Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: https://er.knutd.edu.ua/handle/123456789/19666
Повний запис метаданих
Поле DCЗначенняМова
dc.contributor.authorПономаренко, Ігор Віталійович-
dc.contributor.authorМихайлов, І. О.-
dc.date.accessioned2022-05-28T20:31:57Z-
dc.date.available2022-05-28T20:31:57Z-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.citationПономаренко І. В. Особливості використання Data Science у сфері бізнесу [Електронний ресурс] / І. В. Пономаренко, І. О. Михайлов // Інфраструктура ринку. – 2021. – Вип. 60. – С. 232-235. – Режим доступу: http://www.market-infr.od.ua/uk/60-2021uk
dc.identifier.issn2519-2868 (Online)uk
dc.identifier.urihttps://er.knutd.edu.ua/handle/123456789/19666-
dc.description.abstractУ статті розглянуто особливості розвитку компаній в умовах активного запровадження інновацій та переорієнтації користувачів та бізнесу на цифрове середовище. Досліджено особливості збору, накопичення та обробки великих масивів структурованої, напівструктурованої та нестуктурованої інформації завдяки використанню хмарних сервісів. Наведено передумови застосування підходів Data Science для потреб бізнесу та істотне зростання попиту фахівців з відповідними вміннями та навичками у найближчій перспективі. Розкрито основні підходи щодо збору інформації у цифровому середовищі, в першу чергу мова йде про стимулювання користувачів надавати особисті дані в обмін на певні вигоди (цікавий та корисний тематичний контент, знижки, безкоштовний доступ до платних ресурсів на певний період часу тощо). Доведено доцільність використання методів машинного навчання в процесі оптимізація діяльності компанії та розробці певних продуктів. Наведено актуальні приклади використання алгоритмів Data Science, що дозволяють підвищити ефективність функціонування компаній в сучасних умовах.uk
dc.description.abstractВ статье рассмотрены особенности развития компаний в условиях активного внедрения инноваций и переориентации пользователей и бизнеса на цифровую среду. Исследованы особенности сбора, накопления и обработки больших массивов структурированной, полуструктурированной и неструктурированной информации благодаря использованию облачных сервисов. Представлены предпосылки применения подходов Data Science для нужд бизнеса и существенного роста спроса специалистов с соответствующими умениями и навыками в ближайшей перспективе. Раскрыты основные подходы к сбору информации в цифровой среде, в первую очередь речь идет о стимулировании пользователей предоставлять личные данные в обмен на определенные выгоды (интересный и полезный тематический контент, скидки, бесплатный доступ к платным ресурсам на определенный период времени и т. п.). Доказана целесообразность использования методов машинного обучения в процессе оптимизации деятельности компании и разработки определенных продуктов. Представлены актуальные примеры использования алгоритмов Data Science, позволяющих повысить эффективность функционирования компаний в современных условиях.uk
dc.description.abstractThe article considers the peculiarities of companies development in the conditions of innovations active introduction and users and business reorientation to the digital environment. The peculiarities of collecting, accumulating and processing large arrays of structured, semi-structured and unstructured information due to the use of cloud services are studied. The preconditions for the application of Data Science approaches for business needs and a significant increase in the demand for specialists with relevant skills and abilities in the near future are presented. The main approaches to collecting information in the digital environment are revealed, first of all it is about encouraging users to provide personal data in exchange for certain benefits (interesting and useful thematic content, discounts, free access to paid resources for a certain period of time, etc.). The expediency of using machine learning methods in the process of optimizing the company's activities and developing certain products is proved. Current examples of Data Science algorithms use that increase the efficiency of companies in modern conditions are given. The field of algorithms and approaches, including machine learning and artificial intelligence in the field of Data Science is very wide and includes a large number of methods. The use of data and the use of machine learning methods makes it possible to understand the specific needs of customers within individual groups, using classification approaches. Classification methods allow to build recommendation systems, which on the basis of complex information and appropriate algorithms show users relevant products. The use of sophisticated machine learning algorithms makes it possible to identify suspicious transactions and fraudulent activities in various areas of economic activity. Modern machine learning methods make it possible to implement very complex predictive models, including neural networks with different architectures. Thanks to the anticipation of the company get the opportunity to build effective strategies for the long term with a high probability of achieving the outlined targets.uk
dc.language.isoukuk
dc.subjectбізнес-процесиuk
dc.subjectданіuk
dc.subjectоптимізаціяuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectцифровий маркетингuk
dc.subjectбизнес-процессыuk
dc.subjectданныеuk
dc.subjectоптимизацияuk
dc.subjectмашинное обучениеuk
dc.subjectцифровой маркетингuk
dc.subjectData Scienceuk
dc.subjectbusiness processesuk
dc.subjectdatauk
dc.subjectoptimizationuk
dc.subjectmachine learninguk
dc.subjectdigital marketinguk
dc.subjectPythonuk
dc.titleОсобливості використання Data Science у сфері бізнесуuk
dc.title.alternativePeculiarities of using Data Science in the field of businessuk
dc.typeArticleuk
local.contributor.altauthorPonomarenko, Ihor-
local.contributor.altauthorMykhailov, Ivan-
local.subject.sectionЕкономіка, фінанси, менеджментuk
local.sourceІнфраструктура ринкуuk
local.sourceMarket Infrastructureuk
local.subject.facultyФакультет управління та бізнес-дизайнуuk
local.identifier.sourceВидання Україниuk
local.subject.departmentКафедра маркетингу та комунікаційного дизайнуuk
local.identifier.doi10.32843/infrastruct60-40uk
local.identifier.urihttp://www.market-infr.od.ua/uk/60-2021uk
local.subject.method1uk
Розташовується у зібраннях:Наукові публікації (статті)
Кафедра маркетингу та комунікаційного дизайну (МКД)

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
42.pdf149,17 kBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.