By | February 2, 2022

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นโลกแห่งเทคโนโลยีในปัจจุบันโดยใช้คำศัพท์ทั่วไป เป็นหน่วยงานแบบสหสาขาวิชาชีพที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลในลักษณะที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง ใช้วิธีการทางวิทยาศาสตร์และคณิตศาสตร์ในการประมวลผลข้อมูลและดึงความรู้ออกมา มันทำงานบนแนวคิดเดียวกันกับ Big Data และ Data Mining ต้องใช้ฮาร์ดแวร์ที่มีประสิทธิภาพพร้อมกับอัลกอริธึมที่มีประสิทธิภาพและการเขียนโปรแกรมซอฟต์แวร์เพื่อแก้ปัญหาข้อมูลหรือประมวลผลข้อมูลเพื่อรับความรู้อันมีค่าจากข้อมูลดังกล่าว

แนวโน้มข้อมูลในปัจจุบันกำลังให้ข้อมูลแก่เรา 80% ในลักษณะที่ไม่มีโครงสร้าง ในขณะที่ส่วนที่เหลืออีก 20% มีโครงสร้างในรูปแบบเพื่อการวิเคราะห์อย่างรวดเร็ว รายละเอียดที่ไม่มีโครงสร้างหรือกึ่งโครงสร้างจำเป็นต้องมีการประมวลผลเพื่อให้เป็นประโยชน์สำหรับสภาพแวดล้อมของผู้ประกอบการในปัจจุบัน โดยทั่วไป ข้อมูลหรือรายละเอียดนี้สร้างขึ้นจากแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย เช่น ไฟล์ข้อความ บันทึกทางการเงิน เครื่องมือและเซ็นเซอร์ และรูปแบบมัลติมีเดีย การดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายและมีค่าจากข้อมูลนี้ต้องใช้อัลกอริธึมและเครื่องมือขั้นสูง วิทยาศาสตร์นี้เสนอข้อเสนอที่มีคุณค่าสำหรับจุดประสงค์นี้ และทำให้วิทยาศาสตร์นี้เป็นวิทยาศาสตร์ที่มีคุณค่าสำหรับโลกเทคโนโลยีในปัจจุบัน

Data Science ดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลอย่างไร

1. ตัวอย่างเช่น เว็บไซต์ออนไลน์ในปัจจุบันยังคงรักษารายละเอียดหรือข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับฐานลูกค้าไว้เป็นจำนวนมาก ตอนนี้ ร้านค้าออนไลน์ต้องการเสนอคำแนะนำผลิตภัณฑ์สำหรับลูกค้าแต่ละรายตามกิจกรรมที่ผ่านมาของพวกเขา ร้านค้าได้รับข้อมูลทั้งหมดของลูกค้า เช่น ประวัติการซื้อที่ผ่านมา การเรียกดูผลิตภัณฑ์ รายได้ อายุ และอื่นๆ ที่นี่ วิทยาศาสตร์สามารถช่วยได้มากโดยการสร้างแบบจำลองรถไฟโดยใช้รายละเอียดที่มีอยู่ และร้านค้าสามารถแนะนำผลิตภัณฑ์ที่แม่นยำให้กับฐานลูกค้าในช่วงเวลาปกติได้ การประมวลผลข้อมูลเพื่อจุดประสงค์นี้เป็นกิจกรรมที่ซับซ้อน แต่วิทยาศาสตร์สามารถทำสิ่งมหัศจรรย์เพื่อจุดประสงค์นี้ได้

2. ให้เราพิจารณาความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีอื่นที่วิทยาศาสตร์นี้สามารถช่วยได้มาก รถยนต์ไร้คนขับเป็นตัวอย่างที่ดีที่สุดที่นี่ รายละเอียดสดหรือข้อมูลจากเซ็นเซอร์ เรดาร์ เลเซอร์ และกล้อง โดยทั่วไปจะสร้างแผนที่ของสภาพแวดล้อมสำหรับรถยนต์ที่ขับด้วยตนเอง รถใช้ข้อมูลนี้ในการตัดสินใจว่าจะขับที่ไหนเร็วและช้าที่ไหน และเมื่อใดควรแซงรถคันอื่น วิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูงเพื่อการนี้ นี่เป็นอีกหนึ่งตัวอย่างที่ดีที่สุดในการถ่ายทอดเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ว่าช่วยในการตัดสินใจโดยใช้รายละเอียดหรือข้อมูลที่มีอยู่ได้อย่างไร

3. การพยากรณ์อากาศเป็นอีกพื้นที่หนึ่งที่วิทยาศาสตร์นี้มีบทบาทสำคัญ ที่นี่ วิทยาศาสตร์นี้ใช้สำหรับการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ รายละเอียดหรือข้อมูลหรือข้อเท็จจริงหรือตัวเลขที่รวบรวมจากเรดาร์ เรือ ดาวเทียม และเครื่องบินที่ใช้ในการวิเคราะห์และสร้างแบบจำลองสำหรับการพยากรณ์อากาศ แบบจำลองที่พัฒนาขึ้นโดยใช้วิทยาศาสตร์ช่วยพยากรณ์อากาศและทำนายเหตุการณ์ภัยพิบัติทางธรรมชาติได้อย่างแม่นยำด้วย หากปราศจากวิทยาศาสตร์ ข้อมูลที่เก็บรวบรวมจะไร้ประโยชน์โดยสิ้นเชิง

วงจรชีวิตของวิทยาศาสตร์ข้อมูล

• การจับภาพ: วิทยาศาสตร์เริ่มต้นด้วยการเก็บข้อมูล การป้อนข้อมูล การดึงข้อมูล และการรับสัญญาณ

• การประมวลผล: วิทยาศาสตร์นี้ประมวลผลข้อมูลที่ได้มาอย่างมีประสิทธิภาพโดยใช้การทำเหมืองข้อมูล การจัดกลุ่มข้อมูลและการจัดประเภท การสร้างแบบจำลองข้อมูล และการสรุปข้อมูล

• การบำรุงรักษา: วิทยาศาสตร์รักษาข้อมูลที่ประมวลผลโดยใช้คลังข้อมูล การล้างข้อมูล การจัดเตรียมข้อมูล และสถาปัตยกรรมข้อมูล

• การสื่อสาร: วิทยาศาสตร์นี้สื่อสารหรือให้บริการข้อมูลโดยใช้การรายงานข้อมูล การสร้างภาพข้อมูล ระบบธุรกิจอัจฉริยะ และแบบจำลองการตัดสินใจ

• การวิเคราะห์: วิทยาศาสตร์นี้วิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้กระบวนการสำรวจหรือยืนยัน การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ การถดถอย การขุดข้อความ และการวิเคราะห์เชิงคุณภาพ