วิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร? บทนำ, พื้นฐาน Concepts & กระบวนการ

วิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร

ข้อมูลวิทยาศาสตร์ เป็นสาขาการศึกษาที่เกี่ยวข้องกับการดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลจำนวนมหาศาลโดยใช้วิธีการทางวิทยาศาสตร์ อัลกอริทึม และกระบวนการต่างๆ ช่วยให้คุณค้นพบรูปแบบที่ซ่อนอยู่จากข้อมูลดิบ คำว่า Data Science เกิดขึ้นเนื่องจากวิวัฒนาการของสถิติทางคณิตศาสตร์ การวิเคราะห์ข้อมูล และ ข้อมูลขนาดใหญ่.

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสาขาสหวิทยาการที่ช่วยให้คุณสามารถดึงความรู้จากข้อมูลที่มีโครงสร้างหรือไม่มีโครงสร้าง วิทยาศาสตร์ข้อมูลช่วยให้คุณสามารถแปลปัญหาทางธุรกิจให้เป็นโครงการวิจัย แล้วแปลงกลับเป็นแนวทางแก้ไขที่ใช้งานได้จริง

ทำไมต้อง Data Science?

นี่คือข้อได้เปรียบที่สำคัญของการใช้เทคโนโลยีการวิเคราะห์ข้อมูล:

• ข้อมูลคือน้ำมันสำหรับโลกในปัจจุบัน ด้วยเครื่องมือ เทคโนโลยี และอัลกอริทึมที่เหมาะสม เราสามารถใช้ข้อมูลและแปลงข้อมูลให้กลายเป็นข้อได้เปรียบทางธุรกิจที่ชัดเจน
• Data Science สามารถช่วยคุณตรวจจับการฉ้อโกงโดยใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องจักรขั้นสูง
• ช่วยให้คุณป้องกันการสูญเสียทางการเงินที่สำคัญ
• ช่วยให้สามารถสร้างความสามารถทางสติปัญญาในเครื่องจักรได้
• คุณสามารถดำเนินการวิเคราะห์ความรู้สึกเพื่อวัดความภักดีต่อแบรนด์ของลูกค้าได้
• ช่วยให้คุณตัดสินใจได้ดีขึ้นและเร็วขึ้น
• ช่วยให้คุณแนะนำผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสมให้กับลูกค้าที่เหมาะสมเพื่อปรับปรุงธุรกิจของคุณ

ส่วนประกอบวิทยาศาสตร์ข้อมูล

สถิติ

สถิติเป็นหน่วยที่สำคัญที่สุดของพื้นฐาน Data Science และเป็นวิธีการหรือศาสตร์ในการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลตัวเลขในปริมาณมากเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์

การแสดง

เทคนิคการแสดงภาพช่วยให้คุณเข้าถึงข้อมูลจำนวนมหาศาลด้วยภาพที่เข้าใจง่ายและเข้าใจง่าย

เครื่องเรียนรู้

เครื่องเรียนรู้ สำรวจการสร้างและศึกษาอัลกอริทึมที่เรียนรู้การทำนายเกี่ยวกับข้อมูลที่ไม่คาดคิด/ในอนาคต

การเรียนรู้ลึก ๆ

การเรียนรู้ลึก ๆ วิธีนี้เป็นการวิจัยการเรียนรู้ของเครื่องแบบใหม่โดยอัลกอริธึมจะเลือกโมเดลการวิเคราะห์ที่จะปฏิบัติตาม

กระบวนการวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ตอนนี้อยู่ในนี้ การสอนวิทยาศาสตร์ข้อมูลเราจะมาเรียนรู้กระบวนการ Data Science ดังนี้

1. การค้นพบ

ขั้นตอนการค้นพบเกี่ยวข้องกับการรับข้อมูลจากแหล่งข้อมูลภายในและภายนอกที่ระบุทั้งหมด ซึ่งช่วยให้คุณตอบคำถามทางธุรกิจได้

ข้อมูลสามารถเป็น:

• บันทึกจากเว็บเซิร์ฟเวอร์
• ข้อมูลที่รวบรวมจากโซเชียลมีเดีย
• ชุดข้อมูลการสำรวจสำมะโนประชากร
• ข้อมูลที่สตรีมจากแหล่งข้อมูลออนไลน์โดยใช้ API

2 การจัดเตรียม

ข้อมูลอาจมีความไม่สอดคล้องกันหลายอย่าง เช่น ค่าที่หายไป คอลัมน์ว่าง รูปแบบข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง ซึ่งจำเป็นต้องได้รับการทำความสะอาด คุณต้องประมวลผล สำรวจ และกำหนดเงื่อนไขข้อมูลก่อนที่จะสร้างโมเดล ยิ่งข้อมูลของคุณสะอาดมากขึ้นเท่าใด การคาดการณ์ของคุณก็จะยิ่งดีขึ้นเท่านั้น

3. การวางแผนแบบจำลอง

ในขั้นตอนนี้ คุณจะต้องกำหนดวิธีการและเทคนิคในการวาดความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอินพุต การวางแผนสำหรับแบบจำลองจะดำเนินการโดยใช้สูตรทางสถิติที่แตกต่างกันและ เครื่องมือสร้างภาพ- บริการวิเคราะห์ SQL, R และ SAS/การเข้าถึงคือเครื่องมือบางส่วนที่ใช้เพื่อจุดประสงค์นี้

4. การสร้างแบบจำลอง

ขั้นตอนการสร้างแบบจำลองจริงจะเริ่มต้นขึ้นในขั้นตอนนี้ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะแจกจ่ายชุดข้อมูลสำหรับการฝึกอบรมและการทดสอบ เทคนิคต่างๆ เช่น การเชื่อมโยง การจำแนกประเภท และการจัดกลุ่ม จะถูกนำไปใช้กับชุดข้อมูลการฝึกอบรม เมื่อเตรียมแบบจำลองเสร็จแล้ว จะทำการทดสอบกับชุดข้อมูล "การทดสอบ"

5. Operaหาเหตุผลเข้าข้างตนเอง

คุณจะส่งมอบแบบจำลองพื้นฐานขั้นสุดท้ายพร้อมรายงาน โค้ด และเอกสารทางเทคนิคในขั้นตอนนี้ แบบจำลองจะถูกนำไปใช้ในสภาพแวดล้อมการผลิตแบบเรียลไทม์หลังจากการทดสอบอย่างละเอียดถี่ถ้วน

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, Python, SQL, ไฮฟ์, Matlab, หมู, Spark

วิศวกรข้อมูล

บทบาท: บทบาทของก วิศวกรข้อมูล คือการทำงานกับข้อมูลจำนวนมาก เขาพัฒนา สร้าง ทดสอบ และบำรุงรักษาสถาปัตยกรรมต่างๆ เช่น ระบบประมวลผลขนาดใหญ่และฐานข้อมูล

ภาษา: SQL, ไฮฟ์, R, SAS, Matlab, Python, Java, รูบี้, C + + และ Perl

Data Analyst

บทบาท: นักวิเคราะห์ข้อมูลมีหน้าที่รับผิดชอบในการขุดข้อมูลจำนวนมหาศาล พวกเขาจะมองหาความสัมพันธ์ รูปแบบ แนวโน้มของข้อมูล Later เขาหรือเธอจะนำเสนอรายงานและการแสดงภาพที่น่าสนใจสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อการตัดสินใจทางธุรกิจที่เป็นไปได้มากที่สุด

ภาษา: ร Python, HTML, JS, C, C+ + , SQL

นักสถิติ

บทบาท: นักสถิติรวบรวม วิเคราะห์ และทำความเข้าใจข้อมูลเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณโดยใช้ทฤษฎีและวิธีการทางสถิติ

ภาษา: SQL, R, Matlab, ฉาก, Python, เพิร์ล, Sparkและไฮฟ์

ผู้ดูแลระบบข้อมูล

บทบาท: ผู้ดูแลระบบข้อมูลควรตรวจสอบให้แน่ใจว่า ฐานข้อมูล สามารถเข้าถึงได้โดยผู้ใช้ที่เกี่ยวข้องทั้งหมด เขายังรับประกันว่ามันทำงานอย่างถูกต้องและรักษาความปลอดภัย แฮ็ค.

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

นักวิเคราะห์ธุรกิจ

บทบาท: มืออาชีพรายนี้จำเป็นต้องปรับปรุงกระบวนการทางธุรกิจ เขา/เธอเป็นตัวกลางระหว่างทีมผู้บริหารธุรกิจและแผนกไอที

ภาษา: SQL, Tableau, Power BI และ, Python

อ่านคำถามและคำตอบสัมภาษณ์วิทยาศาสตร์ข้อมูลด้วย: คลิกที่นี่

เครื่องมือสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล

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

ความแตกต่างระหว่างวิทยาศาสตร์ข้อมูลกับ BI (ระบบธุรกิจอัจฉริยะ)

พารามิเตอร์	ระบบธุรกิจอัจฉริยะ	ข้อมูลวิทยาศาสตร์
ความเข้าใจ	มองย้อนกลับไป	มองไปข้างหน้า
แหล่งข้อมูล	ข้อมูลที่มีโครงสร้าง ส่วนใหญ่เป็น SQL แต่บางครั้ง Data Warehouse)	ข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง เช่นเดียวกับบันทึก, SQL, NoSQL หรือข้อความ
เข้าใกล้	สถิติและการแสดงภาพ	สถิติ การเรียนรู้ของเครื่อง และกราฟ
ความสำคัญ	อดีตปัจจุบัน	การวิเคราะห์และการเขียนโปรแกรมภาษาประสาท
เครื่องมือ	เพนทาโฮ. Microsoft Bl, QlikView,	R, TensorFlow

อ่านความแตกต่างระหว่าง Data Science กับ Machine: คลิกที่นี่

การประยุกต์ใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูล

การประยุกต์ใช้ Data Science บางส่วนได้แก่:

การค้นหาทางอินเทอร์เน็ต

การค้นหาของ Google ใช้เทคโนโลยีวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อค้นหาผลลัพธ์ที่ต้องการภายในเสี้ยววินาที

ระบบคำแนะนำ

เพื่อสร้างระบบการแนะนำ ตัวอย่างเช่น เปิด “เพื่อนที่แนะนำ” บน Facebook หรือวิดีโอแนะนำ YouTubeทุกสิ่งทำได้ด้วยความช่วยเหลือของ Data Science

การรู้จำภาพและคำพูด

คำพูดจดจำระบบต่างๆ เช่น Siri, Google Assistant และ Alexa ที่ทำงานบนเทคนิควิทยาศาสตร์ข้อมูล ยิ่งไปกว่านั้น Facebook ยังจดจำเพื่อนของคุณเมื่อคุณอัพโหลดรูปภาพด้วยด้วยความช่วยเหลือจาก Data Science

โลกแห่งเกม

EA Sports, Sony, Nintendo กำลังใช้เทคโนโลยีวิทยาศาสตร์ข้อมูล สิ่งนี้จะช่วยปรับปรุงประสบการณ์การเล่นเกมของคุณ ขณะนี้เกมได้รับการพัฒนาโดยใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง และสามารถอัปเดตตัวเองได้เมื่อคุณก้าวไปสู่ระดับที่สูงขึ้น

เปรียบเทียบราคาออนไลน์

PriceRunner, Junglee, Shopzilla ทำงานเกี่ยวกับกลไกวิทยาศาสตร์ข้อมูล ที่นี่ ดึงข้อมูลจากเว็บไซต์ที่เกี่ยวข้องโดยใช้ API

ความท้าทายของเทคโนโลยีวิทยาศาสตร์ข้อมูล

• จำเป็นต้องมีข้อมูลและข้อมูลที่หลากหลายเพื่อการวิเคราะห์ที่แม่นยำ
• กลุ่มผู้มีความสามารถด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลไม่เพียงพอ
• ฝ่ายบริหารไม่ได้ให้การสนับสนุนทางการเงินแก่ทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูล
• ความไม่พร้อม/การเข้าถึงข้อมูลที่ยากลำบาก
• ผู้มีอำนาจตัดสินใจทางธุรกิจไม่ได้ใช้ผลลัพธ์ทางวิทยาศาสตร์ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ
• การอธิบายวิทยาการข้อมูลให้ผู้อื่นฟังเป็นเรื่องยาก
• ปัญหาความเป็นส่วนตัว
• ขาดผู้เชี่ยวชาญโดเมนที่สำคัญ
• หากองค์กรมีขนาดเล็กมาก ก็ไม่มีทีม Data Science

สรุป

• Data Science เป็นสาขาการศึกษาที่เกี่ยวข้องกับการดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลจำนวนมหาศาลโดยใช้วิธีการทางวิทยาศาสตร์ อัลกอริทึม และกระบวนการต่างๆ มากมาย
• สถิติ การแสดงภาพ การเรียนรู้เชิงลึก การเรียนรู้ของเครื่องจักร เป็นแนวคิดด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่สำคัญ
• กระบวนการวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องผ่านการค้นพบ การเตรียมข้อมูล การวางแผนโมเดล การสร้างโมเดล Operaหาเหตุผล, สื่อสารผลลัพธ์
• ตำแหน่งงาน Data Scientist ที่สำคัญ ได้แก่ 1) Data Scientist 2) Data Engineer 3) Data Analyst 4) Statistician 5) Data Architect 6) ผู้ดูแลระบบข้อมูล 7) นักวิเคราะห์ธุรกิจ 8) ผู้จัดการข้อมูล/การวิเคราะห์
• อาร์, SQL, Python, SaS เป็นเครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่จำเป็น
• การคาดการณ์ของ Business Intelligence เป็นการมองย้อนกลับไป ในขณะที่ Data Science เป็นการมองไปข้างหน้า
• การใช้งานที่สำคัญของวิทยาศาสตร์ข้อมูล ได้แก่ 1) การค้นหาทางอินเทอร์เน็ต 2) ระบบการแนะนำ 3) การรู้จำภาพและคำพูด 4) โลกของเกม 5) การเปรียบเทียบราคาออนไลน์
• ข้อมูลและข้อมูลที่หลากหลายถือเป็นความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดของเทคโนโลยีวิทยาศาสตร์ข้อมูล