Ciência de dados de IA

A IA parece ser comum hoje em dia, como personagem de IA, gerador de IA, bate-papo de IA e imagem de IA ou foto de IA. A compreensão de “O que é IA?”, como Aprendizado de Máquina e Ciência de Dados, pode ser a mais fundamental para conseguir viver no ambiente de IA. "O que é ciência de dados?" com significado de ciência de dados e "O que são dados?" com análise de dados podem haver perguntas iniciais, possivelmente para iniciar Ciência de Dados ou Análise de Dados e possivelmente para Cientista de Dados ou Analista de Dados. Além disso, iniciar o entendimento sobre Python Data Science ou Python Library (* Python é marca registrada da Python Software Foundation) também pode ser necessário para possivelmente ser Cientista de Dados ou Analista de Dados. Engenharia de Ciência de Dados ou Engenharia de Dados pode ser um dos fatores de sucesso no ambiente de IA.

Você gostaria de viver no ambiente de IA?

Você gostaria de iniciar a Ciência de Dados?

Você gostaria de se tornar Cientista de Dados?

Este aplicativo pode ajudar no seguinte:

- entender mais sobre IA para conseguir viver no ambiente de IA

- possivelmente início de Data Science

- possivelmente começando em direção a Cientista de Dados

Este aplicativo pode ter as seguintes vantagens:

- Você pode achar mais divertido com a abordagem diagramática

- Você poderá encontrar informações úteis para referência futura, quando apropriado

- Entidade única reúne tópicos nos aplicativos

- Acesse facilmente o conceito nos Apps

O conteúdo deste aplicativo inclui o seguinte:

1. Ciência de dados pode significar simplesmente?

2. Propriedades dos dados em ciência de dados

3. Tipo de dados em ciência de dados

4. Onde a computação pode ajudar a ciência de dados?

5. Onde as estatísticas podem ajudar a ciência de dados?

6. Onde o aprendizado de máquina/algoritmo/modelo ajuda a ciência de dados possivelmente?

7. Onde o domínio de negócios pode ajudar a ciência de dados?

8. O que você pode obter com a ciência de dados?

9. Como possivelmente iniciar a abordagem de dados em Data Science? (Estudo de negócios)

10. Como possivelmente iniciar a abordagem de dados em Data Science? (Visualização de dados)

11. Como possivelmente iniciar a abordagem de dados em Data Science? (Projeto de modelo de dados)

12. Como possivelmente começar a preparar dados em Data Science? (Preparação de dados)

13. Como possivelmente começar a preparar a modelagem de dados em Data Science? (Modelagem de Dados)

14. O que é aprendizado de máquina (ML)?

15. Possivelmente relação entre IA e aprendizado de máquina (ML)?

16. O que é Deep Learning?

17. Qual é possivelmente a metodologia de aprendizado de máquina?

18. Como prever possivelmente por modelo?

19. Como prever possivelmente por algoritmo?

20. Qual é possivelmente a abordagem de aprendizado de máquina?

21. O que é possivelmente aprendizagem supervisionada?

22. O que é possivelmente aprendizagem não supervisionada?

23. O que é possivelmente aprendizagem por reforço?

24. Possivelmente relação entre modelo/algoritmo e abordagem em ML?

25. Possivelmente relação entre modelo/algoritmo e abordagem em ML? (Exemplo)

26. Como possivelmente realizar modelagem de dados?

27. Como possivelmente realizar modelagem de dados? (Biblioteca de Modelagem de Dados)

28. A Biblioteca Python pode ser considerada para o modelo/algoritmo?

29. O que é possivelmente Avaliação de Modelo?

30. O que é possivelmente Avaliação de Modelo? (Exemplo de métricas de avaliação)

31. O que é possivelmente implantação de modelo?

32. Qual é possivelmente o fluxo do processo de implantação do modelo?

Gostaria de entender em “O que é IA?”, como Machine Learning e Data Science, quais podem ser os mais fundamentais para conseguir viver no ambiente de IA? Já baixou este aplicativo "AI - Data Science"?