วิทยาศาสตร์ข้อมูลและความปลอดภัยทางไซเบอร์ – การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่คืออะไร? เหตุใดแอปพลิเคชันแมชชีนเลิร์นนิงจึงมีความสำคัญ เหตุใดผู้เชี่ยวชาญด้าน InfoSec จึงจำเป็นต้องเรียนรู้เกี่ยวกับ DS สิ่งที่ต้องรู้เกี่ยวกับ “บอทข้อมูล” ในฐานะผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล Data Science vs Machine Learning ต่างกันอย่างไร? จะถอดรหัสงานความปลอดภัยทางไซเบอร์ด้วยความได้เปรียบด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้อย่างไร
DS เป็นฟิลด์หลายด้านที่ใช้เทคนิคทางวิทยาศาสตร์ วิธีการ อัลกอริทึม และหลักปฏิบัติด้านความปลอดภัยในการดึงข้อมูลและข้อมูลเชิงลึก
ด้วยความช่วยเหลือของเครื่องมือ DS เช่น Machine Learning และ Big Data Analytics ธุรกิจต่างๆ สามารถเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายซึ่งซ่อนอยู่ในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้
นี่คือจุดที่ DS สามารถช่วยสร้างผลกระทบที่สำคัญและยั่งยืน
DS และ Cybersecurity ซึ่งเป็นเส้นทางอาชีพที่ได้รับความนิยมมากที่สุด 2 เส้นทาง กำลังอยู่ในเส้นทางการปะทะกัน ผู้จัดการอาวุโสที่เฉลียวฉลาดและช่ำชองไม่เข้าใจถึงความสำคัญหรือความซับซ้อนของ DS และความปลอดภัยในโลกไซเบอร์อย่างถ่องแท้ “มีความเร่งรีบอย่างบ้าคลั่งในพื้นที่โซลูชันการรักษาความปลอดภัยในโลกไซเบอร์ที่จะใช้คำว่าการเรียนรู้ของเครื่อง การวิเคราะห์ และ DS ร่วมกับผลิตภัณฑ์รักษาความปลอดภัย CERT Data Science and Cybersecurity Symposium เน้นย้ำถึงความก้าวหน้าใน DS การตรวจสอบกรณีการใช้งานของรัฐบาล และสาธิตเครื่องมือที่เกี่ยวข้อง Applied DS for Cyber Security ในโลกปัจจุบัน เราถูกโจมตีด้วยจำนวนข้อมูลที่เพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ และการโจมตีที่ซับซ้อนมากขึ้นเรื่อย ๆ โปรแกรมนี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อสร้างความรู้ของนักเรียนและพัฒนาความเชี่ยวชาญด้านการรักษาความปลอดภัยเครือข่าย การเข้ารหัส DS และการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ NACE Center และ BHEF ได้ทำการวิจัยเกี่ยวกับทักษะสองอย่างที่น่าจะมีความสำคัญต่อเศรษฐกิจในอนาคต ได้แก่ ทักษะการวิเคราะห์ข้อมูลและความปลอดภัยทางไซเบอร์ Data Scientist คือมืออาชีพที่มีการผสมผสานระหว่างทักษะด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ คณิตศาสตร์ และความเชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยในโลกไซเบอร์ Cyber Security คือ สาขาที่เติบโตอย่างรวดเร็วในโลกที่เชื่อมต่อถึงกัน เรียนรู้ว่าเหตุใดจึงมีความสำคัญและวิทยาการข้อมูลเกี่ยวข้องอย่างไร วิทยาศาสตร์ข้อมูล ด้วยเทคโนโลยีอย่างแมชชีนเลิร์นนิงและปัญญาประดิษฐ์ที่สั่งสมมาเป็นเวลานาน ได้เข้ามาอยู่ในผลิตภัณฑ์ความปลอดภัยนับไม่ถ้วน ผู้เชี่ยวชาญชั้นนำในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลและความปลอดภัยในโลกไซเบอร์ หารือเกี่ยวกับหัวข้อต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับบทบาทของ -DS ในการแก้ไขปัญหา
ส่วนของความรู้จะแสดงให้เห็นถึงความสัมพันธ์ระหว่างการจัดการข้อมูล เทคนิคการวิเคราะห์และสนับสนุนการตัดสินใจและวิธีการต่างๆ ที่ใช้กันทั่วไป ด้วยระบบอัตโนมัติและ AI สามารถรับงานที่มนุษย์ต้องการได้ การวิเคราะห์ข้อมูลและความปลอดภัยทางไซเบอร์อาจพบว่าง่ายขึ้น จ้างพนักงานที่มีทักษะ แม้ว่าเครื่องมือแมชชีนเลิร์นนิงจะใช้กันทั่วไปในแอปพลิเคชันจำนวนมาก แต่การวิเคราะห์ขั้นสูงในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ยังมาไม่ถึง และนั่นก็น่าสนใจที่จะได้เห็นเครื่องมือในอนาคตที่จะรับมือ ไขว้นิ้วเอาไว้.