วิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร? คู่มือฉบับสมบูรณ์
เผยแพร่แล้ว: 2022-09-11วิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร?
วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสาขาที่รวมความรู้โดเมน ความสามารถในการเขียนโปรแกรม และความรู้ทางคณิตศาสตร์และสถิติเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์จากข้อมูล อัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงใช้กับตัวเลข ข้อความ รูปภาพ วิดีโอ เสียง และข้อมูลอื่นๆ เพื่อสร้างระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่สามารถทำงานที่ปกติแล้วต้องใช้สติปัญญาของมนุษย์
องค์กรใด ๆ จะอ้างว่ามีส่วนร่วมในวิทยาศาสตร์ข้อมูลบางประเภท แต่สิ่งนี้เกี่ยวข้องอย่างไร วิทยาศาสตร์ข้อมูลทุ่มเทให้กับการดึงข้อมูลที่สะอาดจากข้อมูลดิบสำหรับการกำหนดข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ สาขานี้กำลังขยายตัวอย่างรวดเร็วและปฏิวัติภาคส่วนต่างๆ มากมายจนยากต่อการจำกัดความสามารถด้วยคำอธิบายที่เป็นทางการ แต่โดยทั่วไปแล้ว วิทยาศาสตร์ข้อมูลจะทุ่มเทให้กับการดึงข้อมูลที่สะอาดจากข้อมูลดิบเพื่อกำหนดสูตรข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้
ข้อมูลดิจิทัลของเราซึ่งได้รับการขนานนามว่า "น้ำมันแห่งศตวรรษที่ 21" เป็นข้อมูลที่สำคัญที่สุดในสาขานี้ ในอุตสาหกรรม วิทยาศาสตร์ และชีวิตประจำวันของเรา มีประโยชน์มากมายมหาศาล การเดินทางไปทำงาน การค้นหาร้านกาแฟที่ใกล้ที่สุดใน Google ครั้งล่าสุด โพสต์บน Instagram เกี่ยวกับสิ่งที่คุณกิน และแม้แต่ข้อมูลสุขภาพของตัวติดตามฟิตเนส ล้วนเกี่ยวข้องกับชุดข้อมูลต่างๆ
นักวิทยาศาสตร์ในรูปแบบต่างๆ Data Science มีหน้าที่ในการนำสินค้าใหม่ๆ มาให้เรา ให้ข้อมูลเชิงลึกที่ก้าวล้ำ และทำให้ชีวิตของเราสะดวกสบายยิ่งขึ้นด้วยการกลั่นกรองข้อมูลจำนวนมาก ค้นหาความสัมพันธ์และแนวโน้ม
ต้องอ่าน: เหตุใด Data Science จึงมีความสำคัญ
ทักษะด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล
ส่วนนี้ของ 'วิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร' บทความให้แนวคิดเกี่ยวกับทักษะและเครื่องมือที่ผู้คนในสาขาต่างๆ ของวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้
| สนาม | ทักษะ | เครื่องมือ |
|---|---|---|
| การวิเคราะห์ข้อมูล | R, Python, สถิติ | SAS, Jupyter, R สตูดิโอ, MATLAB, Excel, RapidMiner |
| คลังข้อมูล | ETL, SQL, Hadoop, Apache Spark, | ข้อมูล/ Talend, AWS Redshift |
| การแสดงข้อมูล | R, ห้องสมุด Python | Jupyter, Tableau, Cognos, RAW |
| การเรียนรู้ของเครื่อง | Python, พีชคณิต, ML อัลกอริทึม, สถิติ | Spark MLib, Mahout, Azure ML studio |
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทำอะไร?
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลตรวจสอบข้อมูลทางธุรกิจเพื่อให้ได้มาซึ่งข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ กล่าวอีกนัยหนึ่ง นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถแก้ปัญหาทางธุรกิจโดยปฏิบัติตามขั้นตอนต่างๆ ซึ่งรวมถึง:
- เพื่อให้เข้าใจปัญหามากขึ้น ให้ถามคำถามที่เหมาะสม
- รับข้อมูลจากแหล่งต่างๆ รวมทั้งข้อมูลบริษัท ข้อมูลสาธารณะ และอื่นๆ
- ประมวลผลข้อมูลดิบและเปลี่ยนเป็นรูปแบบที่พร้อมสำหรับการวิเคราะห์
- ป้อนข้อมูลเข้าสู่ระบบวิเคราะห์ ซึ่งอาจเป็นอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องหรือแบบจำลองทางสถิติ
- เตรียมข้อค้นพบและข้อสรุปที่จะแบ่งปันกับฝ่ายที่เกี่ยวข้อง
วิทยาศาสตร์ข้อมูลทำงานอย่างไร
วิทยาศาสตร์ข้อมูลมีสาขาวิชาและสาขาวิชาที่หลากหลาย เพื่อให้ข้อมูลดิบมีมุมมองที่ครอบคลุม ละเอียดถี่ถ้วน และขัดเกลา
หากต้องการกรองข้อมูลจำนวนมากที่ยุ่งเหยิงอย่างมีประสิทธิภาพและสื่อสารเฉพาะส่วนที่สำคัญที่สุดที่จะช่วยขับเคลื่อนความก้าวหน้าและประสิทธิภาพการทำงาน นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะต้องมีทักษะในทุกสิ่งตั้งแต่วิศวกรรมข้อมูล คณิตศาสตร์ สถิติ การคำนวณขั้นสูง และการแสดงภาพ
ในการสร้างแบบจำลองและคาดการณ์โดยใช้อัลกอริธึมและเทคนิคอื่นๆ นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลต้องพึ่งพาปัญญาประดิษฐ์เป็นอย่างมาก โดยเฉพาะสาขาย่อยของการเรียนรู้ด้วยเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก
โดยทั่วไป วิทยาศาสตร์ข้อมูลมีวงจรชีวิตห้าขั้นตอนซึ่งรวมถึง:
- การเก็บข้อมูล : การรวบรวมข้อมูล การป้อนข้อมูล การรับสัญญาณ และการดึงข้อมูล ล้วนเป็นตัวอย่างของการเก็บข้อมูล
- บำรุงรักษา: คลังข้อมูล การล้างข้อมูล การแสดงข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูล และสถาปัตยกรรมข้อมูลทั้งหมดต้องได้รับการบำรุงรักษา
- กระบวนการ: การทำเหมืองข้อมูล การจัดกลุ่ม/การจัดประเภท การสร้างแบบจำลองข้อมูล และการสรุปข้อมูล เป็นขั้นตอนทั้งหมดในกระบวนการ
- สื่อสาร: การรายงานข้อมูล การสร้างภาพข้อมูล ระบบธุรกิจอัจฉริยะ และการตัดสินใจ ล้วนเป็นสิ่งที่จำเป็นต้องสื่อสาร
- วิเคราะห์: การวิเคราะห์เชิงสำรวจ/การยืนยัน การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ การถดถอย การขุดข้อความ และการวิเคราะห์เชิงคุณภาพล้วนเป็นตัวอย่างของการวิเคราะห์
ทั้งห้าขั้นตอนจำเป็นต้องมีกลยุทธ์ บริการ และชุดทักษะในบางกรณี
การใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูล
วิทยาศาสตร์ข้อมูลช่วยให้เราบรรลุเป้าหมายใหญ่บางอย่างที่ก่อนหน้านี้ทำไม่ได้หรือต้องใช้เวลาและความพยายามอย่างมาก
วิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถใช้ทำอะไรได้บ้าง
- การตรวจจับความผิดปกติ (การฉ้อโกง โรค อาชญากรรม ฯลฯ)
- การตัดสินใจและระบบอัตโนมัติ (การตรวจสอบประวัติ ความคุ้มค่าด้านเครดิต ฯลฯ)
- การจัดประเภท (ในเซิร์ฟเวอร์อีเมล อาจหมายถึงการจัดเรียงอีเมลลงในโฟลเดอร์ "สำคัญ" และ "ขยะ")
- การคาดการณ์
(ยอดขาย รายได้ และการรักษาลูกค้า) - การจดจำรูปแบบ (รูปแบบสภาพอากาศ รูปแบบตลาดการเงิน ฯลฯ)
- ความกตัญญู (ใบหน้า เสียง ข้อความ ฯลฯ)
- การสังเกตและข้อเสนอแนะ (ตามการตั้งค่าที่เรียนรู้ เครื่องมือแนะนำสามารถอ้างอิงถึงภาพยนตร์ ร้านอาหาร และหนังสือที่คุณอาจชอบ)
ต่อไปนี้คือตัวอย่างบางส่วนของวิธีที่บริษัทต่างๆ ใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อสร้างสรรค์สิ่งใหม่ ๆ ในอุตสาหกรรม พัฒนาสินค้าใหม่ และปรับปรุงสภาพแวดล้อมรอบตัวพวกเขา
ดูแลสุขภาพ
ในภาคการดูแลสุขภาพ วิทยาศาสตร์ข้อมูลได้ส่งผลให้เกิดนวัตกรรมใหม่ๆ มากมาย ผู้เชี่ยวชาญด้านการแพทย์กำลังค้นพบวิธีใหม่ๆ ในการทำความเข้าใจโรค ฝึกเวชศาสตร์ป้องกัน วินิจฉัยโรคได้เร็วยิ่งขึ้น และสำรวจตัวเลือกการรักษาใหม่ๆ ด้วยเครือข่ายข้อมูลที่กว้างขวางซึ่งขณะนี้มีอยู่ในทุกอย่างตั้งแต่ EMR ไปจนถึงฐานข้อมูลทางคลินิก ไปจนถึงเครื่องติดตามการออกกำลังกายส่วนบุคคล
รถยนต์ไร้คนขับ
เทสลา ฟอร์ด และโฟล์คสวาเกนใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในยุคยานยนต์ไร้คนขับรุ่นล่าสุด รถยนต์เหล่านี้ใช้กล้องและเซ็นเซอร์ขนาดเล็กหลายพันตัวเพื่อส่งข้อมูลแบบเรียลไทม์ รถยนต์ที่ขับด้วยตนเองสามารถปรับให้เข้ากับการจำกัดความเร็ว หลีกเลี่ยงการเปลี่ยนแปลงช่องทางเดินรถที่เสี่ยง และแม้กระทั่งนำผู้โดยสารในเส้นทางที่สั้นที่สุดโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ และวิทยาศาสตร์ข้อมูล
โลจิสติกส์
UPS ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพทั้งภายในบริษัทและตามเส้นทางการจัดจำหน่าย เครื่องมือ On-road Integrated Optimization and Navigation (ORION) ของบริษัทสร้างเส้นทางที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับคนขับรถส่งของ โดยพิจารณาจากสภาพอากาศ การจราจร การก่อสร้าง และปัจจัยอื่นๆ โดยใช้การสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์และอัลกอริธึมข้อมูลทางวิทยาศาสตร์สนับสนุน
ต่อปี วิทยาศาสตร์ข้อมูลคาดว่าจะช่วยบริษัทโลจิสติกส์ได้มากถึง 39 ล้านแกลลอนของเชื้อเพลิงและมากกว่า 100 ล้านไมล์ในการส่งมอบ
ความบันเทิง
คุณเคยสงสัยหรือไม่ว่า Spotify มักจะรู้ว่าคุณกำลังมองหาเพลงอะไรอยู่เสมอ? หรือ Netflix รู้ได้อย่างไรว่ารายการใดที่คุณจะสนุกกับการรับชมอย่างเต็มอิ่ม ยักษ์ใหญ่ด้านการสตรีมเพลงจะดูแลจัดการรายการเพลงอย่างรอบคอบโดยพิจารณาจากแนวเพลงหรือวงดนตรีที่คุณกำลังใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูล
ช่วงนี้คุณทำอาหารเป็นหรือเปล่า? ผู้รวบรวมข้อมูลของ Netflix จะตรวจจับความต้องการของคุณสำหรับแรงบันดาลใจในการทำอาหารและแนะนำรายการที่เหมาะสมจากห้องสมุดขนาดใหญ่
การเงิน
ภาคการเงินช่วยประหยัดเงินได้หลายล้านดอลลาร์และมีเวลาเหลือเฟือด้วยการเรียนรู้ของเครื่องและวิทยาการข้อมูล Natural Language Processing (NLP) ใช้งานโดยแพลตฟอร์ม Contract Intelligence (COiN) ของ JP Morgan เพื่อประมวลผลและดึงข้อมูลที่สำคัญจากสัญญาสินเชื่อเชิงพาณิชย์ประมาณ 12,000 สัญญาต่อปี
สิ่งที่ต้องใช้แรงงานคนถึง 360,000 ชั่วโมงจึงจะเสร็จสมบูรณ์ในเวลาเพียงไม่กี่ชั่วโมง ต้องขอบคุณวิทยาศาสตร์ข้อมูล นอกจากนี้ บริษัทฟินเทคเช่น Stripe และ PayPal กำลังลงทุนในวิทยาศาสตร์ข้อมูลอย่างแข็งขันเพื่อพัฒนาซอฟต์แวร์การเรียนรู้ของเครื่องที่สามารถระบุและป้องกันการฉ้อโกงได้อย่างง่ายดาย
ความปลอดภัยทางไซเบอร์
อุตสาหกรรมใด ๆ ได้รับประโยชน์จากวิทยาศาสตร์ข้อมูล แต่ความปลอดภัยทางไซเบอร์อาจมีความเกี่ยวข้องมากที่สุด Kaspersky Lab บริษัทรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ระดับนานาชาติ ใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อตรวจจับตัวอย่างมัลแวร์ใหม่กว่า 360,000 ตัวอย่างทุกวัน ความสามารถของวิทยาศาสตร์ข้อมูลในการระบุและเรียนรู้วิธีการใหม่ๆ ของอาชญากรรมในโลกไซเบอร์ในแบบเรียลไทม์นั้นมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อความปลอดภัยและความมั่นคงที่อาจเกิดขึ้นของเรา
เกม
วิทยาศาสตร์ข้อมูลยังถูกใช้เพื่อสร้างวิดีโอและเกมคอมพิวเตอร์ ซึ่งได้ยกระดับประสบการณ์การเล่นเกมให้สูงขึ้นไปอีก
บทสรุป
ในทศวรรษหน้า ข้อมูลจะเป็นน้ำมันสำหรับบริษัทต่างๆ ขณะนี้บริษัทต่างๆ อาจประมาณการการเติบโตในอนาคตและประเมินภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้นได้โดยการรวมเทคนิคด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลเข้าไว้ในการดำเนินงาน หากคุณสนใจอาชีพด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล ถึงเวลาเริ่มต้นแล้ว
คุณมีคำถามใด ๆ เกี่ยวกับบทความเรื่อง “วิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร” หรือไม่? ถ้าเป็นเช่นนั้น โปรดโพสต์ในส่วนความคิดเห็นของบทความ ผู้เชี่ยวชาญของเราจะช่วยเหลือคุณในการแก้ไขปัญหาของคุณโดยเร็วที่สุด