為什麼資料科學家是釋放物聯網價值的關鍵
2019/02/10 來源:物聯之家
來源:物聯之家網(iothome.com)
物聯網正以驚人的速度蓬勃發展,使得現代企業比以往任何時候都想要瞭解如何將其用於商業目的。然而,很少有專業人士能夠比資料科學家更適合這類工作,他們被認為是物聯網市場繁榮的基本驅動因素之一。
以下是資料科學家對物聯網價值至關重要的一些原因,以及當您的企業準備主宰21世紀的數字經濟時,應該如何將他們視為資訊大師。
沒有礦工,金礦毫無價值
簡而言之,如果您的企業缺少應對其複雜規模所需專業知識的員工,那麼您的企業就無法挖掘物聯網的真正潛力。畢竟,沒有礦工,金礦是毫無價值的。因此,當務之急應該是招募一些資料科學家,因為他們有潛力重塑您看待海量資料的方式。目前,許多企業主和企業家都在錯過物聯網,因為他們缺乏處理海量資料所需的資料統計或數學技能,而這就是資料科學家的用武之地。
例如,當涉及到使用人工智慧時,您需要專業人員來整理大量令人眼花繚亂的資訊,以確定為什麼人工智慧軟體在使用時會變成流氓。人工智慧非常出色,但它仍處於初始階段,而且容易出現許多錯誤。如果沒有專業資料科學家的説明,人工智慧就無法真正發揮其潛力,而資料科學家可以使我們現在的夢想在不久的將來成為現實。
人工智慧只是極其複雜物聯網的一個方面,在許多其他領域,資料科學家也可以説明您的企業充分利用物聯網的價值。例如,資料科學家可以通過提前檢測欺詐行為,並通過更有效地收集和利用消費者回饋來個性化客戶體驗,從而為企業創造價值。如果您擔心企業可能很快就會過時,那麼您應該認真考慮聘請一名資料專家來説明您改造企業運營。
資料科學領域將會發展壯大
隨著圍繞資料科學家的所有炒作,您可能會期待這個領域正在經歷一個黃金時代。事實很簡單,在可預見的未來,資料科學產業將會爆發式增長。然而,我們只是處在一個新時代的黎明,這個新時代將會被數字運算機器和懂得如何利用它們取得成功的精明業者所定義。有充分的理由相信,機器學習和資料科學專業人士現在正享受著經濟中增長最快的就業市場。
如果物聯網今天很有價值,那麼它將在未來變得更加有利可圖。因此,希望利用物聯網真正價值的企業必須在當前運營中尋求資料科學家的説明,並開始為未來的成功奠定基礎。如果您的團隊從早期就沒有資料專家加入,那麼其後期將會由無法有效利用價值的資訊來定義。
要想在當今商業世界中生存下來,就是要打敗您的競爭對手,並及時瞭解最新趨勢。在數位經濟中,如果不能從您的客戶、供應商和競爭對手那裡獲取大量資料,您的企業就無法做到這一點,您還需要資料科學家對這些資訊進行任何形式的使用。很多時候,當代企業主承認資訊在當今經濟中發揮著至關重要的作用,卻沒有為資料科學家提供足夠多的支援,這對企業來說是一種損失。
世界上最大的石油儲備,如果沒有鑽探工人開採黑色黃金並將其帶到地面,那麼它就完全沒有價值。同樣,如果缺乏資料專業知識,那麼您的企業也就無法利用定義當代經濟趨勢的有利可圖的資訊。您不必完全圍繞資料科學家來重塑您的企業,但如果他們不在其中,那麼您只會落在對手後面。無論您是大企業還是小公司,也不管您身處哪個行業,毫無疑問,在您的團隊中招募一些資料科學家是發現物聯網價值的關鍵一步。
資料來源:https://read01.com/QA3m6y6.html…
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為什麼資料科學家是釋放物聯網價值的關鍵
2019/02/10 來源:物聯之家
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物聯網正以驚人的速度蓬勃發展,使得現代企業比以往任何時候都想要瞭解如何將其用於商業目的。然而,很少有專業人士能夠比資料科學家更適合這類工作,他們被認為是物聯網市場繁榮的基本驅動因素之一。
以下是資料科學家對物聯網價值至關重要的一些原因,以及當您的企業準備主宰21世紀的數字經濟時,應該如何將他們視為資訊大師。
沒有礦工,金礦毫無價值
簡而言之,如果您的企業缺少應對其複雜規模所需專業知識的員工,那麼您的企業就無法挖掘物聯網的真正潛力。畢竟,沒有礦工,金礦是毫無價值的。因此,當務之急應該是招募一些資料科學家,因為他們有潛力重塑您看待海量資料的方式。目前,許多企業主和企業家都在錯過物聯網,因為他們缺乏處理海量資料所需的資料統計或數學技能,而這就是資料科學家的用武之地。
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人工智慧只是極其複雜物聯網的一個方面,在許多其他領域,資料科學家也可以説明您的企業充分利用物聯網的價值。例如,資料科學家可以通過提前檢測欺詐行為,並通過更有效地收集和利用消費者回饋來個性化客戶體驗,從而為企業創造價值。如果您擔心企業可能很快就會過時,那麼您應該認真考慮聘請一名資料專家來説明您改造企業運營。
資料科學領域將會發展壯大
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2.如何將複雜的公式變成簡單的按鈕,按下按鈕就自動完成工作。
內容主要分成:
1.常用函數
2.進階函數應用
3.從函數到VBA設計
4.如何自訂函數
5.VBA程式設計入門
6.如何錄製巨集與修改
7.如何將大量資料轉存到資料庫
8.如何讀取資料庫資料
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1.可非線性學習:可按照自己最不熟的部分多次學習。
2.可反覆學習:有疑問可以多次聽講,保證學的會。
3.可攜帶學習:只要有瀏覽器就可以播放SWF檔,MAC電腦也沒問題。
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