By | May 4, 2023

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นโลกเทคโนโลยีในปัจจุบันที่ใช้คำศัพท์ทั่วไป เป็นหน่วยงานสหสาขาวิชาชีพที่จัดการกับข้อมูลในลักษณะที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง มันใช้วิธีการทางวิทยาศาสตร์และคณิตศาสตร์ในการประมวลผลข้อมูลและดึงความรู้ออกมา ทำงานบนแนวคิดเดียวกันกับ Big Data และ Data Mining ต้องใช้ฮาร์ดแวร์ที่ทรงพลังพร้อมกับอัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพและการเขียนโปรแกรมซอฟต์แวร์เพื่อแก้ปัญหาข้อมูลหรือประมวลผลข้อมูลเพื่อรับความรู้ที่มีค่าจากมัน

แนวโน้มของข้อมูลในปัจจุบันให้ข้อมูลแก่เรา 80% ในลักษณะที่ไม่มีโครงสร้าง ในขณะที่อีก 20% อยู่ในรูปแบบที่มีโครงสร้างสำหรับการวิเคราะห์อย่างรวดเร็ว รายละเอียดที่ไม่มีโครงสร้างหรือกึ่งโครงสร้างต้องการการประมวลผลเพื่อให้เป็นประโยชน์ต่อสภาพแวดล้อมของผู้ประกอบการในปัจจุบัน โดยทั่วไป ข้อมูลหรือรายละเอียดนี้สร้างขึ้นจากแหล่งที่มาที่หลากหลาย เช่น ไฟล์ข้อความ บันทึกทางการเงิน เครื่องมือและเซ็นเซอร์ และแบบฟอร์มมัลติมีเดีย การดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายและมีค่าจากข้อมูลนี้ต้องใช้อัลกอริธึมและเครื่องมือขั้นสูง วิทยาศาสตร์นี้กำลังเสนอข้อเสนอคุณค่าสำหรับจุดประสงค์นี้และทำให้เป็นวิทยาศาสตร์ที่มีคุณค่าสำหรับโลกเทคโนโลยีในปัจจุบัน

Data Science ดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลได้อย่างไร

1. ตัวอย่างเช่น เว็บไซต์ออนไลน์ในปัจจุบันยังคงรักษารายละเอียดหรือข้อมูลจำนวนมหาศาลที่เกี่ยวข้องกับฐานลูกค้าของตน ขณะนี้ ร้านค้าออนไลน์ต้องการเสนอคำแนะนำสินค้าสำหรับลูกค้าแต่ละรายตามกิจกรรมที่ผ่านมา ร้านค้าได้รับข้อมูลทั้งหมดของลูกค้า เช่น ประวัติการซื้อที่ผ่านมา ประวัติการเรียกดูสินค้า รายได้ อายุ และอื่นๆ ที่นี่ วิทยาศาสตร์สามารถช่วยได้มากโดยการคิดแบบจำลองรถไฟโดยใช้รายละเอียดที่มีอยู่ และร้านค้าสามารถแนะนำผลิตภัณฑ์ที่แม่นยำแก่ฐานลูกค้าในช่วงเวลาปกติได้ การประมวลผลข้อมูลเพื่อจุดประสงค์นี้เป็นกิจกรรมที่ซับซ้อน แต่วิทยาศาสตร์สามารถทำสิ่งมหัศจรรย์เพื่อจุดประสงค์นี้ได้

2. ให้เราพิจารณาความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีอีกประการหนึ่งซึ่งวิทยาศาสตร์นี้สามารถช่วยได้มาก รถที่ขับเองเป็นตัวอย่างที่ดีที่สุดที่นี่ รายละเอียดสดหรือข้อมูลจากเซ็นเซอร์ เรดาร์ เลเซอร์ และกล้องโดยทั่วไปจะสร้างแผนที่ของสภาพแวดล้อมสำหรับรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเอง รถใช้ข้อมูลนี้เพื่อตัดสินใจว่าจุดไหนควรเร็ว จุดไหนควรช้า และเวลาไหนควรแซงรถคันอื่น วิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูงเพื่อจุดประสงค์นี้ นี่เป็นอีกตัวอย่างที่ดีที่สุดในการถ่ายทอดเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ว่าช่วยในการตัดสินใจโดยใช้รายละเอียดหรือข้อมูลที่มีอยู่ได้อย่างไร

3. การพยากรณ์อากาศเป็นอีกหนึ่งพื้นที่ที่วิทยาศาสตร์นี้มีบทบาทสำคัญ ที่นี่ใช้ศาสตร์นี้ในการวิเคราะห์เชิงทำนาย รายละเอียดหรือข้อมูลหรือข้อเท็จจริงหรือตัวเลขที่รวบรวมจากเรดาร์ เรือ ดาวเทียม และเครื่องบินที่ใช้วิเคราะห์และสร้างแบบจำลองสำหรับการพยากรณ์อากาศ แบบจำลองที่พัฒนาขึ้นโดยใช้วิทยาศาสตร์ช่วยในการพยากรณ์อากาศและทำนายเหตุการณ์ภัยพิบัติทางธรรมชาติได้อย่างแม่นยำอีกด้วย หากปราศจากวิทยาศาสตร์ ข้อมูลที่เก็บรวบรวมจะไร้ประโยชน์โดยสิ้นเชิง

วงจรชีวิตของวิทยาศาสตร์ข้อมูล

• การจับภาพ: วิทยาศาสตร์เริ่มต้นด้วยการได้มาซึ่งข้อมูล การป้อนข้อมูล การดึงข้อมูล และการรับสัญญาณ

• การประมวลผล: วิทยาศาสตร์นี้ประมวลผลข้อมูลที่ได้มาอย่างมีประสิทธิภาพโดยใช้การทำเหมืองข้อมูล การจัดกลุ่มและจำแนกข้อมูล การสร้างแบบจำลองข้อมูล และการสรุปข้อมูล

• การบำรุงรักษา: The Science รักษาข้อมูลที่ประมวลผลโดยใช้คลังข้อมูล การล้างข้อมูล การจัดเตรียมข้อมูล และสถาปัตยกรรมข้อมูล

• การสื่อสาร: วิทยาศาสตร์นี้สื่อสารหรือให้บริการข้อมูลโดยใช้การรายงานข้อมูล การสร้างภาพข้อมูล ระบบธุรกิจอัจฉริยะ และแบบจำลองการตัดสินใจ

• การวิเคราะห์: วิทยาศาสตร์นี้วิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้กระบวนการสำรวจหรือยืนยัน การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ การถดถอย การทำเหมืองข้อความ และการวิเคราะห์เชิงคุณภาพ