{ „elementor_texts”: { „\n

Data Science towarzyszy nam od dawna, więc warto dokładniej pisać o tym temacie. Jako dyscyplina biznesowa, data science jest przeciwieństwem sztucznej inteligencji. Jedno jest nieograniczonym obszarem, w którym kreatywność, innowacyjność i wydajność są jedynymi ograniczeniami, a drugie jest powiązane z niezliczonymi ograniczeniami inżynierskimi, zarządczymi lub regulacyjnymi.

\n”: „\n

Data Science towarzyszy nam od dawna, więc warto dokładniej pisać o tym temacie. Jako dyscyplina biznesowa, data science jest przeciwieństwem sztucznej inteligencji. Jedno jest nieograniczonym obszarem, w którym kreatywność, innowacyjność i wydajność są jedynymi ograniczeniami, a drugie jest powiązane z niezliczonymi ograniczeniami inżynierskimi, zarządczymi lub regulacyjnymi.

\n”, „\n

Artificial intelligence – faster and more responsible

\n”: „\n

Sztuczna inteligencja – szybsza i bardziej odpowiedzialna

\n”, „\n

It is forecast that by the end of 2024, almost 3/4 companies are expected to move from pilotage to implement artificial intelligence, which will result in a fivefold increase in data streams and analytical infrastructures. Models before coronavirus based on a large amount of historical data, may no longer be valid.Interference in artificial intelligence will allow the learning of algorithms.

\n”: „\n

Prognozuje się, że do końca 2024 roku prawie 3/4 firm ma przejść z pilotażu na implementację sztucznej inteligencji, co spowoduje pięciokrotny wzrost strumieni danych i infrastruktury analitycznej. Modele sprzed koronawirusa oparte na dużej ilości danych historycznych, mogą już nie być ważne. Zakłócenia w sztucznej inteligencji pozwolą na uczenie algorytmów.

\n”, „\n

Deep fake in picture and sound

\n”: „\n

Deep fake w obrazie i dźwięku

\n”, „\n

Deep fake wykorzystuje sztuczną inteligencję do manipulowania lub tworzenia treści, aby pokazać kogoś innego. Często jest to zdjęcie lub film, który przedstawia jedną osobę, która została zmodyfikowana jak inna osoba. Deep fake może być również dźwiękiem. Ta technologia może być wykorzystywana w sposób złośliwy. Oprócz żartów i oszustw finansowych, może być również wykorzystana do dyskredytowania biznesmenów i polityków. Rządy zaczynają się przed tym bronić poprzez ustawodawstwo i regulacje w mediach społecznościowych. Jednak walka z takimi oszustwami dopiero się zaczyna.

\n”: „\n

Deep fake wykorzystuje sztuczną inteligencję do manipulowania lub tworzenia treści, aby pokazać kogoś innego. Często jest to zdjęcie lub film, który przedstawia jedną osobę, która została zmodyfikowana jak inna osoba. Deep fake może być również dźwiękiem. Ta technologia może być wykorzystywana w sposób złośliwy. Oprócz żartów i oszustw finansowych, może być również wykorzystana do dyskredytowania biznesmenów i polityków. Rządy zaczynają się przed tym bronić poprzez ustawodawstwo i regulacje w mediach społecznościowych. Jednak walka z takimi oszustwami dopiero się zaczyna.

\n”, „\n

Natural Language Processing – NLP

\n”: „\n

Przetwarzanie języka naturalnego – NLP

\n”, „\n

Although initially NLP was popularized as a subset of artificial intelligence, then a separate process quickly evolved. In 2021, the processing of the natural language will be launched to immediately search for information from repositories of large data sets. Processing the natural language will facilitate access to high-quality information, but it may also lead the system to provide them with the business insights they need to develop further. NLP also gives companies access to mood analysis. This will allow them to know how customers think about their brands at a much deeper level.

\n”: „\n

Chociaż początkowo NLP zostało spopularyzowane jako podzbiór sztucznej inteligencji, to następnie szybko ewoluowało w oddzielny proces. W 2021 roku przetwarzanie języka naturalnego zostanie uruchomione, aby natychmiast wyszukiwać informacje z repozytoriów dużych zbiorów danych. Przetwarzanie języka naturalnego ułatwi dostęp do wysokiej jakości informacji, ale może również doprowadzić system do dostarczania im informacji biznesowych, których potrzebują do dalszego rozwoju. NLP daje również firmom dostęp do analizy nastrojów. Dzięki temu będą w stanie poznać, co klienci myślą o ich markach na znacznie głębszym poziomie.

\n”, „\n

The expanded analysis will become more common

\n”: „\n

Rozszerzona analiza stanie się bardziej powszechna

\n”, „\n

One of the main challenges that emerged as large data sets develop is to deal with the itself volume of data currently available. Data sets were so big that handling and interpretation of data is now a big challenge. An expanded analyst solves this problem by using ML and artificial intelligence techniques to automate the preparation, sharing, and analysis of data, transforming larger, apparently useless data into smaller, usable data sets. The expanded analyst will undoubtedly begin to mainstream in 2021.

\n”: „\n

Jednym z głównych wyzwań, które pojawiło się wraz z rozwojem dużych zbiorów danych, jest radzenie sobie z samą ilością dostępnych obecnie danych. Zbiory danych były tak duże, że obsługa i interpretacja danych jest teraz dużym wyzwaniem. Rozszerzony analityk rozwiązuje ten problem, wykorzystując ML i techniki sztucznej inteligencji do automatyzacji przygotowania, udostępniania i analizy danych, przekształcając większe, pozornie bezużyteczne dane w mniejsze, użyteczne zbiory danych. Rozszerzony analityk bez wątpienia zacznie się upowszechniać w 2021 roku.

\n”, „\n

Data and analyzes move to the cloud

\n”: „\n

Dane i analizy przenoszą się do chmury

\n”, „\n

Cloud technology is becoming faster, smarter, and more flexible, so this year, many organizations move their data warehouses to the cloud or switch to a hybrid road, using a cloud and local storage connection. Previously, data warehouses were located on physical storage servers. Now, at least some of them have moved to the cloud using service providers such as Amazon, Microsoft and Google. Data security is one of the last obstacles to cloud computing. Many organizations have not adopted the cloud due to security issues because processes such as extraction and analysis of data in the cloud cannot take place if the data is encrypted. At this point, homomorphic encryption appears and helps solve this basic problem.

\n”: „\n

Technologia chmury staje się szybsza, inteligentniejsza i bardziej elastyczna, dlatego w tym roku wiele organizacji przenosi swoje hurtownie danych do chmury lub przechodzi na drogę hybrydową, wykorzystując połączenie chmury i pamięci lokalnej. Wcześniej hurtownie danych znajdowały się na fizycznych serwerach pamięci masowej. Teraz przynajmniej część z nich przeniosła się do chmury, korzystając z usług takich dostawców jak Amazon, Microsoft i Google. Bezpieczeństwo danych jest jedną z ostatnich przeszkód dla przetwarzania w chmurze. Wiele organizacji nie przyjęło chmury ze względu na kwestie bezpieczeństwa, ponieważ procesy takie jak ekstrakcja i analiza danych w chmurze nie mogą mieć miejsca, jeśli dane są zaszyfrowane. W tym momencie pojawia się szyfrowanie homomorficzne i pomaga rozwiązać ten podstawowy problem.

\n”, „\n

Geospatial data

\n”: „\n

Dane geoprzestrzenne

\n”, „\n

Geo-spatial data will be the key to unlocking enterprise transformation. The focus was on large data sets and growing data volumes, but in 2021 we are not forgetting the diversity of data that is still growing as a key enabler for business transformation. It is often due to a new perspective on the company. The use the data from satellites, drone and data that have geo-presence attributes is becoming a key element for your business. In sales and marketing, a better understanding of demand signals through geo-presence helps optimize limited resources and effectively increase market coverage. The increasing emphasis on balanced development shows that geospatial data unlock a number of sustainable development initiatives, such as acquisition. In the past, geospatial data were reserved for those who were experts. In 2021, the company’s ability to combine geo-spatial data with other data and collaborate across the company and across the value chain worldwide will be a key differentiator.

\n”: „\n

Dane geoprzestrzenne będą kluczem do odblokowania transformacji przedsiębiorstw. Skupiono się na dużych zbiorach danych i rosnących wolumenach danych, ale w 2021 roku nie zapominamy o różnorodności danych, która wciąż rośnie jako kluczowy czynnik umożliwiający transformację biznesową. Często wynika to z nowej perspektywy na firmę. Wykorzystanie danych z satelitów, dronów i danych posiadających atrybuty geoprzestrzenne staje się kluczowym elementem dla Twojego biznesu. W sprzedaży i marketingu lepsze zrozumienie sygnałów popytu poprzez geolokalizację pomaga zoptymalizować ograniczone zasoby i skutecznie zwiększyć zasięg rynkowy. Rosnący nacisk na zrównoważony rozwój pokazuje, że dane geoprzestrzenne otwierają szereg inicjatyw w zakresie zrównoważonego rozwoju, takich jak pozyskiwanie. W przeszłości dane geoprzestrzenne były zarezerwowane dla ekspertów. W 2021 roku zdolność firmy do łączenia danych geoprzestrzennych z innymi danymi i współpracy w całej firmie oraz w całym łańcuchu wartości na całym świecie będzie kluczowym wyróżnikiem.

\n”, „\n

Health revolution driven by Big Data

\n”: „\n

Rewolucja zdrowotna napędzana przez Big Data

\n”, „\n

A health revolution driven by large data sets appears on the horizon and we can start seeing it in action already in 2021. Although health technology is still developing, 2020 and especially the COVID-19 pandemic highlighted the need for a different approach to tackling health problems. Big data is increasingly being used to find solutions to health problems and we are beginning to see the results of these efforts. Thanks to AlphaFolder program it has been resolved one of the biggest biological challenges. He successfully defined three-dimensional protein shapes based on their amino acid sequence. Deepmind’s AlphaFolder was able to solve this problem several decades before its planned deadline thanks to Big Data. The implication is a breakthrough in medicine which can bring breakthrough solutions to the way medicines are manufactured and is likely to lead to solving the problem of cancer, dementia, infectious diseases and more.

\n”: „\n

Rewolucja zdrowotna napędzana przez duże zbiory danych pojawia się na horyzoncie i możemy zacząć ją dostrzegać już w 2021 roku. Chociaż technologia zdrowotna wciąż się rozwija, rok 2020, a zwłaszcza pandemia COVID-19, podkreśliły potrzebę innego podejścia do rozwiązywania problemów zdrowotnych. Big data jest coraz częściej wykorzystywane do znajdowania rozwiązań problemów zdrowotnych i zaczynamy dostrzegać rezultaty tych wysiłków. Dzięki programowi AlphaFold rozwiązano jedno z największych wyzwań biologicznych. Udało się zdefiniować trójwymiarowe kształty białek na podstawie ich sekwencji aminokwasowej. AlphaFold Deepminda był w stanie rozwiązać ten problem kilkadziesiąt lat przed planowanym terminem dzięki Big Data. Implikacją jest przełom w medycynie, który może przynieść przełomowe rozwiązania w sposobie wytwarzania leków i prawdopodobnie doprowadzi do rozwiązania problemu raka, demencji, chorób zakaźnych i innych.

\n”, „\n

Between the new tools, knowledge and objectives mentioned above, there is much to learn about the trends in data science in 2021. Further education and training will be helpful in order to make progress. Data science will increasingly prioritize the integration of the entire spectrum of data and artificial intelligence, including aspects of its statistical base and knowledge, into everyday enterprise deployments. Using the full range of techniques and information available to data scientists will greatly improve the generation of characteristics and data preparation.

\n”: „\n

Pomiędzy wymienionymi powyżej nowymi narzędziami, wiedzą i celami, jest wiele do nauczenia się na temat trendów w nauce o danych w 2021 roku. Dalsza edukacja i szkolenia będą pomocne w celu osiągnięcia postępu. Data science będzie coraz bardziej priorytetowo traktować integrację całego spektrum danych i sztucznej inteligencji, w tym aspekty jej podstawy statystycznej i wiedzy, w codziennych wdrożeniach przedsiębiorstw. Wykorzystanie pełnego zakresu technik i informacji dostępnych dla naukowców danych znacznie poprawi generowanie charakterystyk i przygotowanie danych.

\n”, „\n

In present times of coronavirus, this is difficult to predict, but we assume that the development of the industry will have a lot of common with COVID-19.

\n”: „\n

W obecnych czasach koronawirusa jest to trudne do przewidzenia, ale zakładamy, że rozwój branży będzie miał wiele wspólnego z COVID-19.

\n” } }