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大数据在改变现代印度银行业范围中的作用
大数据已成为现代印度银行业的重要资产，推动创新、改善决策，并最终提升客户的整体银行体验。随着技术的不断进步，大数据在银行业中的作用可能会发生变化，从而进一步提高效率、安全性和以客户为中心的服务。大数据分析在银行业务中的整合带来了许多变化，提高了效率、客户体验、风险管理和决策流程。全球大数据市场预计将从 2020 年的 1389 亿美元增长到 2025 年的 2294 亿美元，复合年增长率 (CAGR) 为 10.6%，这凸显了数据在各个领域，尤其是银行业日益增长的重要性（Markets and Markets，2022 年）。大数据已成为现代银行业变革的根本驱动力。其应用范围涵盖银行业务的各个方面，从而提高效率、增强客户体验并建立更具弹性和适应性的金融生态系统。有几个因素促成了这一增长：
代码课程代码和名称Day1 Day2场地（TBD）AID101.1 AID11.1数据科学基础知识。 09：00-11：50 AID304.1 AID304.1大数据分析
代码课程代码和名称Day1 Day2场地（TBD）AID101.1 AID11.1数据科学基础知识。09：00-11：50 AID304.1 AID304.1大数据分析THU。14：00-16：50 Arch100.1 Arch100.1建筑设计简介Wed。 09：00-11：50 Arch101.1 Arch101.1基本设计通信星期一。09：00-11：50 Arch102.1 Arch102.1建筑历史I Wed。 12：00-12：50 Arch106.1 Arch106.1建筑技术简介。 09：00-11：50 Arch107.1 Arch107.1了解艺术和建筑。10：00-11：50 Arch108.1 Arch108.1建筑设计概论II THU。09：00-11：50 Arch108.2 Arch108.2建筑设计概论II THU。09：00-11：50 Arch109.1 Arch109.1基本设计通信II。13：00-14：50 Arch109.2 Arch109.2基本设计通信II。13：00-14：50 Arch110.1 Arch110.1徒手图Thu。 13：00-14：50 Arch201.1 Arch201.1建筑设计工作室I TUE。 09：00-14：50 Arch201.2 Arch201.2建筑设计工作室I TUE。 09：00-14：50 Arch202.1 Arch202.1建筑设计工作室II Tue. 09：00-14：50 Arch202.2 Arch202.2建筑设计工作室II Tue. 09：00-14：50 Arch202.3 Arch202.3建筑设计工作室II Tue. 09：00-14：50 Arch208.1 Arch208.1建筑通信Thu. 09：00-11：50 Arch208.2 Arch208.2建筑通信THU。 12：00-14：50 Arch209.1 Arch209.1建筑历史III。 13：00-14：50 Arch210.1 Arch210.1结构设计II MON。 09：00-10：50 Arch211.1 Arch211.1建筑服务II THU。 13：00-14：50 Arch311.1 Arch311.1建筑中的材料。13：00-14：50 Arch110.1 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CS417.1数据挖掘概论Wed。 09：00-11：50 CS427.1 CS427.1计算机和网络安全MON。 12：00-14：50 cult101.1 cult101.1了解文化相遇。 09：00-10：50 cult101.2 cult101.2了解文化相遇。 11：00-12：50 ECON108.1 ECON108.1 MATLAB THU。 13：00-14：50 ECON112.1 ECON112.1宏观经济学简介。 12：00-14：50 ECON112.2 ECON112.2宏观经济学简介。 12：00-14：50 ECON202.1 ECON202.1中级宏观经济学Wed。 15：00-17：50 ECON202.2 ECON202.2中级宏观经济学Wed。 15：00-17：50 ECON204.1 ECON204.1国际政治经济学THU。15：00-17：50 CS103.2 CS103.2编程周二简介。13：00-15：50 CS105.1 CS105.1高级编程Wed。 11：00-13：50 CS105.2 CS105.2高级编程周二。 15：00-17：50 CS207.1 CS207.1算法分析。 09：00-11：50 CS207.2 CS207.2 Mon。 12：00-14：50 CS303.1 CS303.1数字设计。 09：00-11：50 CS304.1 CS304.1计算机架构Mon。 09：00-11：50 CS306.1 CS306.1数据库管理周二。 12：00-14：50 CS308.1 CS308.1软件工程。 16：00-18：50 CS310.1 CS310.1人类计算机互动Wed。 12：00-14：50 CS314.1 CS314.1系统编程Wed。 12：00-14：50 CS404.1 CS404.1人工智能星期五。 09：00-11：50 CS413.1 CS413.1开发交互式Web Wed。 16：00-18：50 CS417.1 CS417.1数据挖掘概论Wed。 09：00-11：50 CS427.1 CS427.1计算机和网络安全MON。 12：00-14：50 cult101.1 cult101.1了解文化相遇。 09：00-10：50 cult101.2 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MIT 选修大数据科学（课程作业）（12254017）
在本模块中，学生将接触到不同类别的机器和统计学习算法，这些算法可用于处理大数据、从数据中识别趋势、为预测目的建模趋势以及为检测隐藏知识建模。学生将接触各种机器和统计学习算法/方法，并将学习如何就这些算法/方法做出正确的选择。将涵盖监督和无监督模式下的学习。此外，学生将对有助于学习过程的方法有实际的理解，例如回归和分类的新发展、概率图模型、数值贝叶斯和蒙特卡罗方法、神经网络、决策树、深度学习和其他计算方法。该模块还包括一个可视化组件，专注于将信息（例如模式）编码为视觉对象。
大数据和功利主义的完整性：伯纳德的反应
摘要本文研究了大数据驱动算法的决策中完整性的问题。大数据是指对于传统处理方法而无法有效处理的数据集。数据驱动的算法通常依靠历史数据来做出预测，但是当这些数据偏见时，结果会同样偏斜。在大数据实践中对功利主义方法的依赖；优先考虑大多数人的效率和统计结果，风险通过忽视个人自主权，尊严和人类经验的复杂性来损害个人完整性。是在此基础上，本文使用伯纳德·威廉姆斯（Bernard Williams）的诚信概念作为理论框架，研究了功利主义在大数据和算法决策中的道德意义。本文认为，通过大数据最大化效用的功利主义理由通常会导致个人正直的侵蚀，尤其是当个人被视为终结手段时。通过评估和概念分析方法，本文提倡对大数据实践进行道德重新评估，并提出威廉姆斯对诚信的见解应指导发展更具道德责任的技术，以保留个人和道德真实性。
考虑使用物联网和实际大数据的智能家居居住者行为的全面能源管理应用方法
摘要 - 物联网最深远的用例之一是智能电网和智能家庭操作。智能家庭概念使居民可以通过最小的损失和自我参与来控制，监视和管理其能耗。由于每个房屋的生活方式和能源消耗都是独一无二的，因此管理系统需要有关居住的能源消耗行为模式的背景知识，以进行更准确的计划。要获得此信息，必须处理与居民消费记录有关的数据。这项研究试图提供一个最佳分散管理系统，该系统由可互操作的部分组成，用于预测，优化，调度和在智能家庭上实施负载管理。使用光伏生成（PV）和电动汽车（EV）的4年间隔1分钟的间隔4年间隔的实际数据比较不同的预测模型，预测了不可控制的载荷以及在不同场景中采用确定性方法，该系统使用混合的插座线性计划（MILP）与最初的能量成本相比，将混合的直线线性编程（MILP）与最佳的成本相比，将其与最佳的成本进行了比较。结果表明，由于预测的高精度，提出的系统具有可靠的性能，并导致能源效率提高，能源成本降低（高达62。05％），降低峰与平均比率（PAR）（最多44。19％）和减少标准偏差（SD）（最多19。70％）的净消耗。索引术语 - 智能家庭，时间序列预测，MILP优化，深度学习，负载调度，能量管理。
大数据和模糊逻辑用于供应需求预测
需求预测是一项重要活动，它直接影响供应链的运作，为决策提供了坚实的基础。运营策略长期以来一直专注于需求预测，以更好地管理库存并最大限度地提高客户满意度。然而，大多数需求预测方法都无法向企业揭示任何信息，因为它们没有考虑到产品的季节性、当前的市场趋势，或者预测如何影响牛鞭效应。迫切需要建立能够智能、快速地检查供应链中大量数据的技术。大数据可以帮助企业解决他们的问题。同时，模糊逻辑模型有助于在缺乏历史数据、主观消费者偏好或不可预测的市场环境的情况下捕捉和管理不确定性。因此，本文提出了一种基于模糊逻辑的大数据驱动需求预测框架 (FL-BDDF)，该框架确定促销营销工作、过去的需求和其他变量在做出预测方面的作用，这些预测可以塑造、感知和响应实际消费者需求。借助大数据分析 (BDA)，企业可以提高需求预测的准确性。模糊逻辑让它们包括定性指标，如市场情绪、专家观点或主观风险评估以及典型的定量信息。运营和供应链管理 (OSCM) 与其他领域一样，提供了实时创建大量数据的机会。这项研究的结果可能有助于学术界和行业专业人士更好地掌握大数据为 SCM 和需求预测提供的可能性。实验结果表明，与其他现有模型相比，建议的 FL-BDDF 模型将准确率提高了 98.4%，供应链预测率提高了 97.3%，客户满意度提高了 95.4%，成本降低了 57%。关键词：供应链管理、模糊逻辑、大数据、需求预测、数据驱动。
利用大数据转换供应链...
大数据和预测分析的抽象演变启动了现代供应链管理的范式转变。传统的供应链设计和需求预测方法依赖于历史，通常在以快速市场波动，不断发展的消费者行为和全球复杂性为特征的环境中不再需要静态数据。预测分析（由大型和多样化的数据集）的能力 - 供应链利益相关者有效预测需求变化，优化资源分配并减轻风险。本审查论文对大数据驱动的预测分析如何改变供应链设计和需求预测进行了深入的研究。我们讨论了大数据的基本概念，探索尖端分析方法，分析对战略和运营决策的影响，并确定挑战和前景。通过巩固关键的技术见解和最佳实践，本文旨在为供应链专业人士，数据科学家和研究人员提供综合资源，以探索如何利用数据驱动的决策来创建弹性，敏捷和透明的供应链。关键字：数据科学，大数据，供应链，数据驱动的决策在当今快速发展的市场，较旧的计划和预测方法中，根本无法跟上突然的市场波动，不断变化的消费者口味以及全球的不确定性。多亏了大数据和预测分析，我们现在可以筛选大型的，多样化的数据源，以发现需求趋势，微调资源分配并减少风险在成为昂贵的问题之前。当代供应连锁店承受着巨大，敏捷和可持续性的巨大压力，同时又提供了较高的客户服务水平。传统的供应链设计和管理方法通常使用小型或静态数据集依赖确定性或随机模型，从而使它们容易受到突然的市场转变和无法预料的破坏。随着高级信息技术的出现，企业现在可以访问大量不同的数据（例如，交易数据，传感器数据，社交媒体趋势，天气报告，经济指标等）。大数据的扩散引起了人们对预测分析的重大兴趣，即各种统计，机器学习（ML）的伞术和数据挖掘技术，这些技术将原始数据转化为可行的见解[1]。预测分析对战略供应链决策有重大影响，例如设施的位置，容量扩展和供应商的选择以及运营领域，例如需求预测，库存管理和物流优化。通过启用实时或接近实时数据驱动
AA和大数据解决医疗保健...
美国的医疗保健差异仍然是一个关键的挑战，不成比例地影响了服务不足的人群，例如种族和少数民族，农村社区和低收入群体。这些差异表现在获得医疗服务，疾病患病率的变化和健康状况较差的情况下表现出来。人工智能（AI）的出现和大数据通过实现更精确的数据驱动干预措施来解决这些系统不平等的变革潜力。AI算法可以分析大量数据集，以发现隐藏的模式和相关性，识别高危人群并以前所未有的准确性来预测健康结果。大数据来自电子健康记录（EHR），健康的社会决定因素（SDOH）和实时健康监测设备，可全面了解患者健康和社区级别的差异。本文探讨了如何利用AI和大数据来减少美国的医疗保健差异，重点是制定有针对性的策略，以改善服务不足人群的医疗保健获取，质量和成果。通过整合预测分析，机器学习模型和自然语言处理，医疗保健提供者可以更好地分配资源，个性化治疗计划和简化护理协调。此外，AI驱动的工具可以帮助识别医疗保健系统中的偏见，从而确保更公平的护理分配。本文还讨论了诸如数据隐私，算法偏见和数字鸿沟等挑战，如果不解决，这可能会加剧差异。解决方案包括道德AI框架，包容性数据实践和社区参与，以确保技术采用同等地受益。最终，人工智能和大数据有望彻底改变医疗保健服务，从而使其更加公平，高效和响应边缘化社区的需求。
使用实时大数据分析转换医疗保健
数据架构师，亚马逊Web服务，美国西雅图，美国摘要实时大数据分析已经通过更改制定决策，给予治疗以及管理的组织和流程来破坏医疗保健。使用AI，IoT和Cloud Computing等技术，医疗组织可以分析大型数据集，以提醒患者疾病，选择适当的治疗方法，并确定资源在哪里必不可少。在本文中，作者探讨了医疗保健行业实时分析的进度，机会和问题，以及预测分析，患者监督和远程医疗实施等类型。尽管存在道德问题，但数据隐私和系统集成问题仍然是有力的障碍，诸如世界的精密医学和数字健康映射等趋势呈现出勇敢的新世界在提供医疗保健方面的实施。为此，需要通过拥抱技术，行业协作以及最重要的是适当的监管来进行创新，以促进和促进人们的安全使用。关键字：实时大数据分析，医疗保健转型，人工智能，机器学习，物联网，云计算，预测分析，患者监督，远程医学，精密医学，数字健康图，数据隐私，医疗保健IT解决方案，主动护理，主动护理，系统整合，系统保健安全，数字健康创新。1。简介将实时大数据分析整合在医疗保健中正在重新调整以更好的患者结果的快速决策。这些技术在几秒钟内分析了大量与健康相关的信息，它们会改善诊断，治疗和预防[12]。因此，随着组织管理老龄化，慢性病和增加困扰世界上大多数医疗保健系统的成本，实时分析逐渐被证明是无价的[15]。在全球范围内，诸如人工智能，物联网和云计算之类的IT解决方案对这种变化有用，从戴在患者体内的设备到分析慢性疾病诊断[10，8]。但是，将实时数据分析集成在医疗保健中具有许多优势，这些优势并未避免某些挑战。挑战，例如，数据隐私，安全性和在各个平台上集成多种数据的挑战仍然是相关的[1]。这意味着基于地理位置的差异和医疗保健中先进技术的可用性也需要平等地采用，以避免造成更广泛的医疗保健差异[6]。本文解释了当今和未来对医疗保健组织进行实时大数据分析的进步
社会工作，大数据和人工智能
大数据是指具有其体积，速度，多样性，准确性和价值的非常大的数据集（通常称为“ 5vs”）。对于传统数据分析工具和方法，这些数据集通常太复杂了。在社会工作的背景下，大数据来自各种来源，包括政府记录，医疗保健数据，社交媒体平台和计划评估报告（Boyd＆Crawford，2012年）。汇总和分析此数据的能力为社会工作者提供了前所未有的机会，可以识别模式，预测结果并改善服务提供服务。例如，可以合成儿童福利服务，就业计划和医疗保健系统的数据，以了解影响脆弱人群的相互关联因素。大数据还可以捕获实时信息，从而可以更快地对无家可归，家庭暴力或自然灾害等危机做出更快的反应。