Unsa ang Data Science?

Ang Data Science, nailhan usab nga Data Science, usa ka interdisciplinary nga disiplina nga naghiusa sa mga konsepto ug mga teknik gikan sa estadistika, matematika ug siyensya sa kompyuter aron makuha ang kahibalo ug makamugna mga panan-aw gikan sa daghang mga datos. Sa esensya, kini usa ka siyentipikong metodolohiya nga nagtugot kanimo sa pag-analisar, paghubad ug pagsabut sa kasayuran nga naa sa datos nga adunay katuyoan sa paghimo sa nahibal-an ug nahibal-an nga mga desisyon. Sa kini nga artikulo, atong susihon sa detalye kung unsa ang Data Science?, ang panguna nga mga kinaiya niini ug kung giunsa kini gipadapat sa lainlaing mga lugar.

1. Pasiuna sa konsepto sa Data Science

Ang Data Science usa ka nag-uswag nga natad nga naggamit sa siyentipikong mga pamaagi, proseso, algorithm, ug mga sistema aron makuha ang hinungdanon nga kahibalo ug panabut gikan sa mga set sa datos. Niini nga seksyon, atong tukion ang mga pundasyon niining makapahinam nga konsepto ug ang kalabutan niini sa lainlaing natad sama sa artipisyal nga paniktik, negosyo analytics ug siyentipikong panukiduki.

Una sa tanan, importante nga masabtan kung unsa gyud ang Data Science. Kini usa ka multidisciplinary approach nga naghiusa sa mga kahanas sa matematika, statistics, programming, data visualization ug domain-specific nga kahibalo sa pag-analisar sa dagkong volume sa impormasyon ug pagdiskubre sa mga tinago nga pattern, uso ug relasyon. Kini nga disiplina gibase sa pagkolekta, pag-organisa ug pagproseso sa mga datos aron makahimo og mga desisyon nga nakabase sa ebidensya ug pagtubag sa mga komplikadong pangutana.

Dugang pa, ang Data Science naggamit sa usa ka halapad nga mga himan ug mga teknik aron mahimo ang mga buluhaton niini. Naglakip kini sa espesyal nga software, mga algorithm sa pagkat-on sa makina, mga bodega sa datos, mga teknik sa data mining ug interactive visualization. Sa tibuok niini nga seksyon, atong tukion ang pipila niini nga mga himan ug maghatag ug praktikal nga mga panig-ingnan sa pag-ilustrar kon sa unsang paagi kini magamit sa lain-laing mga senaryo. Kung makompleto, makabaton ka usa ka lig-on nga pagsabut sa sukaranan nga mga konsepto sa Data Science ug ang epekto niini sa kalibutan tinuod.

Sa katingbanan, kini nga seksyon maghatag kanimo usa ka kompleto nga pasiuna sa konsepto sa Data Science. Atong susihon kung unsa ang Data Science, kung giunsa kini gipadapat sa lainlaing natad ug ang yawe nga mga himan ug teknik nga gigamit sa kini nga disiplina. Uban niini nga base sa kahibalo, maandam ka nga mosalom sa labi ka teknikal nga mga aspeto ug masusi ang labi ka lawom nga kulbahinam nga kalibutan sa Data Science. Magsugod na ta!

2. Kahulugan ug kasangkaran sa Data Science

Ang Data Science usa ka disiplina nga responsable sa pagkuha sa kahibalo ug pagkuha sa bililhon nga kasayuran gikan sa daghang mga set sa datos. Ang pamaagi niini gibase sa paggamit sa estadistika, mathematical ug computational nga mga teknik ug mga himan, aron sa pag-analisar, pagproseso ug paghanduraw sa dagkong mga volume sa datos. pagkamasangputon. Nailhan usab nga Data Science, kini nga disiplina naghiusa sa mga elemento artipisyal nga paniktik, data mining ug programming aron makamugna og mga modelo nga nagtugot kanamo sa pagdiskobre sa mga sumbanan, uso ug mga correlasyon sa impormasyon.

Ang sakup sa Data Science kaylap ug naglangkob sa daghang mga industriya ug sektor. Kini nga natad gipadapat sa mga lugar sama sa medisina, engineering, marketing, siyentipikong panukiduki, industriya sa pinansya ug daghan pa. Ang panguna nga katuyoan niini mao ang paghatag mga solusyon ug tubag pinaagi sa pag-analisar sa datos, nga naglakip sa pag-ila sa mga problema, pagkolekta ug paglimpyo sa datos, pagpili sa angay nga mga algorithm, paghubad sa mga resulta ug pagpresentar sa mga konklusyon.

Aron mahimo ang proseso sa pag-analisa sa datos, gigamit sa mga siyentipiko sa datos ang lainlaing mga himan ug teknik. Lakip sa labing kasagaran mao ang mga programming language sama sa Python o R, nga nagtugot sa datos nga mamanipula ug maproseso. sa episyente nga paagi. Ingon usab, gigamit ang mga librarya ug pakete nga espesyalista sa pagtuki sa datos, sama sa pandas, numpy ug scikit-learn. Dugang pa, gigamit ang mga pamaagi sa istatistika, sama sa regression ug klasipikasyon, ug mga algorithm sa pagkat-on sa makina. sa paghimo predictive ug descriptive nga mga modelo. Sa katingbanan, ang Data Science nagpunting sa pagtuon ug pagtuki sa daghang mga datos aron makuha ang hinungdanon nga kasayuran ug maghatag solusyon sa mga problema sa lainlaing mga lugar.

3. Ang proseso sa data extraction ug analysis sa Data Science

Sa higayon nga ang problema matino na ug ang gikinahanglan nga datos nakolekta na, . Kini nga proseso naglangkob sa usa ka serye sa mga lakang nga nagtugot sa hilaw nga datos nga mausab ngadto sa mapuslanon ug makahuluganon nga impormasyon alang sa paghimo og desisyon.

Una sa tanan, gikinahanglan ang pagkuha sa datos. Sa pagbuhat niini, lain-laing mga himan ug mga teknik ang gigamit sa pagkuha sa data gikan sa lain-laing mga tinubdan, sama sa mga database, CSV file o web page. Importante nga masiguro nga ang datos nga nakuha tukma, kompleto ug may kalabutan sa problema nga giatubang.

Kung makuha na ang datos, himuon ang pagtuki niini. Kini nga pagtuki naglakip sa eksplorasyon ug pagmaniobra sa mga datos uban ang tumong sa pag-ila sa mga sumbanan, uso ug relasyon tali sa mga variable. Ang lainlaing mga pamaagi sa istatistika ug mga algorithm sa pagkat-on sa makina mahimong magamit aron mahimo kini nga pagtuki. Dugang pa, kasagaran ang paggamit sa mga himan sama sa Python, R o SQL aron mahimo kini nga mga buluhaton.

4. Ang nag-unang mga disiplina nga nalambigit sa Data Science

Ang Data Science usa ka multidisciplinary field nga nanginahanglan ug kahibalo ug kahanas sa lainlaing mga lugar aron makakuha mga makahuluganon nga panabut gikan sa datos. Lakip sa mga mosunod nga stand out:

1. Estadistika: Ang estadistika kay sukaranan sa Data Science, tungod kay naghatag kini og mga himan ug mga teknik sa pag-analisar ug pag-summarize sa datos, paghimo og mga inferences ug paghimo og mga desisyon base sa estadistika nga ebidensya. Ang mga data scientist kinahanglang adunay maayong kahibalo sa statistical theory ug kahibalo unsaon paggamit sa lain-laing mga pamaagi sama sa regression, analysis sa variance ug sampling.

2. Matematika: Ang matematika hinungdanon sa Data Science, tungod kay daghang mga teknik ug algorithm nga gigamit sa pagtuki sa datos gibase sa mga pundasyon sa matematika. Ang mga data scientist kinahanglang adunay lig-on nga background sa linear algebra, calculus, ug graph theory, ug uban pa. Dugang pa, hinungdanon nga adunay mga kahanas sa lohikal nga panghunahuna ug abilidad sa pagsulbad sa mga komplikado nga problema sa matematika.

3. Pagprograma: Ang pagprograma usa ka yawe nga kahanas sa Data Science, tungod kay gikinahanglan kini sa pagmaniobra ug pagproseso sa daghang mga volume sa datos. Ang mga siyentipiko sa datos kinahanglan adunay kasinatian sa mga programming language sama sa Python o R, ingon man sa paghimo sa mga pangutana sa database ug paggamit sa mga himan sa pagtuki sa datos sama sa Pandas ug NumPy. Dugang pa, hinungdanon nga adunay kahibalo sa mga sinultian nga pangutana sa database sama sa SQL aron ma-access ug makuha ang datos gikan sa lainlaing mga gigikanan.

5. Mga gamit ug aplikasyon sa Data Science sa lain-laing natad

Ang Data Science, nailhan usab nga Data Science, napamatud-an nga usa ka mapuslanon nga disiplina sa lainlaing natad. Ang katakus niini sa pag-analisar sa daghang mga volume sa datos ug pagkuha sa may kalabutan nga kasayuran nagbukas sa walay katapusan nga mga oportunidad sa mga lugar sama sa medisina, pinansya, e-commerce, agrikultura ug daghang uban pang mga sektor. Sa kini nga artikulo, susihon namon ang pipila nga labing inila nga aplikasyon sa Data Science ug kung giunsa nila pagbag-o kini nga mga natad.

1. Medisina: Ang Data Science nahimong yawe nga himan alang sa pagdayagnos ug pagtambal sa mga sakit. Ang mga algorithm sa pagkat-on sa makina mahimong mag-analisar sa daghang mga database sa mga medikal nga rekord aron mahibal-an ang mga sumbanan ug matagna ang mga peligro. Dugang pa, gigamit ang mga teknik sa pagproseso sa imahe aron mapauswag ang interpretasyon sa mga resulta gikan sa mga medikal nga pagsulay, sama sa mga MRI o X-ray. Gitugotan sa kini nga mga aplikasyon ang labi ka tukma nga pagdayagnos ug pag-personalize sa mga pagtambal, nga adunay positibo nga epekto sa kinabuhi sa mga pasyente..

2. Panalapi: Sa natad sa pinansya, ang Data Science adunay sukaranan nga papel sa pag-ila sa pagpanglimbong ug pagtuki sa risgo. Ang mga algorithm mahimong makaila sa mga kadudahang sumbanan sa mga transaksyon sa pinansya ug sa ingon mapugngan ang mga potensyal nga scam. Dugang pa, ang pag-analisar sa mga datos sa kasaysayan nagtugot sa mga institusyong pinansyal sa paghimo og mas nahibal-an nga mga desisyon sa pagpamuhunan ug pagpahulam. Kini nga mga aplikasyon sa Data Science nagtabang sa paggarantiya sa seguridad sa sistema sa pinansyal ug pag-optimize sa pagdumala sa kapanguhaan.

3. Agrikultura: Ang agrikultura nakabenepisyo usab sa Data Science. Ang katakus sa pagkolekta ug pag-analisar sa mga datos nga may kalabotan sa klima, yuta ug mga tanum nagtugot sa mga mag-uuma sa paghimo og mas tukma nga mga desisyon bahin sa irigasyon, pag-abono ug pagkontrol sa peste. Dugang pa, ang mga algorithm sa pagkat-on sa makina makatagna sa mga abot sa ani ug makatabang sa pag-optimize sa produksiyon sa agrikultura. Kini nga mga aplikasyon sa Data Science nagpauswag sa kaepektibo ug pagpadayon sa agrikultura, sa ingon pagkunhod sa epekto sa kalikopan.

Sama sa atong nakita, ang Data Science nagtanyag daghang mga aplikasyon ug benepisyo sa lainlaing natad. Gikan sa medisina hangtod sa agrikultura, kini nga disiplina nahimo nga usa ka kinahanglanon nga himan alang sa paghimo sa desisyon nga gimaneho sa datos ug pag-optimize sa proseso. Samtang nagpadayon ang pag-uswag sa mga teknolohiya ug mga teknik sa pag-analisa sa datos, lagmit makakita kita ug mas daghang natad nga naggamit sa gahom sa Data Science aron masulbad ang mga problema ug mapausbaw ang kalidad sa kinabuhi.

6. Mga himan ug teknolohiya nga gigamit sa Data Science

Ang Data Science usa ka disiplina nga nakabenepisyo gikan sa usa ka halapad nga mga himan ug teknolohiya alang sa pagtuki ug pagproseso sa datos. Kini nga mga himan espesipikong gidesinyo aron mapadali ang pagsuhid ug pagkuha sa makahuluganon nga mga panabut gikan sa dagkong mga set sa datos. Sa ubos mao ang pipila sa mga nag-unang mga:

• python: Ang Python usa sa labing inila nga programming language sa Data Science tungod sa dali nga syntax niini ug daghang lainlain nga mga espesyal nga librarya, sama sa numpy, Pandas y Scikit-pagkat-on, nga nagtugot sa pagmaniobra ug pagtuki sa datos gikan sa episyente nga paagi.
• R: Ang R kaylap usab nga gigamit sa Data Science. Kini usa ka programming language ug istatistikal nga palibot nga nagtanyag usa ka halapad nga lainlain nga mga pakete ug mga gimbuhaton alang sa pagtuki sa datos ug pagtan-aw. Ang pipila ka mga featured packages naglakip ggplot2, dplyr y Caret.
• Hadoop: Ang Hadoop usa ka gipang-apod-apod nga balangkas sa pagproseso nga gigamit alang sa pagproseso sa daghang mga volume sa datos. Gitugotan niini ang parallel nga pagtipig ug pagproseso sa mga datos sa mga cluster sa kompyuter, nga naghimo niini nga sukaranan nga himan alang sa dinagkong Data Science.

Ang ubang kaylap nga gigamit nga mga himan ug teknolohiya naglakip Apache Spark para sa paspas nga pagproseso sa datos sa tinuud nga oras, Tableau alang sa interactive nga data visualization, ug TensorFlow alang sa pagkat-on sa makina ug artipisyal nga paniktik. Ang pagpili sa himan o teknolohiya nagdepende sa kinaiya sa datos ug sa matang sa pagtuki nga gikinahanglan.

7. Ang kamahinungdanon sa estadistika sa Data Science

Ang estadistika adunay sukaranan nga papel sa Data Science, tungod kay kini ang responsable sa pagkolekta, pag-analisar ug paghimo og kahulugan sa datos. Pinaagi sa estadistika nga kita makaila sa mga sumbanan, makasubay sa mga uso ug makahimog makahuluganon nga mga konklusyon nga magtugot kanato sa paghimog mga desisyon nga may kahibalo sa natad sa data science.

Usa sa labing hinungdanon nga aspeto sa estadistika sa Data Science mao ang abilidad niini sa paghimo og mga inferences ug panagna. Pinaagi sa mga pamaagi sa estadistika sama sa regression ug probabilidad, makahimo kita og mga banabana mahitungod sa umaabot nga kinaiya sa datos ug makapanglantaw sa posibleng mga senaryo. Kini labi ka mapuslanon alang sa paghimog desisyon sa negosyo ug estratehikong pagplano.

Dugang pa, ang mga estadistika naghatag kanamo og mga himan ug mga teknik nga nagtugot kanamo sa pagsala ug paglimpyo sa datos, pagwagtang sa mga anomaliya nga mga kantidad o sayup nga datos. Kini hinungdanon aron masiguro ang kalidad sa datos ug malikayan ang pagpihig o mga sayup sa mga pag-analisar. Ang mga estadistika makatabang usab kanamo sa pagtimbang-timbang sa kasaligan sa among mga resulta pinaagi sa paggamit sa mga pagsulay sa kamahinungdanon ug pagbanabana sa mga agwat sa pagsalig.

8. Ang mga hagit ug limitasyon sa Data Science

Usa sa labing hinungdanon nga mga hagit sa Data Science mao ang pag-access sa kalidad ug daghang datos aron mahimo ang makahuluganon nga pagtuki. Ang pagkaanaa sa datos mahimong limitado, dili kompleto, o dili kasaligan, nga makapalisud sa pagkuha sa tukma nga mga resulta. Dugang pa, ang pagdumala sa daghang mga volume sa datos nanginahanglan espesyal nga mga himan ug mga teknik alang sa pagtipig, pagproseso ug pagtan-aw niini.

Ang laing importante nga hagit mao ang husto nga paghubad sa mga resulta nga nakuha. Usahay ang mga modelo ug mga algorithm nga gigamit sa pag-analisa makamugna og makapahisalaag o sayop nga pagsabot nga mga resulta, nga mahimong mosangpot sa sayop nga mga konklusyon. Busa, hinungdanon nga adunay mga espesyalista sa Data Science nga makahimo sa pag-analisar ug paghubad sa mga resulta sa husto, nga gikonsiderar ang konteksto ug mga limitasyon sa datos.

Dugang pa, ang pagkapribado sa datos ug seguridad mao ang sukaranan nga mga kabalaka sa Data Science. Ang pagdumala sa daghang mga personal ug sensitibo nga kasayuran nanginahanglan tukma nga mga lakang sa seguridad aron mapanalipdan ang integridad ug pagkakompidensyal sa datos. Naglakip kini sa pagpatuman sa mga palisiya ug gawi sa seguridad, ingon man ang pagsunod sa mga regulasyon ug balaod nga may kalabotan sa pagkapribado sa datos.

9. Etika sa datos ug pribasiya sa Data Science

10. Mga kahanas ug kahanas nga gikinahanglan aron mahimong data scientist

Aron mahimong usa ka batid nga siyentipiko sa datos, kinahanglan nimo nga adunay daghang mga yawe nga kahanas ug kahanas. Ania ang pipila sa labing hinungdanon:

1. Kahibalo sa programming: Ang mga siyentipiko sa datos kinahanglan adunay lig-on nga kahanas sa pagprograma, labi na sa mga sinultian sama sa Python o R. Kini nga mga lengguwahe kaylap nga gigamit sa pag-analisar ug pagproseso sa datos, mao nga hinungdanon ang pag-master niini.

2. Pagsabot sa estadistika ug matematika: Ang usa ka lig-on nga pundasyon sa estadistika ug matematika hinungdanon aron makahimo sa pag-analisar sa datos epektibo. Ang mga data scientist kinahanglang makagamit ug advanced statistical techniques ug masabtan ang mga konsepto sama sa probability, regression, ug linear algebra.

3. Kahibalo sa mga database: Importante nga adunay kahibalo sa mga database aron makahimo sa pag-access, pagmaniobra ug pagtipig sa dagkong mga volume sa datos. Ang mga siyentipiko sa datos kinahanglan nga makahimo sa pagtrabaho sa lainlaing mga lahi sa mga database ug master nga mga pinulongan sa pangutana sama sa SQL.

11. Ang papel sa Data Science sa pagpalambo sa predictive nga mga modelo

Ang Data Science adunay sukaranan nga papel sa pag-uswag sa mga predictive nga modelo, tungod kay kini ang disiplina nga nagdumala sa paggamit sa mga pamaagi sa istatistika ug mga himan aron makuha ang bililhon nga kahibalo gikan sa daghang mga datos. Kini nga kahibalo nagtugot kanato sa pagtag-an sa umaabot nga mga resulta ug sa paghimo sa nahibal-an nga mga desisyon sa nagkalain-laing natad sama sa komersiyo, industriya, medisina ug panukiduki.

Aron makahimo og episyente nga predictive nga mga modelo, importante nga sundon ang sunod-sunod nga mga lakang. Una, ang usa ka detalyado nga eksplorasyon sa mga magamit nga datos kinahanglan nga himuon, pag-ila sa mga may kalabotan nga variable ug pagwagtang sa bisan unsang sayup o dili kompleto nga datos. Sunod, gipili ang angay nga algorithm, nga gikonsiderar ang mga kinaiya sa datos ug ang mga katuyoan sa pag-analisar.

Kung napili na ang algorithm, magpadayon kami sa yugto sa pagbansay sa modelo, diin gigamit ang usa ka set sa data nga gimarkahan kaniadto aron ma-adjust ang mga parameter sa algorithm. Pagkahuman, ang pasundayag sa modelo gisusi gamit ang lain nga set sa datos aron mapamatud-an ang abilidad sa pagtagna niini. Kung gikinahanglan, ang dugang nga mga pag-adjust mahimo aron mapauswag ang katukma sa modelo. Mahinungdanon nga ipasiugda nga ang kanunay nga pag-uswag sa mga predictive nga mga modelo nagdepende sa padayon nga feedback ug paggamit sa mga pamaagi sa pagpaayo.

12. Ang relasyon tali sa Data Science ug machine learning

13. Mga istorya sa kalampusan ug mga pananglitan sa aplikasyon sa Data Science

Niini nga seksyon, atong susihon ang lainlaing mga . Pinaagi niini nga mga pananglitan, atong makita kung giunsa kini nga disiplina gigamit sa pagsulbad sa mga problema ug pagmugna og bili sa lain-laing mga lugar ug sektor.

Una sa tanan, atong analisahon ang usa ka istorya sa kalampusan sa natad sa kahimsog. Atong tan-awon kung giunsa ang Data Science gipadapat aron mapauswag ang katukma sa pagdayagnos sa sakit, gamit ang mga algorithm sa pagkat-on sa makina aron analisahon ang daghang mga datos sa klinikal ug pagpangita og mga sumbanan nga nagtugot sa sayo nga pag-ila sa mga sakit.

Sunod, susihon namon ang usa ka pananglitan sa aplikasyon sa Data Science sa sektor sa pinansya. Atong tan-awon kung giunsa ang mga teknik sa pag-analisa sa datos makatabang sa mga institusyong pinansyal nga makit-an ang pagpanglimbong ug mapugngan ang mga peligro. Atong hisgotan kung giunsa ang mga predictive nga modelo ug mga pamaagi sa pagmina sa datos gigamit sa pag-ila sa mga kadudahan nga mga sumbanan sa pinansyal nga mga transaksyon ug paghimo sa mga preventive measures.

14. Umaabot nga mga panglantaw ug uso sa Data Science

Sa bag-ohay nga mga tuig, ang Data Science nakasinati og paspas nga pagtubo ug kini nga uso gilauman nga magpadayon sa umaabot. Uban sa pag-uswag sa teknolohiya ug pagdugang sa pagkaanaa sa datos, ang panginahanglan alang sa mga propesyonal sa kini nga natad gilauman nga modako pag-ayo. Dugang pa, gilauman nga magamit ang Data Science sa lainlaing mga industriya, gikan sa medisina hangtod sa pinansya.

Usa sa labing maayong umaabot nga mga panan-aw sa Data Science mao ang artificial intelligence. Uban sa pagkat-on sa makina ug pag-analisa sa datos, ang mga makina gilauman nga makahimo og mas maalamon nga mga desisyon ug mag-automate sa mga komplikadong buluhaton. Kini magbukas sa bag-ong mga oportunidad sa nagkalain-laing mga dapit, sama sa industriyal nga automation, natural nga pagproseso sa pinulongan ug autonomous driving.

Ang laing hinungdan nga uso sa Data Science mao ang pamatasan ug pagkapribado. Samtang nagkadaghan ang personal nga datos nga nakolekta ug gisusi, ang mga kabalaka motungha bahin sa angay nga paggamit niini nga kasayuran. Mahinungdanon ang pag-establisar og tin-aw nga mga regulasyon ug mga palisiya aron masiguro ang pagpanalipod sa pribasiya sa mga indibidwal ug malikayan ang sayop nga paggamit sa datos. Dugang pa, gikinahanglan ang usa ka etikal nga paagi sa paghimog desisyon nga gipatuyok sa datos aron malikayan ang pagpihig ug dili patas nga diskriminasyon.

Sa konklusyon, ang Data Science adunay sukaranan nga papel sa karon nga panahon sa teknolohiya tungod sa katakus niini nga makuha ang hinungdanon nga kahibalo gikan sa daghang mga datos. Gamit ang estadistika, matematika, ug mga teknik sa pagprograma, ang mga data scientist mahimong mag-analisar ug magmodelo sa mga datos aron makahimo og mga desisyon nga nahibal-an ug makatagna sa umaabot nga kinaiya.

Ang Data Science nahimong usa ka multidisciplinary nga disiplina nga naghiusa sa kahibalo sa matematika, estadistika, programming, ekonomiya ug uban pang mga lugar. Pinaagi sa paggamit sa mga algorithm ug espesyal nga mga himan, ang mga data scientist makasusi sa mga tinago nga relasyon ug mga sumbanan sa datos, nga nagtugot sa mga organisasyon sa paghimo og mas maalamon, mas episyente nga mga desisyon.

Dugang pa, ang Data Science gipadapat sa usa ka halapad nga industriya ug natad, sama sa medisina, pinansya, pamaligya, kusog ug seguridad. Ang mga aplikasyon niini gikan sa sayo nga pag-ila sa sakit, pag-optimize sa mga pamuhunan sa pinansya, pag-personalize sa mga rekomendasyon sa produkto, hangtod sa pagtagna sa mga uso sa pagpalit ug pagtuki sa pagpanglimbong.

Sa katingbanan, ang Data Science adunay labi ka hinungdanon nga papel sa paagi nga ang mga organisasyon ug kompanya maghimo mga estratehikong desisyon. Iyang kapasidad sa pag-analisar sa datos, pagpangita og mga sumbanan ug pagtagna sa umaabot nga kinaiya naghimo niini nga usa ka yawe nga disiplina sa panahon sa impormasyon. Samtang ang teknolohiya nag-uswag ug ang datos nagpadayon sa pagtubo, ang Data Science magpadayon sa pag-uswag ug adunay hinungdanon nga papel sa tanan nga aspeto sa atong katilingban.