Khoa học dữ liệu là gì và tầm quan trọng của nó trong thế giới hiện đại?

Khoa học dữ liệu là một thế giới công nghệ ngày nay sử dụng một thuật ngữ rất phổ biến. Nó là một thực thể đa lĩnh vực xử lý dữ liệu theo cách có cấu trúc và phi cấu trúc. Nó sử dụng các phương pháp khoa học và toán học để xử lý dữ liệu và rút ra kiến ​​thức từ nó. Nó hoạt động dựa trên khái niệm tương tự như Dữ liệu lớn và Khai thác dữ liệu. Nó yêu cầu phần cứng mạnh mẽ cùng với một thuật toán và lập trình phần mềm hiệu quả để giải quyết các vấn đề về dữ liệu hoặc xử lý dữ liệu để thu được kiến ​​thức có giá trị từ nó.

Các xu hướng thông tin hiện nay đang cung cấp cho chúng ta 80% dữ liệu ở dạng không có cấu trúc trong khi 20% còn lại được cấu trúc theo định dạng để phân tích nhanh. Các chi tiết không cấu trúc hoặc bán cấu trúc yêu cầu xử lý để làm cho nó trở nên hữu ích cho môi trường doanh nhân ngày nay. Nói chung, thông tin hoặc chi tiết này được tạo ra từ nhiều nguồn khác nhau như tệp văn bản, nhật ký tài chính, công cụ và cảm biến và biểu mẫu đa phương tiện. Việc rút ra những hiểu biết sâu sắc có ý nghĩa và có giá trị từ thông tin này yêu cầu các thuật toán và công cụ nâng cao. Khoa học này đang đề xuất một đề xuất giá trị cho mục đích này và điều này đang làm cho nó trở thành một ngành khoa học có giá trị cho thế giới công nghệ ngày nay.

Khoa học dữ liệu rút ra thông tin chi tiết từ dữ liệu như thế nào?

1. Ví dụ, các trang web trực tuyến ngày nay đang duy trì một lượng lớn các chi tiết hoặc thông tin liên quan đến cơ sở khách hàng của họ. Giờ đây, cửa hàng trực tuyến muốn đưa ra các đề xuất sản phẩm cho từng khách hàng dựa trên hoạt động trong quá khứ của họ. Cửa hàng lấy toàn bộ thông tin của khách hàng như lịch sử mua hàng trước đây, lịch sử duyệt sản phẩm, thu nhập, độ tuổi và một số thông tin khác. Ở đây, khoa học có thể là một trợ giúp đắc lực bằng cách đưa ra các mô hình xe lửa sử dụng các chi tiết hiện có và cửa hàng có thể giới thiệu các sản phẩm chính xác cho cơ sở khách hàng theo định kỳ. Xử lý thông tin cho mục đích này là một hoạt động phức tạp, nhưng khoa học có thể làm nên điều kỳ diệu cho mục đích này.

2. Chúng ta hãy xem xét một bước đột phá công nghệ khác, nơi khoa học này có thể là một trợ giúp đắc lực. Xe tự lái là ví dụ điển hình nhất ở đây. Thông tin chi tiết trực tiếp hoặc thông tin từ cảm biến, radar, laser và camera thường tạo ra bản đồ môi trường xung quanh cho xe ô tô tự lái. Xe sử dụng thông tin này để quyết định nơi nào là nhanh và nơi nào là chậm và khi nào để vượt các xe khác. Khoa học dữ liệu sử dụng thuật toán học máy tiên tiến cho mục đích này. Đây là một ví dụ điển hình khác để truyền đạt thêm về khoa học cách nó giúp ra quyết định bằng cách sử dụng các chi tiết hoặc thông tin có sẵn.

3. Dự báo thời tiết là một lĩnh vực khác mà khoa học này đóng một vai trò quan trọng. Ở đây, khoa học này được sử dụng để phân tích dự đoán. Chi tiết hoặc thông tin hoặc dữ kiện hoặc số liệu được thu thập từ radar, tàu, vệ tinh và máy bay được sử dụng để phân tích và xây dựng mô hình dự báo thời tiết. Các mô hình được phát triển sử dụng khoa học giúp dự báo thời tiết và dự đoán chính xác sự xuất hiện của thiên tai. Nếu không có khoa học, dữ liệu thu thập được sẽ hoàn toàn vô ích.

Vòng đời của Khoa học Dữ liệu

• Thu thập dữ liệu: Khoa học bắt đầu với việc thu thập dữ liệu, nhập dữ liệu, trích xuất dữ liệu và tiếp nhận tín hiệu.

• Xử lý: Khoa học này xử lý dữ liệu thu được một cách hiệu quả bằng cách sử dụng khai thác dữ liệu, phân nhóm và phân loại dữ liệu, mô hình hóa dữ liệu và tóm tắt dữ liệu.

• Duy trì: Khoa học duy trì dữ liệu đã xử lý bằng cách sử dụng kho dữ liệu, làm sạch dữ liệu, dàn dữ liệu và kiến ​​trúc dữ liệu.

• Giao tiếp: Khoa học này giao tiếp hoặc phục vụ dữ liệu bằng cách sử dụng báo cáo dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu, thông minh kinh doanh và các mô hình ra quyết định.

• Phân tích: Khoa học này phân tích dữ liệu bằng cách sử dụng quy trình khám phá hoặc xác nhận, phân tích dự đoán, hồi quy, khai thác văn bản và phân tích định tính.

Kết thúc

Ngoài các bài viết tin tức, bài báo hàng ngày của SEMTEK, nguồn nội dung cũng bao gồm các bài viết từ các cộng tác viên chuyên gia đầu ngành về chuỗi kiến thức Kinh doanh, chiến lược tiếp thị, kiến thức quản trị doanh nghiệp và kiến thức quản lý, phát triển tổ chức doanh nghiệp,.. được chia sẽ chủ yếu từ nhiều khía cạnh liên quan chuỗi kiến thức này.

Bạn có thể dành thời gian để xem thêm các chuyên mục nội dung chính với các bài viết tư vấn, chia sẻ mới nhất, các tin tức gần đây từ chuyên gia và đối tác của Chúng tôi. Cuối cùng, với các kiến thức chia sẻ của bài viết, hy vọng góp phần nào kiến thức hỗ trợ cho độc giả tốt hơn trong hoạt động nghề nghiệp cá nhân!

* Ý kiến được trình bày trong bài viết này là của tác giả khách mời và không nhất thiết phải là SEMTEK. Nhân viên tác giả, cộng tác viên biên tập sẽ được liệt kê bên cuối bài viết.

Trân trọng,

Các chuyên mục nội dung liên quan

• Bản tin số mới nhất | Góc chia sẻ kiến thức số hóa & Chiến lược kinh doanh
• Trang chủ
• Marketing tổng thể
• SEO
• Thiết kế Website
• Web Hosting
• VPS