Tag: duomenų analizė

Nov 08

Supervised vs. Unsupervised Learning: Key Differences Explained

RomasLeave a Comment on Supervised vs. Unsupervised Learning: Key Differences ExplainedPosted in Machine learning Tagged , , , ,

Dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis (ML) yra dvi esminės sritys, kurios pastaraisiais metais tapo itin svarbios technologijų pramonėje. Vienas iš pagrindinių mašininio mokymosi metodų yra „supervised learning“ (prižiūrimas mokymasis) ir „unsupervised learning“ (neprižiūrimas mokymasis). Šie du metodai skiriasi savo požiūriu į duomenų analizę ir sprendimų priėmimą, todėl svarbu juos suprasti, norint pasiekti geriausių rezultatų įvairiose […]

Nov 08

Bridging the Gap: Data Science and Business Intelligence

RomasLeave a Comment on Bridging the Gap: Data Science and Business IntelligencePosted in Machine learning Tagged , , , ,

Data science ir business intelligence (BI) yra dvi svarbios disciplinos, kurios vis dažniau yra naudojamos kartu siekiant padidinti įmonių efektyvumą ir pasiekti strateginius tikslus. Nors šios srities turi skirtingus tikslus ir metodus, jų derinimas gali padėti organizacijoms geriau suprasti savo duomenis ir priimti pagrįstus verslo sprendimus. Data science, kitaip vadinama duomenų mokslu, naudoja pažangius analizės […]

Nov 08

Data Science in Finance: Predicting Trends and Making Smarter Decisions

RomasLeave a Comment on Data Science in Finance: Predicting Trends and Making Smarter DecisionsPosted in Machine learning Tagged , , , ,

Data Science (duomenų mokslas) tapo viena svarbiausių sričių finansų industrijoje. Ši technologija leidžia analizuoti didelius duomenų kiekius, identifikuoti paslėptus modelius ir prognozuoti rinkos tendencijas. Finansų sektoriuje, kur greita reakcija ir tikslūs sprendimai yra esminiai, Data Science gali suteikti konkurencinį pranašumą tiek finansų institucijoms, tiek investuotojams. Vienas iš svarbiausių aspektų, kuriuos Data Science siūlo finansų rinkose, […]

Nov 08

Building a Data Science Portfolio: Tips and Best Practices

RomasLeave a Comment on Building a Data Science Portfolio: Tips and Best PracticesPosted in Machine learning Tagged , , , ,

Data Science yra viena iš sparčiausiai augančių sričių, ir norint išsiskirti šioje konkurencingoje industrijoje, būtina turėti stiprų portfolio. Gerai sukurta Data Science portfolio ne tik atskleidžia jūsų technines žinias, bet ir demonstruoja jūsų gebėjimą spręsti realias problemas bei kurti vertę klientams ar darbdaviams. Šiame straipsnyje aptarsime, kaip sukurti efektyvų Data Science portfolio ir pasidalinsime geriausiomis […]

Nov 08

The Impact of Artificial Intelligence on Data Science Careers

RomasLeave a Comment on The Impact of Artificial Intelligence on Data Science CareersPosted in Machine learning Tagged , , , ,

Dirbtinis intelektas (DI) sparčiai keičia įvairius sektorius, o duomenų mokslas (data science) nėra išimtis. Atsiradus galingoms DI technologijoms, duomenų mokslininkų profesija patiria reikšmingų pokyčių, tiek kasdienėje darbo praktikoje, tiek ilgalaikėse karjeros perspektyvose. Šiame straipsnyje aptarsime, kaip dirbtinis intelektas formuoja duomenų mokslininko darbą ir kokių naujų galimybių bei iššūkių tai sukelia šioje srityje. Pirmiausia, DI įrankiai […]

Nov 08

From Data to Decisions: The Art of Data Science

RomasLeave a Comment on From Data to Decisions: The Art of Data SciencePosted in Machine learning Tagged , , , ,

Šiandienos skaitmeniniame pasaulyje, kuriame duomenys yra nuolat kuriami, analizė ir interpretacija tampa pagrindinėmis kompetencijomis. Data science (duomenų mokslas) yra svarbi sritis, kuri leidžia įmonėms ir organizacijoms priimti pagrįstus sprendimus, remiantis didžiuliais duomenų kiekiais. Šiame straipsnyje aptarsime, kas yra duomenų mokslas, kaip jis veikia ir kokie yra pagrindiniai metodai, leidžiantys iš duomenų gauti vertingas įžvalgas. Kas […]