By | October 20, 2022

วิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร?

คำจำกัดความที่เรียบง่ายและตรงไปตรงมาของวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือการรวบรวมข้อมูลเชิงลึกจากตัวเลขดิบ สาขาวิชานี้มีส่วนอย่างมากต่อการวิจัย ธุรกิจ และชีวิตประจำวันในหลายๆ ด้าน สาขาวิชาต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับวิทยาศาสตร์ ได้แก่ วิศวกรรมศาสตร์ วิธีการทางวิทยาศาสตร์ คณิตศาสตร์และสถิติ การคำนวณขั้นสูง การแสดงภาพ การแฮ็ก ความเชี่ยวชาญของโดเมน และโครงสร้างพื้นฐาน วิทยาศาสตร์สามารถใช้ข้อมูลทั้งที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง และใช้ข้อมูลเชิงลึกที่ถูกต้องจากข้อมูลดังกล่าวในแอปพลิเคชันที่หลากหลาย อย่างไรก็ตาม มันแตกต่างจากสารสนเทศหรือวิทยาการคอมพิวเตอร์ ใช้เทคนิคที่ทันสมัยและเครื่องมือที่เป็นนวัตกรรมใหม่ ใช้ข้อมูลเหล่านี้เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายและช่วยในด้านการวิจัยและธุรกิจ ตัวเลขที่ใช้ในการหาข้อมูลอาจนำมาจากแหล่งต่างๆ พวกเขายังมีประโยชน์ในการตรวจจับการฉ้อโกงโดยการวิเคราะห์พฤติกรรมที่น่าสงสัยและพยายามหลอกลวง

สิ่งที่รวมอยู่ในฟิลด์นี้?

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเกี่ยวข้องกับกระบวนการหลายอย่างที่รวมข้อมูลดิบ เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก การกำหนดโซลูชันที่ข้อมูลดิบจะขับเคลื่อน เป็นต้น วิทยาศาสตร์ข้อมูลยังอาศัยปัญญาประดิษฐ์เป็นอย่างมาก ช่วยในการคาดการณ์บางอย่างด้วยความช่วยเหลือของอัลกอริธึมและเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องอื่น ๆ ในช่วงครึ่งหลังของศตวรรษที่ 20 นักวิทยาศาสตร์ชื่อ Joh Tukey ได้แนะนำสาขาที่เรียกว่า การวิเคราะห์ข้อมูล หรือที่เรียกว่า Data Science ในยุคปัจจุบัน บางคนยังคงใช้คำเช่นการขุดเพื่อสิ่งเดียวกัน ช่วยโดยแบ่งตัวเลขดิบขนาดใหญ่ให้เล็กและอ่านง่ายสำหรับบริษัทต่างๆ ที่มีขนาดแตกต่างกันตั้งแต่ขนาดกลางถึงขนาดเล็กและเพื่อวัตถุประสงค์ทางธุรกิจอื่นๆ มันใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การถดถอยโลจิสติกและการถดถอยเชิงเส้น การเรียนรู้ของเครื่อง การจัดกลุ่มโดยที่ข้อมูลทั้งหมดถูกนำมารวมกัน ต้นไม้การตัดสินใจที่ใช้เป็นหลักสำหรับการจัดหมวดหมู่และการทำนาย SVM ที่เรียกว่า Support Vector Machine เป็นต้น

ทำไมคุณควรเลือกวิทยาศาสตร์ข้อมูล?

วิทยาศาสตร์ข้อมูลช่วยให้คุณทำสิ่งต่างๆ ได้มากมาย หลักสูตรต่างๆ ใช้อัลกอริธึมที่หลากหลายในการจัดแนวตัวเลขดิบ สำรวจการวิเคราะห์ต่างๆ ช่วยในการแสดงภาพข้อมูลเชิงลึกที่รวบรวมไว้โดยใช้กราฟและแผนภูมิ และช่วยค้นหาแนวทางแก้ไขปัญหาที่เหมาะสมที่สุดด้วยการค้นหารากเหง้า แม้ว่า Data Science จะต้องการความรู้ที่หลากหลายในสาขาที่แตกต่างกันและผู้คนจากประสบการณ์การทำงานที่แตกต่างกัน แต่ก็มีสี่ด้านพื้นฐานที่ Data Scientist ต้องมีความชำนาญ เช่น การสื่อสารทั้งทางวาจาและลายลักษณ์อักษร ธุรกิจ และคณิตศาสตร์และวิทยาการคอมพิวเตอร์ซึ่งอาจรวมถึงวิศวกรรมซอฟต์แวร์หรือวิศวกรรมข้อมูล วิทยาศาสตร์ยังช่วยอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น สายการบินในการวางแผนเส้นทาง การจัดเที่ยวบินตรงเวลา และการแสดงความคิดเห็นว่าจะซื้อเครื่องบินประเภทใด สิ่งเหล่านี้เกี่ยวข้องโดยตรงกับการส่งผลกระทบต่อการตัดสินใจเกี่ยวกับธุรกิจต่างๆ และการบรรลุเป้าหมายที่มุ่งสู่ธุรกิจโดยตรง