วิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร? บทนำ Concepts & กระบวนการ

วิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร

ข้อมูลวิทยาศาสตร์ เป็นสาขาวิชาที่เกี่ยวข้องกับ...tracการดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลจำนวนมหาศาลโดยใช้วิธีการทางวิทยาศาสตร์ อัลกอริทึม และกระบวนการต่างๆ ช่วยให้คุณค้นพบรูปแบบที่ซ่อนอยู่ภายในข้อมูลดิบ คำว่า วิทยาศาสตร์ข้อมูล เกิดขึ้นจากการพัฒนาของสถิติทางคณิตศาสตร์ การวิเคราะห์ข้อมูล และ... ข้อมูลขนาดใหญ่.

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสาขาสหวิทยาการที่ช่วยให้คุณสามารถ...tracความรู้จากข้อมูลที่มีโครงสร้างหรือไม่มีโครงสร้าง วิทยาศาสตร์ข้อมูลช่วยให้คุณสามารถแปลงปัญหาทางธุรกิจให้เป็นโครงการวิจัย แล้วแปลงกลับมาเป็นวิธีแก้ปัญหาที่ใช้งานได้จริง

ทำไมต้อง Data Science?

นี่คือข้อได้เปรียบที่สำคัญของการใช้เทคโนโลยีการวิเคราะห์ข้อมูล:

• ข้อมูลเปรียบเสมือนน้ำมันในโลกปัจจุบัน ด้วยเครื่องมือ เทคโนโลยี และอัลกอริธึมที่เหมาะสม เราสามารถใช้ข้อมูลและเปลี่ยนมันให้เป็นข้อได้เปรียบทางธุรกิจที่แตกต่างได้
• Data Science สามารถช่วยคุณตรวจจับการฉ้อโกงโดยใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องจักรขั้นสูง
• ช่วยให้คุณป้องกันการสูญเสียทางการเงินที่สำคัญ
• ช่วยให้คุณสามารถสร้างปัญญาประดิษฐ์ให้กับเครื่องจักรได้
• คุณสามารถดำเนินการวิเคราะห์ความรู้สึกเพื่อวัดความภักดีต่อแบรนด์ของลูกค้าได้
• ช่วยให้คุณตัดสินใจได้ดีขึ้นและเร็วขึ้น
• ช่วยให้คุณแนะนำผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสมให้กับลูกค้าที่เหมาะสมเพื่อปรับปรุงธุรกิจของคุณ

แผนภูมิแสดงลำดับเวลาด้านล่างแสดงให้เห็นว่าสาขาวิชานี้พัฒนามาจากสถิติและการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างไร

ส่วนประกอบวิทยาศาสตร์ข้อมูล

แผนภาพด้านล่างสรุปองค์ประกอบพื้นฐานทั้งสี่อย่าง

สถิติ

สถิติเป็นหน่วยที่สำคัญที่สุดของพื้นฐาน Data Science และเป็นวิธีการหรือศาสตร์ในการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลตัวเลขในปริมาณมากเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์

การแสดง

เทคนิคการแสดงภาพช่วยให้คุณเข้าถึงข้อมูลจำนวนมหาศาลด้วยภาพที่เข้าใจง่ายและเข้าใจง่าย

เครื่องเรียนรู้

เครื่องเรียนรู้ สาขาวิชานี้สำรวจการสร้างและการศึกษาอัลกอริทึมที่เรียนรู้ที่จะทำนายข้อมูลที่ไม่คาดฝันหรือข้อมูลในอนาคต โดยแบ่งออกเป็นสองส่วนหลักๆ คือ ภายใต้การดูแล และ ไม่ได้รับการดูแล เทคนิค

การเรียนรู้ลึก ๆ

การเรียนรู้ลึก ๆ เป็นวิธีการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบหลายชั้นในการเรียนรู้คุณลักษณะต่างๆ ด้วยตนเอง จากนั้นอัลกอริทึมจะเลือกแบบจำลองการวิเคราะห์ที่จะปฏิบัติตาม

กระบวนการวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ตอนนี้อยู่ในนี้ การสอนวิทยาศาสตร์ข้อมูลเราจะเรียนรู้กระบวนการวิทยาศาสตร์ข้อมูล ซึ่งประกอบด้วย 6 ขั้นตอน เรียงตามลำดับดังนี้:

1. การค้นพบ

ขั้นตอนการค้นพบเกี่ยวข้องกับการรับข้อมูลจากแหล่งข้อมูลภายในและภายนอกที่ระบุทั้งหมด ซึ่งช่วยให้คุณตอบคำถามทางธุรกิจได้

ข้อมูลสามารถเป็น:

• บันทึกจากเว็บเซิร์ฟเวอร์
• ข้อมูลที่รวบรวมจากโซเชียลมีเดีย
• ชุดข้อมูลการสำรวจสำมะโนประชากร
• ข้อมูลที่สตรีมจากแหล่งข้อมูลออนไลน์โดยใช้ API

2 การจัดเตรียม

ข้อมูลอาจมีความไม่สอดคล้องกันหลายอย่าง เช่น ค่าที่หายไป คอลัมน์ว่าง และรูปแบบข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง ซึ่งทั้งหมดนี้จำเป็นต้องได้รับการทำความสะอาด คุณต้องประมวลผล สำรวจ และปรับปรุงข้อมูลก่อนที่จะสร้างแบบจำลอง ยิ่งข้อมูลของคุณสะอาดมากเท่าไหร่ การคาดการณ์ของคุณก็จะยิ่งดีขึ้นเท่านั้น

3. การวางแผนแบบจำลอง

ในขั้นตอนนี้ คุณจะต้องกำหนดวิธีการและเทคนิคในการวาดความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอินพุต การวางแผนสำหรับแบบจำลองจะดำเนินการโดยใช้สูตรทางสถิติที่แตกต่างกันและ เครื่องมือสร้างภาพSQL Analysis Services, R และ SAS/ACCESS เป็นเครื่องมือบางส่วนที่ใช้เพื่อวัตถุประสงค์นี้

4. การสร้างแบบจำลอง

ในขั้นตอนนี้ กระบวนการสร้างแบบจำลองจริงจะเริ่มต้นขึ้น ในขั้นตอนนี้ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะแบ่งชุดข้อมูลออกเป็นชุดข้อมูลสำหรับการฝึกฝนและการทดสอบ จากนั้นจะใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การหาความสัมพันธ์ การจำแนกประเภท และการจัดกลุ่ม กับชุดข้อมูลสำหรับการฝึกฝน เมื่อแบบจำลองพร้อมแล้ว จะถูกทดสอบกับชุดข้อมูล "ทดสอบ"

5. Operaหาเหตุผลเข้าข้างตนเอง

ในขั้นตอนนี้ คุณจะต้องส่งมอบโมเดลพื้นฐานขั้นสุดท้ายพร้อมรายงาน โค้ด และเอกสารทางเทคนิค จากนั้นจึงนำโมเดลไปใช้งานในสภาพแวดล้อมการผลิตแบบเรียลไทม์หลังจากผ่านการทดสอบอย่างละเอียดแล้ว

6. สื่อสารผลลัพธ์

ในขั้นตอนนี้ ข้อค้นพบที่สำคัญจะถูกสื่อสารไปยังผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทั้งหมด สิ่งนี้ช่วยให้คุณตัดสินใจได้ว่าผลลัพธ์ของโครงการจะสำเร็จหรือล้มเหลวโดยพิจารณาจากอินพุตจากแบบจำลอง

บทบาทงานวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ตำแหน่งงาน Data Scientist ที่โดดเด่นที่สุดคือ:

• Data Scientist
• วิศวกรข้อมูล
• Data Analyst
• นักสถิติ
• ข้อมูล ArchiTect
• ผู้ดูแลระบบข้อมูล
• นักวิเคราะห์ธุรกิจ
• ผู้จัดการข้อมูล/การวิเคราะห์

มาเรียนรู้รายละเอียดกันว่าแต่ละบทบาทเกี่ยวข้องกับอะไรบ้าง:

Data Scientist

บทบาท: นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือผู้เชี่ยวชาญที่จัดการข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อสร้างวิสัยทัศน์ทางธุรกิจที่น่าสนใจ โดยใช้เครื่องมือ เทคนิค วิธีการ อัลกอริทึม ฯลฯ ต่างๆ

ภาษา: ร, เอสเอเอส, PythonSQL, Hive, MATLAB, Pig Spark

วิศวกรข้อมูล

บทบาท: บทบาทของก วิศวกรข้อมูล ทำงานกับข้อมูลปริมาณมาก พวกเขาพัฒนา สร้าง ทดสอบ และบำรุงรักษาโครงสร้างต่างๆ เช่น ระบบประมวลผลขนาดใหญ่และฐานข้อมูล

ภาษา: SQL, Hive, R, SAS, MATLAB, Python, Javaทับทิม C++และ Perl

Data Analyst

บทบาทนักวิเคราะห์ข้อมูลมีหน้าที่ในการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาล พวกเขาจะมองหาความสัมพันธ์ รูปแบบ และแนวโน้มในข้อมูล Later พวกเขาจะนำเสนอรายงานและภาพข้อมูลที่น่าสนใจเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลและนำไปสู่การตัดสินใจทางธุรกิจที่เหมาะสมที่สุด

ภาษา: ร PythonHTML, JS, C, C++, SQL

นักสถิติ

บทบาท: นักสถิติรวบรวม วิเคราะห์ และทำความเข้าใจข้อมูลเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณโดยใช้ทฤษฎีและวิธีการทางสถิติ

ภาษา: SQL, R, MATLAB, Tableau, Python, เพิร์ล, Sparkและไฮฟ์

ผู้ดูแลระบบข้อมูล

บทบาท: ผู้ดูแลระบบข้อมูลควรตรวจสอบให้แน่ใจว่า ฐานข้อมูล สามารถเข้าถึงได้โดยผู้ใช้ที่เกี่ยวข้องทั้งหมด นอกจากนี้ พวกเขายังตรวจสอบให้แน่ใจว่าระบบทำงานได้อย่างถูกต้องและรักษาความปลอดภัยไว้ด้วย แฮ็ค.

ภาษา: ทับทิมบน Rails, SQL, Java, C# และ Python

นักวิเคราะห์ธุรกิจ

บทบาท: มืออาชีพรายนี้จำเป็นต้องปรับปรุงกระบวนการทางธุรกิจ เขา/เธอเป็นตัวกลางระหว่างทีมผู้บริหารธุรกิจและแผนกไอที

ภาษา: SQL, Tableau, Power BI และ Python

นอกจากนี้ อ่านของเรา คำถามและคำตอบสำหรับการสัมภาษณ์งานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล เพื่อฝึกฝนก่อนการสัมภาษณ์

เครื่องมือสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล

เครื่องมือต่างๆ แบ่งออกเป็นสี่กลุ่ม ดังแสดงด้านล่าง

การวิเคราะห์ข้อมูล	คลังข้อมูล	การแสดงข้อมูล	เครื่องเรียนรู้
R, Spark, Python และ SAS	Hadoop, SQL, รัง	R, ฉาก, ดิบ	Spark, Azure ML Studio, Mahout

ความแตกต่างระหว่างวิทยาศาสตร์ข้อมูลกับ BI (ระบบธุรกิจอัจฉริยะ)

ตารางด้านล่างแสดงให้เห็นถึงความแตกต่างระหว่างทั้งสอง

พารามิเตอร์	ระบบธุรกิจอัจฉริยะ	ข้อมูลวิทยาศาสตร์
ความเข้าใจ	มองย้อนกลับไป	มองไปข้างหน้า
แหล่งข้อมูล	ข้อมูลที่มีโครงสร้าง ส่วนใหญ่จะเป็น SQL และบางครั้งก็เป็นคลังข้อมูล	ข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง เช่นเดียวกับบันทึก, SQL, NoSQL หรือข้อความ
เข้าใกล้	สถิติและการแสดงภาพข้อมูล	สถิติ การเรียนรู้ของเครื่อง และกราฟ
ความสำคัญ	อดีตปัจจุบัน	การวิเคราะห์และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ
เครื่องมือ	เพนทาโฮ, Microsoft BI, QlikView	R, TensorFlow

นอกจากนี้ โปรดอ่านความแตกต่างระหว่าง วิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง.

การประยุกต์ใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูล

ตัวอย่างการประยุกต์ใช้ศาสตร์ด้านข้อมูล ได้แก่:

การค้นหาทางอินเทอร์เน็ต

Google ฟังก์ชันการค้นหาใช้เทคโนโลยีวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อค้นหาผลลัพธ์ที่ต้องการภายในเวลาเพียงเสี้ยววินาที

ระบบคำแนะนำ

เพื่อสร้างระบบแนะนำ ตัวอย่างเช่น "เพื่อนแนะนำ" บน Facebook หรือ "วิดีโอแนะนำ" บน YouTubeทุกสิ่งทำได้ด้วยความช่วยเหลือของ Data Science

การรู้จำภาพและคำพูด

ระบบจดจำเสียงพูด เช่น Siri Google ผู้ช่วยอัจฉริยะอย่าง Google Assistant และ Alexa ทำงานโดยใช้เทคนิควิทยาศาสตร์ข้อมูล นอกจากนี้ Facebook ยังจดจำเพื่อนของคุณได้เมื่อคุณอัปโหลดรูปภาพร่วมกับพวกเขา โดยอาศัยความช่วยเหลือจากวิทยาศาสตร์ข้อมูลเช่นกัน

โลกแห่งเกม

EA Sports, Sony, Nintendo กำลังใช้เทคโนโลยีวิทยาศาสตร์ข้อมูล สิ่งนี้จะช่วยปรับปรุงประสบการณ์การเล่นเกมของคุณ ขณะนี้เกมได้รับการพัฒนาโดยใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง และสามารถอัปเดตตัวเองได้เมื่อคุณก้าวไปสู่ระดับที่สูงขึ้น

เปรียบเทียบราคาออนไลน์

PriceRunner, Junglee, Shopzilla ทำงานเกี่ยวกับกลไกวิทยาศาสตร์ข้อมูล ที่นี่ ดึงข้อมูลจากเว็บไซต์ที่เกี่ยวข้องโดยใช้ API

ความท้าทายของเทคโนโลยีวิทยาศาสตร์ข้อมูล

• จำเป็นต้องมีข้อมูลและข้อมูลที่หลากหลายเพื่อการวิเคราะห์ที่แม่นยำ
• ขาดแคลนบุคลากรที่มีความเชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่เพียงพอ
• ฝ่ายบริหารไม่ได้ให้การสนับสนุนทางการเงินแก่ทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูล
• ข้อมูลไม่พร้อมใช้งาน หรือเข้าถึงได้ยาก
• ผู้บริหารธุรกิจไม่ได้นำผลลัพธ์จากวิทยาศาสตร์ข้อมูลมาใช้ให้เกิดประสิทธิภาพสูงสุด
• การอธิบายวิทยาการข้อมูลให้ผู้อื่นฟังเป็นเรื่องยาก
• ปัญหาความเป็นส่วนตัว
• ขาดผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านที่มีความสำคัญ
• หากองค์กรมีขนาดเล็กมาก ก็จะไม่สามารถมีทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้

คำถามที่พบบ่อย