วิทยาศาสตร์ข้อมูลสรุปเป็นภาพเดียว

เมื่อเร็ว ๆ นี้ คำว่า 'วิทยาศาสตร์ข้อมูล' ได้รับความนิยมอย่างมาก ทุกที่ที่เรามอง มีบางอย่างที่ชี้เราไปยัง Data Science ทำไมจึงเป็นเช่นนั้น? คำตอบนั้นค่อนข้างง่าย – โลกของเรากำลังเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วไปสู่เขตข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ซึ่งนวัตกรรมทางเทคโนโลยี กระบวนการทางธุรกิจ การตัดสินใจทางธุรกิจทั้งหมดถูกกำหนดโดยข้อมูล อันที่จริง 90% ของข้อมูลทั่วโลก ถูกสร้างขึ้นในช่วงสองปีที่ผ่านมา ทุกๆ วัน จะมีการสร้างข้อมูลเกือบ 2.5 quintillion ไบต์ในระดับโลก แล้วเราเข้าใจข้อมูลจำนวนมหาศาลนี้ได้อย่างไร?
ทั้งหมดเป็นเพราะ Data Science

Data Science คืออะไร?

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นการศึกษาแบบสหสาขาวิชาชีพที่รวมการอนุมานข้อมูลกับอัลกอริธึมขั้นสูง กระบวนการทางวิทยาศาสตร์ และเทคโนโลยีโดยมีวัตถุประสงค์เพื่อดึงข้อมูลที่มีความหมายซึ่งซ่อนอยู่ภายในข้อมูลทั้งที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง เป็นสหสาขาวิชาชีพในแง่ที่เกี่ยวข้องกับแนวคิด เครื่องมือ และความเชี่ยวชาญในสาขาคณิตศาสตร์ สถิติ วิทยาการคอมพิวเตอร์ และสารสนเทศศาสตร์
วิธีสร้างอาชีพที่สดใสใน Data

โดยพื้นฐานแล้ว Data Science เป็นเรื่องเกี่ยวกับการเปิดเผยแนวโน้ม รูปแบบ และข้อมูลเชิงลึกที่ซ่อนอยู่จากข้อมูลภายใน เมื่อผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูล (นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักวิเคราะห์ข้อมูล นักสถิติ) ค้นพบข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าเหล่านี้ นักวิเคราะห์ธุรกิจจะรวมข้อมูลภายในโครงสร้างพื้นฐานขององค์กรเพื่อปรับปรุงกระบวนการตัดสินใจ เพิ่มยอดขายและรายได้ เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของพนักงาน และปรับปรุงความพึงพอใจของลูกค้า Data Science ยังรวมถึงกระบวนการพัฒนา 'ผลิตภัณฑ์ข้อมูล' ผลิตภัณฑ์ข้อมูลหมายถึงสินทรัพย์ทางเทคนิคที่ใช้ประโยชน์จากข้อมูลเพื่อสร้างโซลูชันที่เน้นอัลกอริทึม รายการคำแนะนำส่วนบุคคลเป็นตัวอย่างที่ยอดเยี่ยมที่สุดของผลิตภัณฑ์ข้อมูล ตัวอย่างเช่น Amazon เจาะลึกข้อมูลผู้บริโภคเพื่อแนะนำการช็อปปิ้ง 'ส่วนบุคคล' สำหรับลูกค้าแต่ละรายตามประวัติการเรียกดูและการซื้อก่อนหน้านี้

ตอนนี้ขอแบ่ง Data Science ออกเป็นห้าขั้นตอนดังที่แสดงในภาพด้านบน:

คุณภาพของข้อมูล

เมื่อต้องรับมือกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ อันดับแรก ข้อมูลจะต้องได้รับการประเมินเพื่อกำหนดความน่าเชื่อถือ ความเหมาะสม และประสิทธิภาพ เพื่อตอบสนองวัตถุประสงค์เฉพาะตามบริบทของปัญหาที่ต้องได้รับการแก้ไข ข้อมูลจะถูกตรวจสอบจากมุมมองต่างๆ เพื่อคำนวณความถูกต้องและความเกี่ยวข้อง ในบริบทของกระบวนการขององค์กรและธุรกิจ ข้อมูลนั้นต้องเชื่อถือได้ เพื่อที่จะสามารถส่งเสริมการตัดสินใจทางธุรกิจและการแก้ปัญหาที่ดีได้

การวิเคราะห์เชิงสถิติเชิงพรรณนา

การวิเคราะห์ทางสถิติเชิงพรรณนาเป็นกระบวนการอธิบาย นำเสนอ และจัดระเบียบชุดข้อมูลเฉพาะโดยให้สรุปที่แม่นยำเกี่ยวกับตัวอย่างข้อมูลผ่านกราฟ ตาราง หรือการคำนวณเชิงตัวเลข สถิติเชิงพรรณนาทั่วไปสามประเภท ได้แก่ ค่าเฉลี่ย ค่ามัธยฐาน และโหมด การวิเคราะห์ทางสถิติเชิงพรรณนาใช้เป็นหลักในการแปลงข้อมูลเชิงปริมาณที่ซับซ้อนเป็นคำอธิบายขนาดพอดีคำเพื่อให้เข้าใจง่าย
วิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร? Data Scientist คือใคร? การวิเคราะห์คืออะไร?

การวินิจฉัยข้อมูล

เมื่อความเกี่ยวข้องของข้อมูลถูกสร้างขึ้นและแบ่งออกเป็นส่วนย่อยๆ จำเป็นต้องทำการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อตรวจสอบและตรวจสอบโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลขององค์กร จุดมุ่งหมายในที่นี้คือการระบุปัญหาภายในโครงสร้างข้อมูลและสร้างกลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพในการแก้ไขปัญหาในขณะเดียวกันก็พยายามหาการปรับปรุงที่เป็นไปได้ที่สามารถรวมเข้ากับระบบข้อมูลได้ เนื่องจากโครงสร้างพื้นฐานของข้อมูลทั้งหมดต้องได้รับการตรวจสอบ การวิเคราะห์ข้อมูลหลายตัวแปรจึงเป็นวิธีการที่เหมาะสมที่สุด การวิเคราะห์ข้อมูลหลายตัวแปรหมายถึงเทคนิคทางสถิติในการวิเคราะห์ข้อมูลที่เกิดจากตัวแปรมากกว่าหนึ่งตัว

การวิเคราะห์เชิงทำนาย

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์หมายถึงแนวทางปฏิบัติในการดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากชุดข้อมูลที่มีอยู่เพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ในอนาคต โดยใช้ประโยชน์จากการทำเหมืองข้อมูลและเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง และอัลกอริธึมทางสถิติเกี่ยวกับข้อมูลในอดีตเพื่อกำหนดความน่าจะเป็นของผลลัพธ์ในอนาคต ด้วยการคาดการณ์ความเป็นไปได้ในอนาคต การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ช่วยให้ธุรกิจต่างๆ เข้าใจผลิตภัณฑ์ ตลาด และแนวโน้มของผู้บริโภคได้ดีขึ้น และยังระบุความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นและโอกาสใหม่ๆ ในการขยายการเข้าถึงในตลาด

การวิเคราะห์เชิงความหมาย

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ต้องวิเคราะห์ข้อมูลทั้งที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง เช่น อีเมล ข้อความ บล็อกโพสต์ โพสต์บนโซเชียลมีเดีย ทวีต และอื่นๆ อีกมาก ความยากของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างคือไม่มีแนวคิดอุปาทานในการค้นหาว่าองค์ประกอบข้อมูลมีความสัมพันธ์กันอย่างไร นี่คือที่มาของการวิเคราะห์เชิงความหมาย ซึ่งช่วยอำนวยความสะดวกในการจัดกลุ่มองค์ประกอบข้อมูลต่างๆ ตามความฉลาดทางความคล้ายคลึงกันแทนเทคนิคการจำแนกแบบดั้งเดิม (บวก ลบ และเป็นกลาง) มันคือทั้งหมดที่เกี่ยวกับการสอนให้เครื่องจักรรู้วิธี 'เรียนรู้' การวิเคราะห์เชิงความหมายไม่เพียงแต่ให้เบาะแสที่เกี่ยวข้องกับความหมายของคำต่างๆ แต่ยังบอกใบ้ถึงความสัมพันธ์ของคำเหล่านั้นด้วย สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างมากสำหรับธุรกิจ เนื่องจากสามารถคลี่คลายข้อมูลเกี่ยวกับวิธีที่ผู้บริโภคโต้ตอบกับผลิตภัณฑ์/บริการของตน ผลิตภัณฑ์/บริการสร้างมูลค่าให้กับผู้บริโภคอย่างไร ความชอบและรูปแบบรสนิยมเป็นอย่างไร และอื่นๆ

รับ ใบรับรองวิทยาศาสตร์ข้อมูล จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก เรียนรู้หลักสูตร Executive PG Programs, Advanced Certificate Programs หรือ Masters Programs เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

นั่นคือวิธีการทำงานของ Data Science!