Blueocean Learning هي مؤسسة استشارات وحلول وخدمات في مجال تكنولوجيا المعلومات مقرها بنغالور على مدار العقدين الماضيين مع عرض نطاق ترددي لتدريب الهيئات المؤسسية والأفراد على حد سواء في جميع التقنيات المتخصصة. نحن ندرب المنظمات من جميع الأحجام من الشركات الصغيرة والمتوسطة إلى الشركات العالمية.
علم البيانات:
نمت الحاجة إلى تخزينها أيضًا مع دخول العالم عصر البيانات الضخمة. كان التركيز الرئيسي للمؤسسات على بناء إطار وحلول لتخزين البيانات. عندما حلت أطر مثل Hadoop مشكلة التخزين ، أصبحت معالجة هذه البيانات تحديًا ، وبدأ علم البيانات في لعب دور حيوي لحل هذه المشكلة. علم البيانات هو مستقبل الذكاء الاصطناعي لأنه يمكن أن يضيف قيمة إلى عملك.
بهدف اكتشاف الأنماط المخفية من البيانات الأولية ، يحتوي Data Science على مزيج من الأدوات والخوارزميات المختلفة ومبادئ التعلم الآلي. يشرح مقرر علوم البيانات كيفية معالجة تاريخ البيانات. يقوم علم البيانات بالتحليل باستخدام خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة لتحديد حدوث حدث معين. ينظر علم البيانات إلى البيانات من زوايا عديدة في بعض الأحيان من زوايا غير معروفة سابقًا. يستخدم علم البيانات لاتخاذ القرارات والتنبؤات باستخدام التحليلات السببية التنبؤية والتحليلات الوصفية والتعلم الآلي.
• التحليلات السببية التنبؤية – يُستخدم هذا النموذج في التنبؤ باحتمالات حدوث حدث معين في المستقبل ، على سبيل المثال ، إذا كنت تقدم المال عن طريق الائتمان ، فإن مسألة قيام العملاء بسداد مدفوعات الائتمان المستقبلية في الوقت المحدد هي مصدر قلق لك. يمكننا بناء نموذج للتنبؤ بما إذا كانت المدفوعات المستقبلية ستتم في الوقت المحدد أم لا باستخدام تاريخ العميل.
• التحليلات الوصفية: هذا النموذج الذي يتمتع بالذكاء والقدرة على اتخاذ قراراته الخاصة باستخدام المعلمات الديناميكية.
يمكننا تشغيل خوارزميات على البيانات لجلب الذكاء إليها. باستخدام نموذج التحليلات الوصفية ، يمكنك تمكين سيارتك من اتخاذ قرارات مثل وقت الانعطاف ، والمسار الذي يجب أن تسلكه ، ومتى تبطئ أو تسرع.
• التعلم الآلي لعمل التنبؤات – يمكنك بناء نموذج لتحديد الاتجاه المستقبلي لشركة التمويل باستخدام المعاملات بموجب نموذج التعلم الخاضع للإشراف. يمكن تدريب نموذج الكشف عن الاحتيال باستخدام سجل تاريخي لعمليات الشراء الاحتيالية من خلال تدريب أجهزتك.
• التعلم الآلي لاكتشاف الأنماط – هذا هو النموذج غير الخاضع للإشراف حيث لا يوجد لديك أي تسميات محددة مسبقًا للتجميع. النمط الأكثر شيوعًا هو التجميع. لإنشاء شبكة عن طريق وضع الأبراج في منطقة ما ، يمكننا استخدام تقنية التجميع للعثور على مواقع الأبراج التي تضمن حصول جميع المستخدمين على قوة إشارة مثالية.
