วิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร?
วิทยาศาสตร์ข้อมูลให้ข้อมูลที่มีความหมายตามจำนวนข้อมูลที่ซับซ้อนหรือข้อมูลขนาดใหญ่ วิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือวิทยาศาสตร์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลผสมผสานสาขางานที่แตกต่างกันในด้านสถิติและการคำนวณเพื่อตีความข้อมูลเพื่อวัตถุประสงค์ในการตัดสินใจ
การทำความเข้าใจวิทยาศาสตร์ข้อมูล
ข้อมูลถูกดึงมาจากส่วนต่างๆช่องทางและแพลตฟอร์มต่างๆรวมถึงโทรศัพท์มือถือสื่อสังคมออนไลน์ไซต์อีคอมเมิร์ซการสำรวจด้านการดูแลสุขภาพและการค้นหาทางอินเทอร์เน็ต การเพิ่มจำนวนของข้อมูลที่มีอยู่เปิดประตูสู่เขตการศึกษาใหม่บนพื้นฐานของข้อมูลขนาดใหญ่ - ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่นำไปสู่การสร้างเครื่องมือการดำเนินงานที่ดีขึ้นในทุกภาคส่วน
การเข้าถึงข้อมูลที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องเป็นไปได้เนื่องจากความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีและเทคนิคการรวบรวม รูปแบบและพฤติกรรมการซื้อของแต่ละบุคคลสามารถตรวจสอบและคาดการณ์ได้จากข้อมูลที่รวบรวม
อย่างไรก็ตามข้อมูลที่เพิ่มมากขึ้นนั้นไม่มีโครงสร้างและต้องการการแยกวิเคราะห์เพื่อการตัดสินใจที่มีประสิทธิภาพ กระบวนการนี้ซับซ้อนและใช้เวลานานสำหรับ บริษัท ดังนั้นการเกิดขึ้นของวิทยาศาสตร์ข้อมูล
วิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือวิทยาศาสตร์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลใช้ข้อมูลขนาดใหญ่และการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อตีความข้อมูลเพื่อวัตถุประสงค์ในการตัดสินใจ
ประวัติย่อของวิทยาศาสตร์ข้อมูล
คำว่าวิทยาศาสตร์ข้อมูลนั้นมีอยู่ในช่วงที่ดีขึ้นในช่วง 30 ปีที่ผ่านมาและถูกนำมาใช้แทน "วิทยาการคอมพิวเตอร์" ในปี 1960 ประมาณ 15 ปีต่อมาคำนี้ถูกใช้เพื่อกำหนดการสำรวจวิธีการประมวลผลข้อมูลที่ใช้ในรูปแบบต่างๆ การใช้งาน ในปี 2001 วิทยาศาสตร์ข้อมูลได้รับการแนะนำเป็นวินัยอิสระ การทบทวนธุรกิจฮาร์วาร์ดตีพิมพ์บทความในปี 2555 ที่อธิบายบทบาทของนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลว่าเป็น“ งานที่เซ็กซี่ที่สุดในศตวรรษที่ 21”
ประเด็นที่สำคัญ
- ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีอินเทอร์เน็ตสื่อสังคมและการใช้เทคโนโลยีทำให้ทุกคนสามารถเข้าถึงข้อมูลขนาดใหญ่ได้มากขึ้นวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้เทคนิคต่าง ๆ เช่นการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์เพื่อดึงข้อมูลที่มีความหมายและทำนายรูปแบบและพฤติกรรมในอนาคต วิทยาศาสตร์กำลังเติบโตเนื่องจากความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีและเทคนิคการวิเคราะห์และรวบรวมข้อมูลขนาดใหญ่มีความซับซ้อนมากขึ้น
วิธีการใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูล
วิทยาศาสตร์ข้อมูลประกอบด้วยเครื่องมือจากหลายสาขาเพื่อรวบรวมชุดข้อมูลประมวลผลและรับข้อมูลเชิงลึกจากชุดข้อมูลดึงข้อมูลที่มีความหมายจากชุดข้อมูลและตีความเพื่อวัตถุประสงค์ในการตัดสินใจ สาขาวิชาที่ประกอบขึ้นเป็นสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลรวมถึงการขุดสถิติการเรียนรู้ของเครื่องการวิเคราะห์และการเขียนโปรแกรม
Data mining ใช้อัลกอริธึมกับชุดข้อมูลที่ซับซ้อนเพื่อเปิดเผยรูปแบบที่ใช้ในการดึงข้อมูลที่เป็นประโยชน์และเกี่ยวข้องจากชุด มาตรการทางสถิติหรือการวิเคราะห์เชิงทำนายใช้ข้อมูลที่แยกออกมานี้เพื่อวัดเหตุการณ์ที่อาจเกิดขึ้นในอนาคตตามสิ่งที่ข้อมูลแสดงให้เห็นในอดีต
การเรียนรู้ของเครื่องเป็นเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ที่ประมวลผลปริมาณข้อมูลจำนวนมากที่มนุษย์ไม่สามารถประมวลผลได้ตลอดชีวิต การเรียนรู้ของเครื่องนั้นสมบูรณ์แบบรูปแบบการตัดสินใจที่นำเสนอภายใต้การวิเคราะห์เชิงทำนายโดยจับคู่โอกาสของเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นกับสิ่งที่เกิดขึ้นจริงตามเวลาที่คาดการณ์ไว้
การใช้การวิเคราะห์นักวิเคราะห์ข้อมูลจะรวบรวมและประมวลผลข้อมูลที่มีโครงสร้างจากขั้นตอนการเรียนรู้ของเครื่องโดยใช้อัลกอริทึม นักวิเคราะห์ตีความแปลและสรุปข้อมูลเป็นภาษาที่เหนียวแน่นซึ่งทีมการตัดสินใจสามารถเข้าใจได้ วิทยาศาสตร์ข้อมูลถูกนำไปใช้กับบริบททั้งหมดในทางปฏิบัติและเมื่อบทบาทของนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลพัฒนาขึ้นฟิลด์จะขยายออกเพื่อครอบคลุมสถาปัตยกรรมข้อมูลวิศวกรรมข้อมูลและการบริหารข้อมูล
ข้อเท็จจริงอย่างรวดเร็ว
จากข้อมูลของ IBM ความต้องการนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลคาดว่าจะเพิ่มขึ้น 28% ภายในปี 2563
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลกำหนด
นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลรวบรวมวิเคราะห์และตีความข้อมูลจำนวนมากในหลาย ๆ กรณีเพื่อปรับปรุงการดำเนินงานของ บริษัท ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลวิทยาศาสตร์พัฒนาแบบจำลองทางสถิติที่วิเคราะห์ข้อมูลและตรวจสอบรูปแบบแนวโน้มและความสัมพันธ์ในชุดข้อมูล ข้อมูลนี้สามารถใช้ในการทำนายพฤติกรรมผู้บริโภคหรือเพื่อระบุความเสี่ยงทางธุรกิจและการดำเนินงาน นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลมักจะเป็นนักเล่าเรื่องที่นำเสนอข้อมูลเชิงลึกของข้อมูลแก่ผู้มีอำนาจตัดสินใจในลักษณะที่เข้าใจได้และสามารถนำไปใช้แก้ปัญหาได้
วิทยาศาสตร์ข้อมูลวันนี้
บริษัท กำลังใช้ข้อมูลขนาดใหญ่และวิทยาศาสตร์ข้อมูลกับกิจกรรมประจำวันเพื่อสร้างมูลค่าให้กับผู้บริโภค สถาบันการเงินต่างใช้ประโยชน์จากข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อเพิ่มความสำเร็จในการตรวจจับการฉ้อโกง บริษัท จัดการสินทรัพย์กำลังใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อคาดการณ์โอกาสที่ราคาหลักทรัพย์จะขยับขึ้นหรือลงตามเวลาที่กำหนด
บริษัท ต่าง ๆ เช่น Netflix ขุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อกำหนดผลิตภัณฑ์ที่จะส่งมอบให้กับผู้ใช้ Netflix ยังใช้อัลกอริทึมในการสร้างคำแนะนำในแบบของคุณสำหรับผู้ใช้ตามประวัติการดูของพวกเขา วิทยาศาสตร์ข้อมูลกำลังพัฒนาในอัตราที่รวดเร็วและการใช้งานของมันจะยังคงเปลี่ยนชีวิตในอนาคต
