Zināšanu veidošanas veiksme Labākais veids, kā pārvērst datus zeltā

pie informācijas zinātni

II. Zināšanu zinātnes metode

III. Zināšanu zinātnes rīki un paņēmieni

IV. Zināšanu zinātnes pakotnes

V. Zināšanu zinātnieka nodarbošanās

VI. Zināšanu zinātnes darba alga un darba nosacījums

VII. Zināšanu zinātnes ētika un privātums

VIII. Zināšanu zinātnes ceļš uz priekšu

IX. Aktīvi informācijas zinātnes apguvei

Tipiskas priekšmeti

Kalpot kā	Komerciāla inteliģence	Zināšanu zinātne	Zināšanu vizualizācija	Zināšanu pētījums	Lielie informācija
Definīcija	Tehnoloģiju lietošana informācijas vākšanai, analīzei un prezentēšanai, ar nolūku pieņemtu labākus rūpniecības lēmumus.	Zināšanu izpēte un to lietošana problēmu risināšanā.	Vizuālu attēlojumu lietošana informācijas pārraidei.	Ieskatu iegūšanas metode no datiem.	Milža apjoma informācijas vākšana, uzglabāšana un saskarsme ar.
Rīki	Zināšanu noliktavas, informācijas telpas, rūpniecības zināšanu rīks, zināšanu paneļi	Mašīnmācīšanās algoritmi, statistiskā pētījums, programmēšanas valodas	Zināšanu vizualizācijas rīks, diagrammas, grafiki, infografikas	Zināšanu ieguve, paredzamā pētījums, mašīnmācīšanās	Hadoop, Hive, Spark, MapReduce
Programmas	Reklamēšana, reklamēšana, ķirurģiskas procedūras, patērētāju apkalpošana	Krāpšanas atmaskošana, preču izstrāde, patērētāju segmentēšana	Demonstrācijas, atskaites, zināšanu paneļi, infografikas	Komerciāla inteliģence, paredzamā analītika, izvēļu pieņemšana	Mašīnmācība, nereālais prāts, mākoņdatošana
Izaicinājumi	Zināšanu standarts, informācijas privātums, stabilitāte, lietotāju pieņemšana	Aizspriedumi, interpretējamība, mērogojamība, ētika	Zināšanu vizualizācijas pratība, ziņu veidošana	Zināšanu piegāde, informācijas standarts, modeļa interpretējamība	Cena, mērogojamība, informācijas pārvaldība
Priekšrocības	Uzlabota izvēļu pieņemšana, palielināta produktivitāte, samazinātas cena	Jaunas atziņas, labāki preces, attīstījies patērētāju serviss	Efektīvāka komunikē, uzlabota izvēļu pieņemšana	Augstāka pārliecība attiecībā uz patroniem, uzlabota rūpniecības kustība	Jaunas varbūtības inovācijām, konkurences dažas lieliskas priekšrocības

II. Zināšanu zinātnes metode

Zināšanu zinātnes metode ir ciklisks metode, kas nāk komplektā informācijas vākšanu, tīrīšanu, izpēti, modelēšanu un nodošanu. Zināšanu zinātnes procesa uzdevums ir dabūt ieskatu no datiem, ko var arī maksimāli izmantot, ar nolūku pieņemtu apzinātus lēmumus.

Zināšanu zinātnes procesu var arī iedalīt šādos posmos:

• Zināšanu vākšana
• Tīrīšanas informācija
• Zināšanu izpēte
• Modelēšanas informācija
• Rezultātu paziņošana

Katrs un katrs informācijas zinātnes procesa līmenis ir izšķirošs kopējā projekta sasniegumiem. Zināšanu vākšana ir procesa pirmais solis, un tas ir ļoti svarīgi salikt kopā pareizos datus problēmai, kuru mēģināt atšķetināt. Zināšanu tīrīšana ir tavs nākamais solis, un tas ir ļoti svarīgi nodrošināt, ka datos nešķiet esam kļūdu un neatbilstību. Zināšanu izpēte ir 3. solis, un tas ir ļoti svarīgi dabūt izstrādājot attiecībā uz datiem un atrisināt jebkādus modeļus par to, ja novirzes. Zināšanu modelēšana ir ceturtais solis, un tas ir ļoti svarīgi izdarīt izvēli pareizo modeli datiem un izglītot modeli uz informāciju. Rezultātu paziņošana ir fināls solis, un tas ir ļoti svarīgi skaidrā un kodolīgā kaut kādā veidā dalīties ceļu informācijas zinātnes projekta rezultātiem ceļu ieinteresētajām personām.

Zināšanu zinātnes metode ir iteratīvs metode, un pastāvīgi vien ir svarīgs pāriet no vienas puses uz otru vairāki no pārāk daudzveidīgiem soļiem, gūstot jaunus ieskatus. Zināšanu zinātnes procesa uzdevums ir noskaidrot modeli, ko var arī maksimāli izmantot, ar nolūku pieņemtu pārdomātus lēmumus.

III. Zināšanu zinātnes rīki un paņēmieni

Zināšanu zinātne ir daudzdisciplīnu disciplīna, kas izmanto statistikas, mašīnmācības, mākslīgā intelekta un citu jomu taktika, ar nolūku gūtu ieskatu no datiem. Ir ļoti daudz diezgan daudz rīku un metožu, ko informācijas studenti izmanto, ar nolūku to paveiktu, tostarp:

Statistiskā pētījums: informācijas studenti izmanto statistisko analīzi, ar nolūku noteiktu informācijas modeļus un novirzes. To var arī izdarīt, ceļu dažādas taktika, kā piemērs, lineāro regresiju, loģistisko regresiju un klasterizāciju.
Mašīnmācīšanās: mašīnmācīšanās algoritmus var arī maksimāli izmantot, ar nolūku mācītos no datiem un veiktu prognozes. To var arī maksimāli izmantot tādiem uzdevumiem klasifikācija, regresija un dabiskās valodas saskarsme ar.
Sintētiskais prāts: mākslīgā intelekta taktika var arī maksimāli izmantot, ar nolūku izveidotu inteliģentas tehnikas, kas varbūt iesaistīties ceļu pasauli un izpildīt uzdevumus, kas mājdzīvniekiem bieži vien ir grūts par to, ja nav iespējams. To var arī maksimāli izmantot tādiem uzdevumiem attēlu pamanīšana, runas pamanīšana un dabiskās valodas pārliecība.

Zināšanu studenti izmanto dažādus rīkus, ar nolūku īstenotu šīs taktika, tostarp:

Programmēšanas valodas: informācijas studenti vairumā gadījumu izmanto programmēšanas valodas, kā piemērs, Python, R un Java, ar nolūku izstrādātu savus modeļus un algoritmus.
Zināšanu vizualizācijas rīki: Zināšanu studenti izmanto informācijas vizualizācijas rīkus, ar nolūku palīdzētu viņiem saprast un informēt savus atklājumus. Tie rīki var arī atbalstīt viņiem atrisināt informācijas modeļus un novirzes, papildus padarīt rezultātus pieejamākus citiem.
Lielo informācijas rīki: informācijas studenti pastāvīgi darbojas ceļu lielām informācijas kopām un izmanto lielo informācijas rīkus, ar nolūku palīdzētu viņiem uzglabāt, regulēt un pētīt šīs informācijas kopas. Tie rīki var arī atbalstīt viņiem steidzīgi un veiksmīgi risināt datus un atrisināt ieskatus, kurus bieži vien ir grūts atklāt, ceļu tradicionālās taktika.

Zināšanu studentu izmantotie rīki un paņēmieni nepārtraukti attīstās, rezultātā notiek izstrādātas jaunas taktika un ir ieguvuši pieejamas jaunas lietišķās zinātnes. Tas padara informācijas zinātni attiecībā uz dinamisku un aizraujošu jomu, caur kuru visu laiku ir ko jaunu iemācīties, kā.

IV. Zināšanu zinātnes pakotnes

Zināšanu zinātne notiek izmantota dažādās lietojumprogrammās, tostarp:

• Reklamēšana
• Mārketings
• Ķirurģiskas procedūras
• Līdzekļi
• Veselības aprūpe
• Ražošana
• Mazumtirdzniecība
• centrālā iestāde
• Plašsaziņas ārstēšanas metodes

Katrā no šīm lietojumprogrammām informācijas zinātni var arī maksimāli izmantot, ar nolūku uzlabotu izvēļu pieņemšanu, sniedzot ieskatu attiecībā uz patērētāju uzvedību, tirgus tendencēm un kustības efektivitāti.

Kā piemērs, mārketingā informācijas zinātni var arī maksimāli izmantot, ar nolūku identificētu visefektīvākās pārdošanas kampaņas, atlasītu pareizos klientus ceļu pareizajiem ziņojumiem un novērtētu pārdošanas kampaņu rezultātus.

Tirgū informācijas zinātni var arī maksimāli izmantot, ar nolūku identificētu klientus, kurš no tiem, varbūt, iegādāsies preču par to, ja pakalpojumu, prognozētu mārketinga iespējamību un optimizētu mārketinga metodes.

Darbībās informācijas zinātni var arī maksimāli izmantot, ar nolūku uzlabotu efektivitāti, identificējot ražošanas procesa vājās liek, prognozējot iekārtu neveiksmes un optimizējot krājumu līmeni.

Ekonomiskā jomā informācijas zinātni var arī maksimāli izmantot, ar nolūku identificētu krāpšanu, prognozētu tirgus novirzes un pārvaldītu risku.

Veselības aprūpē informācijas zinātni var arī maksimāli izmantot, ar nolūku uzlabotu pacientu aprūpi, iepriekšējais identificējot slimības, prognozējot ārstēšanas rezultātus un izdomājot jaunas medikamenti un ārstēšanas taktika.

Ražošanā informācijas zinātni var arī maksimāli izmantot, ar nolūku uzlabotu kvalitātes kontroli, optimizētu ražošanas procesus un samazinātu mērogu cena.

Mazumtirdzniecībā informācijas zinātni var arī maksimāli izmantot, ar nolūku personalizētu pirkšana pieredzi, prognozētu patērētāju pieprasījumu un optimizētu krājumu līmeni.

Valdībā informācijas zinātni var arī maksimāli izmantot, ar nolūku uzlabotu sabiedrības drošību, apkarotu noziedzību un pārvaldītu resursus.

Plašsaziņas līdzekļos informācijas zinātni var arī maksimāli izmantot, ar nolūku personalizētu satura ieteikumus, mērķētu reklāmu un novērtētu pārdošanas kampaņu efektivitāti.

Tie ir tikai daži piemēri daudzajiem veidiem, informācijas zinātne notiek izmantota uzņēmējdarbības un sabiedrības pastiprināšanai. Lai jūs varētu informācija turpina pieaugt apjomam un sarežģītībai, informācijas zinātne kļūs arvien svarīgāka plašs klāsts organizācijām, ar nolūku pieņemtu pārdomātus lēmumus un sasniegtu savus mērķus.

V. Zināšanu zinātnieka nodarbošanās

Zināšanu studenti varētu būt ļoti pieprasīti, un paredzams, ka turpmākajos gados darba potenciāli ir nepārtraukts pieaugt. Saskaņā ceļu Darba statistikas biroja datiem informācijas studentu vidējā darba alga ir 110 160 USD katru gadu. Zināšanu zinātniekiem vairumā gadījumu ir bakalaura līmenis datorzinātnēs, statistikā par to, ja saistītā jomā. Viņiem ir papildus zināšanas programmēšanas valodās, informācijas ieguvē un mašīnmācībā.

Zināšanu studenti darbojas dažādās nozarēs, tostarp veselības aprūpē, finansēs un ražošanā. Ka viņiem bija izmanto savas spējas, ar nolūku analizētu datus un atrastu ieskatus, kas varbūt atbalstīt firmām vienkārši pieņemt labākus lēmumus. Zināšanu studenti darbojas papildus uz jaunu informācijas preču un pakalpojumu izstrādes.

Zināšanu zinātnieka nodarbošanās varētu būt izaicinoša un atalgojoša. Zināšanu zinātniekiem ir jāspēj nozīmīgi apsvērt un apstrādāt jautājumi. Viņiem papildus jāspēj acīmredzami un kodolīgi informēt citiem attiecībā uz saviem atklājumiem.

Ja jūs pievilina nodarbošanās informācijas zinātnes jomā, var atrast pietiekami daudz avoti, kas varētu palīdzēt sākt darbu. Jūs varat atklāt tiešsaistes kursus, sāknēšanas nometnes un grādu tehnikas informācijas zinātnē. Varat papildus atklāt mentoringa tehnikas un sadarbības varbūtības.

Zināšanu zinātnieka nodarbošanās ir augoša disciplīna ceļu lielu potenciālu. Ja jūs cienīgs ceļu datiem un analīzi, šī parasti ir nozīmīga nodarbošanās jums.

VI. Zināšanu zinātnes darba alga un darba nosacījums

Saskaņā ceļu Glassdoor datiem, Amerikas Savienotās Valstis informācijas studentu vidējā darba alga ir 110 000 USD katru gadu. Alternatīvi algas var arī ievērojami diapazonā paļaujoties no tādiem faktoriem zināšanas, pasniedzēju apmācība un atrašanās vieta. Zināšanu studenti ceļu Ph.D. un diezgan daudz nekā 10 gadu zināšanas var arī nopelnīt diezgan daudz nekā 200 000 USD katru gadu.

Papildus informācijas studentu darba potenciāli varētu būt ļoti spēcīgas. Saskaņā ceļu Darba statistikas biroja datiem paredzams, ka pieprasījums informācijas zinātniekiem no 2024. līdz 2030. gadam pieaugs attiecībā uz 28%, kas ir ļoti daudz drīzāk nekā parastais rādītājs visās profesijās. Šis kāpums ir pārliecināts ceļu pieaugošo informācijas apjomu, ko firmas vāc, un nepieciešamību pēc profesionāļiem, kas varbūt pētīt un maksimāli izmantot šos datus, ar nolūku pieņemtu pārdomātus lēmumus.

Ja jūs pievilina nodarbošanās informācijas zinātnē, var atrast pietiekami daudz avoti, kas varētu palīdzēt jums sākt darbu. Jūs varat atklāt tiešsaistes kursus, sāknēšanas nometnes un grādu tehnikas, kas varbūt iemācīt spējas, kas nepieciešamas, ar nolūku kļūtu attiecībā uz informācijas studentu. Varat papildus atklāt prakses liek un stipendijas, kas varbūt dot praktisku pieredzi darbā ceļu datiem.

VII. Zināšanu zinātnes ētika un privātums

Zināšanu zinātne ir enerģisks ierīce, ko var arī maksimāli izmantot, ar nolūku uzlabotu pasauli, taču to var arī maksimāli izmantot papildus kaitīgiem mērķiem. Jums būs nepieciešams koncentrēties informācijas zinātnes morāles un privātuma ietekmi un izpildīt pasākumus, ar nolūku aizsargātu indivīdu privātumu un tiesības.

Iespējams, vissvarīgākais morāles jautājumiem, kas notiek informācijas zinātnē, ir šādā veidā:

• Aizspriedumi: informācijas zinātnes modes varētu būt neobjektīvi pretstatā noteiktām indivīdu komandām, kā piemērs, rasi, dzimumu par to, ja reliģiju. Tas var beigties ar negodīgu izvēļu pieņemšanas, kā piemērs, liegt kādam kredītu par to, ja darbu, saskaņā ar rasi par to, ja dzimumu.
• Privātums: informācijas zinātniekiem ir nepieciešama ieeja milzīgam informācijas apjomam, ar nolūku izveidotu savus modeļus. Alternatīvi šīs zināšanas pastāvīgi aptver personisku informāciju attiecībā uz mājdzīvniekiem, kā piemērs, no viņu vārdus, adreses un tālruņu numurus. Jums būs nepieciešams sniegt aizsardzību indivīdu privātumu un pārbaudīt, ar nolūku no viņu informācija netiktu izmantoti neatļautiem mērķiem.
• Pārredzamība: informācijas zinātniekiem ir vajadzētu būt pārredzamiem attiecībā uz to, viņiem bija izmanto datus un tāpēc, ka no viņu modes pieņem lēmumus. Tas norāda zināšanu sniegšanu attiecībā uz informācijas avotiem, modeļu veidošanai izmantotajām metodēm un iespējamo modeļu novirzēm.

Ir dažādība gadījumi, ko var arī izpildīt, ar nolūku aizsargātu indivīdu privātumu un tiesības informācijas zinātnē, tostarp:

• Anonimizētu informācijas lietošana: informācijas studenti var arī maksimāli izmantot anonimizētus datus, kas nesatur nekādu personu identificējošu informāciju, ar nolūku izveidotu savus modeļus. Tas iespējams varētu atbalstīt apgriezt neobjektivitātes un privātuma pārkāpumu risku.
• Privātuma saglabāšanas metožu lietošana: ir vairākas taktika, kuras var arī maksimāli izmantot, ar nolūku aizsargātu indivīdu privātumu, palielināt informācijas zinātnes modeļus. Šīs taktika aptver diferenciālas privātuma izmantošanu, homomorfisku šifrēšanu un drošu vairāku pušu aprēķinu.
• Pārredzamības nodrošināšana: informācijas zinātniekiem ir vajadzētu būt pārredzamiem par tēmu to, viņiem bija izmanto datus un tāpēc, ka no viņu modes pieņem lēmumus. Tas norāda zināšanu sniegšanu attiecībā uz informācijas avotiem, modeļu veidošanai izmantotajām metodēm un iespējamo modeļu novirzēm.

Zināšanu zinātne ir enerģisks ierīce, ko var arī maksimāli izmantot, ar nolūku uzlabotu pasauli, taču tas ir ļoti svarīgi koncentrēties informācijas zinātnes morāles un privātuma ietekmi un izpildīt pasākumus, ar nolūku aizsargātu indivīdu privātumu un tiesības.

Zināšanu zinātnes ceļš uz priekšu

Zināšanu zinātnes ceļš uz priekšu ir gaiša. Lai jūs varētu informācija turpina pieaugt apjomam un sarežģītībai, vēlme pēc kvalificētiem informācijas zinātniekiem vienkārši pieaugs. Zināšanu studenti visticamāk, būs būtiski visu lielumu firmām, ar nolūku pieņemtu apzinātus lēmumus, uzlabotu savu darbību un ieviestu jauninājumus jaunus produktus un pakalpojumus.

Šeit ir dažas no galvenajām tendencēm, kas veido informācijas zinātnes nākotni:

Lielo informācijas kāpums. Ģenerēto informācijas daudzums paplašinās eksponenciāli, un tas vienkārši ir nepārtraukts pieaugt nākamajos gados. Šo izaugsmi veicina arvien pieaugošā sensoru, priekšmetu interneta un sociālo mediju lietošana.
Mākslīgā intelekta (AI) kāpums. AI ir ieguvuši arvien spēcīgāks, un tas notiek izmantots, ar nolūku automatizētu uzdevumus, kas kādā brīdī kādreiz bija iespējami vienkārši mājdzīvniekiem. Tam ir milža sekas pie informācijas zinātnes jomu, rezultātā AI notiek izmantota jaunu informācijas pētījuma rīku un metožu izstrādei.
Nepieciešamība pēc informācijas pratības. Lai jūs varētu informācija ir ieguvuši arvien svarīgāki, mājdzīvniekiem ir ieguvuši arvien svarīgāk, ar nolūku viņi varētu aptvert un maksimāli izmantot datus. Tas rada pieaugošu pieprasījumu pēc informācijas pratības prasmēm gan darba nevis, gan iedzīvotāju gaitā.

Šīs ir vienkārši dažas no tendencēm, kas veido informācijas zinātnes nākotni. Lai jūs varētu informācijas svarīgums turpina pieaugt, vēlme pēc kvalificētiem informācijas zinātniekiem vienkārši pieaugs. Zināšanu studenti visticamāk, būs būtiski visu lielumu firmām, ar nolūku pieņemtu apzinātus lēmumus, uzlabotu savu darbību un ieviestu jauninājumus jaunus produktus un pakalpojumus.

IX. Aktīvi informācijas zinātnes apguvei

Zināšanu zinātnes apguvei var atrast pietiekami daudz avoti, tostarp tiešsaistes nodarbības, grāmatas un izglītojoša. Šeit ir viens no populārākajiem resursiem:

• Coursera datu zinātnes specializācija: šī Coursera specializācija dod visaptverošu ievadu informācijas zinātnē, aptverot tādas priekšmeti informācijas problēma, mašīnmācīšanās un dziļā apmācība.
• Kolumbijas universitātes datu zinātne: Šis Kolumbijas koledžas maršruts sniedz stingru ievadu informācijas zinātnē, aptverot tādas priekšmeti statistika, mašīnmācīšanās un informācijas vizualizācija.
• Udacity ievads mašīnmācībā: Šis Udacity maršruts sniedz praktisku ievadu mašīnmācībā, aptverot tādas priekšmeti lineārā regresija, loģistiskā regresija un izvēļu krūmi.
• Khan Academy mašīnmācība: Šis bezmaksas tiešsaistes noderīgs resurss no Khan Academy sniedz visaptverošu ievadu mašīnmācībā, aptverot tādas priekšmeti lineārā regresija, loģistikas regresija un dziļā apmācība.
• DataCamp datu zinātne iesācējiem: Šis DataCamp maršruts sniedz amatieriem draudzīgu ievadu informācijas zinātnē, aptverot tādas priekšmeti informācijas problēma, informācijas vizualizācija un mašīnmācīšanās.

Kopā ar tiem tiešsaistes kursiem ir pieejamas papildus vairākas grāmatas attiecībā uz informācijas zinātni. Šeit ir dažas no populārākajām grāmatām:

Pēdējoreiz, tīmeklī ir pieejamas papildus vairākas izglītojoša, kas varbūt atbalstīt apgūt informācijas zinātni. Šeit ir dažas no populārākajām pamācībām:

Q1: Kas ir informācijas zinātne?

A1: Zināšanu zinātne ir studiju disciplīna, caur kuru notiek izmantotas zinātniskas taktika, tiesvedības, algoritmi un tehnikas, ar nolūku no datiem iegūtu informācija un ieskatus.

Q2: Kādi ir daudzskaitlīgie informācijas zinātnē izmantotie rīki un paņēmieni?

A2: Zināšanu zinātnē notiek izmantots bezgalīgs rīku un metožu izplatījums, tostarp:

• Mašīnmācība
• Dabiskās valodas saskarsme ar
• Datorredze
• Zināšanu ieguve
• Statistiskā pētījums

Q3: Kādi ir diezgan daudz informācijas zinātnes mērķi?

A3: Zināšanu zinātne notiek izmantota dažādās lietojumprogrammās, tostarp:

• Reklamēšana
• Mārketings
• Ķirurģiskas procedūras
• Līdzekļi
• Veselības aprūpe