Veliki podatki 2025, April

Razumejmo si Data Science vs Software Engineering, njihov pomen, primerjava med njimi, ključne razlike v preprostih in preprostih korakih.

Razumejmo podatke znanstvenika v primerjavi s poslovnim analitikom o njihovem pomenu, razlika med glavo, ključna razlika in zaključek na preproste in enostavne načine.

Razumejmo Data Scientist v primerjavi z velikimi podatki, njihov pomen, primerjava med seboj, ključna razlika in zaključek na dokaj enostaven in preprost način.

Da razumemo Data Science vs Visualization Data njihov pomen, primerjava med seboj, ključna razlika in zaključek na dokaj enostaven in preprost način.

V tem članku si bomo na zelo preprost način ogledali njihov pomen, primerjave, ključne razlike.

V tem članku Data Science vs Web Development bomo na preprost način preučili njihov pomen, primerjava med seboj, ključna razlika in zaključek.

V tem članku bomo podatke o statistiki v primerjavi s statistiko pogledali na njihov pomen, primerjavo med seboj, ključne razlike in sklep na preprost način.

Vodnik po znanju Data Scientist. Tu smo razpravljali o uvodu v Data Scientist Skills, pomembnih vrstah znanj Data Scientist.

Razumejmo podatke Data Science v primerjavi z analitiko podatkov njihov pomen, primerjava med glavo, točko in zaključek na dokaj enostaven in preprost način.

Da razumemo Data Science Vs Data Mining, njihov pomen, primerjava med seboj, ključne razlike v preprostih in preprostih korakih.

Vodnik po platformi Data Science. Tu smo razpravljali o tem, kaj je platforma Data Science, različne vrste platforme skupaj s podrobno razlago

V tem članku si bomo na relativno enostaven način ogledali njihov pomen, primerjavo glave, ključne razlike in zaključek.

Vodnik po jezikih za znanost podatkov. Tu smo razpravljali o uvodu v jezike za znanost o podatkih, razloženo z 8 različnimi vrstami jezikov za programiranje

V tem članku Podatki o znanosti in umetna inteligenca si bomo na enostavne načine ogledali pomen, primerjavo med seboj, ključno razliko in zaključek.

Vodnik po tehniki znanosti o podatkih. Tukaj razpravljamo o tem, kaj je Data Science? in skupaj z različnimi vrstami tehnik znanosti.

Vodnik po znanju podatkovnih znanj. Tukaj razpravljamo o uvedbi in različnih vrstah znanj o podatkovnih vedbah s posameznimi slikami.

Vodnik po algoritmih za znanost podatkov tukaj obravnavamo pregled algoritmov znanosti o podatkih in dveh vrst algoritmov znanosti o podatkih

Vodnik po življenjskem ciklu podatkov v znanosti. Tukaj obravnavamo pregled življenjskega cikla Data Science in korake, ki sestavljajo življenjski cikel podatkovne znanosti.

Vodnik za podatkovno strojno učenje. Tukaj razpravljamo o tem, kaj je podatkovna znanost in strojno učenje skupaj s pomembnimi koncepti.

Podatkovna znanost je nadaljevanje področij analize podatkov, kot so pridobivanje podatkov, statistika, napovedna analiza. Ogromno področje, podatkovna znanost uporablja veliko teorij.

Vodnik po podatkovnem modelu v Cassandri. Tukaj razpravljamo, kako modelirati naše podatke v Cassandri skupaj s pravili in pomembnostjo.

Vodnik za obdelavo podatkov v strojnem učenju. Tukaj razpravljamo o uvodu, Šest različnih korakih, vključenih v strojno učenje.

Vodnik po karieri Data Science. Tu smo razpravljali o uvedbi kariernih podatkov, kariernih poti in izobrazbe, ki je potrebna za isto.

Da razumemo Data Mining v primerjavi s statistiko, njihov pomen, primerjava med posameznimi osebami, ključne razlike in sklepi v preprostih in preprostih korakih.

V tem članku si bomo na enostaven način ogledali njihov pomen, primerjavo med seboj, razliko in ključ.

V tem članku si bomo na enostaven način ogledali njihov pomen, primerjavo med njimi, ključne razlike in zaključke.

V tem članku bomo Data Mining vs Text Mining na enostaven način preučili njihov pomen, primerjava med seboj, razliko med ključi in zaključki.

V tem članku bomo na enostavne in preproste načine pregledali njihov pomen, primerjavo med seboj, razliko in ključ.

To je vodnik za tehnike rudarjenja podatkov. Tu smo razpravljali o osnovnem konceptu in seznamu 7 pomembnih tehnik rudarjenja podatkov.

Razumemo, da je pridobivanje podatkov v primerjavi z vizualizacijo podatkov njihov pomen, primerjava med seboj, ključna razlika in zaključek na dokaj enostaven in preprost način.