By | February 22, 2022

เทคนิคการทำงานกับข้อมูล

Data Science เป็นคำศัพท์กว้างๆ ซึ่งครอบคลุมทุกอย่างที่สามารถทำได้ด้วยข้อมูล เช่น การวิเคราะห์ การสร้างแบบจำลอง การสร้างภาพ ฯลฯ ในขั้นต้น อุตสาหกรรมต่างๆ ใช้เครื่องมือง่ายๆ เช่น Business Intelligence สำหรับ Data Mining ข้อมูลที่จัดเก็บส่วนใหญ่เป็นข้อมูลที่มีโครงสร้าง เช่น คลังข้อมูล และเหตุผลหลักที่อุตสาหกรรมทำงานเพื่อสร้างรายงาน เช่น รายงานการขาย หรือการทำความเข้าใจว่าผลิตภัณฑ์ใดผลิตภัณฑ์หนึ่งประสบความสำเร็จหรือไม่

ต่อมา เมื่อเว็บไซต์มีการโต้ตอบกันมากขึ้นและปริมาณของข้อมูลระเบิด บิ๊กดาต้าก็ถูกแนะนำให้รู้จักกับโลก และพัฒนาอัลกอริธึมขั้นสูงและเครื่องมือทางสถิติปูทางสำหรับ Data Science ขณะนี้อุตสาหกรรมจำเป็นต้องจัดการกับข้อมูลในระดับมหาศาล และ Data Science ได้จัดเตรียมไว้เพื่อการทำงาน ไม่เพียงแต่กับข้อมูลที่มีโครงสร้างเท่านั้น แต่ยังรวมถึงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น บันทึกการใช้เว็บและการตอบกลับของผู้ใช้ด้วย ข้อมูลเชิงลึกที่อยู่เบื้องหลังข้อมูลก็มีประโยชน์ไม่เพียงแต่สร้างแผนภูมิประวัติศาสตร์ แต่ยังช่วยทำนายแนวโน้มในอนาคตและเพื่อทำความเข้าใจสถานการณ์บางอย่าง ผู้เชี่ยวชาญที่สามารถทำงานได้นี้เรียกว่า Data Scientists

การประยุกต์ใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูล

  • แก้ไขปัญหา: จากข้อมูลที่มีอยู่ Data Scientists ถูกคาดหวังให้แก้ไขหรือเสนอวิธีแก้ปัญหาเชิงตรรกะเพื่อจัดการกับปัญหาทางธุรกิจ เช่น ความล่าช้าในเที่ยวบิน หรือการสูญเสียเงินและทรัพยากร เป็นต้น
  • การวิเคราะห์และเมตริก: ให้การวิเคราะห์และตัวชี้วัดที่ชัดเจนเกี่ยวกับสิ่งที่เกิดขึ้นในอุตสาหกรรม และให้ข้อมูลเชิงลึกแก่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเกี่ยวกับวิธีการปรับปรุงสภาพ
  • การเรียนรู้ของเครื่อง: เป็นสิ่งสำคัญมากที่ช่วยทำให้เครื่องจักรมีความแม่นยำมากขึ้นด้วยวิธีการที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
  • การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง: อันที่จริงแล้วเป็นส่วนหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่องและเกี่ยวข้องกับการทำงานกับอัลกอริธึมตัวแทนของสมองที่เรียกว่า Neural Networks
  • ปัญญาประดิษฐ์: นอกจากนี้ยังเป็นฐานของปัญญาประดิษฐ์สำหรับการสร้างเครื่องจักรที่ทำงานเหมือนมนุษย์

ข้อกำหนดเบื้องต้นของวิทยาศาสตร์ข้อมูล

  • ความอยากรู้และความคิดสร้างสรรค์: นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องถามคำถามมากมายเพื่อที่จะเข้าใจปัญหานั้นดี และเขาต้องคิดอย่างสร้างสรรค์เพื่อวางกรอบวิธีการที่หลากหลายในขณะที่สร้างแบบจำลองทางสถิติ
  • ภาษาการเขียนโปรแกรม: การเข้ารหัสส่วนใหญ่ทำโดย SQL และ Python SQL มีประโยชน์ในการเขียนภาคต่อและการสืบค้น ในขณะที่ Python เป็นภาษาที่ทรงพลังสำหรับ Machine Learning
  • เครื่องมือ: เครื่องมือเป็นส่วนสำคัญของ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องทำงานกับเครื่องมือต่างๆ เช่น Hadoop, SAS, Minitab, Tableau เป็นต้น ขณะดำเนินโครงการ
  • การสื่อสาร: ฟังดูไม่เหมือนมากในตอนแรก แต่เมื่อต้องอธิบายแบบจำลองให้กับลูกค้าและคนอื่นๆ ทักษะในการสื่อสารที่ดี เช่น ทักษะการพูดในที่สาธารณะและการเป็นตัวแทนมีความสำคัญมาก

คุณจะเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้อย่างไร

Data Science รวบรวมคณิตศาสตร์ เทคโนโลยี และเครื่องมือคอมพิวเตอร์ไว้ในที่เดียว และนี่คือเหตุผลที่การฝึกอบรมนี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้นักศึกษามีความเชี่ยวชาญในทุกสาขา นักเรียนจะได้รับสิทธิ์เข้าถึงการฝึกอบรมมากกว่า 160 ชั่วโมงตลอดชีพ และงานที่ได้รับมอบหมายอย่างเข้มงวดมากกว่า 100 ชั่วโมง พร้อมด้วยโครงการถ่ายทอดสดหลายโครงการ พวกเขายังเตรียมการสัมภาษณ์เพื่อช่วยในการคว้างาน Data Scientist ในฝันในบริษัทชั้นนำ