Data Science เป็นคำที่กำลังได้รับความนิยมอย่างมากในปัจจุบัน อย่างไรก็ตาม สิ่งนี้หมายความว่าอย่างไรและคุณต้องการทักษะประเภทใด ในบทความนี้ เราจะตอบคำถามเหล่านี้นอกเหนือจากการค้นหาข้อมูลสำคัญบางอย่าง อ่านต่อ.
ก่อนอื่น มาดูกันว่าคำนี้หมายถึงอะไร โดยพื้นฐานแล้ว วิทยาศาสตร์ข้อมูลคือการรวมกันของเครื่องมือ เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง และอัลกอริทึมมากมาย พวกเขารวมกันเพื่อค้นหารูปแบบที่ซ่อนอยู่ตามข้อมูลดิบที่กำหนด
โดยพื้นฐานแล้ว วิทยาศาสตร์ข้อมูลจะใช้สำหรับการคาดการณ์และการตัดสินใจที่สำคัญผ่านการใช้การเรียนรู้ของเครื่อง การวิเคราะห์เชิงกำหนด และการวิเคราะห์แบบไม่เป็นทางการ มาทำความเข้าใจให้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ล่วงหน้า: โดยพื้นฐานแล้ว หากคุณต้องการแบบจำลองที่สามารถทำนายเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นในอนาคตได้ คุณควรใช้แนวทางนี้ ตัวอย่างเช่น หากคุณเสนอเงินเป็นเครดิต คุณอาจกังวลเกี่ยวกับการได้เงินคืนจากลูกหนี้ ดังนั้น คุณสามารถพัฒนาแบบจำลองที่สามารถทำการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อดูว่าพวกเขาจะชำระเงินตรงเวลาหรือไม่
การวิเคราะห์เชิงกำหนด: นอกจากนี้ หากคุณต้องการโมเดลที่มีความสามารถในการตัดสินใจและปรับเปลี่ยนได้ด้วยพารามิเตอร์ไดนามิก เราขอแนะนำให้คุณทำการวิเคราะห์เชิงกำหนด เกี่ยวข้องกับการให้คำแนะนำ ดังนั้นจึงคาดการณ์และแนะนำการกระทำที่กำหนดไว้มากมายและผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้อง
หากคุณต้องการตัวอย่าง คุณอาจลองพิจารณารถยนต์ไร้คนขับโดย Google ข้อมูลที่รวบรวมโดยรถสามารถนำไปใช้ในการฝึกอบรมรถเหล่านี้เพิ่มเติม นอกจากนี้ คุณสามารถใช้อัลกอริทึมมากมายเพื่อเพิ่มความฉลาดให้กับระบบ ส่งผลให้รถของคุณสามารถตัดสินใจเรื่องสำคัญๆ ได้ เช่น การเลี้ยว เข้าเส้นทางที่ถูกต้อง และเร่งความเร็วหรือลดความเร็วลง
การเรียนรู้ของเครื่อง: สำหรับการคาดการณ์ แมชชีนเลิร์นนิงเป็นอีกเทคนิคหนึ่งที่ใช้ในวิทยาการข้อมูล หากคุณมีสิทธิ์เข้าถึงข้อมูลธุรกรรมบางประเภทและต้องการพัฒนาแบบจำลองเพื่อคาดการณ์แนวโน้มในอนาคต คุณสามารถลองใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องได้ สิ่งนี้เรียกว่าการเรียนรู้ภายใต้การดูแล เนื่องจากคุณมีข้อมูลในการฝึกอบรมเครื่องจักร ระบบการตรวจจับการฉ้อโกงได้รับการฝึกอบรมในลักษณะเดียวกัน
การค้นพบรูปแบบ: อีกวิธีหนึ่งคือการใช้เทคนิคในการหารูปแบบ ในสถานการณ์นี้ คุณไม่สามารถเข้าถึงพารามิเตอร์สำหรับการคาดการณ์ได้ ดังนั้นคุณต้องมองหารูปแบบที่ซ่อนอยู่เหล่านั้นที่สามารถช่วยให้คุณทำนายได้อย่างมีความหมาย และสิ่งนี้เรียกว่าโมเดลที่ไม่มีผู้ดูแล เนื่องจากคุณไม่มีป้ายกำกับที่กำหนดไว้ล่วงหน้า การทำคลัสเตอร์เป็นอัลกอริธึมยอดนิยมสำหรับจุดประสงค์นี้
สมมติว่าคุณทำงานกับบริษัทโทรศัพท์ และมีความจำเป็นต้องเริ่มเครือข่ายเสาในพื้นที่หนึ่งๆ ในกรณีนี้ เทคนิคการจัดกลุ่มเป็นเทคนิคที่เหมาะสมในการตัดสินใจเลือกตำแหน่งหอคอย เพื่อให้แน่ใจว่าผู้ใช้ในพื้นที่จะได้รับความแรงของสัญญาณที่ดีที่สุด
โดยสรุปแล้ว นี่คือความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับวิทยาการข้อมูลและเทคนิคที่ใช้ในสาขาต่างๆ หวังว่าข้อมูลจะช่วยให้คุณเข้าใจมากขึ้นว่าคำนี้หมายถึงอะไร และคุณจะได้ประโยชน์จากคำนั้นอย่างไร