วิทยาศาสตร์ข้อมูลภายในและการประยุกต์ใช้งาน

วิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร?

วิทยาศาสตร์ข้อมูลให้ข้อมูลที่มีความหมายโดยอิงจากข้อมูลที่ซับซ้อนจำนวนมากหรือ ข้อมูลใหญ่. วิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือวิทยาศาสตร์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ผสมผสานสาขาต่างๆ ของงานในด้านสถิติและการคำนวณเพื่อตีความข้อมูลเพื่อวัตถุประสงค์ในการตัดสินใจ

การทำความเข้าใจวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ข้อมูลมาจากภาคส่วน ช่องทาง และแพลตฟอร์มต่างๆ รวมถึงโทรศัพท์มือถือ โซเชียลมีเดีย ไซต์อีคอมเมิร์ซ แบบสำรวจด้านสุขภาพ และการค้นหาทางอินเทอร์เน็ต การเพิ่มขึ้นของปริมาณข้อมูลที่มีอยู่ได้เปิดประตูสู่สาขาใหม่ของการศึกษาโดยอิงจากข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งเป็นชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีส่วนช่วยในการสร้างเครื่องมือการดำเนินงานที่ดีขึ้นในทั้งหมด ภาค.

การเข้าถึงข้อมูลที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องเป็นไปได้เนื่องจากความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีและเทคนิคการเก็บรวบรวม บุคคลที่ซื้อรูปแบบและพฤติกรรมสามารถติดตามและคาดการณ์ตามข้อมูลที่รวบรวมได้

อย่างไรก็ตาม ข้อมูลที่เพิ่มมากขึ้นเรื่อยๆ ไม่มีโครงสร้างและต้องมีการแยกวิเคราะห์เพื่อการตัดสินใจที่มีประสิทธิภาพ กระบวนการนี้ซับซ้อนและใช้เวลานานสำหรับบริษัท ดังนั้น การเกิดขึ้นของวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ประวัติโดยย่อของวิทยาศาสตร์ข้อมูล

คำว่าวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีอยู่ในส่วนที่ดีกว่าในช่วง 30 ปีที่ผ่านมาและถูกนำมาใช้แทน "วิทยาการคอมพิวเตอร์" ในปี 2503 ประมาณ 15 ปีต่อมา คำนี้ใช้เพื่อกำหนดการสำรวจวิธีการประมวลผลข้อมูลที่ใช้ในแอปพลิเคชันต่างๆ ในปี 2544 วิทยาศาสตร์ข้อมูลได้รับการแนะนำเป็นวินัยอิสระ The Harvard Business Review เผยแพร่ an บทความ ในปี 2012 อธิบายบทบาทของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลว่าเป็น "งานที่เซ็กซี่ที่สุดแห่งศตวรรษที่ 21"

วิทยาศาสตร์ข้อมูลถูกนำมาใช้อย่างไร

วิทยาศาสตร์ข้อมูลรวมเครื่องมือจากหลากหลายสาขาวิชาเพื่อรวบรวมชุดข้อมูล ประมวลผล และได้มา ข้อมูลเชิงลึกจากชุดข้อมูล ดึงข้อมูลที่มีความหมายจากชุดข้อมูล และตีความเพื่อการตัดสินใจ วัตถุประสงค์ สาขาวิชาที่ประกอบเป็นสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล ได้แก่ การขุด สถิติ การเรียนรู้ของเครื่อง การวิเคราะห์ และการเขียนโปรแกรม

การขุดข้อมูล ใช้อัลกอริธึมกับชุดข้อมูลที่ซับซ้อนเพื่อแสดงรูปแบบที่ใช้เพื่อดึงข้อมูลที่เป็นประโยชน์และเกี่ยวข้องออกจากชุด มาตรการทางสถิติหรือ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ใช้ข้อมูลที่ดึงออกมานี้เพื่อวัดเหตุการณ์ที่น่าจะเกิดขึ้นในอนาคตโดยพิจารณาจากข้อมูลที่แสดงให้เห็นในอดีต

แมชชีนเลิร์นนิงเป็นเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ที่ประมวลผลข้อมูลปริมาณมหาศาลที่มนุษย์ไม่สามารถประมวลผลได้ตลอดชีวิต แมชชีนเลิร์นนิงทำให้รูปแบบการตัดสินใจที่นำเสนอภายใต้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สมบูรณ์แบบ โดยจับคู่โอกาสที่เหตุการณ์จะเกิดขึ้นกับสิ่งที่เกิดขึ้นจริงในเวลาที่คาดการณ์ไว้

การใช้การวิเคราะห์ นักวิเคราะห์ข้อมูลจะรวบรวมและประมวลผลข้อมูลที่มีโครงสร้างจากขั้นตอนการเรียนรู้ของเครื่องโดยใช้ อัลกอริทึม. นักวิเคราะห์จะตีความ แปลง และสรุปข้อมูลเป็นภาษาที่เชื่อมโยงกันซึ่งทีมที่ทำการตัดสินใจสามารถเข้าใจได้ วิทยาศาสตร์ข้อมูลถูกนำไปใช้กับทุกบริบท และในขณะที่บทบาทของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลพัฒนาขึ้น สาขาวิชาจะขยายให้ครอบคลุมสถาปัตยกรรมข้อมูล วิศวกรรมข้อมูล และการบริหารข้อมูล

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลกำหนด

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลรวบรวม วิเคราะห์ และตีความข้อมูลจำนวนมาก ในหลายกรณี เพื่อปรับปรุงการดำเนินงานของบริษัท ผู้เชี่ยวชาญด้าน Data Scientist พัฒนาแบบจำลองทางสถิติที่วิเคราะห์ข้อมูลและตรวจหารูปแบบ แนวโน้ม และความสัมพันธ์ในชุดข้อมูล ข้อมูลนี้สามารถใช้เพื่อคาดการณ์พฤติกรรมผู้บริโภคหรือเพื่อระบุความเสี่ยงทางธุรกิจและการดำเนินงาน นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมักจะเป็นนักเล่าเรื่องที่นำเสนอข้อมูลเชิงลึกแก่ผู้มีอำนาจตัดสินใจในลักษณะที่เข้าใจได้และนำไปประยุกต์ใช้กับการแก้ปัญหาได้

วิทยาศาสตร์ข้อมูลวันนี้

บริษัทต่างๆ นำบิ๊กดาต้าและวิทยาศาสตร์ข้อมูลไปใช้กับกิจกรรมประจำวันเพื่อสร้างคุณค่าให้กับผู้บริโภค สถาบันการธนาคารใช้ประโยชน์จากข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อปรับปรุงความสำเร็จในการตรวจจับการฉ้อโกง บริษัทจัดการสินทรัพย์กำลังใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อคาดการณ์แนวโน้มที่ราคาหลักทรัพย์จะขยับขึ้นหรือลง ณ เวลาที่กำหนด

บริษัทต่างๆ เช่น Netflix ขุดค้นข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อกำหนดว่าจะส่งมอบผลิตภัณฑ์ใดให้กับผู้ใช้ Netflix ยังใช้อัลกอริธึมเพื่อสร้างคำแนะนำส่วนบุคคลสำหรับผู้ใช้ตามประวัติการรับชมของพวกเขา วิทยาศาสตร์ข้อมูลมีการพัฒนาอย่างรวดเร็ว และการประยุกต์ใช้จะเปลี่ยนแปลงชีวิตผู้คนต่อไปในอนาคต