คู่มือฉบับสมบูรณ์เกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล

เราเข้าสู่ยุคที่จำเป็นต้องมีพื้นที่จัดเก็บขนาดใหญ่ อันที่จริง ความต้องการด้านสตอเรจเป็นปัญหาที่ท้าทายที่สุดปัญหาหนึ่งจากองค์กรต่างๆ ที่ต้องเก็บข้อมูลลูกค้าและการขายมาอย่างยาวนาน ในปี 2010 ผู้คนในสาขาที่เกี่ยวข้องเริ่มทำงานสำหรับกรอบงานหรือเป็นโซลูชันในการจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ไว้ในที่เดียว หลังจากพัฒนากรอบงานที่สามารถจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ ปัญหาหลักที่เพิ่มขึ้นคือการประมวลผลและการย้ายข้อมูล

เนื่องจากวิวัฒนาการในอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง(1) 90% ของกรอบงานวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้รับการพัฒนาในยุคปัจจุบัน(2) ทุกวัน มีการสร้าง ประมวลผล และจัดเก็บข้อมูลมากกว่า 2.5 quintillion ไบต์ ทั้งหมดนี้ต้องขอบคุณวิทยาศาสตร์ข้อมูล ข้อมูลนี้อาจแตกต่างกันไปในแต่ละองค์กร รวมถึงการจัดเก็บข้อมูลในห้างสรรพสินค้าไปยังโพสต์ในแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย โดยทั่วไป. ข้อมูลนี้เรียกว่าข้อมูลขนาดใหญ่

• นิยามวิทยาศาสตร์ข้อมูล
• ประวัติศาสตร์
• ความสำคัญ
• ทำไมต้องเลือก data Science
• วิธีการเข้าสู่วิทยาศาสตร์ข้อมูล
• วงจรชีวิต
• กระบวนการ
• เครื่องมือ
• วิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับธุรกิจ
• ประโยชน์
• ความท้าทาย
• วิทยาศาสตร์ข้อมูลกับการวิเคราะห์ข้อมูล
• วิทยาศาสตร์ข้อมูลกับการเรียนรู้ของเครื่อง
• วิทยาศาสตร์ข้อมูล vs วิศวกรรมซอฟต์แวร์
• ข้อมูลขนาดใหญ่เทียบกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล
• อนาคต
• เทรนด์
• ทรัพยากร

วิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร?

สำหรับนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ที่มีทักษะหรือมืออาชีพ นี่อาจไม่มีอะไรมากไปกว่าเส้นทางอาชีพที่มีความต้องการสูง อย่างไรก็ตาม เป็นสาขาสหวิทยาการที่อ้างถึงการใช้อัลกอริธึม ระบบ และสมการทางคณิตศาสตร์เพื่อให้ได้ข้อมูล ข้อมูลเชิงลึก และความรู้จากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างรวมถึงข้อมูลที่มีโครงสร้าง เพื่อให้เข้าใจปรากฏการณ์ทางธรรมชาติ ผู้เชี่ยวชาญจึงรวมการเรียนรู้ของเครื่อง การวิเคราะห์ข้อมูล และสถิติเข้าด้วยกัน

ประวัติวิทยาศาสตร์ข้อมูล

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสถานที่อันมีค่าในประวัติศาสตร์ อย่างไรก็ตาม คำนี้ไม่ใช่คำกว้างๆ อย่างที่เป็นอยู่ในขณะนี้ ตั้งแต่กรีกโบราณไปจนถึงอักษรอียิปต์โบราณ มีผู้เชี่ยวชาญหลายคนในประวัติศาสตร์ที่มีหน้าที่รวบรวมข้อมูลหรือบันทึกเป็นลายลักษณ์อักษรไว้ในที่เดียว อย่างไรก็ตาม เมื่อโลกก้าวหน้า เราเห็นนักสถิติกำลังรวบรวมข้อมูล พวกเขาอยู่ภายใต้หมวดหมู่ของวิทยาศาสตร์ข้อมูล จากข้อมูลของ Forbes ได้ช่วยองค์กรและธุรกิจต่างๆ ในการบันทึกและจัดเก็บข้อมูลตั้งแต่ช่วงต้นทศวรรษ 1940

ทำไมวิทยาศาสตร์ข้อมูลจึงมีความสำคัญ?

ในอดีต ข้อมูลที่องค์กรต้องใช้มีขนาดเล็กลงและมีโครงสร้างเป็นส่วนใหญ่ ข้อมูลดั้งเดิมสามารถวิเคราะห์ได้อย่างง่ายดายผ่านเครื่องมือ BI อย่างไรก็ตาม ข้อมูลขององค์กรในปัจจุบันไม่มีโครงสร้างและมีขนาดใหญ่ขึ้น เครื่องมือ BI ขาดความสามารถในการประมวลผลข้อมูลปริมาณมหาศาล ซึ่งมักพบในเซ็นเซอร์ บันทึกทางการเงิน ฟอรัม และอื่นๆ

ดังนั้นเราจึงต้องการเครื่องมือวิเคราะห์ กระบวนการ และอัลกอริธึมขั้นสูงและซับซ้อนเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายออกจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

ทำไมถึงเลือกวิทยาศาสตร์ข้อมูล?

จากการทบทวนธุรกิจประจำปีของมหาวิทยาลัยฮาร์วาร์ด นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลถือเป็นอาชีพชั้นยอด (4) ในโลกปัจจุบัน อันที่จริง นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลเป็นหนึ่งในผู้เชี่ยวชาญที่ได้รับค่าตอบแทนมากที่สุดแห่งศตวรรษ ดังนั้นอะไรที่ทำให้วิทยาศาสตร์ข้อมูลมีความสำคัญต่อเส้นทางอาชีพ? เหตุใดการเรียนรู้ในศตวรรษนี้จึงสำคัญ ไม่ใช่ข้อเท็จจริงที่ซ่อนเร้นว่างานเป็นหนึ่งในงานที่เป็นที่ต้องการตัวมากที่สุดในตลาดปัจจุบัน

อย่าเสียเวลาและดูว่าเหตุใดจึงควรเลือกอาชีพนี้ดีกว่า ในขณะที่เราจะดำเนินการต่อไป เราจะหารือเกี่ยวกับข้อกำหนดในปัจจุบันของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่บริษัทขนาดใหญ่จำเป็นต้องเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของพวกเขา

ในความเป็นจริง data science สำหรับธุรกิจหมายถึงการเพิ่มขึ้นอย่างมากในข้อมูลขนาดใหญ่และการทำเหมืองข้อมูล เป็นเชื้อเพลิงชนิดเดียวที่ปฏิวัติอุตสาหกรรมนับพันและนำพวกเขาเข้าสู่การแข่งขันที่ดุเดือดที่สุด ดังนั้น องค์กรจำนวนมากจึงต้องการผู้เชี่ยวชาญที่เชี่ยวชาญในการทำความเข้าใจลักษณะปัจจุบันและแนวโน้มของข้อมูลในขณะเดียวกันก็วิเคราะห์ จัดการ และจัดการข้อมูลดังกล่าวด้วยวิธีที่ดีที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้

ต่อไปนี้คือเหตุผลบางประการในการเลือกเป็นเส้นทางอาชีพของคุณ:

• ^{เชื้อเพลิง} แห่งศตวรรษที่ 21

  เราอยู่ใน ^{ศตวรรษ} ที่ 21 และในขั้นตอนนี้ วิทยาศาสตร์ข้อมูลปฏิวัติอุตสาหกรรม แม้แต่อุตสาหกรรมมือถือและอิเล็กทรอนิกส์ก็ยังใช้เทคนิคบิ๊กดาต้าเพื่อทำให้ผลิตภัณฑ์ของตนปลอดภัยสำหรับการใช้งาน จุดประสงค์เบื้องหลังการใช้บิ๊กดาต้าคือการประดิษฐ์เครื่องจักรประสิทธิภาพสูงที่มีประสิทธิภาพระดับไฮเอนด์

  ทุกอุตสาหกรรมต้องการการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมาก เพื่อให้สามารถเพิ่มประสิทธิภาพและยอดขายได้ ในการทำเช่นนี้ เจ้าของต้องมีทีมนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลที่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลและเข้าใจรูปแบบการซื้อของผู้บริโภคที่ผันผวนได้

• ปัญหาอุปสงค์และอุปทาน

  ทุกอุตสาหกรรมมีข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างหรือกึ่งมีโครงสร้างจำนวนมาก อย่างไรก็ตาม มีทรัพยากรไม่มากนักที่จะแปลงข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์สำหรับการสร้างผลิตภัณฑ์ อีกทั้งมีคนจำนวนไม่มากที่มีทักษะในการทำความเข้าใจและวิเคราะห์ข้อมูล ดังนั้นจึงมีปัญหาการขาดแคลนนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในตลาด อันที่จริง อัตราการรู้หนังสือต่ำมาก ดังนั้น เพื่อเติมเต็มช่องว่างและช่องว่างนี้ คุณต้องเลือกวิทยาศาสตร์ข้อมูล

• อาชีพที่ร่ำรวย

  Glassdoor ระบุว่านักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลทั่วไปทำรายได้มากกว่าเงินเดือนประจำชาติของชาวอเมริกันประมาณ 163% ดังนั้นจึงเป็นเส้นทางอาชีพที่มีแนวโน้มว่าจะส่งผลให้เกิดฟองสบู่รายได้มหาศาล

  นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถควบคุมภาษาเครื่อง คณิตศาสตร์ และสถิติได้ เส้นโค้งการเรียนรู้นั้นลึกและชัน ด้วยเหตุนี้ มูลค่าของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในตลาดจึงค่อนข้างสูง กระบวนการทั้งหมดของบริษัทขึ้นอยู่กับแนวทางที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและการตัดสินใจของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ดังนั้น ในการเพิ่มยอดขาย ทุกอุตสาหกรรมต้องมีทีมนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล สิ่งนี้ช่วยให้คุณทำงานในอุตสาหกรรมที่คุณต้องการได้มากที่สุด

• วิทยาศาสตร์ข้อมูลทำให้โลกเป็นสถานที่ที่ดีขึ้น

  วิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับธุรกิจเป็นแนวคิดทางปัญญา องค์กรและองค์กรต่างๆ ใช้ประโยชน์จากข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อสร้างผลิตภัณฑ์ที่มีประโยชน์ ตัวอย่างเช่น ข้อมูลสามารถช่วยให้แพทย์มีข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับสุขภาพของผู้ป่วยได้ดีขึ้น

• วิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออาชีพแห่งอนาคต

  นักอุตสาหกรรมทุกคนรู้ดีว่าการเข้ามาในสาขานี้หมายถึงการรักษาสถานะทางการเงินของคุณในอนาคต มันเป็นอาชีพของวันพรุ่งนี้โดยพื้นฐาน ในขณะที่อุตสาหกรรมต่างๆ กำลังเคลื่อนไปสู่ระบบอัตโนมัติ ผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลก็ถูกเปิดตัวในตลาด ดังนั้น อุตสาหกรรมต่างๆ อาจต้องการนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลในระยะยาวเพื่อช่วยให้พวกเขาตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลได้ดีขึ้น งานของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลถูกจำกัดให้ดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลที่เป็นประโยชน์เท่านั้น อย่างไรก็ตาม ทักษะนี้จะช่วยให้บริษัทนั้นเติบโตและเจริญรุ่งเรือง

จะเข้าสู่ Data Science ได้อย่างไร?

ข้อมูลเป็นทรัพย์สินที่มีค่าสำหรับทุกบริษัทและถือเป็นทรัพย์สินที่แพงที่สุด คุณสามารถเข้าสู่วิทยาศาสตร์ข้อมูลได้หลายวิธี เช่น โดยการเพิ่มทักษะในการทำเหมืองข้อมูล การวิเคราะห์ การทำความสะอาด และการตีความ

อย่างไรก็ตาม นี่คือบางส่วนในสาขาวิชาสหวิทยาการขนาดใหญ่ที่คุณสามารถเลือกเข้าร่วมได้

• ในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

  งานของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือการค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้อง เกี่ยวกับบริษัท หรือข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการขาย พวกเขาไม่เพียงแต่มีทักษะทางธุรกิจเท่านั้น แต่ยังรู้วิธีทำความสะอาด ขุด สร้างโครงสร้าง และนำเสนอข้อมูลอีกด้วย ธุรกิจทั้งหมดต้องการทีมนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อจัดการ วิเคราะห์ และจัดการข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมาก ผลลัพธ์ที่ได้จากนักวิทยาศาสตร์จะได้รับการวิเคราะห์และใช้ในการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเป็นหลัก

• ในฐานะนักวิเคราะห์ข้อมูล

  โดยทั่วไปแล้ว นักวิเคราะห์ข้อมูลจะเชื่อมช่องว่างระหว่างนักวิเคราะห์ธุรกิจของบริษัทกับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล พวกเขาได้รับคำถามที่ต้องการคำตอบจากข้อมูลเท่านั้น องค์กรจึงใช้คำตอบเหล่านั้นเพื่อสร้างกลยุทธ์ทางธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล นักวิเคราะห์ข้อมูลไม่เพียงรับผิดชอบในการสื่อสารสิ่งที่ค้นพบกับเจ้าหน้าที่ของคณะกรรมการเท่านั้น แต่ยังต้องเปลี่ยนผลการวิเคราะห์ให้กลายเป็นรายการเรียกร้องให้ดำเนินการเชิงคุณภาพที่ทำได้

• ในฐานะวิศวกรข้อมูล

  วิศวกรข้อมูลมีหน้าที่หลักในการจัดการและจัดการข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วหรือทวีคูณเมื่อเวลาผ่านไป จุดเน้นหลักของพวกเขาคือการเพิ่มประสิทธิภาพไปป์ไลน์ข้อมูล ปรับใช้ จัดการและถ่ายโอนข้อมูล เพื่อให้สามารถไปหานักวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือนักวิเคราะห์ข้อมูลได้

ดาวน์โหลดเอกสารไวท์เปเปอร์: Data Science at Scale

วงจรชีวิตวิทยาศาสตร์ข้อมูล

นี่คือประเด็นหลัก:

• การค้นพบ

  ก่อนเริ่มโครงการวิจัยใดๆ สิ่งสำคัญคือต้องรับทราบข้อกำหนด งบประมาณ และข้อกำหนดของโครงการ ในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณต้องมีความสามารถในการถามและจัดลำดับความสำคัญของคำถามและคำถามที่เหมาะสม ที่นี่ คุณเพียงแค่ต้องประเมินกำลังคน งบประมาณ เวลา และเทคโนโลยีที่กำหนด นอกจากนี้ คุณยังอาจต้องสร้าง IH หรือที่เรียกว่าสมมติฐานเริ่มต้นและนำไปทดสอบ

• การเตรียมข้อมูล

  ในระยะที่สอง คุณต้องมีเครื่องมือวิเคราะห์ขั้นสูง (ไม่ใช่แค่เครื่องมือ IB) หรือแซนด์บ็อกซ์เพื่อทำการวิเคราะห์โดยรวมสำหรับโครงการ เพื่อที่คุณจะต้องสร้างแบบจำลองข้อมูลของคุณสำหรับการประมวลผลล่วงหน้า ในท้ายที่สุด คุณจะต้องแยก อัปโหลด และแปลงข้อมูลลงในแซนด์บ็อกซ์

  ภาษา R สามารถช่วยคุณในการขุด ล้างข้อมูล และแปลงข้อมูลได้ R ให้เค้าร่างเพื่อให้คุณสามารถสร้างความสัมพันธ์ระหว่างสองตัวแปรได้อย่างง่ายดาย เมื่อข้อมูลสะอาดและพร้อมที่จะประมวลผลแล้ว ให้ไปยังขั้นตอนที่สาม

• การวางแผนแบบจำลอง

  คุณยังไม่ได้คิดกลวิธีและวิธีในการระบุความสัมพันธ์ระหว่างสองตัวแปร ความสัมพันธ์เหล่านี้จำเป็นต่อการกำหนดพื้นฐานสำหรับอัลกอริธึมที่คุณจะสร้างในขั้นต่อไป

• โมเดลอาคาร

  ระยะนี้ได้รับการจัดสรรทั้งหมดเพื่อใช้ชุดข้อมูลเพื่อการทดสอบ คุณต้องพิจารณาการทดสอบบางอย่างเพื่อให้แน่ใจว่าเครื่องมือที่ใช้นั้นเพียงพอสำหรับการเรียกใช้เมธอด ในการทำให้ประสิทธิภาพและวิธีการมีประสิทธิภาพมากขึ้น คุณต้องวิเคราะห์เทคนิคการเรียนรู้ เช่น การจัดกลุ่ม การเชื่อมโยง และการจัดประเภท

• ปฏิบัติการ

  หลังจากสร้างแบบจำลองแล้ว คุณต้องส่งรายงานทางเทคนิค รหัส รายงาน การสรุป และอื่นๆ ข้อมูลที่มีโครงสร้างทั้งหมดจะช่วยให้คุณมีมุมมองที่แน่นอนเกี่ยวกับประสิทธิภาพในระดับที่น้อยมาก

• สื่อสารผลลัพธ์

  ขั้นตอนสุดท้ายกำหนดว่าคุณสามารถบรรลุเป้าหมายได้หรือไม่ ระยะนี้เป็นการสื่อสารผลลัพธ์ การค้นพบที่สำคัญ และวิธีการทั้งหมดไปยังผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย ผลลัพธ์จะเป็นตัวกำหนดว่าโครงการจะล้มเหลวหรือสำเร็จ

กระบวนการวิทยาศาสตร์ข้อมูล

มี 5 ขั้นตอนหลักในการสร้างแบบจำลองโดยใช้ภาษาการเรียนรู้ของเครื่องและเทคนิคการทำเหมืองข้อมูล ทุกกระบวนการเป็นแบบสองทางเพราะสามารถย้อนกลับได้เสมอ เราจะหารือเกี่ยวกับกระบวนการโดยสังเขป

• เป้าหมาย

  การระบุโอกาสและเป้าหมายเป็นขั้นตอนแรกสู่ผลลัพธ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ในการเริ่มต้น คุณต้องสร้างสมมติฐานและทดสอบ

• ได้รับ

  ขั้นตอนที่สองคือการตามล่าข้อมูล รับมา แล้วเตรียมมันสำหรับสร้างแบบจำลอง

• สร้าง

  หลังจากนั้น คุณต้องสำรวจวิธีที่คุณสามารถสร้างแบบจำลองได้ เลือกวิธีการสร้างแบบจำลองที่ดีที่สุด

  ใช้ชุดข้อมูลบางอย่างเพื่อทดสอบและตรวจสอบ หลังจากนั้นคุณสามารถหาวิธีปรับปรุงได้

• เพิ่มประสิทธิภาพ

  ตรวจสอบข้อมูลที่ประมวลผล วิเคราะห์ และปรับปรุงเพื่อการค้นพบที่ดีที่สุด

• ส่งมอบ

  ในระยะสุดท้าย คุณต้องนำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายซึ่งคุณได้รับจากสิ่งที่คุณค้นพบ ซึ่งจะช่วยให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียสร้างกลยุทธ์ทางธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

เครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูล

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีกล่องเครื่องมือสำหรับปฏิบัติงาน ลองดูเครื่องมือบางอย่างของเขา:

ภาษาคอมพิวเตอร์หรือภาษาโปรแกรมมีบทบาทสำคัญในสาขานี้ ดังนั้น Data Scientist จึงต้องมีความเชี่ยวชาญในภาษาสมัยใหม่ เช่น python, R-language, Scala, Java, Julia และอื่นๆ โดยปกติไม่จำเป็นต้องมีคำสั่งในภาษาเหล่านี้ทั้งหมด แต่มีคำสั่งใน SQL, python และ R ภาษาเป็นสิ่งสำคัญมาก

สำหรับการคำนวณทางสถิติ นักวิทยาศาสตร์ใช้ไลบรารีและซอฟต์แวร์ที่มีอยู่แล้วทุกครั้งที่ทำได้ ซอฟต์แวร์และไลบรารีพื้นฐานบางตัวที่นักวิทยาศาสตร์เหล่านี้ใช้ ได้แก่ Numpy, Pandas, Shiny, D3 และ ggplot2

สำหรับการรายงานและการวิจัย พวกเขามักจะใช้เฟรมเวิร์ก เช่น Jupyter, R markdown, Knitr และ iPython มีเครื่องมือที่เกี่ยวข้องบางอย่างที่นักวิทยาศาสตร์ใช้ ได้แก่ Presto, Pig, Drill, Spark, Hadoop และอื่นๆ

นอกจากนี้ ผู้เชี่ยวชาญยังรู้วิธีจัดการกับระบบการจัดการฐานข้อมูลและการจัดการฐานข้อมูลอีกด้วย

( อ่านเพิ่มเติม: เครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ดีที่สุด)

วิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับธุรกิจ

ผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องเป็นที่ปรึกษาทางธุรกิจด้วย เมื่อพวกเขาทำงานกับข้อมูล พวกเขาเรียนรู้มากมายจากข้อมูลที่ไม่มีใครสามารถทำได้ สิ่งนี้สร้างโอกาสให้นักวิทยาศาสตร์มีส่วนร่วมในการสร้างกลยุทธ์ทางธุรกิจที่ดีที่สุดโดยการแบ่งปันความรู้และข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์ ข้อมูลเชิงลึกไม่ได้เป็นเพียงแค่เสาหลักที่ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์สามารถนำเสนอผลลัพธ์ในรูปแบบของการแก้ปัญหา

ประโยชน์ของวิทยาศาสตร์ข้อมูล

นี่คือประโยชน์และผลลัพธ์บางประการ:

• วิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้เพื่อทำนายค่าตามชุดข้อมูลและอินพุต
• สามารถใช้สำหรับการจัดกลุ่มและการตรวจจับรูปแบบ
• ช่วยให้เราระบุการฉ้อโกงหรือการตรวจจับสิ่งผิดปกติได้
• ช่วยให้จดจำใบหน้า วิดีโอ ภาพ เสียง และข้อความได้
• ช่วยปรับปรุงคะแนน FICO
• นอกจากนี้ยังสามารถเป็นประโยชน์ต่อการตลาดโดยพิจารณาจากข้อมูลประชากรทั้งหมด
• ช่วยให้เราติดตามยอดขาย รายได้ และการเพิ่มประสิทธิภาพ

ความท้าทายด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล

แม้จะมีการลงทุนจำนวนมาก แต่หลายบริษัทก็ไม่สามารถรับข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากข้อมูลของตนได้ สภาพแวดล้อมที่วุ่นวายเป็นสาเหตุหลักที่องค์กรต้องเผชิญกับความท้าทายด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล ความท้าทายบางประการคือ:

• ความไร้ประสิทธิภาพของผู้เชี่ยวชาญ

  ผู้เชี่ยวชาญจำเป็นต้องเข้าถึงข้อมูลโดยได้รับอนุญาตจากผู้ดูแลระบบไอที พวกเขาต้องรอนานมากก่อนที่จะเริ่มทำงานได้อย่างถูกต้อง ความท้าทายอื่นๆ อาจส่งผลต่อประสิทธิภาพของนักวิทยาศาสตร์ เช่น การแปลงภาษา

• ไม่มีการเข้าถึงโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่ใช้งานได้

  โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องบางรุ่นไม่สามารถปรับใช้หรือเข้ารหัสในแอปพลิเคชันได้ นั่นคือเหตุผลที่งานทั้งหมดกลายเป็นความรับผิดชอบของผู้พัฒนาแอปพลิเคชัน

• ผู้ดูแลระบบไอทีใช้เวลาสนับสนุนมากขึ้น

  ทีมนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในแผนกการตลาดอาจไม่ได้ใช้เครื่องมือแบบเดียวกับที่ทีมการเงินใช้ ผู้ดูแลระบบไอทีจึงต้องใช้เวลามากในการสนับสนุนนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

วิทยาศาสตร์ข้อมูลกับ การวิเคราะห์ข้อมูล

การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นสิ่งเดียวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือไม่ ทุกอย่างขึ้นอยู่กับบริบท ผู้เชี่ยวชาญมักใช้ข้อมูลดิบหรือไม่มีโครงสร้างเพื่อสร้างอัลกอริธึมที่คาดไว้ ซึ่งจัดอยู่ในหมวดหมู่ของการวิเคราะห์ ในขณะเดียวกัน การตีความรายงานที่สร้างไว้แล้วโดยผู้ใช้ทางธุรกิจที่ไม่ใช่ด้านเทคนิคไม่ถือเป็นศาสตร์ข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นคำที่กว้างมาก

วิทยาศาสตร์ข้อมูลกับ การเรียนรู้ของเครื่อง

แม้ว่าคำว่า 'แมชชีนเลิร์นนิง' จะมีความเกี่ยวข้องอย่างลึกซึ้งกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล แต่ก็แตกต่างกันเล็กน้อย เทคนิคแมชชีนเลิร์นนิงใช้กล่องเครื่องมือในการแก้ปัญหาที่เปิดกว้าง แต่ก็มีวิธีการอื่นๆ ในหมวดหมู่นี้เช่นกัน ซึ่งไม่เหมาะกับหมวดหมู่กว้างๆ ของการเรียนรู้ของเครื่อง

วิทยาศาสตร์ข้อมูลกับ วิศวกรรมซอฟต์แวร์

วิศวกรรมซอฟต์แวร์มุ่งเน้นไปที่การพัฒนาคุณลักษณะ แอปพลิเคชัน และฟังก์ชันสำหรับผู้ใช้ปลายทาง ในขณะที่ data science เกี่ยวข้องกับกระบวนการขุด รวบรวม วิเคราะห์ และทดสอบข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและมีโครงสร้างเท่านั้น

หากคุณต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับความแตกต่าง โปรดอ่านบทความนี้: Data Science หรือ Software Engineering – Comparison

ข้อมูลขนาดใหญ่เทียบกับ วิทยาศาสตร์ข้อมูล

ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นคำที่กว้างมาก โดยพื้นฐานแล้วประกอบด้วยทุกอย่าง เช่น การทำเหมืองข้อมูล การทำเหมืองข้อมูล การล้างข้อมูล และอื่นๆ นอกจากนี้ ข้อมูลขนาดใหญ่ยังเป็นชุดของข้อมูลที่มีค่าที่ไม่สามารถจัดเก็บได้ ในขณะที่ data science เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ การเรียนรู้เชิงลึก สถิติ และการรับข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากข้อมูล

อนาคตของวิทยาศาสตร์ข้อมูล

คาดว่ามูลค่าตลาดสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ทุกบริษัทที่เกี่ยวข้องกับอัลกอริธึม เทคโนโลยี ปัญญาประดิษฐ์ การจดจำรูปแบบ และการเรียนรู้เชิงลึกจะจัดหางานให้ อย่างไรก็ตาม เพื่อใช้ประโยชน์จากสิ่งนี้ คุณสามารถลงทะเบียนใน Bootcamp เส้นทางอาชีพด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล และเรียนรู้พื้นฐานทั้งหมด

แนวโน้มวิทยาศาสตร์ข้อมูล

• ระบบอัตโนมัติของวิทยาศาสตร์ข้อมูล เช่น การล้างข้อมูลอัตโนมัติและวิศวกรรมคุณสมบัติ
• ความปลอดภัยของข้อมูลและความเป็นส่วนตัวมีความสำคัญทุกวัน
• การประมวลผลแบบคลาวด์ทำให้ทุกคนสามารถเข้าถึงและจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ด้วยพลังการประมวลผลที่ไร้ขีดจำกัด
• หลังจากการเรียนรู้เชิงลึก การเรียนรู้และประมวลผลภาษาธรรมชาติกำลังเกิดขึ้นในวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ทรัพยากร

มีแหล่งข้อมูลมากมายให้เรียนรู้พื้นฐาน สองคนคือ:

• วิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับธุรกิจ Pdf

  บริษัทต่างๆ กำลังปรับปรุงบริการและผลิตภัณฑ์โดยใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูล ตัวอย่างเช่น ข้อมูลที่รวบรวมจากศูนย์บริการสนับสนุนหรือคอลเซ็นเตอร์จะถูกรวบรวมแล้วส่งไปยังนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าเป็นผลลัพธ์ นอกจากนี้ โลจิสติกส์กำลังรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับรูปแบบสภาพอากาศและการจราจรเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพความเร็วในการจัดส่ง

• พอดคาสต์วิทยาศาสตร์ข้อมูล

  พอดคาสต์วิทยาศาสตร์ข้อมูลมุ่งเน้นไปที่แนวโน้มและข่าวสาร หัวข้อต่างๆ เช่น ปัญญาประดิษฐ์ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และข้อมูลการให้น้ำหนักเป็นหัวข้อที่ร้อนแรงที่สุด

(ยังอ่าน: พอดคาสต์วิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ดีที่สุดสำหรับผู้เริ่มต้น)

ความคิดสุดท้าย

วิทยาศาสตร์ข้อมูลสร้างผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อความสามารถขององค์กรในการบรรลุเป้าหมายทางธุรกิจ ไม่ว่าเป้าหมายเหล่านั้นจะเป็นกลยุทธ์ การดำเนินงาน หรือการเงิน วิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถเปิดเผยการค้นพบที่ยอดเยี่ยมผ่านข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์และมีความหมาย

แหล่งข้อมูลที่เป็นประโยชน์อื่นๆ:

ทำไม Data Science Technology ถึงใหญ่กว่า Big Data

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเบื้องหลังการตรวจจับการฉ้อโกงในการตลาดพันธมิตร

เครื่องมือวิเคราะห์ Big Data อันดับต้นๆ ที่ควรพิจารณาสำหรับธุรกิจ