Data Science não é mais algo novo. A ciência de dados é o resultado de fatos em que as percepções dos dados e a abordagem matemática se combinam para formar uma solução automática para os problemas existentes. Outro aspecto importante da Data Science é se a Data Science é suficiente para fornecer oportunidades suficientes para todos.
Ciência de dados para o futuro
Quando alguém pensou pela primeira vez em algo que pode ajudar todos a se comunicarem a quilômetros de distância com apenas alguns cliques. As pessoas ao seu redor devem pensar que ele era um lunático naquela época. Da mesma forma, quando falamos sobre as possibilidades da Data Science pode parecer impossível ou talvez um louco pensar nisso, mas é assim que o futuro é construído.
A ciência de dados tem aplicações tremendas, não se limitando apenas a um campo. Seus aplicativos são distribuídos em vários setores. Vamos falar sobre alguns dos principais desenvolvimentos futuros na ciência de dados:
- Indústria automobilística : a indústria automobilística passou por uma grande mudança nos últimos anos e ainda está em fase de desenvolvimento. Carros de direção automática, carros voadores com piloto automático, Cabines de destino fixo, Transporte público automático e várias outras aplicações.
- Essas coisas são possíveis no futuro próximo. No entanto, tais desenvolvimentos requerem um grande grupo de pessoas apaixonadas não apenas para construir o código, mas também pensar nas vantagens adicionais que a Data Science pode trazer e que antes não existiam. Conseqüentemente, a indústria automobilística é uma nova força motriz para empregos e oportunidades em ciência de dados.
- TI : A maioria das pessoas confunde Data Science com TI e seus serviços. Mas o fato é que Data Science é pura capacidade matemática combinada com as maravilhas da Engenharia de Software para desenvolver o que chamamos hoje - Aprendizado de Máquina. O setor de TI tem apresentado um enorme crescimento no PIB mundial. No entanto, quando falamos sobre o setor de TI como um todo, a Ciência de Dados agora está se tornando um aspecto-chave de qualquer empresa orientada a dados de sucesso.
- Quando falamos sobre se a introdução de novas alterações no site ou aplicativo existente trará novos clientes ou perderá seus clientes. Então, Data Science se torna uma parte muito importante para identificar o impacto que as novas mudanças terão. Data Science tem várias outras aplicações no setor de TI, incluindo segurança de rede também.
- Saúde: A maior aplicação ou maravilha da Ciência de Dados está na área de saúde. Com a disponibilidade de grandes conjuntos de dados de pacientes, podemos usar isso para construir uma abordagem de Ciência de Dados para identificar as doenças em estágios iniciais. A saúde é um dos maiores setores para fornecer oportunidades para o profissional que pode usar sua experiência médica com Data Science e fornecer ajuda imediata aos pacientes que sofrem. A área de saúde oferece várias outras oportunidades ao combinar uma abordagem de Ciência de Dados para identificar os órgãos necessários e sua disponibilidade na região do mundo.
- Exército e Armas: Cada nação construiu mais forte a partir de um exército mais forte. É a declaração de um homem sábio que o poder não é algo que deve ser usado para escravizar a humanidade. Deve ser usado para libertar a humanidade de quaisquer ameaças. Justificando o fato Data Science pode ajudar na construção de várias soluções automatizadas para identificar qualquer ataque em um estágio muito inicial, ajudando a impedir a causa. Além disso, a Data Science pode ajudar na construção de armas automatizadas que serão inteligentes o suficiente para identificar quando atirar e quando não atirar.
- Força e energia : Com o rápido crescimento da população, a demanda por energia aumentou exponencialmente. Isso exige que a Energia Nuclear seja tratada a um nível tal que, sem esgotar os Recursos Naturais existentes, devemos ser capazes de fornecer as demandas energéticas atendidas. A Data Science pode ajudar a prever os efeitos das fontes de energia nuclear.
- A Data Science pode prever o potencial máximo mais seguro. A Data Science pode ajudar na construção de bots de IA que podem lidar facilmente com enormes fontes de energia.
- Bancos e Finanças : Quando falamos sobre a segurança do nosso dinheiro, sempre pensamos no banco. Mas com a introdução das transações online, as fraudes também aumentaram. Os dados bancários e financeiros, juntamente com a segurança, exigem sistemas estáveis para identificar atividades de fraude antes que possam realmente causar danos. Outro aspecto da ciência de dados no setor bancário e financeiro é gerenciar o dinheiro de forma eficaz para ter investido nos lugares certos com base nas previsões da ciência de dados para obter os melhores resultados.
- A maior inovação do tempo é a criptomoeda. Com a criptomoeda no mercado, as demandas por gerenciamento de dados online se tornaram um grande desafio. A Data Science oferece várias técnicas para identificar um grupo semelhante de pessoas e também fornecer a eles a melhor segurança possível contra atividades de fraude.
Data Science é um começo ou e um fim?
Quando se trata de escolher o certo e o errado, as pessoas freqüentemente ficam confusas sobre se devem ou não dar um passo à frente. Nessa confusão, eles perdem o que há de mais precioso: o tempo. Então, para corrigir o mito deles, com enormes soluções de ciência de dados acionadas automaticamente no mercado, isso custará muitas dispensas. É algo que nos faz recuar em vez de nos fazer avançar no futuro.
Com soluções baseadas em Data Science, precisamos de manutenção regular. Precisamos de cérebros para identificar as mudanças corretas nas soluções existentes para melhorias futuras. Junto com as oportunidades que a Data Science pode criar. Isso nos leva a outra parte que também pode facilitar nosso trabalho, fornecendo suporte completo. Podemos explorar nosso Espaço e também descobrir qual é o mistério do nosso universo. Portanto, a ciência de dados não é o fim, é o início de uma nova era.
Aprendizado Profundo (Deep Learning)
A maioria das pessoas argumenta que a Data Science não está em uma posição muito estável para criar um novo futuro. Mas eles já pensaram em Deep Learning. O Deep Learning é uma parte muito importante da Data Science. Aproxima a realidade da realidade virtual.
Vamos falar sobre as ações complexas que ocorrem em nosso cérebro.
Por exemplo: se falarmos de um homem que sempre aprende com seus erros e tenta não cometê-los novamente. É exatamente assim que o Deep Learning funciona. Seu aprendizado de máquina pode cometer alguns erros, mas o aprendizado profundo ajuda a retificar com o tempo, levando a algo chamado de proximidade com a realidade.