ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ເຊິ່ງເອີ້ນກັນວ່າ ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ເປັນວິຊາສະເພາະທີ່ປະສົມປະສານແນວຄວາມຄິດ ແລະ ເຕັກນິກຈາກສະຖິຕິ, ຄະນິດສາດ ແລະ ວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີ ເພື່ອສະກັດຄວາມຮູ້ ແລະສ້າງຄວາມເຂົ້າໃຈຈາກຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍ. ໂດຍເນື້ອແທ້ແລ້ວ, ມັນເປັນວິທີການວິທະຍາສາດທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດວິເຄາະ, ຕີຄວາມຫມາຍແລະເຂົ້າໃຈຂໍ້ມູນທີ່ມີຢູ່ໃນຂໍ້ມູນໂດຍມີຈຸດປະສົງໃນການຕັດສິນໃຈທີ່ມີຂໍ້ມູນແລະຂໍ້ມູນ. ໃນບົດຄວາມນີ້, ພວກເຮົາຈະພິຈາລະນາຢ່າງລະອຽດວ່າວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແມ່ນຫຍັງ?, ຄຸນລັກສະນະຕົ້ນຕໍຂອງມັນແລະວິທີການນໍາໃຊ້ໃນຂົງເຂດຕ່າງໆ.
1. ແນະນໍາແນວຄວາມຄິດຂອງ Data Science
ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແມ່ນພາກສະຫນາມທີ່ພົ້ນເດັ່ນຂື້ນທີ່ນໍາໃຊ້ວິທີການວິທະຍາສາດ, ຂະບວນການ, ສູດການຄິດ, ແລະລະບົບເພື່ອດຶງເອົາຄວາມຮູ້ທີ່ມີຄຸນຄ່າແລະຄວາມເຂົ້າໃຈຈາກຊຸດຂໍ້ມູນ. ໃນພາກນີ້, ພວກເຮົາຈະຄົ້ນຫາພື້ນຖານຂອງແນວຄວາມຄິດທີ່ຫນ້າຕື່ນເຕັ້ນນີ້ແລະຄວາມກ່ຽວຂ້ອງຂອງມັນໃນຂົງເຂດຕ່າງໆເຊັ່ນ: ປັນຍາປະດິດ, ການວິເຄາະທຸລະກິດແລະການຄົ້ນຄວ້າວິທະຍາສາດ.
ກ່ອນອື່ນ ໝົດ, ມັນເປັນສິ່ງ ສຳ ຄັນທີ່ຈະເຂົ້າໃຈວ່າວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແມ່ນຫຍັງ. ມັນເປັນວິທີການຫຼາຍວິຊາທີ່ປະສົມປະສານທັກສະໃນຄະນິດສາດ, ສະຖິຕິ, ການຂຽນໂປລແກລມ, ການເບິ່ງເຫັນຂໍ້ມູນແລະຄວາມຮູ້ສະເພາະໂດເມນເພື່ອວິເຄາະຂໍ້ມູນຈໍານວນຫລາຍແລະຄົ້ນພົບຮູບແບບ, ແນວໂນ້ມແລະຄວາມສໍາພັນທີ່ເຊື່ອງໄວ້. ລະບຽບວິໄນນີ້ແມ່ນອີງໃສ່ການເກັບກໍາ, ການຈັດຕັ້ງແລະການປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນເພື່ອເຮັດການຕັດສິນໃຈໂດຍອີງໃສ່ຫຼັກຖານແລະຕອບຄໍາຖາມທີ່ສັບສົນ.
ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນໃຊ້ເຄື່ອງມືແລະເຕັກນິກທີ່ຫລາກຫລາຍເພື່ອປະຕິບັດວຽກງານຂອງມັນ. ເຫຼົ່ານີ້ລວມມີຊອບແວພິເສດ, ຂັ້ນຕອນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ສາງຂໍ້ມູນ, ເຕັກນິກການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນແລະການເບິ່ງເຫັນແບບໂຕ້ຕອບ. ຕະຫຼອດພາກນີ້, ພວກເຮົາຈະຄົ້ນຫາບາງເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ແລະໃຫ້ຕົວຢ່າງພາກປະຕິບັດເພື່ອສະແດງໃຫ້ເຫັນວິທີການທີ່ພວກເຂົາສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ໃນສະຖານະການຕ່າງໆ. ເມື່ອສໍາເລັດ, ທ່ານຈະມີຄວາມເຂົ້າໃຈຢ່າງຫນັກແຫນ້ນກ່ຽວກັບແນວຄວາມຄິດພື້ນຖານຂອງວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແລະຜົນກະທົບຂອງມັນ ໃນໂລກ ປັດຈຸບັນ.
ສະຫຼຸບແລ້ວ, ພາກນີ້ຈະສະເໜີໃຫ້ເຈົ້າມີບົດແນະນໍາທີ່ສົມບູນກ່ຽວກັບແນວຄວາມຄິດຂອງ Data Science. ພວກເຮົາຈະຄົ້ນຫາວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແມ່ນຫຍັງ, ມັນຖືກ ນຳ ໃຊ້ໃນຂົງເຂດຕ່າງໆແລະເຄື່ອງມືແລະເຕັກນິກຫຼັກທີ່ໃຊ້ໃນວິໄນນີ້. ດ້ວຍພື້ນຖານຄວາມຮູ້ນີ້, ທ່ານຈະກຽມພ້ອມທີ່ຈະເຂົ້າໄປໃນດ້ານດ້ານວິຊາການຫຼາຍຂຶ້ນແລະເຈາະເລິກເຂົ້າໄປໃນໂລກທີ່ຕື່ນເຕັ້ນຂອງວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ. ມາເລີ່ມກັນເລີຍ!
2. ນິຍາມ ແລະ ຂອບເຂດຂອງ Data Science
ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແມ່ນວິໄນທີ່ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບສໍາລັບການສະກັດຄວາມຮູ້ແລະໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນທີ່ມີຄຸນຄ່າຈາກຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່. ວິທີການຂອງມັນແມ່ນອີງໃສ່ການນໍາໃຊ້ສະຖິຕິ, ຄະນິດສາດແລະເຕັກນິກການຄິດໄລ່ແລະເຄື່ອງມື, ເພື່ອວິເຄາະ, ປະມວນຜົນແລະເບິ່ງເຫັນປະລິມານຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງຂໍ້ມູນ. ຢ່າງມີປະສິດທິພາບ. ເປັນທີ່ຮູ້ຈັກກັນໃນນາມວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ລະບຽບວິໄນນີ້ລວມເອົາອົງປະກອບຕ່າງໆ ຂອງປັນຍາປະດິດ, ການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນແລະການຂຽນໂປລແກລມເພື່ອສ້າງແບບຈໍາລອງທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ພວກເຮົາຄົ້ນພົບຮູບແບບ, ທ່າອ່ຽງແລະຄວາມກ່ຽວຂ້ອງໃນຂໍ້ມູນ.
ຂອບເຂດຂອງວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແມ່ນກວ້າງຂວາງ ແລະກວມເອົາຫຼາຍຂະແໜງອຸດສາຫະກຳ ແລະ ຂະແໜງການ. ພາກສະຫນາມນີ້ຖືກນໍາໃຊ້ໃນຂົງເຂດເຊັ່ນ: ຢາປົວພະຍາດ, ວິສະວະກໍາ, ການຕະຫຼາດ, ການຄົ້ນຄວ້າວິທະຍາສາດ, ອຸດສາຫະກໍາການເງິນແລະອື່ນໆຈໍານວນຫຼາຍ. ຈຸດປະສົງຕົ້ນຕໍຂອງມັນແມ່ນການສະຫນອງການແກ້ໄຂແລະຄໍາຕອບໂດຍຜ່ານການວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ເຊິ່ງກ່ຽວຂ້ອງກັບການກໍານົດບັນຫາ, ການລວບລວມແລະການທໍາຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນ, ການເລືອກສູດການຄິດໄລ່ທີ່ເຫມາະສົມ, ການຕີຄວາມຫມາຍຜົນໄດ້ຮັບແລະການນໍາສະເຫນີບົດສະຫຼຸບ.
ເພື່ອປະຕິບັດຂະບວນການວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນໄດ້ນໍາໃຊ້ເຄື່ອງມືແລະເຕັກນິກຕ່າງໆ. ໃນບັນດາສິ່ງທົ່ວໄປທີ່ສຸດແມ່ນພາສາການຂຽນໂປລແກລມເຊັ່ນ Python ຫຼື R, ເຊິ່ງອະນຸຍາດໃຫ້ຂໍ້ມູນຖືກຈັດການແລະປຸງແຕ່ງ. ຢ່າງມີປະສິດທິພາບ. ເຊັ່ນດຽວກັນ, ຫ້ອງສະຫມຸດແລະຊຸດທີ່ຊ່ຽວຊານໃນການວິເຄາະຂໍ້ມູນຖືກນໍາໃຊ້, ເຊັ່ນ pandas, numpy ແລະ scikit-learn. ນອກຈາກນັ້ນ, ເຕັກນິກສະຖິຕິ, ເຊັ່ນ: ການຖົດຖອຍແລະການຈັດປະເພດ, ແລະລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນຖືກນໍາໃຊ້. ເພື່ອສ້າງ ຮູບແບບການຄາດເດົາແລະຄໍາອະທິບາຍ. ສະຫລຸບລວມແລ້ວ, ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແມ່ນສຸມໃສ່ການສຶກສາແລະການວິເຄາະຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ເພື່ອສະກັດຂໍ້ມູນທີ່ມີຄຸນຄ່າແລະສະຫນອງການແກ້ໄຂບັນຫາໃນດ້ານຕ່າງໆ.
3. ຂະບວນການຂຸດຄົ້ນ ແລະ ວິເຄາະຂໍ້ມູນໃນ Data Science
ເມື່ອບັນຫາໄດ້ຖືກກໍານົດແລະຂໍ້ມູນທີ່ຈໍາເປັນໄດ້ຖືກເກັບກໍາ, . ຂະບວນການນີ້ປະກອບດ້ວຍຊຸດຂອງຂັ້ນຕອນທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ຂໍ້ມູນດິບຖືກປ່ຽນເປັນຂໍ້ມູນທີ່ເປັນປະໂຫຍດແລະມີຄວາມຫມາຍສໍາລັບການຕັດສິນໃຈ.
ຫນ້າທໍາອິດຂອງການທັງຫມົດ, ມັນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນເພື່ອດໍາເນີນການສະກັດຂໍ້ມູນ. ເພື່ອເຮັດສິ່ງນີ້, ເຄື່ອງມືແລະເຕັກນິກທີ່ແຕກຕ່າງກັນຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອເອົາຂໍ້ມູນຈາກແຫຼ່ງຕ່າງໆ, ເຊັ່ນ: ຖານຂໍ້ມູນ, ໄຟລ໌ CSV ຫຼືຫນ້າເວັບ. ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະຮັບປະກັນວ່າຂໍ້ມູນທີ່ໄດ້ຮັບແມ່ນຖືກຕ້ອງ, ຄົບຖ້ວນແລະກ່ຽວຂ້ອງກັບບັນຫາທີ່ມີຢູ່ໃນມື.
ເມື່ອຂໍ້ມູນໄດ້ຖືກສະກັດ, ການວິເຄາະຂອງມັນໄດ້ຖືກປະຕິບັດ. ການວິເຄາະນີ້ກ່ຽວຂ້ອງກັບການຂຸດຄົ້ນແລະການຫມູນໃຊ້ຂໍ້ມູນໂດຍມີຈຸດປະສົງເພື່ອກໍານົດຮູບແບບ, ແນວໂນ້ມແລະຄວາມສໍາພັນລະຫວ່າງຕົວແປ. ເຕັກນິກສະຖິຕິທີ່ແຕກຕ່າງກັນແລະລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອປະຕິບັດການວິເຄາະນີ້. ນອກຈາກນັ້ນ, ມັນເປັນເລື່ອງທໍາມະດາທີ່ຈະໃຊ້ເຄື່ອງມືເຊັ່ນ Python, R ຫຼື SQL ເພື່ອປະຕິບັດວຽກງານເຫຼົ່ານີ້.
4. ສາຂາວິຊາຫຼັກທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບ Data Science
ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແມ່ນສາຂາວິຊາຫຼາຍວິຊາທີ່ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີຄວາມຮູ້ແລະທັກສະໃນດ້ານຕ່າງໆເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ມີຄວາມຫມາຍຈາກຂໍ້ມູນ. ໃນບັນດາສິ່ງຕໍ່ໄປນີ້ໂດດເດັ່ນ:
1. ສະຖິຕິ: ສະຖິຕິແມ່ນພື້ນຖານໃນວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ເນື່ອງຈາກວ່າມັນສະຫນອງເຄື່ອງມືແລະເຕັກນິກໃນການວິເຄາະແລະສະຫຼຸບຂໍ້ມູນ, ສະຫຼຸບແລະການຕັດສິນໃຈໂດຍອີງໃສ່ຫຼັກຖານສະຖິຕິ. ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຕ້ອງມີຄວາມຮູ້ທາງດ້ານທິດສະດີສະຖິຕິທີ່ດີແລະຮູ້ວິທີການນໍາໃຊ້ວິທີການທີ່ແຕກຕ່າງກັນເຊັ່ນ: ການຖົດຖອຍ, ການວິເຄາະຄວາມແຕກຕ່າງກັນແລະການເກັບຕົວຢ່າງ.
2. ຄະນິດສາດ: ຄະນິດສາດເປັນສິ່ງຈຳເປັນໃນວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ເພາະວ່າຫຼາຍເຕັກນິກ ແລະ ສູດການຄິດໄລ່ທີ່ໃຊ້ໃນການວິເຄາະຂໍ້ມູນແມ່ນອີງໃສ່ພື້ນຖານທາງຄະນິດສາດ. ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຕ້ອງມີພື້ນຖານທີ່ເຂັ້ມແຂງໃນ algebra linear, ການຄິດໄລ່, ແລະທິດສະດີກາຟ, ແລະອື່ນໆ. ນອກຈາກນັ້ນ, ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະມີທັກສະການຄິດຢ່າງມີເຫດຜົນແລະຄວາມສາມາດໃນການແກ້ໄຂບັນຫາຄະນິດສາດທີ່ສັບສົນ.
3. ການຂຽນໂປຣແກຣມ: ການຂຽນໂປລແກລມເປັນທັກສະທີ່ສໍາຄັນໃນວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ເນື່ອງຈາກວ່າມັນຈໍາເປັນຕ້ອງຈັດການແລະປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນຈໍານວນຫລາຍ. ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຄວນມີປະສົບການໃນພາສາການຂຽນໂປຼແກຼມເຊັ່ນ Python ຫຼື R, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບການປະຕິບັດການສອບຖາມຖານຂໍ້ມູນແລະນໍາໃຊ້ເຄື່ອງມືການວິເຄາະຂໍ້ມູນເຊັ່ນ Pandas ແລະ NumPy. ນອກຈາກນັ້ນ, ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະມີຄວາມຮູ້ກ່ຽວກັບພາສາສອບຖາມຖານຂໍ້ມູນເຊັ່ນ SQL ເພື່ອເຂົ້າເຖິງແລະສະກັດຂໍ້ມູນຈາກແຫຼ່ງຕ່າງໆ.
5. ການນຳໃຊ້ ແລະ ການນຳໃຊ້ Data Science ໃນຂົງເຂດຕ່າງໆ
ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ເຊິ່ງເອີ້ນກັນວ່າວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ໄດ້ພິສູດວ່າເປັນລະບຽບວິໄນທີ່ເປັນປະໂຫຍດຫຼາຍໃນຂົງເຂດຕ່າງໆ. ຄວາມສາມາດໃນການວິເຄາະຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍແລະສະກັດເອົາຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງໄດ້ເປີດໂອກາດທີ່ບໍ່ສິ້ນສຸດໃນຂົງເຂດເຊັ່ນ: ການແພດ, ການເງິນ, ອີຄອມເມີຊ, ກະສິກໍາແລະຫຼາຍຂະແຫນງການອື່ນໆ. ໃນບົດຄວາມນີ້, ພວກເຮົາຈະຄົ້ນຫາບາງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ໂດດເດັ່ນທີ່ສຸດຂອງ Data Science ແລະວິທີການທີ່ພວກເຂົາກໍາລັງຫັນປ່ຽນຂົງເຂດເຫຼົ່ານີ້.
1. ຢາປົວພະຍາດ: ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນໄດ້ກາຍເປັນເຄື່ອງມືທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບການບົ່ງມະຕິແລະການປິ່ນປົວພະຍາດ. ຂັ້ນຕອນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກສາມາດວິເຄາະຖານຂໍ້ມູນທາງການແພດຂະຫນາດໃຫຍ່ເພື່ອກໍານົດຮູບແບບແລະຄາດຄະເນຄວາມສ່ຽງ. ນອກຈາກນັ້ນ, ເຕັກນິກການປຸງແຕ່ງຮູບພາບໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອປັບປຸງການຕີຄວາມຫມາຍຂອງຜົນໄດ້ຮັບຈາກການທົດສອບທາງການແພດເຊັ່ນ MRIs ຫຼື X-rays. ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນອະນຸຍາດໃຫ້ການວິນິດໄສທີ່ຊັດເຈນຫຼາຍຂຶ້ນແລະການປິ່ນປົວສ່ວນບຸກຄົນ, ເຊິ່ງມີຜົນກະທົບທາງບວກຕໍ່ຊີວິດຂອງຄົນເຈັບ..
2. ການເງິນ: ໃນຂົງເຂດການເງິນ, Data Science ມີບົດບາດພື້ນຖານໃນການກວດສອບການສໍ້ໂກງ ແລະການວິເຄາະຄວາມສ່ຽງ. ສູດການຄິດໄລ່ສາມາດກໍານົດຮູບແບບທີ່ຫນ້າສົງໄສໃນທຸລະກໍາທາງດ້ານການເງິນແລະດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງປ້ອງກັນການຫລອກລວງທີ່ເປັນໄປໄດ້. ນອກຈາກນັ້ນ, ການວິເຄາະຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດຊ່ວຍໃຫ້ສະຖາບັນການເງິນສາມາດຕັດສິນໃຈການລົງທຶນແລະການປ່ອຍເງິນກູ້ທີ່ມີຂໍ້ມູນຫຼາຍຂຶ້ນ. ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນຊ່ວຍຮັບປະກັນຄວາມປອດໄພຂອງລະບົບການເງິນແລະເພີ່ມປະສິດທິພາບການຄຸ້ມຄອງຊັບພະຍາກອນ.
3. ການກະເສດ: ການກະເສດຍັງໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດຈາກ Data Science. ຄວາມສາມາດໃນການເກັບກໍາແລະວິເຄາະຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບສະພາບອາກາດ, ດິນແລະການປູກພືດເຮັດໃຫ້ຊາວກະສິກອນສາມາດຕັດສິນໃຈທີ່ຖືກຕ້ອງຫຼາຍຂຶ້ນກ່ຽວກັບການຊົນລະປະທານ, ການໃສ່ປຸ໋ຍແລະການຄວບຄຸມສັດຕູພືດ. ນອກຈາກນັ້ນ, ຂັ້ນຕອນການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກສາມາດຄາດຄະເນຜົນຜະລິດຂອງພືດ ແລະຊ່ວຍເພີ່ມປະສິດທິພາບການຜະລິດກະສິກໍາ. ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນການປັບປຸງປະສິດທິພາບແລະຄວາມຍືນຍົງຂອງກະສິກໍາ, ດັ່ງນັ້ນການຫຼຸດຜ່ອນຜົນກະທົບຕໍ່ສິ່ງແວດລ້ອມ.
ດັ່ງທີ່ພວກເຮົາສາມາດເຫັນໄດ້, ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນສະເຫນີຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຈໍານວນຫລາຍແລະຜົນປະໂຫຍດໃນຂົງເຂດຕ່າງໆ. ຈາກຢາປົວພະຍາດໄປສູ່ການກະສິກໍາ, ລະບຽບວິໄນນີ້ໄດ້ກາຍເປັນເຄື່ອງມືທີ່ຂາດບໍ່ໄດ້ສໍາລັບການຕັດສິນໃຈທີ່ອີງໃສ່ຂໍ້ມູນແລະການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂະບວນການ. ເນື່ອງຈາກເທັກໂນໂລຍີ ແລະເຕັກນິກການວິເຄາະຂໍ້ມູນສືບຕໍ່ກ້າວໄປຂ້າງໜ້າ, ພວກເຮົາມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະເຫັນຫຼາຍຂົງເຂດທີ່ນຳໃຊ້ພະລັງຂອງວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາ ແລະ ປັບປຸງຄຸນນະພາບຊີວິດ.
6. ເຄື່ອງມື ແລະ ເຕັກໂນໂລຊີທີ່ໃຊ້ໃນ Data Science
ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແມ່ນວິໄນທີ່ໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດຈາກລະດັບຄວາມຫຼາກຫຼາຍຂອງເຄື່ອງມືແລະເຕັກໂນໂລຊີສໍາລັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນແລະການປຸງແຕ່ງ. ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ຖືກອອກແບບໂດຍສະເພາະເພື່ອອໍານວຍຄວາມສະດວກໃນການສໍາຫຼວດແລະການສະກັດເອົາຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ມີຄວາມຫມາຍຈາກຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່. ຂ້າງລຸ່ມນີ້ແມ່ນບາງອັນຕົ້ນຕໍ:
- ໄພຍອນ: Python ເປັນພາສາການຂຽນໂປລແກລມທີ່ນິຍົມຫລາຍທີ່ສຸດໃນ Data Science ເນື່ອງຈາກ syntax ງ່າຍແລະມີຫ້ອງສະຫມຸດພິເສດທີ່ຫລາກຫລາຍເຊັ່ນ: NumPy, ໝີແພນດາ y Scikit-learn, ເຊິ່ງອະນຸຍາດໃຫ້ການຫມູນໃຊ້ແລະການວິເຄາະຂໍ້ມູນຈາກ ວິທີທີ່ມີປະສິດທິພາບ.
- R: R ຍັງຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ. ມັນເປັນພາສາການຂຽນໂປລແກລມແລະສະພາບແວດລ້ອມສະຖິຕິທີ່ສະຫນອງຊຸດແລະຫນ້າທີ່ຫລາກຫລາຍສໍາລັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນແລະການເບິ່ງເຫັນ. ບາງແພັກເກດທີ່ໂດດເດັ່ນລວມມີ ggplot2, dplyr y ແຄເຣັດ.
- ຮາດູບ: Hadoop ແມ່ນໂຄງຮ່າງການປະມວນຜົນການແຈກຢາຍທີ່ໃຊ້ສໍາລັບການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍ. ມັນອະນຸຍາດໃຫ້ເກັບຮັກສາຂະຫນານແລະການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນໃນກຸ່ມຄອມພິວເຕີ, ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນເຄື່ອງມືພື້ນຖານສໍາລັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່.
ເຄື່ອງມືແລະເຕັກໂນໂລຢີອື່ນໆທີ່ຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງປະກອບມີ Apache Spark ສໍາລັບການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນໄວ ໃນເວລາຈິງ, ຕາຕະລາງ ສໍາລັບການສະແດງຂໍ້ມູນແບບໂຕ້ຕອບ, ແລະ TensorFlow ສໍາລັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແລະ ປັນຍາປະດິດ. ທາງເລືອກຂອງເຄື່ອງມືຫຼືເຕັກໂນໂລຢີແມ່ນຂຶ້ນກັບລັກສະນະຂອງຂໍ້ມູນແລະປະເພດຂອງການວິເຄາະທີ່ຕ້ອງການ.
7. ຄວາມສຳຄັນຂອງສະຖິຕິໃນ Data Science
ສະຖິຕິມີບົດບາດພື້ນຖານໃນວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ເພາະວ່າມັນມີຄວາມຮັບຜິດຊອບໃນການເກັບກໍາ, ການວິເຄາະແລະການເຮັດໃຫ້ຄວາມຮູ້ສຶກຂອງຂໍ້ມູນ. ມັນແມ່ນຜ່ານສະຖິຕິທີ່ພວກເຮົາສາມາດກໍານົດຮູບແບບ, ຕິດຕາມແນວໂນ້ມແລະສະຫຼຸບທີ່ມີຄວາມຫມາຍທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ພວກເຮົາເຮັດການຕັດສິນໃຈທີ່ມີຂໍ້ມູນໃນຂົງເຂດວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ.
ຫນຶ່ງໃນລັກສະນະທີ່ສໍາຄັນທີ່ສຸດຂອງສະຖິຕິໃນ Data Science ແມ່ນຄວາມສາມາດຂອງຕົນໃນການ inferences ແລະການຄາດຄະເນ. ໂດຍຜ່ານວິທີການສະຖິຕິເຊັ່ນ: ການຖົດຖອຍແລະຄວາມເປັນໄປໄດ້, ພວກເຮົາສາມາດເຮັດໃຫ້ການຄາດຄະເນກ່ຽວກັບພຶດຕິກໍາໃນອະນາຄົດຂອງຂໍ້ມູນແລະຄາດຄະເນສະຖານະການທີ່ເປັນໄປໄດ້. ນີ້ແມ່ນເປັນປະໂຫຍດໂດຍສະເພາະສໍາລັບການຕັດສິນໃຈທາງທຸລະກິດແລະການວາງແຜນຍຸດທະສາດ.
ນອກຈາກນັ້ນ, ສະຖິຕິໃຫ້ພວກເຮົາມີເຄື່ອງມືແລະເຕັກນິກທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຮົາສາມາດກັ່ນຕອງແລະເຮັດຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນ, ການກໍາຈັດຄ່າຜິດປົກກະຕິຫຼືຂໍ້ມູນທີ່ຜິດພາດ. ນີ້ແມ່ນສິ່ງສໍາຄັນເພື່ອຮັບປະກັນຄຸນນະພາບຂອງຂໍ້ມູນແລະຫຼີກເວັ້ນຄວາມລໍາອຽງຫຼືຄວາມຜິດພາດໃນການວິເຄາະ. ສະຖິຕິຍັງຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຮົາປະເມີນຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືຂອງຜົນໄດ້ຮັບຂອງພວກເຮົາໂດຍການນໍາໃຊ້ການທົດສອບຄວາມສໍາຄັນແລະການປະເມີນໄລຍະເວລາຄວາມຫມັ້ນໃຈ.
8. ສິ່ງທ້າທາຍ ແລະຂໍ້ຈຳກັດຂອງວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ
ຫນຶ່ງໃນສິ່ງທ້າທາຍທີ່ສໍາຄັນທີ່ສຸດຂອງ Data Science ແມ່ນການເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນທີ່ມີຄຸນນະພາບແລະປະລິມານຂະຫນາດໃຫຍ່ເພື່ອປະຕິບັດການວິເຄາະທີ່ມີຄວາມຫມາຍ. ຄວາມພ້ອມຂອງຂໍ້ມູນອາດຈະຖືກຈຳກັດ, ບໍ່ຄົບຖ້ວນ, ຫຼືບໍ່ໜ້າເຊື່ອຖື, ເຮັດໃຫ້ມັນຍາກທີ່ຈະໄດ້ຮັບຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຖືກຕ້ອງ. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ການຈັດການຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີເຄື່ອງມືແລະເຕັກນິກພິເສດສໍາລັບການເກັບຮັກສາ, ການປຸງແຕ່ງແລະການເບິ່ງເຫັນຂອງມັນ.
ສິ່ງທ້າທາຍທີ່ສໍາຄັນອີກອັນຫນຶ່ງແມ່ນການຕີຄວາມຫມາຍທີ່ຖືກຕ້ອງຂອງຜົນໄດ້ຮັບທີ່ໄດ້ຮັບ. ບາງຄັ້ງແບບຈໍາລອງແລະສູດການຄິດໄລ່ທີ່ໃຊ້ໃນການວິເຄາະສາມາດສ້າງຜົນໄດ້ຮັບທີ່ເຂົ້າໃຈຜິດຫຼືຖືກຕີຄວາມຜິດ, ເຊິ່ງສາມາດນໍາໄປສູ່ການສະຫຼຸບທີ່ຜິດພາດ. ດັ່ງນັ້ນ, ມັນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນທີ່ຈະຕ້ອງມີຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນທີ່ສາມາດວິເຄາະແລະຕີຄວາມຫມາຍຜົນໄດ້ຮັບຢ່າງຖືກຕ້ອງ, ໂດຍຄໍານຶງເຖິງສະພາບການແລະຂໍ້ຈໍາກັດຂອງຂໍ້ມູນ.
ນອກຈາກນັ້ນ, ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຂໍ້ມູນ ແລະຄວາມປອດໄພແມ່ນຄວາມກັງວົນພື້ນຖານໃນວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ. ການຈັດການຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວ ແລະ ຂໍ້ມູນລະອຽດອ່ອນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີມາດຕະການຄວາມປອດໄພທີ່ເຫມາະສົມເພື່ອປົກປ້ອງຄວາມຊື່ສັດແລະຄວາມລັບຂອງຂໍ້ມູນ. ນີ້ກ່ຽວຂ້ອງກັບການປະຕິບັດນະໂຍບາຍຄວາມປອດໄພແລະການປະຕິບັດ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບແລະກົດຫມາຍທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຂໍ້ມູນ.
9. ຈັນຍາບັນຂໍ້ມູນ ແລະຄວາມເປັນສ່ວນຕົວໃນ Data Science
ຈັນຍາບັນຂອງຂໍ້ມູນ ແລະຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ ໄດ້ກາຍເປັນຄວາມກ່ຽວຂ້ອງຫຼາຍຂຶ້ນໃນຂົງເຂດວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ. ເນື່ອງຈາກຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍຖືກເກັບກໍາ, ຄໍາຖາມໄດ້ຖືກຍົກຂຶ້ນມາກ່ຽວກັບການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນນີ້ຢ່າງມີຄວາມຮັບຜິດຊອບແລະຜົນກະທົບຂອງມັນ ໃນສັງຄົມ. ດັ່ງນັ້ນ, ມັນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນທີ່ຈະແກ້ໄຂບັນຫາເຫຼົ່ານີ້ໃນເວລາທີ່ເຮັດວຽກກັບຂໍ້ມູນ.
ກ່ອນອື່ນ ໝົດ, ມັນ ຈຳ ເປັນຕ້ອງ ຄຳ ນຶງເຖິງຫຼັກການດ້ານຈັນຍາບັນໃນເວລາຈັດການກັບຂໍ້ມູນ. ນີ້ຫມາຍຄວາມວ່າການເຄົາລົບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວແລະຄວາມລັບຂອງປະຊາຊົນທີ່ມີຂໍ້ມູນຖືກນໍາໃຊ້. ການຍິນຍອມເຫັນດີຕ້ອງໄດ້ຮັບຈາກບຸກຄົນ ແລະຮັບປະກັນວ່າຂໍ້ມູນຖືກນຳໃຊ້ເພື່ອຈຸດປະສົງທີ່ຖືກຕ້ອງຕາມກົດໝາຍ ແລະ ອະນຸຍາດເທົ່ານັ້ນ.
ນອກຈາກນັ້ນ, ມັນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນເພື່ອປົກປ້ອງຂໍ້ມູນຈາກການໂຈມຕີຫຼືການຮົ່ວໄຫຼທີ່ເປັນໄປໄດ້. ມາດຕະການຄວາມປອດໄພທີ່ເຫມາະສົມຕ້ອງໄດ້ຮັບການສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນເພື່ອຮັບປະກັນຄວາມສົມບູນແລະຄວາມລັບຂອງຂໍ້ມູນ, ປ້ອງກັນການເຂົ້າເຖິງໂດຍບໍ່ໄດ້ຮັບອະນຸຍາດ. ເຊັ່ນດຽວກັນ, ຄວາມຖືກຕ້ອງທາງດ້ານກົດຫມາຍຂອງການເກັບກໍາຂໍ້ມູນແລະການເກັບຮັກສາຕ້ອງໄດ້ຮັບການພິຈາລະນາ, ປະຕິບັດຕາມກົດຫມາຍແລະລະບຽບການທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ.
10. ຄວາມສາມາດ ແລະ ທັກສະທີ່ຈຳເປັນໃນການເປັນນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ
ເພື່ອກາຍເປັນນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມສາມາດສູງ, ທ່ານຈໍາເປັນຕ້ອງມີທັກສະແລະຄວາມສາມາດທີ່ສໍາຄັນຈໍານວນຫນຶ່ງ. ນີ້ແມ່ນບາງອັນທີ່ສຳຄັນທີ່ສຸດ:
1. ຄວາມຮູ້ກ່ຽວກັບການຂຽນໂປລແກລມ: ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຕ້ອງມີທັກສະການຂຽນໂປລແກລມທີ່ເຂັ້ມແຂງ, ໂດຍສະເພາະໃນພາສາເຊັ່ນ Python ຫຼື R. ພາສາເຫຼົ່ານີ້ຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນການວິເຄາະແລະການປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນ, ດັ່ງນັ້ນ mastering ເຂົາເຈົ້າເປັນສິ່ງຈໍາເປັນ.
2. ຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບສະຖິຕິ ແລະ ຄະນິດສາດ: ພື້ນຖານທີ່ແຂງໃນສະຖິຕິແລະຄະນິດສາດແມ່ນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນເພື່ອສາມາດປະຕິບັດການວິເຄາະຂໍ້ມູນ ຢ່າງມີປະສິດທິພາບ. ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຕ້ອງສາມາດນໍາໃຊ້ເຕັກນິກສະຖິຕິຂັ້ນສູງແລະເຂົ້າໃຈແນວຄວາມຄິດເຊັ່ນ: ຄວາມເປັນໄປໄດ້, ການຖົດຖອຍ, ແລະພຶດຊະຄະນິດເສັ້ນຊື່.
3. ຄວາມຮູ້ກ່ຽວກັບຖານຂໍ້ມູນ: ມັນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນທີ່ຈະຕ້ອງມີຄວາມຮູ້ກ່ຽວກັບຖານຂໍ້ມູນເພື່ອສາມາດເຂົ້າເຖິງ, ຈັດການແລະເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນຈໍານວນຫລາຍ. ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຕ້ອງສາມາດເຮັດວຽກກັບປະເພດຕ່າງໆຂອງຖານຂໍ້ມູນແລະພາສາແບບສອບຖາມຕົ້ນສະບັບເຊັ່ນ SQL.
11. ບົດບາດຂອງ Data Science ໃນການພັດທະນາຕົວແບບການຄາດເດົາ
ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນມີບົດບາດພື້ນຖານໃນການພັດທະນາແບບຈໍາລອງການຄາດເດົາ, ເນື່ອງຈາກວ່າມັນເປັນລະບຽບວິໄນໃນຄວາມຮັບຜິດຊອບຂອງການນໍາໃຊ້ເຕັກນິກສະຖິຕິແລະເຄື່ອງມືເພື່ອສະກັດຄວາມຮູ້ທີ່ມີຄຸນຄ່າຈາກຂໍ້ມູນຈໍານວນຫລາຍ. ຄວາມຮູ້ນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຮົາສາມາດຄາດຄະເນຜົນໄດ້ຮັບໃນອະນາຄົດແລະການຕັດສິນໃຈໃນດ້ານຕ່າງໆເຊັ່ນ: ການຄ້າ, ອຸດສາຫະກໍາ, ຢາແລະການຄົ້ນຄວ້າ.
ເພື່ອພັດທະນາແບບຈໍາລອງການຄາດເດົາທີ່ມີປະສິດທິພາບ, ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະປະຕິບັດຕາມຂັ້ນຕອນຕ່າງໆ. ທໍາອິດ, ການຂຸດຄົ້ນລາຍລະອຽດຂອງຂໍ້ມູນທີ່ມີຢູ່ຕ້ອງໄດ້ຮັບການປະຕິບັດ, ການກໍານົດຕົວແປທີ່ກ່ຽວຂ້ອງແລະລົບລ້າງຂໍ້ມູນທີ່ຜິດພາດຫຼືບໍ່ຄົບຖ້ວນ. ຕໍ່ໄປ, ສູດການຄິດໄລ່ທີ່ເຫມາະສົມໄດ້ຖືກຄັດເລືອກ, ຄໍານຶງເຖິງຄຸນລັກສະນະຂອງຂໍ້ມູນແລະຈຸດປະສົງຂອງການວິເຄາະ.
ເມື່ອ algorithm ຖືກເລືອກແລ້ວ, ພວກເຮົາດໍາເນີນການກັບຂັ້ນຕອນການຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງ, ບ່ອນທີ່ຊຸດຂອງຂໍ້ມູນທີ່ມີປ້າຍຊື່ກ່ອນຫນ້ານີ້ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອປັບຕົວກໍານົດການ algorithm. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ການປະຕິບັດຂອງຕົວແບບໄດ້ຖືກປະເມີນໂດຍໃຊ້ຊຸດຂໍ້ມູນອື່ນເພື່ອກວດສອບຄວາມສາມາດໃນການຄາດເດົາຂອງມັນ. ຖ້າຈໍາເປັນ, ສາມາດປັບຕົວເພີ່ມເຕີມເພື່ອປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຕົວແບບ. ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະເນັ້ນຫນັກວ່າການປັບປຸງແບບຄົງທີ່ຂອງຕົວແບບຄາດຄະເນແມ່ນຂຶ້ນກັບຄໍາຄຶດຄໍາເຫັນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງແລະການນໍາໃຊ້ເຕັກນິກການປັບປຸງ.
12. ຄວາມສຳພັນລະຫວ່າງ Data Science ແລະ machine learning
ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນສອງວິຊາທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັນຢ່າງໃກ້ຊິດທີ່ເສີມຂະຫຍາຍການເຊິ່ງກັນແລະກັນໃນພາກສະຫນາມຂອງປັນຍາປອມ. ທັງສອງອີງໃສ່ການວິເຄາະຂໍ້ມູນເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຮັບຄວາມເຂົ້າໃຈແລະເຮັດການຄາດເດົາ, ແຕ່ພວກເຂົາແຕກຕ່າງກັນໃນວິທີການແລະຈຸດປະສົງຂອງພວກເຂົາ.
ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນສຸມໃສ່ການປຸງແຕ່ງແລະການວິເຄາະປະລິມານຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງຂໍ້ມູນໂດຍນໍາໃຊ້ເຕັກນິກສະຖິຕິແລະສູດການຄິດໄລ່ສະລັບສັບຊ້ອນ. ຈຸດປະສົງຕົ້ນຕໍຂອງມັນແມ່ນການຄົ້ນພົບຮູບແບບທີ່ເຊື່ອງໄວ້, ແນວໂນ້ມແລະຄວາມສໍາພັນໃນຂໍ້ມູນ, ເພື່ອເຮັດໃຫ້ການຕັດສິນໃຈໂດຍອີງໃສ່ຫຼັກຖານແລະໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດດ້ານການແຂ່ງຂັນໃນອຸດສາຫະກໍາຕ່າງໆ.
ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກແມ່ນສຸມໃສ່ການພັດທະນາ algorithms ແລະແບບຈໍາລອງທີ່ມີຄວາມສາມາດໃນການຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນແລະປັບປຸງການປະຕິບັດຂອງພວກເຂົາຍ້ອນວ່າມີຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມ. ໂດຍຜ່ານການຝຶກອົບຮົມທີ່ມີຕົວຢ່າງແລະຄໍາຄິດເຫັນ, ເຄື່ອງຈັກການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກສາມາດຮັບຮູ້ຮູບແບບແລະການຕັດສິນໃຈໂດຍບໍ່ມີການວາງແຜນຢ່າງຊັດເຈນສໍາລັບແຕ່ລະວຽກງານສະເພາະ.
13. ບົດເລື່ອງຄວາມສຳເລັດ ແລະ ຕົວຢ່າງການນຳໃຊ້ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ
ໃນພາກນີ້, ພວກເຮົາຈະສໍາຫຼວດຕ່າງໆ. ໂດຍຜ່ານຕົວຢ່າງເຫຼົ່ານີ້, ພວກເຮົາຈະເຫັນວ່າລະບຽບວິໄນນີ້ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາແລະສ້າງມູນຄ່າໃນຂົງເຂດແລະຂະແຫນງການຕ່າງໆ.
ກ່ອນອື່ນ ໝົດ, ພວກເຮົາຈະວິເຄາະເລື່ອງຄວາມ ສຳ ເລັດໃນດ້ານສຸຂະພາບ. ພວກເຮົາຈະເຫັນວິທີການວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງໃນການວິນິດໄສພະຍາດ, ການນໍາໃຊ້ລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເພື່ອວິເຄາະຂໍ້ມູນທາງຄລີນິກຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍແລະຊອກຫາຮູບແບບທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ກວດພົບພະຍາດເບື້ອງຕົ້ນ.
ຕໍ່ໄປ, ພວກເຮົາຈະຄົ້ນຫາຕົວຢ່າງຂອງການນໍາໃຊ້ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນໃນຂະແຫນງການເງິນ. ພວກເຮົາຈະເບິ່ງວ່າເຕັກນິກການວິເຄາະຂໍ້ມູນສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ສະຖາບັນການເງິນກວດພົບການສໍ້ໂກງແລະປ້ອງກັນຄວາມສ່ຽງໄດ້ແນວໃດ. ພວກເຮົາຈະປຶກສາຫາລືກ່ຽວກັບວິທີການຄາດຄະເນແລະເຕັກນິກການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອກໍານົດຮູບແບບທີ່ຫນ້າສົງໄສໃນທຸລະກໍາທາງດ້ານການເງິນແລະໃຊ້ມາດຕະການປ້ອງກັນ.
14. ທັດສະນະ ແລະ ທ່າອ່ຽງໃນອະນາຄົດຂອງວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ
ໃນຊຸມປີມໍ່ໆມານີ້, ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນໄດ້ປະສົບກັບການເຕີບໂຕຢ່າງໄວວາແລະແນວໂນ້ມນີ້ຄາດວ່າຈະສືບຕໍ່ໃນອະນາຄົດ. ດ້ວຍຄວາມກ້າວຫນ້າທາງດ້ານເຕັກໂນໂລຢີແລະການມີຂໍ້ມູນເພີ່ມຂຶ້ນ, ຄວາມຕ້ອງການສໍາລັບຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນດ້ານນີ້ຄາດວ່າຈະເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຄາດວ່າຈະຖືກ ນຳ ໃຊ້ໃນອຸດສາຫະ ກຳ ທີ່ຫລາກຫລາຍ, ຈາກຢາຈົນເຖິງການເງິນ.
ຫນຶ່ງໃນທັດສະນະໃນອະນາຄົດທີ່ໂດດເດັ່ນໃນວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແມ່ນປັນຍາປະດິດ. ດ້ວຍການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ ແລະການວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ເຄື່ອງຈັກຄາດວ່າຈະສາມາດເຮັດການຕັດສິນໃຈທີ່ສະຫຼາດກວ່າ ແລະເຮັດໃຫ້ວຽກງານທີ່ສັບສົນໄດ້ໂດຍອັດຕະໂນມັດ. ສິ່ງດັ່ງກ່າວຈະເປີດກາລະໂອກາດໃໝ່ໃນຂົງເຂດຕ່າງໆ, ເຊັ່ນ: ອຸດສາຫະກຳອັດຕະໂນມັດ, ການປຸງແຕ່ງພາສາທຳມະຊາດ ແລະ ການຂັບຂີ່ເປັນເອກະລາດ.
ແນວໂນ້ມທີ່ສຳຄັນອີກອັນໜຶ່ງໃນວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແມ່ນຈັນຍາບັນ ແລະຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ. ເມື່ອຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວຫຼາຍຂື້ນຖືກເກັບກໍາແລະວິເຄາະ, ຄວາມກັງວົນກ່ຽວກັບການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນນີ້ທີ່ເຫມາະສົມ. ມັນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນທີ່ຈະສ້າງກົດລະບຽບແລະນະໂຍບາຍທີ່ຊັດເຈນເພື່ອຮັບປະກັນການປົກປ້ອງຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງບຸກຄົນແລະປ້ອງກັນການໃຊ້ຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ. ນອກຈາກນັ້ນ, ຕ້ອງມີວິທີທາງຈັນຍາບັນໃນການຕັດສິນໃຈທີ່ອີງໃສ່ຂໍ້ມູນເພື່ອຫຼີກເວັ້ນການມີອະຄະຕິ ແລະ ການຈໍາແນກທີ່ບໍ່ຍຸຕິທໍາ.
ສະຫຼຸບແລ້ວ, ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນມີບົດບາດພື້ນຖານໃນຍຸກເຕັກໂນໂລຢີໃນປະຈຸບັນເນື່ອງຈາກຄວາມສາມາດໃນການສະກັດຄວາມຮູ້ທີ່ມີຄຸນຄ່າຈາກຂໍ້ມູນຈໍານວນຫລາຍ. ການນໍາໃຊ້ເຕັກນິກສະຖິຕິ, ຄະນິດສາດ, ແລະການຂຽນໂປລແກລມ, ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນສາມາດວິເຄາະແລະສ້າງແບບຈໍາລອງຂໍ້ມູນເພື່ອຕັດສິນໃຈຢ່າງມີຂໍ້ມູນແລະຄາດຄະເນພຶດຕິກໍາໃນອະນາຄົດ.
ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນໄດ້ກາຍເປັນຫຼາຍວິຊາວິຊາທີ່ປະສົມປະສານຄວາມຮູ້ຂອງຄະນິດສາດ, ສະຖິຕິ, ການຂຽນໂປລແກລມ, ເສດຖະສາດແລະຂົງເຂດອື່ນໆ. ໂດຍຜ່ານການນໍາໃຊ້ algorithms ແລະເຄື່ອງມືພິເສດ, ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນສາມາດຄົ້ນຫາຄວາມສໍາພັນແລະຮູບແບບທີ່ເຊື່ອງໄວ້ໃນຂໍ້ມູນ, ໃຫ້ອົງການຈັດຕັ້ງສາມາດຕັດສິນໃຈທີ່ສະຫລາດແລະມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ.
ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນໄດ້ຖືກ ນຳ ໃຊ້ໃນຂະແຫນງອຸດສາຫະ ກຳ ແລະຂະແຫນງການທີ່ກວ້າງຂວາງ, ເຊັ່ນ: ຢາ, ການເງິນ, ການຕະຫຼາດ, ພະລັງງານແລະຄວາມປອດໄພ. ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງມັນຕັ້ງແຕ່ການກວດພົບພະຍາດເບື້ອງຕົ້ນ, ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງການລົງທຶນທາງດ້ານການເງິນ, ການປັບແຕ່ງຄໍາແນະນໍາຂອງຜະລິດຕະພັນສ່ວນບຸກຄົນ, ຈົນເຖິງການຄາດເດົາແນວໂນ້ມການຊື້ແລະການກວດສອບການສໍ້ໂກງ.
ສະຫລຸບລວມແລ້ວ, ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນມີບົດບາດສໍາຄັນຫຼາຍຂຶ້ນໃນວິທີການທີ່ອົງການຈັດຕັ້ງແລະບໍລິສັດເຮັດການຕັດສິນໃຈຍຸດທະສາດ. ຄວາມສາມາດຂອງລາວ ການວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ການຊອກຫາຮູບແບບແລະການຄາດຄະເນພຶດຕິກໍາໃນອະນາຄົດເຮັດໃຫ້ມັນເປັນລະບຽບວິໄນທີ່ສໍາຄັນໃນຍຸກຂໍ້ມູນຂ່າວສານ. ໃນຂະນະທີ່ຄວາມກ້າວຫນ້າທາງດ້ານເຕັກໂນໂລຢີແລະຂໍ້ມູນຍັງສືບຕໍ່ຂະຫຍາຍຕົວ, Data Science ຈະສືບຕໍ່ພັດທະນາແລະມີບົດບາດສໍາຄັນໃນທຸກດ້ານຂອງສັງຄົມຂອງພວກເຮົາ.
ຂ້ອຍແມ່ນ Sebastián Vidal, ວິສະວະກອນຄອມພິວເຕີທີ່ມີຄວາມກະຕືລືລົ້ນກ່ຽວກັບເຕັກໂນໂລຢີແລະ DIY. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ຂ້ອຍເປັນຜູ້ສ້າງ tecnobits.com, ບ່ອນທີ່ຂ້ອຍແບ່ງປັນບົດສອນເພື່ອເຮັດໃຫ້ເຕັກໂນໂລຢີສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນແລະເຂົ້າໃຈໄດ້ສໍາລັບທຸກຄົນ.