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同 AI 一樣，為物聯網效勞的數據迷信會請求你能夠自若地利用各類裝備的 RIL（無線界面層），停止邊沿數據處置，數據處置和深度進修。在改進盛行病成果和猜測病人舉動方面，數據迷信曾經證清楚明了它的代價。在2015年，數據迷信家協助猜測了西尼羅河病毒在美國的進一步發作，精確率高達85％。在2016年早些時分，一個迷信家團隊開辟了一套能夠猜測蝙蝠照顧埃博拉病毒概率的模子。在如許的布景下，2017年內我們能夠等待數據迷信在醫療保健行業方面獲得長足的開展。跟著電子醫療保健檔案使用的興起，能夠為我們所用的數據量曾經到達了汗青最高程度。固然大批的數據同時具有益處和不敷，但在2017年，另有許多贏利時機留給那些測驗考試解碼這些數據的迷信家們。假如你正在追求參加一個新興范疇的話，數據迷信是一個很好的時機。筆者對將來醫療及物聯網都有瀏覽和存眷，我們也信賴數據迷信將會闡揚主要的感化。而在 2017 年，我們又會迎來如何的新變革呢？

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