数据从未更强大

图表等米纳德
Big Data Visualization

数据就在我们身边。事实上,现在有千兆字节的数据万亿美元,尤其是在医疗保健,增长最快的行业,现在包括covid-19数据的巨量。

据统计继续扩散和日常包围我们,我们都充斥着的图表,图形,图表和多媒体娱乐表演为争夺我们的注意的冲击。但是,数据的庞大数量引出了一个问题:我们如何解读知情决策数据?

一个新的跨学科课程 商业, 计算机科学技术管理 学生,机器学习和人工智能的业务,将在mg游戏app开始在秋天2020年大学课程旨在帮助未来的企业领导者提供,其中包括业务分析师和项目经理们何处数据产生暴涨的世界明智的决定。

ELIF kongar,技术管理教授,机械工程和椅子在技术管理部门 工程学院说,这门课程将提供当前和未来的深切洞察企业决策者为国家的最先进的分析框架和方法选择。课程也将被整合到该部门的 核心课程毫秒,补充信息技术和大数据的浓度。

学生将学习有关的机器学习算法,人工智能如何创建系统,以及如何评估编码方案的利弊。

kongar解释说,“学生将学习有关Python和R代码和东西段,但主要目的是了解机器学习和人工智能,它的算法在当今行业正在使用的情况,以及主要的应用。”

学生将解决在此过程中的实际问题。 “他们知道如何进行使用R A回归分析,但我希望他们能够了解它提供什么样的目的,怎么可能随着时间的推移,了解大局,” kongar说。

掌握机器学习的概念,kongar引用先锋阿瑟·塞缪尔谁,在1959年,把它称为“让电脑来学习,而不明确地编程能力的研究领域。”

快进到卡内基 - 梅隆大学的教授汤姆•米切尔1997年定义的机器学习的:一个计算机程序说,从经验E要学会相对于某个类的任务T和性能指标P,若按P测量其在第t任务,性能,改善了与经验即

总之,机器学习,人工智能的一个子集,是通过经验自动改进的计算机算法研究。但是,机器学习是不是一个新概念。根据kongar,“自动驾驶仪被安装在飞机上在1914年发生了什么变化,因为那么是仪器的处理能力。”

当今的企业领导至关重要的是如何最好地跨组织沟通的数据调查结果主管,项目合作者和决策者的理解。

使数据易于理解和视觉吸引力也并不新鲜。在1869年,查尔斯·约瑟夫·迈纳德,制图非凡,吸引了拿破仑的1812进军俄罗斯的图。美国著名统计学家爱德华·塔夫特曾表示,图“可能是迄今为止最好的统计图表。”米纳德巧妙映射在一个可视化拿破仑军队的灾难性旅程的多个数据子集,包括温度,时间尺度,和其它因素。

在这个过程中,学生还将学习磨练自己的沟通技巧,这是关键的职业发展。 kongar援引著名科学家的AI阿米特射线强调了这一点,“随着越来越多的人工智能正在进入这个世界,越来越多的情商必须进入的领导地位。”