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CIENCIA DE LOS DATOS:

La necesidad de su almacenamiento también creció a medida que el mundo entraba en la era del big data. El enfoque principal de las empresas fue crear marcos y soluciones para almacenar datos. Cuando frameworks como Hadoop resolvieron el problema del almacenamiento, el procesamiento de estos datos se convirtió en un desafío. La ciencia de datos comenzó a jugar un papel vital para resolver este problema. La ciencia de datos es el futuro de la inteligencia artificial, ya que puede agregar valor a su negocio.

El objetivo de descubrir patrones ocultos a partir de los datos sin procesar, Data Science tiene una combinación de varias herramientas, algoritmos y principios de aprendizaje automático. El curso de ciencia de datos explica cómo procesar el historial de los datos. Data Science realiza el análisis mediante el uso de algoritmos avanzados de aprendizaje automático para identificar la ocurrencia de un evento en particular. La ciencia de datos analiza los datos desde muchos ángulos, a veces ángulos desconocidos antes. La ciencia de datos se utiliza para tomar decisiones y predicciones mediante análisis causal predictivo, análisis prescriptivo y aprendizaje automático.

• Análisis causal predictivo: este modelo se utiliza para predecir las posibilidades de que un evento particular ocurra en el futuro. Digamos, si está proporcionando dinero a crédito, entonces el asunto de los clientes que realizan pagos de crédito futuros a tiempo es una preocupación para usted. Podemos construir un modelo para predecir si los pagos futuros serán puntuales o no utilizando el historial del cliente.

• Analítica prescriptiva: este es un modelo que tiene la inteligencia y capacidad para tomar sus propias decisiones con parámetros dinámicos.

podemos ejecutar algoritmos sobre datos para aportarles inteligencia. Con el modelo de análisis prescriptivo, puede permitir que su automóvil tome decisiones como cuándo girar, qué camino tomar, cuándo reducir la velocidad o acelerar.

• Aprendizaje automático para hacer predicciones: puede construir un modelo para determinar la tendencia futura de una compañía financiera utilizando el transaccional bajo el paradigma del aprendizaje supervisado. Se puede entrenar un modelo de detección de fraude utilizando un registro histórico de compras fraudulentas capacitando a sus máquinas.

• Aprendizaje automático para el descubrimiento de patrones: este es el modelo sin supervisión en el que no tiene etiquetas predefinidas para agrupar. El patrón más común es Clustering. Para establecer una red colocando torres en una región, podemos utilizar la técnica de agrupación en clústeres para encontrar las ubicaciones de las torres que garantizarán que todos los usuarios reciban una intensidad de señal óptima.