des données ou Data Engineering peut être l’un des facteurs de succès dans l’environnement de l’IA.

Aimeriez-vous réussir à vivre dans l'environnement de l'IA ?

Voulez-vous vous lancer dans la science des données ?

Voulez-vous vous diriger vers Data Scientist ?

Cette application peut éventuellement aider dans les domaines suivants :

- mieux comprendre l'IA pour réussir à vivre dans l'environnement de l'IA

- éventuellement démarrage de Data Science

- éventuellement commencer vers Data Scientist

Cette application peut éventuellement présenter les avantages suivants :

- Vous pourriez éventuellement trouver plus de plaisir avec une approche schématique

- Vous pourrez éventuellement trouver des

Le contenu de cette application comprend les éléments suivants :

1. La science des données peut signifier simplement ?

2. Propriétés des données en science des données

3. Type de données en science des données

4. Dans quelle mesure l’informatique peut-elle aider la science des données ?

5. Dans quelle mesure les statistiques peuvent-elles aider la science des données ?

6. Dans quelle mesure l'apprentissage automatique/l'algorithme/le modèle peut-il aider la science des données ?

7. Dans quels domaines le domaine commercial peut-il aider la science des données ?

8. Que pourriez-vous retirer de la science des données ?

9. Comment éventuellement débuter l’approche des données en Data Science ? (Étude commerciale)

10. Comment éventuellement débuter l’approche des données en Data Science ? (Visualisation de données)

11. Comment éventuellement débuter l’approche des données en Data Science ? (Conception de modèles de données)

12. Comment éventuellement commencer à préparer des données en Data Science ? (Préparation des données)

13. Comment éventuellement commencer à préparer la modélisation des données en Data Science ? (Modélisation des données)

14. Qu'est-ce que l'apprentissage automatique (ML) ?

15. Une relation entre l'IA et l'apprentissage automatique (ML) est-elle possible ?

16. Qu’est-ce que le Deep Learning ?

17. Quelle est la méthodologie de l'apprentissage automatique ?

18. Comment éventuellement prédire par modèle ?

19. Comment éventuellement prédire par algorithme ?

20. Quelle est l’approche de l’apprentissage automatique ?

21. Qu’est-ce que l’apprentissage supervisé ?

22. Qu’est-ce que l’apprentissage non supervisé ?

23. Qu'est-ce que l'apprentissage par renforcement ?

24. Relation entre modèle/algorithme et approche en ML éventuellement ?

25. Relation entre modèle/algorithme et approche en ML éventuellement ? (Exemple)

26. Comment éventuellement effectuer une modélisation des données ?

27. Comment éventuellement effectuer une modélisation des données ? (Bibliothèque de modélisation de données)

28. La bibliothèque Python peut-elle être prise en compte pour le modèle/algorithme ?

29. Qu'est-ce que l'évaluation du modèle ?

30. Qu'est-ce que l'évaluation du modèle ? (Exemple de mesures d'évaluation)

31. Qu'est-ce que le déploiement de modèle ?

32. Qu'est-ce que le flux de processus de déploiement de modèle ?