Thiết kế Website

Khoa học dữ liệu: Tại sao chúng ta nên nghiên cứu nó?

Đã đăng trên bởi semtek

Khoa học dữ liệu: Tại sao chúng ta nên nghiên cứu nó?
– Cập nhật kiến thức mới nhất năm 2023

Bài báo này có nội dung gì? Nó đang đề cập đến cái gì? OK, nói một số thông tin, thông tin hữu ích, một loạt các từ có nghĩa gì đó? Vâng, tất cả điều này là đúng. Nói chung, chúng tôi gọi nó là dữ liệu.

Hầu hết dữ liệu được lưu trữ và truy xuất bởi một số tổ chức kinh doanh là dữ liệu phi cấu trúc. Đúng vậy. Dữ liệu phi cấu trúc có nghĩa là dữ liệu không được tổ chức theo một tiêu chí nhất định.

Các tệp văn bản, trình chỉnh sửa, biểu mẫu đa phương tiện, cảm biến, nhật ký không có khả năng xác định và xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ.

Vì vậy, chúng tôi giới thiệu khái niệm Khoa học dữ liệu. Khoa học dữ liệu hầu hết tương tự như Khai thác dữ liệu trích xuất dữ liệu từ các nguồn bên ngoài và tải tương ứng. Nó nâng tầm của Trí tuệ nhân tạo.

Khoa học dữ liệu là sự xây dựng hoàn chỉnh của dữ liệu hiện có, đã biết với số lượng lớn. Đối với bất kỳ máy móc hoặc bất kỳ vấn đề nào để thực hiện một nhiệm vụ, nó yêu cầu thu thập dữ liệu và thực hiện nó một cách hiệu quả. Đối với vấn đề đó, chúng tôi sẽ yêu cầu dữ liệu được thu thập theo cách chính xác như chúng tôi cần. Ví dụ: Vệ tinh thu thập dữ liệu về thế giới với số lượng lớn và hoàn nguyên thông tin được xử lý theo cách hữu ích cho chúng tôi. Về cơ bản, mục tiêu là khám phá các mẫu hữu ích từ dữ liệu chưa được xử lý.

Đầu tiên, Quản trị viên doanh nghiệp sẽ phân tích, sau đó khám phá dữ liệu và áp dụng các thuật toán nhất định để có được sản phẩm dữ liệu cuối cùng. Nó chủ yếu được sử dụng để đưa ra quyết định và dự đoán bằng cách sử dụng phân tích dữ liệu và học máy. Để làm cho khái niệm rõ ràng và tốt hơn, chúng ta hãy xem qua các chu kỳ khác nhau của khoa học dữ liệu.

1. Khám phá: Trước khi bắt đầu làm một việc gì đó, điều quan trọng là chúng ta phải biết các yêu cầu, các sản phẩm mong muốn và các vật liệu mà chúng ta sẽ yêu cầu. Giai đoạn này được sử dụng để thiết lập một ý định ngắn gọn về điều trên.

2. Chuẩn bị dữ liệu: Sau khi hoàn thành giai đoạn 1, chúng ta bắt đầu chuẩn bị xây dựng dữ liệu. Nó liên quan đến dữ liệu tiền xử lý và điều kiện.

3. Lập kế hoạch: Chứa các phương pháp và các bước cho mối quan hệ giữa các công cụ và đối tượng mà chúng tôi sử dụng để xây dựng các thuật toán của mình. Nó được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu và chúng tôi có thể phân loại dữ liệu để dễ truy cập.

4. Xây dựng: Đây là giai đoạn thực hiện. Tất cả các tài liệu kế hoạch được triển khai thực tế và thực hiện.

5. Xác thực kết quả: Sau khi mọi thứ được thực thi, chúng tôi xác minh xem chúng tôi có đáp ứng các yêu cầu, thông số kỹ thuật được mong đợi hay không.

Bằng cách này, chúng ta có thể hiểu rằng đó là tương lai của thế giới trong lĩnh vực công nghệ.

Đó là một bản tóm tắt về khoa học dữ liệu. Như bạn có thể thấy, Khoa học dữ liệu là cơ sở cho mọi thứ. Quá khứ, hiện tại và cả tương lai đều dựa vào đó. Vì điều quan trọng đối với tương lai là phải biết Khoa học dữ liệu để sử dụng tài nguyên tốt hơn, chúng tôi tập trung vào người lớn để tìm hiểu sâu về điều tương tự. Chúng tôi giới thiệu một nền tảng để học hỏi và khám phá về chủ đề rộng lớn này và xây dựng sự nghiệp trong đó. Đào tạo về Khoa học Dữ liệu đang nổi lên trong thế giới ngày nay và gần như là “điều bắt buộc” để làm việc hiệu quả và xây dựng một thứ gì đó trong thế giới công nghệ mới nổi. Nó tập trung vào việc cải thiện các công cụ, thuật toán để cấu trúc hiệu quả và hiểu rõ hơn về dữ liệu.

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