¿Qué es la Ciencia de Datos?

Sayensị data, nke a makwaara dị ka Sayensị Sayensị, bụ ọzụzụ mmụta mmekọrịta na-ejikọta echiche na usoro sitere na ọnụ ọgụgụ, mgbakọ na mwepụ na sayensị kọmputa iji wepụta ihe ọmụma na ịmepụta nghọta site na nnukwu data. N'ezie, ọ bụ usoro sayensị nke na-enye gị ohere inyocha, kọwapụta na ịghọta ozi dị na data ahụ n'ebumnobi nke ime mkpebi ziri ezi na ihe ọmụma. N'isiokwu a, anyị ga-enyocha nke ọma ihe bụ Data Science?, njirimara ya bụ isi na otu esi etinye ya na mpaghara dị iche iche.

1. Okwu Mmalite nke echiche nke Data Science

Sayensị sayensị bụ mpaghara na-apụta nke na-eji ụzọ sayensị, usoro, algọridim na sistemụ wepụta ihe ọmụma bara uru na nghọta sitere na nhazi data. N'akụkụ a, anyị ga-enyocha ntọala nke echiche a na-atọ ụtọ yana mkpa ọ dị na mpaghara dị iche iche dịka Amamịghe echiche, nyocha azụmahịa na nyocha sayensị.

Nke mbụ, ọ dị mkpa ịghọta ihe kpọmkwem Data Science bụ. Ọ bụ usoro mmụta dị iche iche na-ejikọta nkà na mgbakọ na mwepụ, ọnụ ọgụgụ, mmemme, nhụta data na ihe ọmụma akọwapụtara ngalaba iji nyochaa nnukwu ozi wee chọpụta usoro zoro ezo, usoro na mmekọrịta. Ọzụzụ a dabere na nchịkọta, nhazi na nhazi nke data iji mee mkpebi dabere na ihe akaebe na ịza ajụjụ ndị siri ike.

Ọzọkwa, Sayensị Data na-eji ngwa na usoro dị iche iche na-arụ ọrụ ya. Ndị a gụnyere sọftụwia pụrụ iche, algọridim mmụta igwe, almacenes de datos, Usoro Ngwuputa data na nhụta mmekọrịta. N'ime akụkụ a dum, anyị ga-enyocha ụfọdụ n'ime ngwaọrụ ndị a ma nye ihe atụ bara uru iji gosi otu esi etinye ha n'ọrụ n'ọnọdụ dị iche iche. Mgbe emechara, ị ga-enwe nghọta siri ike nke echiche ndị bụ isi nke Science Data yana mmetụta ya n'ụwa ugbu a.

Na nchịkọta, ngalaba a ga-enye gị mmeghe zuru oke na echiche nke Science Data. Anyị ga-enyocha ihe Science Data bụ, ka esi etinye ya n'ọrụ n'akụkụ dị iche iche yana ngwa na usoro ndị a na-eji na ọzụzụ a. Site na ntọala ihe ọmụma a, ị ga-adị njikere ịbanye n'ime akụkụ teknụzụ ndị ọzọ wee banye n'ime ụwa na-atọ ụtọ nke Science Data. Ka anyị malite!

2. Nkọwa na oke nke Science Data

Sayensị data bụ ọzụzụ na-ahụ maka iwepụta ihe ọmụma na inweta ozi bara uru site na nnukwu data data. Ụzọ ya dabere na iji usoro mgbakọ na mwepụ, mgbakọ na mwepụ na mgbakọ na mwepụ, iji nyochaa, nhazi na iji anya nke uche hụ nnukwu data. nke ọma. A makwaara dị ka Science Data, ọzụzụ a na-ejikọta ihe nke ọgụgụ isi artificial, Ngwuputa data na mmemme iji mepụta ụdị nke na-enye anyị ohere ịchọpụta usoro, usoro na mmekọrịta dị na ozi ahụ.

Usoro sayensị data sara mbara ma gbasaa ọtụtụ ụlọ ọrụ na ngalaba. A na-etinye mpaghara a na mpaghara dịka ọgwụ, injinia, ịzụ ahịa, nyocha sayensị, ụlọ ọrụ ego na ọtụtụ ndị ọzọ. Ebumnuche ya bụ ịnye azịza na azịza site na nyocha data, nke gụnyere ịchọpụta nsogbu, ịnakọta na ihicha data, ịhọrọ algọridim kwesịrị ekwesị, ịkọwa nsonaazụ na igosipụta nkwubi okwu.

Iji mezuo usoro nyocha data, ndị ọkà mmụta sayensị data na-eji ngwaọrụ na usoro dị iche iche. Otu n'ime ihe ndị a na-ahụkarị bụ asụsụ mmemme dị ka Python ma ọ bụ R, nke na-enye ohere ijikwa ma hazie data. nke ọma. N'otu aka ahụ, a na-eji ọba akwụkwọ na ngwugwu pụrụ iche na nyocha data, dị ka pandas, numpy na scikit-learn. Na mgbakwunye, a na-eji usoro mgbakọ na mwepụ, dị ka nlọghachi azụ na nhazi ọkwa, na algọridim mmụta igwe. imepụta ụdị amụma na nkọwa. Na nchịkọta, Science Science na-elekwasị anya na nyocha na nyocha nke nnukwu data iji wepụ ozi bara uru ma nye ngwọta maka nsogbu na mpaghara dị iche iche.

3. Usoro nke nchịkọta data na nyocha na Science Science

Ozugbo a kọwapụtara nsogbu ahụ wee chịkọta data dị mkpa, . Usoro a nwere usoro usoro nke na-enye ohere ịgbanwe data raw ka ọ bụrụ ozi bara uru na nke bara uru maka ime mkpebi.

Nke mbụ, ọ dị mkpa iji mepụta mmịpụta data. Iji mee nke a, a na-eji ngwá ọrụ na usoro dị iche iche nweta data sitere na isi mmalite dị iche iche, dịka ebe nchekwa data, faịlụ CSV ma ọ bụ ibe weebụ. Ọ dị mkpa iji hụ na data enwetara ziri ezi, zuru oke ma dabara na nsogbu dị n'aka.

Ozugbo ewepụtara data ahụ, a na-eme nyocha ya. Ntụle a na-agụnye nchọgharị na ijikwa data na ebumnobi nke ịchọpụta ụkpụrụ, ọnọdụ na mmekọrịta dị n'etiti mgbanwe. Enwere ike iji usoro mgbakọ na mwepụ dị iche iche na algọridim mmụta igwe mee nyocha a. Na mgbakwunye, ọ na-ejikarị ngwa ọrụ dị ka Python, R ma ọ bụ SQL rụọ ọrụ ndị a.

4. Isi ọzụzụ na-etinye aka na Science Data

Sayensị data bụ ngalaba multidisciplinary chọrọ ihe ọmụma na nka n'akụkụ dị iche iche iji nweta nghọta bara uru site na data. N'ime ihe ndị a pụtara:

1. Estadística: Statistics bụ isi na Science Science, ebe ọ na-enye ngwá ọrụ na usoro iji nyochaa na ichikota data, mee ntinye na ime mkpebi dabere na ihe akaebe ndekọ ọnụ ọgụgụ. Ndị ọkà mmụta sayensị data ga-enwerịrị ezigbo ihe ọmụma banyere usoro mgbakọ na mwepụ ma mara ka esi etinye usoro dị iche iche dị ka nlọghachi azụ, nyocha nke ọdịiche na nlele.

2. Matemáticas: Mgbakọ na mgbakọ na mwepụ dị mkpa na Sayensị Data, ebe ọ bụ na ọtụtụ usoro na algọridim ejiri na nyocha data dabere na ntọala mgbakọ na mwepụ. Ndị ọkà mmụta sayensị data ga-enwerịrị nzụlite siri ike na algebra linear, calculus, na tiori eserese, n'etiti ndị ọzọ. Na mgbakwunye, ọ dị mkpa inwe ikike iche echiche ezi uche dị na ya na ikike idozi nsogbu mgbakọ na mwepụ dị mgbagwoju anya.

3. Programación: Ịmepụta mmemme bụ nkà dị mkpa na Sayensị Data, ebe ọ bụ na achọrọ ya ijikwa ma hazie nnukwu data. Ndị ọkà mmụta sayensị data kwesịrị inwe ahụmịhe na asụsụ mmemme dị ka Python ma ọ bụ R, yana ịme ajụjụ nchekwa data yana iji ngwaọrụ nyocha data dị ka Pandas na NumPy. Na mgbakwunye, ọ dị mkpa inwe ihe ọmụma nke asụsụ ajụjụ data data dị ka SQL iji nweta na wepụ data sitere na isi mmalite dị iche iche.

5. Utilities na ngwa nke Data Science dị iche iche ubi

Sayensị data, nke a makwaara dị ka Science Data, egosila na ọ bụ ọzụzụ bara uru nke ukwuu n'akụkụ dị iche iche. Ikike ya iji nyochaa nnukwu data na iwepụta ozi dị mkpa emeghewo ohere na-adịghị agwụ agwụ na mpaghara dịka ọgwụ, ego, azụmahịa e-commerce, ọrụ ugbo na ọtụtụ akụkụ ndị ọzọ. N'isiokwu a, anyị ga-enyocha ụfọdụ ngwa ndị ama ama nke Science Data yana otu ha si agbanwe mpaghara ndị a.

1. Ọgwụ: Data Science aghọwo ihe bụ isi ngwá ọrụ maka nchoputa na ọgwụgwọ nke ọrịa. Algọridim mmụta igwe nwere ike nyochaa nnukwu ọdụ data nke ndekọ ahụike iji chọpụta usoro na ịkọ ihe egwu. Ọzọkwa, a na-eji usoro nhazi ihe onyonyo emeziwanye nkọwa nke nsonaazụ sitere na nyocha ahụike, dị ka MRI ma ọ bụ X-ray. Ngwa ndị a na-enye ohere nyocha nke ọma na nhazi nke ọgwụgwọ, nke nwere mmetụta dị mma na ndụ ndị ọrịa..

2. Ego: N'ihe gbasara ego, Data Science na-arụ ọrụ dị mkpa na nchọpụta aghụghọ na nyocha ihe ize ndụ. Algorithms nwere ike ịchọpụta usoro a na-enyo enyo na azụmahịa ego ma si otú a gbochie aghụghọ ndị nwere ike. Na mgbakwunye, inyocha data akụkọ ihe mere eme na-enye ohere ka ụlọ ọrụ ego nwee ike itinyekwu ego na mkpebi ịgbazinye ego. Ngwa Sayensị Data ndị a na-enyere aka n'ịkwado nchekwa nke usoro ego na ịkwalite njikwa akụrụngwa.

3. Agriculture: Agriculture ritekwara uru na Science Data. Ikike ịnakọta na nyochaa data metụtara ihu igwe, ala na ihe ọkụkụ na-enye ndị ọrụ ugbo aka ime mkpebi ziri ezi gbasara ogbugba mmiri n'ubi, fatịlaịza na njikwa ụmụ ahụhụ. Na mgbakwunye, algọridim mmụta igwe nwere ike ibu amụma maka mkpụrụ osisi ma nyere aka kwalite mmepụta ugbo. Ngwa Sayensị Data ndị a na-emeziwanye arụmọrụ na nkwado nke ọrụ ugbo, si otú a na-ebelata mmetụta gburugburu ebe obibi.

Dịka anyị nwere ike ịhụ, Science Data na-enye ọtụtụ ngwa na uru na mpaghara dị iche iche. Site na ọgwụ ruo n'ọrụ ugbo, ịdọ aka ná ntị a aghọwo ngwá ọrụ dị mkpa maka ime mkpebi na nhazi usoro data sitere na ya. Ka teknụzụ na usoro nyocha data na-aga n'ihu, anyị nwere ike ịhụ ọbụna mpaghara ndị ọzọ na-eji ike nke Sayensị Data dozie nsogbu ma melite ogo ndụ.

6. Ngwa na teknụzụ ejiri na Science Data

Science Science bụ ọzụzụ na-erite uru site na ngwaọrụ na teknụzụ dị iche iche maka nyocha na nhazi data. Emebere ngwaọrụ ndị a ka ọ dị mfe nyocha na iwepụta nghọta bara uru site na nnukwu data data. N'okpuru bụ ụfọdụ n'ime ndị bụ isi:

• Python: Python bụ otu n'ime asụsụ mmemme kachasị ewu ewu na Sayensị Data n'ihi syntax ya dị mfe yana ọtụtụ ọba akwụkwọ pụrụ iche, dị ka. NumPy, Panda y Scikit-mụta, nke na-enye ohere ịmegharị na nyocha nke data sitere na ụzọ dị irè.
• R: A na-ejikwa R na sayensị data. Ọ bụ asụsụ mmemme na gburugburu ọnụ ọgụgụ nke na-enye ngwugwu na ọrụ dịgasị iche iche maka nyocha data na nhụta anya. Ụfọdụ ngwugwu egosipụtara gụnyere ggplot2, dplyr y Caret.
• Hadoop: Hadoop bụ usoro nhazi ekesa nke ejiri maka nhazi nnukwu data. Ọ na-enye ohere nchekwa na nhazi data n'otu n'otu na ụyọkọ kọmputa, na-eme ka ọ bụrụ ngwá ọrụ dị mkpa maka sayensị data buru ibu.

Ngwa na teknụzụ ndị ọzọ a na-ejikarị eme ihe gụnyere Apache Spark maka nhazi data ngwa ngwa n'oge ahụ n'ezie, Tableau maka mmekọrịta data visualization, na TensorFlow maka mmụta igwe na Amamịghe echiche. Nhọrọ nke ngwá ọrụ ma ọ bụ nkà na ụzụ na-adabere na ọdịdị nke data na ụdị nyocha achọrọ.

7. Mkpa nke ọnụ ọgụgụ na Data Science

Statistics na-arụ ọrụ dị mkpa na Sayensị Data, ebe ọ bụ ya na-ahụ maka ịnakọta, nyocha na ime echiche nke data. Ọ bụ site na ọnụ ọgụgụ ka anyị nwere ike mata ụkpụrụ, soro usoro na iwepụta nkwubi okwu bara uru na-enye anyị ohere ịme mkpebi ziri ezi na ngalaba sayensị data.

Otu n'ime akụkụ kachasị mkpa nke ọnụ ọgụgụ na Sayensị Data bụ ikike ya ime ntinye na amụma. Site na usoro ndekọ ọnụ ọgụgụ dị ka nlọghachi azụ na ihe gbasara puru omume, anyị nwere ike ime atụmatụ gbasara omume ọdịnihu nke data ahụ ma hụ na ọ ga-ekwe omume. Nke a bara uru karịsịa maka ime mkpebi azụmahịa na atụmatụ atụmatụ.

Na mgbakwunye, ọnụ ọgụgụ na-enye anyị ngwaọrụ na usoro na-enye anyị ohere inyocha na hichaa data ahụ, na-ewepụ ụkpụrụ ọjọọ ma ọ bụ data na-ezighi ezi. Nke a dị oke mkpa iji hụ na ịdị mma data wee zere nhụsianya ma ọ bụ njehie na nyocha. Ndekọ ọnụ ọgụgụ na-enyekwara anyị aka inyocha ntụkwasị obi nke nsonaazụ anyị site n'itinye ule ndị dị mkpa na ịtụle oge ntụkwasị obi.

8. Ihe ịma aka na njedebe nke Science Data

Otu n'ime ihe ịma aka kachasị mkpa nke Science Data bụ ịnweta ogo na nnukwu data iji mee nyocha bara uru. Nnweta data nwere ike ịbụ oke, ezughi oke, ma ọ bụ enweghị ntụkwasị obi, na-eme ka o sie ike inweta nsonaazụ ziri ezi. Ọzọkwa, ijikwa ọnụ ọgụgụ buru ibu nke data chọrọ ngwá ọrụ na usoro pụrụ iche maka nchekwa, nhazi na nhụta ya.

Ihe ịma aka ọzọ dị mkpa bụ nkọwa ziri ezi nke nsonaazụ enwetara. Mgbe ụfọdụ, ụdị na algọridim eji eme ihe na nyocha nwere ike ịmepụta nsonaazụ na-eduhie eduhie ma ọ bụ na-akọwahieghị ya, nke nwere ike iduga nkwubi okwu na-ezighị ezi. Ya mere, ọ dị oke mkpa ịnwe ndị ọkachamara sayensị data nwere ike nyochaa ma kọwaa nsonaazụ ya nke ọma, na-eburu n'uche ọnọdụ na njedebe nke data ahụ.

Ọzọkwa, nzuzo data na nchekwa bụ isi nchegbu na Data Science. Ijikwa nnukwu ozi nkeonwe yana nke nwere mmetụta chọrọ usoro nchekwa kwesịrị ekwesị iji chekwaa iguzosi ike n'ezi ihe na nzuzo nke data ahụ. Nke a gụnyere imejuputa atumatu na omume nchekwa, yana irube isi na ụkpụrụ na iwu metụtara nzuzo data.

9. Data ụkpụrụ omume na nzuzo na Data Science

10. Ikike na nkà dị mkpa ka ọ bụrụ ọkà mmụta sayensị data

Iji bụrụ onye sayensị data tozuru oke, ịkwesịrị ịnwe ọtụtụ ikike na nka. Nke a bụ ụfọdụ n'ime ndị kacha mkpa:

1. Ọmụma nke mmemme: Ndị ọkà mmụta sayensị data aghaghị inwe nkà mmemme siri ike, karịsịa na asụsụ ndị dị ka Python ma ọ bụ R. A na-eji asụsụ ndị a eme ihe na nyocha na nhazi data, ya mere ịmụta ha dị mkpa.

2. Nghọta nke ọnụ ọgụgụ na mgbakọ na mwepụ: Ntọala siri ike na ọnụ ọgụgụ na mgbakọ na mwepụ dị mkpa iji nwee ike ịme nyocha data nke ọma. Ndị ọkà mmụta sayensị data ga-enwerịrị ike itinye usoro ndekọ ọnụ ọgụgụ dị elu wee ghọta echiche dị ka ihe gbasara nke puru omume, nlọghachi azụ, na algebra linear.

3. Ọmụma nke ọdụ data: Ọ dị mkpa ịnweta ihe ọmụma nke ọdụ data iji nwee ike ịnweta, ịchịkwa na chekwaa nnukwu data. Ndị ọkà mmụta sayensị data ga-enwerịrị ike iji ụdị ọdụ data dị iche iche rụọ ọrụ na asụsụ ajụjụ ndị ọkachamara dị ka SQL.

11. Ọrụ nke Science Data na mmepe nke ụdị amụma

Science Science na-ekere òkè dị mkpa na mmepe nke ụdị amụma, ebe ọ bụ ịdọ aka ná ntị na-ahụ maka iji usoro nchịkọta akụkọ na ngwá ọrụ iji wepụ ihe ọmụma bara uru site na nnukwu data. Ihe omuma a na-enye anyi ohere ibu amụma ihe ga-eme n'ọdịnihu ma mee mkpebi ziri ezi na mpaghara dị iche iche dị ka azụmahịa, ụlọ ọrụ, ọgwụ na nyocha.

Iji mepụta ụdị amụma dị mma, ọ dị mkpa ịgbaso usoro usoro. Nke mbụ, a ghaghị ime nyocha zuru ezu nke data dịnụ, na-achọpụta mgbanwe ndị dị mkpa ma wepụ data ọ bụla ezighi ezi ma ọ bụ ezughị ezu. Na-esote, a na-ahọrọ algọridim kwesịrị ekwesị, na-eburu n'uche njirimara nke data na ebumnuche nke nyocha.

Ozugbo ahọpụtara algọridim, anyị na-aga n'ihu n'ọkwa ọzụzụ ihe nlereanya, ebe a na-eji usoro data akpọrọ na mbụ iji dozie paramita algọridim. Mgbe nke ahụ gasịrị, a na-enyocha arụmọrụ nke ihe nlereanya ahụ site na iji usoro data ọzọ iji chọpụta ikike ibu amụma ya. Ọ bụrụ na ọ dị mkpa, enwere ike ime mgbanwe ndị ọzọ iji melite izi ezi nke ihe nlereanya ahụ. Ọ dị mkpa ime ka ọ pụta ìhè na nkwalite mgbe niile nke ụdị amụma na-adabere na nzaghachi na-aga n'ihu na ntinye nke usoro nkwalite.

12. Mmekọrịta dị n'etiti Data Science na igwe mmụta

13. Akụkọ ịga nke ọma na ihe atụ ngwa nke Science Data

N'isiokwu a, anyị ga-eleba anya dị iche iche. Site na ihe atụ ndị a, anyị ga-ahụ ka e si jiri ịdọ aka ná ntị a dozie nsogbu na ịmepụta uru na mpaghara na mpaghara dị iche iche.

Nke mbụ, anyị ga-enyocha akụkọ ịga nke ọma na ngalaba ahụike. Anyị ga-ahụ ka esi tinye n'ọrụ sayensị data iji melite izi ezi na nchọpụta ọrịa, na-eji igwe mmụta algọridim iji nyochaa nnukwu ọnụọgụ nke data ụlọ ọgwụ wee chọta usoro na-enye ohere ịchọpụta ọrịa n'oge.

Ọzọ, anyị ga-enyocha ihe atụ nke ngwa nke Data Science na ngalaba ego. Anyị ga-ahụ ka usoro nyocha data nwere ike isi nyere ụlọ ọrụ ego aka ịchọpụta aghụghọ ma gbochie ihe egwu. Anyị ga-atụle otu esi eji ụdị amụma na usoro nchịkọta data iji chọpụta usoro enyo na azụmahịa ego ma mee ihe mgbochi.

14. Echiche n'ọdịnihu na ọnọdụ na Science Data

N'ime afọ ndị na-adịbeghị anya, Sayensị Data enwetawo ọganihu ngwa ngwa ma a na-atụ anya na omume a ga-aga n'ihu n'ọdịnihu. Site na ọganihu teknụzụ yana ịba ụba nke data, a na-atụ anya na ọchọrọ ndị ọkachamara na ngalaba a ga-abawanye nke ukwuu. Ọzọkwa, a na-atụ anya na a ga-etinye Science Science n'ọrụ n'ụdị dị iche iche, site na ọgwụ ruo na ego.

Otu n'ime echiche kachasị mma n'ọdịnihu na Science Data bụ ọgụgụ isi. Site na mmụta igwe na nyocha data, a na-atụ anya na igwe ga-enwe ike ịme mkpebi ndị ka mma ma rụọ ọrụ dị mgbagwoju anya. Nke a ga-emepe ohere ọhụrụ na mpaghara dị iche iche, dị ka akpaaka ụlọ ọrụ, nhazi asụsụ eke na ịnya ụgbọ ala kwụụrụ onwe ya.

Usoro ọzọ dị mkpa na Sayensị Data bụ ụkpụrụ omume na nzuzo. Ka a na-anakọta ma nyochaa ọtụtụ data nkeonwe, nchegbu ga-ebilite maka iji ozi a kwesịrị ekwesị. Ọ ga-adị mkpa iji guzobe ụkpụrụ na amụma doro anya iji hụ na nchekwa nke ndị mmadụ n'otu n'otu ma gbochie iji data eme ihe. Na mgbakwunye, a ga-achọ ụzọ ziri ezi maka ime mkpebi dabere na data iji zere mkparị na ịkpa oke na-ezighi ezi.

N'ikpeazụ, Science Data na-arụ ọrụ dị mkpa n'oge nkà na ụzụ dị ugbu a n'ihi ike ya wepụ ihe ọmụma bara uru site na nnukwu data. N'iji usoro mgbakọ na mwepụ, mgbakọ na mwepụ na usoro mmemme, ndị ọkà mmụta sayensị data nwere ike nyochaa na ịdepụta data iji mee mkpebi ndị a maara nke ọma ma buru amụma omume n'ọdịnihu.

Sayensị data abụrụla ọzụzụ mmụta dị iche iche nke jikọtara ihe ọmụma gbasara mgbakọ na mwepụ, ọnụ ọgụgụ, mmemme, akụnụba na mpaghara ndị ọzọ. Site n'iji algọridim na ngwaọrụ pụrụ iche, ndị ọkà mmụta sayensị data nwere ike nyochaa mmekọrịta zoro ezo na usoro na data, na-ekwe ka òtù dị iche iche mee mkpebi dị mma na nke ọma.

Ọzọkwa, a na-etinye Science Science n'ọtụtụ ụlọ ọrụ na mpaghara dị ka ọgwụ, ego, ahịa, ike na nchekwa. Ngwa ya sitere na nchọta ọrịa mbụ, njikarịcha nke itinye ego, nhazi nke ndụmọdụ ngwaahịa, ruo amụma usoro ịzụrụ na nchọpụta aghụghọ.

Na nchịkọta, Science Data na-arụ ọrụ na-arịwanye elu n'ụzọ dị iche iche na ụlọ ọrụ na-eme mkpebi dị mkpa. Ike ya iji nyochaa data, ịchọta ụkpụrụ na ịkọ amụma omume n'ọdịnihu na-eme ka ọ bụrụ isi ịdọ aka ná ntị na oge ozi. Ka teknụzụ na-aga n'ihu na data na-aga n'ihu na-eto eto, Sayensị Data ga-aga n'ihu na-agbanwe ma na-arụ ọrụ dị mkpa n'akụkụ niile nke obodo anyị.