タグ付けされた質問 「definitions」

このフォーラムで議論されるデータサイエンスには、大規模なデータが分析されるいくつかの同義語または少なくとも関連分野があると確信しています。 私の特定の質問は、データマイニングに関するものです。数年前にデータマイニングの大学院クラスを受講しました。データサイエンスとデータマイニングの違いは何ですか？特に、データマイニングに習熟するためには、さらに何を検討する必要がありますか？

22 data-mining  definitions 

閉まっている。この質問はトピック外です。現在、回答を受け付けていません。 この質問を改善したいですか？ 質問を更新することがありますので、上のトピックデータサイエンススタックExchange用。 5年前に閉鎖されました。 私は、エディンバラ大学で機械学習と自然言語処理を専門とする修士課程の学生です。データマイニングに焦点を当てた実践的なコースと、機械学習、ベイジアン統計、グラフィカルモデルを扱うコースがありました。私の経歴はコンピューターサイエンスの理学士です。 ソフトウェアエンジニアリングをいくつか行い、デザインパターンなどの基本的な概念を学びましたが、大規模なソフトウェア開発プロジェクトに関与したことはありません。しかし、私はMScにデータマイニングプロジェクトがありました。私の質問は、データサイエンティストとしてのキャリアを希望する場合、まず大学院のデータサイエンティストのポジションに応募するか、大学院のソフトウェアエンジニアとしてのポジションを最初に取得すべきか、ビッグデータなどのデータサイエンスに関連するものかもしれませんインフラストラクチャまたは機械学習ソフトウェア開発？ 私の懸念は、データサイエンスのために優れたソフトウェアエンジニアリングスキルが必要になる可能性があることであり、これらが大学院のデータサイエンティストとして直接働くことで得られるかどうかはわかりません。 さらに、現時点ではデータマイニングが好きですが、将来自分のキャリアをソフトウェアエンジニアリングに変えたい場合はどうすればよいですか？データサイエンスを専門に扱うのは難しいかもしれません。 私はまだ雇用されていないので、私の知識はまだ限られています。私は修士課程を修了しようとしていますので、明確化やアドバイスを歓迎します。10月上旬に大学院への応募を開始したいと思います。

20 education  definitions  career 

並列コンピューティングと分散コンピューティングの違いは何ですか？スケーラビリティと効率に関しては、マシンのクラスターで計算を処理するソリューションが非常に一般的であり、並列処理または分散処理と呼ばれることもあります。 ある意味では、並行して実行されているものがあるため、計算は常に並行しているように見えます。しかし、分散計算は単に複数のマシンの使用に関連しているのでしょうか、それともこれらの2種類の処理を区別するさらなる特異性はありますか？たとえば、計算が並列AND分散であると言うのは冗長ではないでしょうか？

15 definitions  parallel  distributed 

「データサイエンス」を探っていきたい。この用語は私には少しあいまいなようですが、私はそれが必要だと思います： （従来の統計ではなく）機械学習。 クラスターで分析を実行する必要がある十分に大きいデータセット。 データサイエンスの分野を探索するために使用できる、プログラミングの知識がある統計学者がアクセスできる、優れたデータセットと問題は何ですか？ これを可能な限り狭く保つために、理想的には、リンクを開き、よく使用されるデータセットと問題の例を開きたいと思います。

11 statistics  education  knowledge-base  definitions 

閉じた。この質問はより集中する必要があります。現在、回答を受け付けていません。 この質問を改善したいですか？この投稿を編集するだけで1つの問題に焦点を当てるように質問を更新します。 5年前に閉鎖されました。 ほとんどの言語では、いくつかの科学計算ライブラリが利用できるようです。 Pythonは Scipy Rust 持っている SciRust C++持っているなど、いくつかのViennaCLとArmadillo Java持っているJava NumericsとColtだけでなく、他のいくつかの 以下のような言語は言うまでもありませんRし、Julia科学技術計算のために明示的に設計されています。 非常に多くのオプションを使用して、タスクに最適な言語をどのように選択しますか？さらに、どの言語が最もパフォーマンスが高くなりますか？PythonそしてR宇宙の中で最も牽引力を持っているように見えるが、それは、より良い選択となるように、論理的にコンパイルされた言語がそうです。そして、これまでに何よりも優れているFortranでしょうか？さらに、コンパイルされた言語はGPUアクセラレーションを備えている傾向がありますが、インタープリター言語はそうではRありPythonません。言語を選択するときは何を考慮すればよいですか。また、ユーティリティとパフォーマンスのバランスが最も良い言語はどれですか。また、私が見逃した重要な科学計算リソースを持つ言語はありますか？

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有限精度とは何か説明できますか？機械学習で有限精度が問題になるのはなぜですか？

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アプリケーション（クレジットカード詐欺検出など）と使用される手法の違いを知りたいのですが。 タスクを定義する論文例は歓迎されます。

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「インテリジェンス」という用語は、もともと「ビジネスインテリジェンス」で何を表していますか。「人工知能」や「諜報機関」で使われている意味ですか？ 言い換えれば、「ビジネスインテリジェンス」とは、「ビジネスにおいて賢くインテリジェントに行動する」または「ビジネスに関するデータと情報を収集する」という意味ですか。 この質問は、データサイエンスチームの一部のフェローの間での議論のテーマだったので、他の専門家から質問したいと思いました。両方の意味が当てはまると言うかもしれませんが、1980年代に提案された単語の本来の意図された意味を求めています。 受け入れられる答えは間違いなく元の参照を引用するはずであり、個人的な意見は私が求めているものではありません。

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私は通り抜けた分析分野のこの比較と機械学習のこの観点が、私は、次のいずれかの答えを見つけていないです。 データサイエンスは機械学習とどのように関連していますか？ 機械学習とはどのように関係ないのですか？

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