Imọ-jinlẹ data, ti a tun mọ ni Imọ-jinlẹ Data, jẹ ibawi interdisciplinary ti o ṣajọpọ awọn imọran ati awọn ilana lati awọn iṣiro, mathimatiki ati imọ-ẹrọ kọnputa lati yọkuro imọ ati ṣe ipilẹṣẹ awọn oye lati awọn iwọn nla ti data. Ni pataki, o jẹ ilana imọ-jinlẹ ti o fun ọ laaye lati ṣe itupalẹ, tumọ ati loye alaye ti o wa ninu data pẹlu ero ti ṣiṣe alaye ati awọn ipinnu alaye. Ninu nkan yii, a yoo ṣawari ni alaye kini Imọ-jinlẹ Data?, awọn abuda akọkọ rẹ ati bii o ṣe lo ni awọn agbegbe oriṣiriṣi.
1. Ifihan si awọn Erongba ti Data Science
Imọ-jinlẹ data jẹ aaye ti n yọ jade ti o lo awọn ọna imọ-jinlẹ, awọn ilana, awọn algoridimu, ati awọn eto lati yọkuro imọ ti o niyelori ati awọn oye lati awọn ipilẹ data. Ni apakan yii, a yoo ṣawari awọn ipilẹ ti imọran ti o wuni ati ibaramu rẹ ni awọn aaye oriṣiriṣi bii oye atọwọda, iṣowo atupale ati ijinle sayensi iwadi.
Ni akọkọ, o ṣe pataki lati loye kini Imọ-jinlẹ Data gangan jẹ. O jẹ ọna alapọlọpọ ti o ṣajọpọ awọn ọgbọn ni mathimatiki, awọn iṣiro, siseto, iworan data ati imọ-ašẹ kan pato lati ṣe itupalẹ awọn iwọn nla ti alaye ati ṣawari awọn ilana ti o farapamọ, awọn aṣa ati awọn ibatan. Ilana yii da lori ikojọpọ, iṣeto ati sisẹ data lati ṣe awọn ipinnu ti o da lori ẹri ati dahun awọn ibeere idiju.
Pẹlupẹlu, Imọ-ẹrọ Data nlo ọpọlọpọ awọn irinṣẹ ati awọn imuposi lati ṣe awọn iṣẹ ṣiṣe rẹ. Iwọnyi pẹlu sọfitiwia amọja, awọn algoridimu ikẹkọ ẹrọ, almacenes de datos, data iwakusa imuposi ati ibanisọrọ iworan. Ni gbogbo apakan yii, a yoo ṣawari diẹ ninu awọn irinṣẹ wọnyi ati pese awọn apẹẹrẹ ti o wulo lati ṣe apejuwe bi wọn ṣe le lo ni awọn oju iṣẹlẹ oriṣiriṣi. Ni ipari, iwọ yoo ni oye to lagbara ti awọn imọran ipilẹ ti Imọ-jinlẹ data ati ipa rẹ ni agbaye lọwọlọwọ.
Ni akojọpọ, apakan yii yoo fun ọ ni ifihan pipe si imọran ti Imọ-jinlẹ data. A yoo ṣawari kini Imọ-jinlẹ Data jẹ, bawo ni a ṣe lo ni ọpọlọpọ awọn aaye ati awọn irinṣẹ pataki ati awọn ilana ti a lo ninu ibawi yii. Pẹlu ipilẹ imọ yii, iwọ yoo mura lati besomi sinu awọn aaye imọ-ẹrọ diẹ sii ati jinle sinu agbaye moriwu ti Imọ-jinlẹ Data. Jẹ ká bẹrẹ!
2. Definition ati dopin ti Data Science
Imọ-jinlẹ data jẹ ibawi ti o ni iduro fun yiyọkuro imọ ati gbigba alaye ti o niyelori lati awọn eto data nla. Ọna rẹ da lori lilo awọn iṣiro, mathematiki ati awọn imuposi iṣiro ati awọn irinṣẹ, lati le ṣe itupalẹ, ilana ati wo awọn iwọn nla ti data. daradara. Paapaa ti a mọ bi Imọ-jinlẹ Data, ibawi yii darapọ awọn eroja ti oye atọwọda, iwakusa data ati siseto lati ṣe agbekalẹ awọn awoṣe ti o gba wa laaye lati ṣawari awọn ilana, awọn aṣa ati awọn ibamu ninu alaye naa.
Iwọn ti Imọ-jinlẹ Data jẹ gbooro ati pe o tan kaakiri awọn ile-iṣẹ pupọ ati awọn apa. A lo aaye yii ni awọn agbegbe bii oogun, imọ-ẹrọ, titaja, iwadii imọ-jinlẹ, ile-iṣẹ inawo ati ọpọlọpọ awọn miiran. Idi akọkọ rẹ ni lati pese awọn solusan ati awọn idahun nipasẹ itupalẹ data, eyiti o kan idamọ awọn iṣoro, ikojọpọ ati mimọ data, yiyan awọn algoridimu ti o yẹ, itumọ awọn abajade ati fifihan awọn ipinnu.
Lati ṣe ilana itupalẹ data, awọn onimọ-jinlẹ data lo ọpọlọpọ awọn irinṣẹ ati awọn imuposi. Lara awọn ti o wọpọ julọ ni awọn ede siseto gẹgẹbi Python tabi R, eyiti o gba data laaye lati ṣe afọwọyi ati ṣiṣẹ. daradara. Bakanna, awọn ile ikawe ati awọn idii amọja ni itupalẹ data ni a lo, gẹgẹbi pandas, numpy ati scikit-learn. Ni afikun, awọn ilana iṣiro, gẹgẹbi ipadasẹhin ati isọdi, ati awọn algoridimu ikẹkọ ẹrọ ni a lo. lati ṣẹ̀dá awọn awoṣe asọtẹlẹ ati apejuwe. Ni akojọpọ, Imọ-jinlẹ Data dojukọ lori iwadii ati itupalẹ data nla lati jade alaye ti o niyelori ati pese awọn ojutu si awọn iṣoro ni awọn agbegbe pupọ.
3. Ilana ti isediwon data ati onínọmbà ni Data Science
Ni kete ti iṣoro naa ba ti ṣalaye ati pe a ti gba data pataki, . Ilana yii ni lẹsẹsẹ awọn igbesẹ ti o gba data aise laaye lati yipada si alaye ti o wulo ati ti o nilari fun ṣiṣe ipinnu.
Akọkọ ti gbogbo, o jẹ pataki lati gbe jade data isediwon. Lati ṣe eyi, awọn irinṣẹ ati awọn imuposi oriṣiriṣi lo lati gba data lati awọn orisun oriṣiriṣi, gẹgẹbi awọn ibi ipamọ data, Awọn faili CSV tabi oju-iwe wẹẹbu. O ṣe pataki lati rii daju pe data ti o gba jẹ deede, pipe ati ti o yẹ si iṣoro ti o wa ni ọwọ.
Ni kete ti data naa ti jade, a ṣe itupalẹ rẹ. Itupalẹ yii jẹ pẹlu iṣawakiri ati ifọwọyi ti data pẹlu ipinnu idamọ awọn ilana, awọn aṣa ati awọn ibatan laarin awọn oniyipada. Awọn ilana iṣiro oriṣiriṣi ati awọn algoridimu ikẹkọ ẹrọ le ṣee lo lati ṣe itupalẹ yii. Ni afikun, o wọpọ lati lo awọn irinṣẹ bii Python, R tabi SQL lati ṣe awọn iṣẹ ṣiṣe wọnyi.
4. Awọn ipele akọkọ ti o ni ipa ninu Imọ-ẹrọ Data
Imọ-jinlẹ data jẹ aaye alapọlọpọ ti o nilo imọ ati awọn ọgbọn ni awọn agbegbe pupọ lati gba awọn oye ti o nilari lati data. Lara awọn wọnyi duro jade:
1. Estadística: Awọn iṣiro jẹ ipilẹ ni Imọ-jinlẹ Data, niwọn bi o ti n pese awọn irinṣẹ ati awọn imuposi lati ṣe itupalẹ ati akopọ data, ṣe awọn ipinnu ati ṣe awọn ipinnu ti o da lori ẹri iṣiro. Awọn onimo ijinlẹ sayensi data gbọdọ ni imọ ti o dara ti ẹkọ iṣiro ati mọ bi o ṣe le lo awọn ọna oriṣiriṣi bii ipadasẹhin, itupalẹ iyatọ ati iṣapẹẹrẹ.
2. Matemáticas: Iṣiro jẹ pataki ni Imọ-ẹrọ Data, nitori ọpọlọpọ awọn ilana ati awọn algoridimu ti a lo ninu itupalẹ data da lori awọn ipilẹ mathematiki. Awọn onimo ijinlẹ sayensi data gbọdọ ni ipilẹ to lagbara ni algebra laini, iṣiro, ati imọ-iya aworan, laarin awọn miiran. Ni afikun, o ṣe pataki lati ni awọn ọgbọn ironu ọgbọn ati agbara lati yanju awọn iṣoro mathematiki eka.
3. Programación: Siseto jẹ ọgbọn bọtini ni Imọ-jinlẹ Data, bi o ṣe nilo lati ṣe afọwọyi ati ilana awọn iwọn nla ti data. Awọn onimo ijinlẹ sayensi data yẹ ki o ni iriri ni awọn ede siseto gẹgẹbi Python tabi R, bakanna bi ṣiṣe awọn ibeere data data ati lilo awọn irinṣẹ itupalẹ data gẹgẹbi Pandas ati NumPy. Ni afikun, o ṣe pataki lati ni imọ ti awọn ede ibeere data gẹgẹbi SQL lati wọle ati jade data lati awọn orisun oriṣiriṣi.
5. Awọn ohun elo ati awọn ohun elo ti Data Science ni orisirisi awọn aaye
Imọ-jinlẹ data, ti a tun mọ ni Imọ-jinlẹ Data, ti fihan lati jẹ ibawi ti o wulo pupọ ni awọn aaye pupọ. Agbara rẹ lati ṣe itupalẹ awọn iwọn nla ti data ati jade alaye ti o yẹ ti ṣii awọn aye ailopin ni awọn agbegbe bii oogun, iṣuna, iṣowo e-commerce, ogbin ati ọpọlọpọ awọn apa miiran. Ninu nkan yii, a yoo ṣawari diẹ ninu awọn ohun elo olokiki julọ ti Imọ-jinlẹ data ati bii wọn ṣe n yi awọn aaye wọnyi pada.
1. Oogun: Imọ-ẹrọ data ti di ọpa bọtini fun ayẹwo ati itọju awọn arun. Awọn algoridimu ikẹkọ ẹrọ le ṣe itupalẹ awọn apoti isura infomesonu nla ti awọn igbasilẹ iṣoogun lati ṣe idanimọ awọn ilana ati asọtẹlẹ awọn ewu. Ni afikun, awọn ilana ṣiṣe aworan ni a lo lati mu itumọ awọn abajade dara si lati awọn idanwo iṣoogun, bii MRI tabi awọn egungun X. Awọn ohun elo wọnyi ngbanilaaye ayẹwo kongẹ diẹ sii ati isọdi ti awọn itọju, eyiti o ni ipa rere lori igbesi aye awọn alaisan..
2. Isuna: Ni aaye ti iṣuna, Imọ-jinlẹ data ṣe ipa pataki ni wiwa ẹtan ati itupalẹ ewu. Awọn algoridimu le ṣe idanimọ awọn ilana ifura ni awọn iṣowo owo ati nitorinaa ṣe idiwọ awọn itanjẹ ti o pọju. Ni afikun, itupalẹ data itan gba awọn ile-iṣẹ inawo laaye lati ṣe idoko-owo alaye diẹ sii ati awọn ipinnu awin. Awọn ohun elo Imọ-ẹrọ Data wọnyi n ṣe iranlọwọ lati ṣe iṣeduro aabo ti eto inawo ati mu iṣakoso awọn orisun ṣiṣẹ.
3. Agriculture: Ogbin ti tun ni anfani lati Data Science. Agbara lati gba ati itupalẹ data ti o ni ibatan si oju-ọjọ, awọn ile ati awọn irugbin n gba awọn agbe laaye lati ṣe awọn ipinnu deede diẹ sii nipa irigeson, idapọ ati iṣakoso kokoro. Ni afikun, awọn algoridimu ikẹkọ ẹrọ le ṣe asọtẹlẹ awọn ikore irugbin ati iranlọwọ lati mu iṣelọpọ iṣẹ-ogbin pọ si. Awọn ohun elo Imọ-ẹrọ Data wọnyi n ṣe ilọsiwaju ṣiṣe ati iduroṣinṣin ti iṣẹ-ogbin, nitorinaa idinku ipa ayika.
Bii a ti le rii, Imọ-jinlẹ data nfunni awọn ohun elo lọpọlọpọ ati awọn anfani ni awọn aaye pupọ. Lati oogun si iṣẹ-ogbin, ibawi yii ti di ohun elo ti ko ṣe pataki fun ṣiṣe ipinnu idari data ati iṣapeye ilana. Bii awọn imọ-ẹrọ ati awọn ilana itupalẹ data tẹsiwaju lati ni ilọsiwaju, o ṣee ṣe lati rii paapaa awọn aaye diẹ sii ti o nlo agbara Imọ-jinlẹ Data lati yanju awọn iṣoro ati ilọsiwaju didara igbesi aye.
6. Awọn irinṣẹ ati awọn imọ-ẹrọ ti a lo ninu Imọ-ẹrọ Data
Imọ-jinlẹ data jẹ ibawi ti o ni anfani lati ọpọlọpọ awọn irinṣẹ ati imọ-ẹrọ fun itupalẹ data ati sisẹ. Awọn irinṣẹ wọnyi jẹ apẹrẹ pataki lati dẹrọ iṣawakiri ati isediwon awọn oye ti o nilari lati awọn ipilẹ data nla. Ni isalẹ wa diẹ ninu awọn akọkọ:
- Python: Python jẹ ọkan ninu awọn ede siseto olokiki julọ ni Imọ-jinlẹ data nitori sintasi irọrun rẹ ati ọpọlọpọ awọn ile ikawe amọja, bii NumPy, Àwọn Panda y Scikit-learn, eyi ti o gba awọn ifọwọyi ati igbekale ti data lati ọna ti o munadoko.
- R: R tun ni lilo pupọ ni Imọ-jinlẹ data. O jẹ ede siseto ati agbegbe iṣiro ti o funni ni ọpọlọpọ awọn idii ati awọn iṣẹ fun itupalẹ data ati iworan. Diẹ ninu awọn akojọpọ ifihan pẹlu ggplot2, dplyr y Caret.
- Hadoop: Hadoop jẹ ilana iṣelọpọ pinpin ti a lo fun sisẹ awọn iwọn nla ti data. O ngbanilaaye ibi ipamọ ti o jọra ati sisẹ data lori awọn iṣupọ kọnputa, ti o jẹ ki o jẹ ohun elo ipilẹ fun Imọ-jinlẹ data-nla.
Awọn irinṣẹ ati imọ-ẹrọ miiran ti o gbajumo pẹlu pẹlu Apache Spark fun sare data processing ní àkókò gidi, Tableau fun ibanisọrọ data iworan, ati TensorFlow fun ẹrọ eko ati oye atọwọda. Yiyan irinṣẹ tabi imọ-ẹrọ da lori iru data ati iru itupalẹ ti o nilo.
7. Awọn pataki ti statistiki ni Data Science
Awọn iṣiro ṣe ipa pataki ni Imọ-jinlẹ Data, nitori o jẹ iduro fun gbigba, itupalẹ ati ṣiṣe oye ti data. O jẹ nipasẹ awọn iṣiro ti a le ṣe idanimọ awọn ilana, tọpa awọn aṣa ati fa awọn ipinnu ti o nilari ti o gba wa laaye lati ṣe awọn ipinnu alaye ni aaye ti imọ-jinlẹ data.
Ọkan ninu awọn aaye pataki julọ ti awọn iṣiro ni Imọ-jinlẹ data ni agbara rẹ lati ṣe awọn ipinnu ati awọn asọtẹlẹ. Nipasẹ awọn ọna iṣiro gẹgẹbi ipadasẹhin ati iṣeeṣe, a le ṣe awọn iṣiro nipa ihuwasi ọjọ iwaju ti data ati ṣaju awọn oju iṣẹlẹ ti o ṣeeṣe. Eyi wulo paapaa fun ṣiṣe ipinnu iṣowo ati igbero ilana.
Ni afikun, awọn iṣiro pese wa pẹlu awọn irinṣẹ ati awọn imuposi ti o gba wa laaye lati ṣe àlẹmọ ati nu data naa, imukuro awọn iye ailorukọ tabi data aṣiṣe. Eyi ṣe pataki lati rii daju didara data ati yago fun irẹjẹ tabi awọn aṣiṣe ninu awọn itupalẹ. Awọn iṣiro tun ṣe iranlọwọ fun wa lati ṣe iṣiro igbẹkẹle ti awọn abajade wa nipa lilo awọn idanwo pataki ati iṣiro awọn aarin igbẹkẹle.
8. Awọn italaya ati awọn idiwọn ti Imọ-ẹrọ Data
Ọkan ninu awọn italaya pataki julọ ti Imọ-jinlẹ Data ni iraye si didara ati data opoiye nla lati ṣe itupalẹ ti o nilari. Wiwa data le ni opin, ko pe, tabi ko ni igbẹkẹle, ṣiṣe ki o nira lati gba awọn abajade deede. Pẹlupẹlu, mimu awọn iwọn nla ti data nilo awọn irinṣẹ amọja ati awọn ilana fun ibi ipamọ, sisẹ ati iworan rẹ.
Ipenija pataki miiran ni itumọ ti o tọ ti awọn abajade ti o gba. Nigba miiran awọn awoṣe ati awọn algoridimu ti a lo ninu itupalẹ le ṣe agbejade aṣiwere tabi awọn abajade ti ko tọ, eyiti o le ja si awọn ipinnu aṣiṣe. Nitorinaa, o ṣe pataki lati ni awọn alamọja Imọ-jinlẹ Data ti o le ṣe itupalẹ ati tumọ awọn abajade ni deede, ni akiyesi agbegbe ati awọn idiwọn ti data naa.
Pẹlupẹlu, aṣiri data ati aabo jẹ awọn ifiyesi ipilẹ ni Imọ-jinlẹ Data. Mimu awọn oye nla ti ara ẹni ati alaye ifura nilo awọn ọna aabo ti o yẹ lati daabobo iduroṣinṣin ati aṣiri ti data naa. Eyi pẹlu imuse awọn ilana aabo ati awọn iṣe, bakanna bi ibamu pẹlu awọn ilana ati awọn ofin ti o ni ibatan si aṣiri data.
9. Data ethics ati asiri ni Data Science
Iwa data ati aṣiri ti di ibaramu siwaju sii ni aaye ti Imọ-jinlẹ Data. Bi a ṣe n gba awọn oye nla ti data, awọn ibeere n dide nipa lilo iduro ti alaye yii ati ipa rẹ nínú àwùjọ. Nitorinaa, o ṣe pataki lati koju awọn ọran wọnyi nigbati o ba n ṣiṣẹ pẹlu data.
Ni akọkọ, o jẹ dandan lati ṣe akiyesi awọn ilana ihuwasi nigba mimu data. Eyi tumọ si ibowo fun asiri ati aṣiri ti awọn eniyan ti a nlo data wọn. Ififunni alaye gbọdọ jẹ gbigba lati ọdọ awọn eniyan kọọkan ati rii daju pe alaye lo nikan fun awọn idi ẹtọ ati aṣẹ.
Ni afikun, o ṣe pataki lati daabobo data lati awọn ikọlu tabi awọn n jo. Awọn ọna aabo ti o yẹ gbọdọ wa ni idasilẹ lati ṣe iṣeduro iduroṣinṣin ati aṣiri ti data, idilọwọ iraye si laigba aṣẹ. Bakanna, ofin ti gbigba data ati ibi ipamọ gbọdọ jẹ akiyesi, ni ibamu pẹlu awọn ofin ati ilana to wulo.
10. Awọn agbara ati awọn ọgbọn ti o nilo lati jẹ onimọ-jinlẹ data
Lati di onimọ-jinlẹ data ti o ga julọ, o nilo lati ni nọmba awọn agbara ati awọn ọgbọn bọtini. Eyi ni diẹ ninu awọn pataki julọ:
1. Imọ ti siseto: Awọn onimo ijinlẹ sayensi data gbọdọ ni awọn ọgbọn siseto ti o lagbara, paapaa ni awọn ede bii Python tabi R. Awọn ede wọnyi ni lilo pupọ ni itupalẹ data ati sisẹ, nitorinaa iṣakoso wọn jẹ pataki.
2. Oye ti awọn iṣiro ati mathimatiki: Ipilẹ to lagbara ni awọn iṣiro ati mathimatiki jẹ pataki lati ni anfani lati ṣe itupalẹ data munadoko. Awọn onimo ijinlẹ sayensi data gbọdọ ni anfani lati lo awọn ilana iṣiro to ti ni ilọsiwaju ati loye awọn imọran bii iṣeeṣe, ipadasẹhin, ati algebra laini.
3. Imọ ti awọn data data: O ṣe pataki lati ni imọ ti awọn apoti isura infomesonu lati ni anfani lati wọle, ṣe afọwọyi ati tọju awọn iwọn nla ti data. Awọn onimọ-jinlẹ data gbọdọ ni anfani lati ṣiṣẹ pẹlu awọn oriṣi awọn apoti isura infomesonu ati awọn ede ibeere oluwa bii SQL.
11. Ipa ti Imọ-ẹrọ Data ni idagbasoke awọn awoṣe asọtẹlẹ
Imọ-jinlẹ data ṣe ipa pataki ni idagbasoke awọn awoṣe asọtẹlẹ, nitori pe o jẹ ibawi ti o ni itọju lilo awọn ilana iṣiro ati awọn irinṣẹ lati yọkuro oye ti o niyelori lati awọn iwọn nla ti data. Imọye yii gba wa laaye lati ṣe asọtẹlẹ awọn abajade iwaju ati ṣe awọn ipinnu alaye ni awọn aaye oriṣiriṣi bii iṣowo, ile-iṣẹ, oogun ati iwadii.
Lati ṣe agbekalẹ awọn awoṣe asọtẹlẹ daradara, o ṣe pataki lati tẹle awọn igbesẹ kan. Ni akọkọ, iṣawari alaye ti data ti o wa ni a gbọdọ ṣe, idamo awọn oniyipada ti o yẹ ati imukuro eyikeyi aṣiṣe tabi data ti ko pe. Nigbamii, a yan algorithm ti o yẹ, ni akiyesi awọn abuda ti data ati awọn ibi-afẹde ti itupalẹ.
Ni kete ti a ti yan algorithm, a tẹsiwaju si ipele ikẹkọ awoṣe, nibiti a ti lo ṣeto ti data ti a ti samisi tẹlẹ lati ṣatunṣe awọn ipilẹ algorithm. Lẹhinna, iṣẹ ti awoṣe jẹ iṣiro nipa lilo eto data miiran lati jẹrisi agbara asọtẹlẹ rẹ. Ti o ba jẹ dandan, awọn atunṣe afikun le ṣee ṣe lati mu ilọsiwaju ti awoṣe naa dara. O ṣe pataki lati ṣe afihan pe ilọsiwaju igbagbogbo ti awọn awoṣe asọtẹlẹ da lori awọn esi ti o tẹsiwaju ati ohun elo ti awọn imudara ilọsiwaju.
12. Ibasepo laarin Imọ-ẹrọ Data ati ẹkọ ẹrọ
Imọ-jinlẹ data ati ẹkọ ẹrọ jẹ awọn ilana-iṣe ibatan meji ti o ni ibatan si ara wọn ni aaye ti oye atọwọda. Mejeeji gbarale itupalẹ data lati ni oye ati ṣe awọn asọtẹlẹ, ṣugbọn wọn yatọ ni ọna ati ibi-afẹde wọn.
Imọ-jinlẹ data fojusi lori sisẹ ati itupalẹ awọn iwọn nla ti alaye nipa lilo awọn ilana iṣiro ati awọn algoridimu eka. Idi akọkọ rẹ ni lati ṣawari awọn ilana ti o farapamọ, awọn aṣa ati awọn ibatan ninu data, lati le ṣe awọn ipinnu ti o da lori ẹri ati ni anfani ifigagbaga ni ọpọlọpọ awọn ile-iṣẹ.
Ni apa keji, ẹkọ ẹrọ fojusi lori idagbasoke awọn algoridimu ati awọn awoṣe ti o lagbara lati kọ ẹkọ lati data ati imudarasi iṣẹ wọn bi a ti pese alaye diẹ sii. Nipasẹ ikẹkọ pẹlu awọn apẹẹrẹ ati awọn esi, awọn algoridimu ikẹkọ ẹrọ le ṣe idanimọ awọn ilana ati ṣe awọn ipinnu laisi siseto ni gbangba fun iṣẹ-ṣiṣe kọọkan.
13. Awọn itan aṣeyọri ati awọn apẹẹrẹ ohun elo ti Imọ-jinlẹ Data
Ni apakan yii, a yoo ṣawari awọn oriṣiriṣi. Nipasẹ awọn apẹẹrẹ wọnyi, a yoo rii bii a ti lo ibawi yii lati yanju awọn iṣoro ati ṣe ipilẹṣẹ iye ni awọn agbegbe ati awọn apa oriṣiriṣi.
Ni akọkọ, a yoo ṣe itupalẹ itan-akọọlẹ aṣeyọri ni aaye ti ilera. A yoo rii bii a ṣe lo Imọ-jinlẹ Data lati mu ilọsiwaju ni deede ni iwadii aisan, ni lilo awọn algoridimu ikẹkọ ẹrọ lati ṣe itupalẹ awọn iwọn nla ti data ile-iwosan ati wa awọn ilana ti o fun laaye wiwa ni kutukutu ti awọn arun.
Nigbamii ti, a yoo ṣawari apẹẹrẹ ti ohun elo ti Imọ-ẹrọ Data ni eka owo. A yoo rii bii awọn imọ-ẹrọ itupalẹ data ṣe le ṣe iranlọwọ fun awọn ile-iṣẹ inawo lati rii ẹtan ati ṣe idiwọ awọn ewu. A yoo jiroro bi a ṣe lo awọn awoṣe asọtẹlẹ ati awọn ilana iwakusa data lati ṣe idanimọ awọn ilana ifura ni awọn iṣowo owo ati ṣe awọn igbese idena.
14. Awọn iwo iwaju ati awọn aṣa ni Imọ-jinlẹ Data
Ni awọn ọdun aipẹ, Imọ-jinlẹ data ti ni iriri idagbasoke iyara ati aṣa yii nireti lati tẹsiwaju ni ọjọ iwaju. Pẹlu awọn ilọsiwaju imọ-ẹrọ ati wiwa data ti n pọ si, ibeere fun awọn alamọja ni aaye yii ni a nireti lati pọ si ni pataki. Pẹlupẹlu, Imọ-jinlẹ data ni a nireti lati lo ni ọpọlọpọ awọn ile-iṣẹ lọpọlọpọ, lati oogun si inawo.
Ọkan ninu awọn iwo iwaju ti o ni ileri julọ ni Imọ-jinlẹ Data jẹ oye atọwọda. Pẹlu ikẹkọ ẹrọ ati awọn atupale data, awọn ẹrọ nireti lati ni anfani lati ṣe awọn ipinnu ijafafa ati adaṣe awọn iṣẹ ṣiṣe eka. Eyi yoo ṣii awọn aye tuntun ni awọn agbegbe pupọ, gẹgẹbi adaṣe ile-iṣẹ, ṣiṣe ede abinibi ati awakọ adase.
Aṣa bọtini miiran ni Imọ-jinlẹ Data jẹ iṣe ati aṣiri. Bi a ṣe n gba data ti ara ẹni ati ti ara ẹni diẹ sii, awọn ifiyesi yoo dide nipa lilo alaye yii ti o yẹ. Yoo jẹ pataki lati fi idi awọn ilana ati awọn ilana imulo han gbangba lati rii daju aabo ti aṣiri ẹni kọọkan ati ṣe idiwọ ilokulo data. Ni afikun, ọna ihuwasi si ṣiṣe ipinnu-ipinnu data yoo nilo lati yago fun abosi ati iyasoto ti ko tọ.
Ni ipari, Imọ-jinlẹ data ṣe ipa pataki ni akoko imọ-ẹrọ lọwọlọwọ nitori agbara rẹ lati yọkuro imọ ti o niyelori lati awọn iwọn nla ti data. Lilo awọn iṣiro, mathematiki, ati awọn ilana siseto, awọn onimọ-jinlẹ data le ṣe itupalẹ ati awoṣe data lati ṣe awọn ipinnu alaye ati asọtẹlẹ ihuwasi iwaju.
Imọ-jinlẹ data ti di ibawi onisọpọ ti o ṣajọpọ imọ ti mathimatiki, awọn iṣiro, siseto, eto-ọrọ ati awọn agbegbe miiran. Nipasẹ lilo awọn algoridimu ati awọn irinṣẹ amọja, awọn onimọ-jinlẹ data le ṣawari awọn ibatan ti o farapamọ ati awọn ilana ninu data, gbigba awọn ajo laaye lati ṣe awọn ipinnu ijafafa ati daradara siwaju sii.
Pẹlupẹlu, Imọ-ẹrọ Data ni a lo ni ọpọlọpọ awọn ile-iṣẹ ati awọn aaye, bii oogun, iṣuna, titaja, agbara ati aabo. Awọn ohun elo rẹ wa lati wiwa arun ni kutukutu, iṣapeye ti awọn idoko-owo inawo, isọdi ti awọn iṣeduro ọja, si asọtẹlẹ ti awọn aṣa rira ati wiwa ẹtan.
Ni akojọpọ, Imọ-jinlẹ Data ṣe ipa pataki ti o pọ si ni ọna ti awọn ajọ ati awọn ile-iṣẹ ṣe awọn ipinnu ilana. Agbara re lati itupalẹ data, wiwa awọn ilana ati asọtẹlẹ ihuwasi iwaju jẹ ki o jẹ ibawi pataki ni ọjọ-ori alaye. Bii imọ-ẹrọ ti nlọsiwaju ati data tẹsiwaju lati dagba, Imọ-jinlẹ Data yoo tẹsiwaju lati dagbasoke ati ṣe ipa pataki ni gbogbo awọn aaye ti awujọ wa.
Emi ni Sebastián Vidal, ẹlẹrọ kọnputa kan ti o ni itara nipa imọ-ẹrọ ati DIY. Siwaju si, Emi ni Eleda ti tecnobits.com, nibiti Mo ti pin awọn ikẹkọ lati jẹ ki imọ-ẹrọ diẹ sii ni iraye si ati oye fun gbogbo eniyan.