这些出版物重点介绍了向开发人员社区进行营销的行之有效的技术。 资源我们喜欢认为我们是数据驱动的。从大规模的政府或企业运营到管理预算的个人，人们都根据数据来证明决策的合理性。我们的设备收集数据使实体能够聚合大量数据，这些数据经过处理、分析和关联以得出结论。数据科学 、机器学习 和人工智能 都处理大量数据以做出决策。 最近发布了其年度《开发者国家状况调查》，其中包括专门介绍机器学习应用程序开发人员及其使用的数据类型的部分。
定义数据在本次调查中数据被定义为
两种类结构化表格数据和非结构化数据，这两种数据都可以由图像、视频、音频和文本组成。结构化表格数据被组织成行和列，非结构化数据是非 以色列手机号码清单 结构化的。 该调查进一步将使用数据的开发人员类型定义为专业人士或学生 爱好者，尽管任一类别的人都可以属于两者（表 ）。虽然任一类别都将使用任何类型的数据，但 的学生和 的专业人员专注于图像分类； 的学生和 的专业人士专注于自然语言处理。视觉类别中的主要应用包括游戏中的增强现实和虚拟现实开发、医学成像以及用于情报和安全应用的面部识别。 表 生态系统中的专业人士 业余爱好者 学生组合。
机器学习工智能和数据科学领域的专
业余爱好者学生组合图表 非结构化文本数据是 开发人员中最流行的数据，表格数据紧随其后（表 ）。表格数据最常见的用途是劳动力规划 和资源分配。由变，更有效的规划工具将依赖 和 来消除供需不一致的情况。 调查还发现，音频数据最常 TR 编号 与图像、视频或文本相结合，以增强这些格式提供的数据。许多专业人士在他们的项目中依赖不止一种数据格式。在云中工作为开发人员提供了独特的挑战，也为寻求解决这个市场问题的软件工具供应商提供了独特的机会。
