วงจรชีวิตของวิทยาศาสตร์ข้อมูล

หัวข้อการวิจัยที่กำลังเติบโตที่เรียกว่าวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีหลายแง่มุม รวมถึงการศึกษาและวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาล ตลอดจนความจริงที่ว่าสาขาต่างๆ ต้องการความเชี่ยวชาญในสาขา Data Science หรือไม่? ลงทะเบียนในหลักสูตรการรับรองวิทยาศาสตร์ข้อมูลของเรา

โพสต์ที่เกี่ยวข้อง: Data Science - พลวัตของทักษะด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล

เราทำงานกับข้อมูลที่ซับซ้อนซึ่งจัดอยู่ในหลายระดับและไม่ใช่ข้อมูลที่คล่องตัว สถิติ เลขคณิต และภาษาคอมพิวเตอร์เป็นองค์ประกอบพื้นฐานสามประการในการสร้างวิทยาการข้อมูล

ข้อมูลจำเป็นสำหรับทุกองค์ประกอบของภราดรภาพ—ธุรกิจ, ภาคสุขภาพ, วิทยาศาสตร์, ชีวิตประจำวัน, การตลาด, การวิจัย—เพื่อพัฒนาการเคลื่อนไหว ชีวิตของเราถูกครอบงำโดยเทคโนโลยีสารสนเทศและวิทยาการคอมพิวเตอร์ซึ่งกำลังพัฒนาไปอย่างรวดเร็วและไปในทิศทางต่างๆ มากมายจนกลยุทธ์วิธีปฏิบัติการที่ใช้เมื่อไม่กี่ปีที่ผ่านมาไม่เกี่ยวข้องอีกต่อไป

เช่นเดียวกับปัญหาและปัญหาที่ถูกต้อง เนื่องจากความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้น ปัญหาและความกังวลจากอดีตในเรื่องใดเรื่องหนึ่ง ความเจ็บป่วย หรือข้อบกพร่องอาจใช้ไม่ได้ในตอนนี้

ดังนั้น เพื่อให้ทันกับความยากลำบากในปัจจุบันและอนาคต ตลอดจนค้นหาคำตอบสำหรับปัญหาที่ยังไม่ได้รับการแก้ไข วิทยาศาสตร์ การศึกษา หรือองค์กรใดๆ ก็ตาม จำเป็นต้องมีการรวบรวมเทคนิคและระบบการดำเนินงานล่าสุด

อ่านเพิ่มเติม: วิธีรับทองคำที่อนุญาตของ IRA และซื้อได้ที่ไหน

คุณหมายถึงอะไรโดยวิทยาศาสตร์ข้อมูล?

เพื่อที่จะเผชิญกับปัญหาที่ท้าทายในการวิเคราะห์ วิทยาศาสตร์ข้อมูลเกี่ยวข้องกับการหลอมรวมของเทคโนโลยี การพัฒนาอัลกอริทึม และการอนุมานข้อมูล

ข้อมูลเป็นรากฐาน มีข้อมูลที่ยังไม่ผ่านการประมวลผลจำนวนมหาศาลเข้ามาและถูกเก็บไว้ในคลังข้อมูลของบริษัท เราสามารถสร้างความสามารถขั้นสูงโดยใช้มันได้ วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นพื้นฐานเกี่ยวกับการหาวิธีการใหม่ ๆ เพื่อใช้ข้อมูลนี้เพื่อสร้างผลประโยชน์ทางเศรษฐกิจ

สำหรับคำอธิบายภาพ โปรดดูวิดีโอหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลของเรา

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือใคร? และเขาทำอะไร?

คุณอาจได้รับคำตอบที่แตกต่างกัน 20 ข้อสำหรับคำถามนั้น หากคุณสอบถามนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล 20 คน นั่นเป็นเพราะหน้าที่และหน้าที่ของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจแตกต่างกันอย่างมาก โดยขึ้นอยู่กับองค์ประกอบต่างๆ เช่น อุตสาหกรรม ประสบการณ์ และโครงสร้างขององค์กรที่พวกเขาทำงานให้

แม้ว่าตำแหน่งด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลทั้งหมดจะมีลักษณะเฉพาะบางประการ นอกจากนี้ คุณควรตระหนักถึงคุณลักษณะที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทุกคนมีร่วมกัน หากคุณกำลังเตรียมพร้อมสำหรับการสัมภาษณ์งานในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

อ่าน เพิ่มเติม: วิธีกินเนื้อสัตว์อย่างยั่งยืน

วงจรชีวิตของวิทยาศาสตร์ข้อมูล

เนื่องจากมีการใช้วลีนี้เป็นครั้งแรกในทศวรรษที่ 90 วิทยาการข้อมูลจึงก้าวหน้าไปอย่างมาก ผู้เชี่ยวชาญปฏิบัติตามโครงสร้างที่กำหนดไว้ล่วงหน้าในขณะที่กล่าวถึงหัวข้อวิทยาศาสตร์ข้อมูล การดำเนินโครงการในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลแทบจะกลายเป็นอัลกอริทึม

การล่อลวงให้ละทิ้งวิธีการและเริ่มแก้ปัญหาเป็นเรื่องธรรมดาเกินไป อย่างไรก็ตาม การละเลยที่จะให้พื้นฐานที่แข็งแกร่งสำหรับความพยายามทั้งหมด การทำเช่นนั้นทำให้ความตั้งใจสูงสุดของเราเป็นโมฆะ ตรงกันข้าม คำแนะนำมักส่งผลให้เราเข้าใกล้ปัญหาที่ต้องการแก้ไขมากขึ้น

มาถึงจุดของวงจรชีวิตกันเถอะ

1. ความรู้ทางธุรกิจ

จุดเน้นของวงจรที่สมบูรณ์คือวัตถุประสงค์ของบริษัท คุณจะแก้ไขอะไรเมื่อปัญหาเฉพาะได้รับการแก้ไขแล้ว? สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจเป้าหมายของบริษัท เนื่องจากจะเป็นการกำหนดเป้าหมายสูงสุดของการสืบสวน เราไม่สามารถเลือกเป้าหมายเฉพาะของการประเมินที่สอดคล้องกับเป้าหมายของบริษัทได้จนกว่าเราจะมีความคิดเห็นเชิงบวกเกี่ยวกับสิ่งนั้น คุณต้องเข้าใจว่าลูกค้าต้องการทำนายราคาสินค้าโภคภัณฑ์ ลดการสูญเสียเงินออม ฯลฯ หรือไม่

2. ความเชี่ยวชาญด้านข้อมูล

นี่คือรายการของข้อมูลทุกชิ้นที่สามารถเข้าถึงได้ เนื่องจากพวกเขาคุ้นเคยกับข้อมูลที่สามารถเข้าถึงได้ในขณะนี้ ข้อเท็จจริงที่ต้องนำไปใช้กับปัญหาการจัดการนี้ และข้อมูลที่เกี่ยวข้องอื่นๆ คุณต้องทำงานอย่างใกล้ชิดกับกลุ่มขององค์กรในสถานการณ์นี้ ข้อมูลพร้อมกับโครงสร้าง ความเกี่ยวข้อง และประเภทเรกคอร์ด ได้อธิบายไว้ในขั้นตอนนี้ ควรใช้กราฟเพื่อตรวจสอบข้อมูล เพียงแค่เกี่ยวข้องกับการค้นหาข้อมูลและรับความรู้ใด ๆ ที่คุณสามารถเกี่ยวกับข้อมูล

3. การเตรียมข้อมูล

ขั้นตอนต่อไปคือการเตรียมข้อมูล ซึ่งเกี่ยวข้องกับการเลือกข้อมูลที่เหมาะสม การรวมเข้าด้วยกันโดยการรวมชุดข้อมูลขนาดใหญ่ การทำความสะอาด การจัดการข้อมูลแอตทริบิวต์โดยแยกหรือระบุแหล่งที่มา การจัดการข้อมูลที่ไม่ถูกต้องโดยการทำให้ยุ่งเหยิง ค้นหาความผิดปกติด้วย scatterplot และจัดการมัน และสร้างข้อมูลใหม่โดยการรับมา แต่ละโมดูลจากอันเก่า สร้างโครงสร้างที่เหมาะสมสำหรับข้อมูลและลบคอลัมน์และคุณสมบัติพิเศษใดๆ ขั้นตอนที่สำคัญที่สุดของวงจรการดำรงอยู่คือการเตรียมข้อมูลซึ่งจะเกิดขึ้นในคืนก่อนนอน แบบจำลองของคุณละเอียดพอๆ กับข้อมูลของคุณ

อ่านเพิ่มเติม: รายการประเภท Cryptocurrencies ที่คุณควรทราบ

4. การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ

ขั้นตอนนี้จำเป็นต้องเข้าใจคำตอบและตัวแปรที่ส่งผลกระทบก่อนที่จะสร้างแบบจำลองจริง การกระจายของข้อมูลตามเกณฑ์ที่เกี่ยวข้องกับอักขระต่างๆ ได้รับการวิเคราะห์เชิงกราฟิกโดยใช้กราฟแท่ง ความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยต่างๆ แสดงให้เห็นภาพโดยใช้การแจกแจงความถี่และแผนที่ภาวะโลกร้อน การระบุคุณลักษณะแต่ละอย่างเพียงอย่างเดียวและร่วมกับปัจจัยอื่นๆ ทำให้ใช้วิธีการแสดงข้อมูลที่หลากหลายอย่างหนักหน่วง

5. การวิเคราะห์ข้อมูล

การสร้างแบบจำลองข้อมูลเป็นศูนย์กลางของการวิเคราะห์ข้อมูล ข้อมูลที่จัดเรียงจะถูกป้อนลงในโมเดล ซึ่งจะแสดงผลตามที่ต้องการ ขึ้นอยู่กับว่าปัญหาเป็นหนึ่งในการจัดหมวดหมู่ การถดถอย หรือการจัดกลุ่ม ขั้นตอนนี้เกี่ยวข้องกับการเลือกประเภทโมเดลที่เหมาะสม ในบรรดาเทคนิคอัลกอริทึมต่างๆ ที่ประกอบขึ้นเป็นครัวเรือนต้นแบบที่เราเลือก เราต้องเลือกวิธีการบังคับใช้และนำไปใช้อย่างรอบคอบ เราต้องแก้ไขน้ำหนักและอคติของแต่ละรุ่นเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพที่ต้องการ นอกจากนี้ เราจำเป็นต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าประสิทธิภาพและความสามารถทั่วไปตรงกันอย่างเหมาะสม โมเดลไม่ควรประเมินข้อมูลอีกต่อไปและทำงานได้ไม่ดีกับข้อมูลใหม่

6. การประเมินรูปแบบ

การวิเคราะห์นี้กำหนดว่าโมเดลพร้อมสำหรับการใช้งานจริงหรือไม่ แบบจำลองได้รับการประเมินโดยใช้ชุดมาตรการการประเมินที่เลือกสรรมาอย่างดี และทดสอบโดยใช้ข้อมูลที่สมมติขึ้น เรายังต้องทำให้แน่ใจว่าตัวแบบแสดงความเป็นจริงอย่างถูกต้อง เพื่อให้ได้เมตริกในระดับที่จำเป็น เราต้องทำซ้ำขั้นตอนการสร้างแบบจำลองหากการประเมินไม่ได้ให้ผลลัพธ์ที่มีคุณภาพสูง เช่นเดียวกับบุคคล วิธีการหรืออัลกอริทึมด้านวิทยาการข้อมูลแต่ละอย่างสำหรับแมชชีนเลิร์นนิงต้องพัฒนา ปรับปรุงให้ดียิ่งขึ้นด้วยข้อมูลใหม่ และปรับให้เข้ากับมาตรฐานการประเมินใหม่ เราสามารถพัฒนาแบบจำลองได้หลายแบบสำหรับเหตุการณ์เฉพาะ แต่หลายๆ แบบอาจผิดพลาดได้

7. การปรับใช้เวอร์ชัน

หลังจากการวิเคราะห์อย่างครอบคลุม ต้นแบบจะถูกนำไปใช้อย่างสมบูรณ์ในโครงสร้างและช่องทางที่เลือก สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาอย่างจริงจังในแต่ละขั้นตอนของเงื่อนไขการบริการด้านวิทยาการข้อมูลที่กล่าวถึง แผนทั้งหมดจะสูญเปล่าหากขั้นตอนหนึ่งดำเนินไปอย่างไม่เหมาะสม เนื่องจากจะส่งผลต่อขั้นตอนต่อไป ตัวอย่างเช่น การสร้างข้อมูลที่ไม่ถูกต้องจะส่งผลให้ข้อมูลสูญหายและไม่สามารถสร้างแบบจำลองในอุดมคติได้ หากล้างข้อมูลไม่ถูกต้อง ตัวแยกประเภทจะหยุดทำงาน แบบจำลองจะไม่สามารถใช้งานได้ในโลกแห่งความเป็นจริงหากไม่ได้รับการประเมินอย่างละเอียดถี่ถ้วน