By | February 9, 2023

วิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร?

ข้อมูลอยู่รอบตัวเราและกำลังดำเนินไปบนเส้นทางที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง เนื่องจากโลกมีปฏิสัมพันธ์กับอินเทอร์เน็ตมากขึ้นเรื่อยๆ อุตสาหกรรมต่าง ๆ ได้ตระหนักถึงพลังอันมหาศาลที่อยู่เบื้องหลังข้อมูล และกำลังค้นหาว่ามันจะเปลี่ยนแปลงได้อย่างไร ไม่เพียงแต่วิธีการทำธุรกิจ แต่ยังรวมถึงวิธีที่เราเข้าใจและสัมผัสกับสิ่งต่าง ๆ ด้วย Data Science หมายถึงศาสตร์แห่งการถอดรหัสข้อมูลจากข้อมูลชุดใดชุดหนึ่ง โดยทั่วไป นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะรวบรวมข้อมูลดิบ ประมวลผลเป็นชุดข้อมูล จากนั้นใช้ข้อมูลนั้นเพื่อสร้างแบบจำลองทางสถิติและแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง ในการทำเช่นนี้ พวกเขาต้องการสิ่งต่อไปนี้:

  1. เฟรมเวิร์กการรวบรวมข้อมูล เช่น Hadoop และภาษาโปรแกรม เช่น SAS เพื่อเขียนภาคต่อและคิวรี

  2. เครื่องมือสำหรับการสร้างโมเดลข้อมูล เช่น python, R, Excel, Minitab เป็นต้น

  3. อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเช่น Regression, Clustering, Decision-tree, Support Vector Mechanics เป็นต้น

องค์ประกอบของโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูล

  • ศึกษาแนวคิด: ขั้นตอนแรกเกี่ยวข้องกับการประชุมกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียและถามคำถามมากมายเพื่อระบุปัญหา ทรัพยากรที่มีอยู่ เงื่อนไขที่เกี่ยวข้อง งบประมาณ กำหนดเวลา ฯลฯ
  • การสำรวจข้อมูล: หลายครั้งข้อมูลอาจคลุมเครือ ไม่สมบูรณ์ ซ้ำซ้อน ผิดพลาด หรืออ่านไม่ได้ เพื่อจัดการกับสถานการณ์เหล่านี้ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะสำรวจข้อมูลโดยดูตัวอย่างและพยายามหาวิธีเติมช่องว่างหรือลบส่วนที่ซ้ำซ้อน ขั้นตอนนี้อาจเกี่ยวข้องกับเทคนิคต่างๆ เช่น การแปลงข้อมูล การรวมข้อมูล การล้างข้อมูล การลดข้อมูล เป็นต้น
  • การวางแผนแบบจำลอง: โมเดลสามารถเป็นโมเดลประเภทใดก็ได้ เช่น โมเดลทางสถิติหรือโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง การเลือกจะแตกต่างกันไปจาก Data Scientist คนหนึ่งไปยังอีกคนหนึ่ง และขึ้นอยู่กับปัญหาที่เกิดขึ้นด้วย หากเป็นแบบจำลองการถดถอย เราสามารถเลือกอัลกอริธึมการถดถอยได้ หรือถ้าเกี่ยวกับการจัดหมวดหมู่ อัลกอริทึมการจัดหมวดหมู่ เช่น แผนผังการตัดสินใจ สามารถสร้างผลลัพธ์ที่ต้องการได้

การสร้างแบบจำลองหมายถึงการฝึกอบรมแบบจำลองเพื่อให้สามารถปรับใช้ได้ตามต้องการ ขั้นตอนนี้ดำเนินการโดยแพ็คเกจ Python เช่น Numpy, pandas เป็นต้น ขั้นตอนนี้เป็นขั้นตอนซ้ำๆ เช่น Data Scientist ต้องฝึกโมเดลหลายครั้ง

  • การสื่อสาร: ขั้นตอนต่อไปคือการสื่อสารผลลัพธ์ไปยังผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่เหมาะสม ทำได้โดยการเตรียมแผนภูมิและกราฟอย่างง่ายที่แสดงการค้นพบและเสนอวิธีแก้ปัญหา เครื่องมือเช่น Tableau และ Power BI มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับขั้นตอนนี้
  • การทดสอบและการใช้งาน: หากโมเดลที่เสนอได้รับการยอมรับ ก็จะนำไปสู่การทดสอบก่อนการผลิต เช่น การทดสอบ A/B ซึ่งเกี่ยวกับการใช้งาน กล่าวคือ 80% ของโมเดลสำหรับการฝึกอบรม และพักเพื่อตรวจสอบสถิติว่าทำงานได้ดีเพียงใด เมื่อโมเดลผ่านการทดสอบแล้ว โมเดลจะถูกปรับใช้ในสภาพแวดล้อมการผลิต

คุณควรทำอย่างไรเพื่อที่จะเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

Data Science เป็นอาชีพที่เติบโตเร็วที่สุดในศตวรรษที่ 21 งานมีความท้าทายและทำให้ผู้ใช้สามารถใช้ความคิดสร้างสรรค์ได้อย่างเต็มที่ อุตสาหกรรมต่าง ๆ ต้องการมืออาชีพที่มีทักษะอย่างมากในการทำงานกับข้อมูลที่พวกเขาสร้างขึ้น และนั่นคือเหตุผลที่หลักสูตรนี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อเตรียมนักเรียนให้เป็นผู้นำในโลกของวิทยาศาสตร์ข้อมูล การฝึกอบรมโดยละเอียดโดยคณาจารย์ที่มีชื่อเสียง การประเมินหลายรายการ โครงการสด การสัมมนาผ่านเว็บ และสิ่งอำนวยความสะดวกอื่น ๆ อีกมากมายพร้อมให้นักศึกษากำหนดรูปแบบตามความต้องการของภาคอุตสาหกรรม