Kas ir datu zinātne?

By | aprīlis 13, 2022

Datu zinātne ir mūsdienu tehnoloģiju pasaule, izmantojot ļoti izplatītu terminu. Tā ir daudznozaru vienība, kas nodarbojas ar datiem strukturētā un nestrukturētā veidā. Tas izmanto zinātniskas metodes un matemātiku, lai apstrādātu datus un iegūtu no tiem zināšanas. Tas darbojas pēc tās pašas koncepcijas kā lielie dati un datu ieguve. Tam nepieciešama jaudīga aparatūra, kā arī efektīvs algoritms un programmatūras programmēšana, lai atrisinātu datu problēmas vai apstrādātu datus, lai no tiem iegūtu vērtīgas zināšanas.

Pašreizējās informācijas tendences nodrošina mums 80% datu nestrukturētā veidā, bet pārējie 20% strukturēti formātā ātrai analīzei. Nestrukturētās vai daļēji strukturētās detaļas ir jāapstrādā, lai tās būtu noderīgas mūsdienu uzņēmējdarbības vidē. Parasti šī informācija vai informācija tiek ģenerēta no dažādiem avotiem, piemēram, teksta failiem, finanšu žurnāliem, instrumentiem un sensoriem un multivides veidlapām. Lai no šīs informācijas gūtu nozīmīgus un vērtīgus ieskatus, ir nepieciešami uzlaboti algoritmi un rīki. Šī zinātne šim mērķim piedāvā vērtības piedāvājumu, un tas padara to par vērtīgu zinātni mūsdienu tehnoloģiju pasaulei.

Kā datu zinātne gūst ieskatu no datiem?

1. Piemēram, mūsdienu tiešsaistes vietnēs tiek saglabāts milzīgs informācijas vai informācijas apjoms, kas attiecas uz to klientu bāzi. Tagad interneta veikals vēlas piedāvāt produktu ieteikumus katram klientam, pamatojoties uz viņa iepriekšējo darbību. Veikals saņēma visu informāciju par klientiem, piemēram, iepriekšējo pirkumu vēsturi, produktu pārlūkošanas vēsturi, ienākumiem, vecumu un daudz ko citu. Šeit zinātne var būt liels palīgs, izstrādājot vilcienu modeļus, izmantojot esošās detaļas, un veikals varētu regulāri ieteikt precīzus produktus klientu bāzei. Informācijas apstrāde šim nolūkam ir sarežģīta darbība, taču zinātne šim nolūkam var darīt brīnumus.

2. Apskatīsim vēl vienu tehnoloģisku izrāvienu, kur šī zinātne var būt liels palīgs. Pašpiedziņas automašīna ir labākais piemērs šeit. Reāllaika detaļas vai informācija no sensoriem, radariem, lāzeriem un kamerām parasti veido apkārtnes karti pašbraucošām automašīnām. Automašīna izmanto šo informāciju, lai izlemtu, kur būt ātram, kur lēnam un kad apdzīt citus transportlīdzekļus. Šim nolūkam datu zinātnē tiek izmantots uzlabots mašīnmācīšanās algoritms. Šis ir vēl viens labākais piemērs, lai pastāstītu vairāk par zinātni, kā tā palīdz lēmumu pieņemšanā, izmantojot pieejamo informāciju vai informāciju.

3. Laikapstākļu prognozēšana ir vēl viena joma, kurā šai zinātnei ir būtiska nozīme. Šeit šī zinātne tika izmantota paredzamajai analīzei. Detaļas vai informācija, vai fakti vai skaitļi, kas savākti no radariem, kuģiem, satelītiem un lidmašīnām, ko izmanto, lai analizētu un izveidotu modeļus laika prognozēšanai. Izstrādātie modeļi, izmantojot zinātni, palīdz prognozēt laikapstākļus un precīzi prognozēt arī dabas katastrofas. Bez zinātnes savāktie dati būs pilnīgi veltīgi.

Datu zinātnes dzīves cikls:

• Uzņemšana: Zinātne sākas ar datu iegūšanu, datu ievadi, datu ieguvi un signālu uztveršanu.

• Apstrāde: Šī zinātne efektīvi apstrādā iegūtos datus, izmantojot datu ieguvi, datu klasterizāciju un klasifikāciju, datu modelēšanu un datu kopsavilkumu.

• Uzturēšana: Zinātne uztur apstrādātos datus, izmantojot datu noliktavu, datu tīrīšanu, datu inscenēšanu un datu arhitektūru.

• Saziņa: Šī zinātne sazinās vai apkalpo datus, izmantojot datu ziņošanu, datu vizualizāciju, biznesa informāciju un lēmumu pieņemšanas modeļus.

• Analīze: Šī zinātne analizē datus, izmantojot izpētes vai apstiprinājuma procesu, paredzamo analīzi, regresiju, teksta ieguvi un kvalitatīvo analīzi.

Atbildēt

Jūsu e-pasta adrese netiks publicēta.