Data Science กับ Data Mining: ความแตกต่างระหว่าง Data Science & Data Mining

ยินดีต้อนรับสู่คู่มือที่ครอบคลุมเกี่ยวกับความแตกต่างระหว่าง Data Science และ Data Mining

จักรวาลอันกว้างใหญ่ของเทคโนโลยี ควบคู่ไปกับการพัฒนาและการพัฒนา ปัจจุบันเต็มไปด้วยคำศัพท์ใหม่ๆ มากมาย ในหมู่พวกเขามีคำศัพท์ที่แตกต่างกันที่เกี่ยวข้องกับข้อมูล คำศัพท์ที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลและข้อเสนองานเกิดขึ้นเมื่อองค์กรและองค์กรตระหนักถึงผลกำไรที่พวกเขาสามารถทำได้จากข้อมูลที่รวบรวม

ความต้องการการจัดการข้อมูลที่กำลังเติบโต

ข้อมูลมีอยู่ทุกที่ และทุก ๆ วินาทีที่ผ่านไป ข้อมูลใหม่จะถูกเพิ่มเข้ามาเรื่อยๆ คุณแปลกใจไหมที่รู้ว่าข้อมูลเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่า บุคคลที่สามารถศึกษาข้อมูลมีอำนาจในการเปลี่ยนแปลงหลักการพื้นฐานของปฏิสัมพันธ์ระหว่างบุคคลและองค์กร บทความของ Forbes คาดการณ์ว่าภายในสิ้นปี 2020 สำหรับมนุษย์ทุกคนบนโลก จะมี ข้อมูลใหม่ 1.7 พันล้านข้อมูลต่อวินาที IBM คาดการณ์ว่ามีการสร้างข้อมูลประมาณ 2.5 พันล้านกิกะไบต์ ทุกวันในปี 2555 เพียงปีเดียว

เนื่องจากคุณอยู่ที่นี่ จึงเป็นเรื่องปกติที่จะถือว่าคุณทราบว่าข้อมูลกำลังทวีคูณอย่างรวดเร็วและไม่แสดงอาการหยุด แนวโน้มที่สอดคล้องกันได้นำไปสู่การสร้างวิธีการประมวลผลและการจัดการข้อมูลมากมาย โดยวิธีที่โดดเด่นที่สุดสองวิธีคือ Data Science และ Data Mining

คำศัพท์สองคำของ Data Science และ Data Mining มักใช้สลับกันได้เนื่องจากทั้งคู่จัดการกับข้อมูล อย่างไรก็ตาม พวกเขามีความคล้ายคลึงกันจำนวนมากซึ่งทำให้พวกเขาแตกต่างออกไปในสองลีกที่แตกต่างกัน

เรียนรู้ หลักสูตรการรับรองวิทยาศาสตร์ข้อมูล จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

Data Science กับ Data Mining

ผู้สมัครและนักศึกษาที่กำลังมองหาอาชีพในสาขานี้ควรทราบถึงความแตกต่างและเอกลักษณ์ของแต่ละคน ก่อนที่เราจะลงรายละเอียด เรามาดูความแตกต่างกันก่อนดีกว่า

บทบาทหลัก:

Data Science ได้ข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง เป็นสาขาวิชาสหสาขาวิชาชีพที่ใช้สำหรับการวิเคราะห์เชิงคุณภาพ ประกอบด้วยพฤติกรรมศาสตร์ การประมวลผลภาษา การสร้างภาพข้อมูล การทำเหมืองข้อมูล สถิติ และข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

การทำเหมือง ข้อมูลจะวิเคราะห์ชุดข้อมูลที่สร้างจากข้อมูลที่มีโครงสร้างเพื่อค้นพบความผิดปกติและความสัมพันธ์และรูปแบบที่ซ่อนอยู่

ใช้สำหรับดึงข้อมูลและสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ เป็นหมวดย่อยของวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ทำความเข้าใจกับโดเมน:

Data Science เรียกอีกอย่างว่าวิทยาศาสตร์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล เป็นฟิลด์หรือโดเมนกว้างที่รวมขั้นตอนในการรับและวิเคราะห์ข้อมูลและรับข้อมูลจากมัน

การทำเหมืองข้อมูล ยังเรียกว่าการค้นพบข้อมูล เป็นวิธีการและเทคนิคที่รวมการวิเคราะห์ข้อมูล จุดเน้นคือการค้นหาข้อมูลที่ใช้งานได้ในชุดข้อมูลและใช้เพื่อค้นพบรูปแบบที่ครอบคลุม

แนวคิดนี้ได้รับความนิยมเมื่อใด:

มีการใช้ทีม Data Science มาตั้งแต่ปี 2503

แนวคิดการทำเหมืองข้อมูลได้รับความนิยมในปี 1990

วัตถุประสงค์:

Data Science c เปลี่ยนไบต์ข้อมูลให้เป็นข้อมูลที่ใช้งานได้เพื่อค้นหารูปแบบและประกาศการคาดการณ์

Data Mining แยกข้อมูลที่ใช้งานได้และกำจัดข้อมูลที่ซ้ำซ้อนผ่านกระบวนการต่างๆ เช่น การสร้างแบบจำลองทางสถิติ

ใช้:

Data Science สร้าง ผลิตภัณฑ์ที่เน้นข้อมูลสำหรับบริษัทต่างๆ และขับเคลื่อนการตัดสินใจด้วยความช่วยเหลือของข้อมูล สามารถใช้ได้กับอุตสาหกรรมต่างๆ

การทำเหมืองข้อมูล เน้นที่การค้นหาข้อมูลจากหลายแหล่งและแปลงข้อมูลเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ ใช้ได้กับทุกอุตสาหกรรม

การใช้งาน:

วิทยาศาสตร์ข้อมูล เป็นการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ซึ่งปูทางไปสู่การวิเคราะห์ที่เน้นโครงการ โปรแกรม หรือพอร์ตโฟลิโอ

ในการทำเหมืองข้อมูล องค์กรใช้แนวโน้มและรูปแบบเพื่อกำหนดกลยุทธ์การดำเนินงาน การตลาด และการเงินเพื่อกระตุ้นการเติบโตของธุรกิจ

เวที:

ใน Data Science จากจุดที่รวบรวมข้อมูล เป็นสาขาที่กว้างขึ้นซึ่งรวมถึงการทำเหมืองข้อมูล

ใน Data Mining หากมีการสร้างชุดข้อมูล มันเป็นชุดย่อยของวิทยาศาสตร์ข้อมูล

แต่เพื่อให้เข้าใจความหมายของทั้งสองได้อย่างชัดเจน จำเป็นต้องเข้าใจว่าแต่ละคำศัพท์หมายถึงอะไร ควบคู่ไปกับการทำงานและเครื่องมือของคำศัพท์ ดังที่เห็นได้ชัดจากข้างต้น Data Mining เป็นหนึ่งในกระบวนการต่างๆ ของ Data Science

การทำความเข้าใจวิทยาศาสตร์ข้อมูล

Data Science เป็นโดเมนของการศึกษาที่ผสมผสานวิทยาศาสตร์เชิงพฤติกรรม สถิติ การทำเหมืองข้อมูล คณิตศาสตร์ การวิเคราะห์ข้อมูล และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ เป็นงานวิจัยที่กว้างขึ้นซึ่งใช้อัลกอริธึมและการดำเนินการหลายอย่างเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลทั้งที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง

การรับข้อมูลจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างไม่สามารถทำได้ผ่านกระบวนการดั้งเดิมของการดึงข้อมูล - นี่คือวิธีที่ Data Science กลายเป็นโดเมนสำคัญในตัวเอง ขั้นตอนประกอบด้วยการรวบรวมข้อมูล ทำความเข้าใจ และใช้ความเข้าใจนี้เพื่อนำมาวิเคราะห์ ต้องขอบคุณกระบวนการนี้ที่นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลสามารถสร้างแอปพลิเคชันและผลิตภัณฑ์ต่างๆ ที่เกี่ยวข้อง และสร้างบนพื้นฐานของข้อมูล

อ่าน: โครงการเหมืองข้อมูลในอินเดีย

ความสำคัญของวิทยาศาสตร์ข้อมูล

รอยประทับขององค์กรและสังคมของ Data Science มีความหลากหลายและกว้างขวาง เอกสารของ MIT แสดงให้เห็นว่าธุรกิจที่ใช้ข้อมูลที่รวบรวมมาเพื่อ ตัดสินใจและกลยุทธ์นั้นประสบความสำเร็จมากกว่าคู่แข่งถึง 6% ไม่น่าแปลกใจเลยที่การตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลจะกลายเป็นเรื่องโปรดสำหรับธุรกิจที่ชาญฉลาดและเทคโนโลยีทุกแห่งที่ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยี Data Science กำลังเปลี่ยนแปลงการรับรู้ของโลกอย่างรวดเร็วเกี่ยวกับกลยุทธ์ทางการตลาด ความสัมพันธ์กับผู้บริโภค ปัญหาทางธุรกิจ ซัพพลายเชน การเชื่อมต่อองค์กร และการสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์

การวิจัยของ Dresner พบว่าอุตสาหกรรมที่มีการลงทุนด้านข้อมูลจำนวนมาก ได้แก่ การดูแลสุขภาพ (การยอมรับ 64%) การเงิน (การใช้ 71%) การโฆษณา (การยอมรับ 77%) การประกันภัย (การรับเลี้ยงบุตรบุญธรรม 83%) และโทรคมนาคม (ด้วยการรับเลี้ยงบุตรบุญธรรม 95% ). Data Science อาจเป็นสาขาที่แพร่หลาย แต่เป้าหมายหลักของมันคือเพื่อให้ได้ข้อมูลมาเพื่อการตัดสินใจที่มีการวิจัยมาอย่างดี

อ่าน : นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเงินเดือนในอินเดีย

วิทยาศาสตร์ข้อมูลทำงานอย่างไร

Data Science ประกอบด้วยขั้นตอนต่อไปนี้:

• การรวบรวมข้อมูล: ขั้นตอนเริ่มต้นด้วยการสะสมข้อมูล – ข้อมูลนี้อาจมีหรือไม่มีโครงสร้าง และอาจเป็นแบบกึ่งโครงสร้างก็ได้
• การโต้แย้งข้อมูล: ขั้นตอนต่อไปคือการทำงานกับข้อมูล ข้อมูลที่ได้รับจะถูกล้างและแปลงเป็นรูปแบบที่เข้าใจได้เพื่อให้ได้ผลลัพธ์สูงสุด การโต้แย้งข้อมูลเป็นงานที่ใช้เวลานาน เกือบ 80% ของระยะเวลาทำงานถูกใช้ไปกับขั้นตอนนี้
• วิเคราะห์ข้อมูล: โพสต์ทะเลาะกัน ถึงเวลาวิเคราะห์ แบบจำลองทางสถิติและอัลกอริทึมใช้สำหรับวิเคราะห์ข้อมูลที่แปลงแล้ว
• การสร้างภาพข้อมูล: ในบริบทของข้อมูลจำนวนมาก การแสดงข้อมูลเป็นภาพกลายเป็นสิ่งจำเป็น ผ่านภาพจริง เช่น กราฟ ผลลัพธ์จะถูกสำรวจและถ่ายทอดอย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด
• การใช้ข้อมูลสำหรับการคาดการณ์: สำหรับทั้งการคาดการณ์รูปแบบที่มีประสิทธิภาพในอนาคตและการรับข้อมูลเชิงลึก อัลกอริทึม AI เป็นทางเลือกที่ดีที่สุด พวกเขาไม่เพียงแต่มีค่าสำหรับการสร้างการคาดการณ์แนวโน้มเท่านั้น พวกเขายังช่วยในการสร้างขั้นตอนและผลิตภัณฑ์ใหม่และนวัตกรรม
• การสรุปข้อมูล: ข้อมูลเชิงลึกมีค่ามหาศาลเนื่องจากช่วยในการพัฒนาคุณสมบัติ ซึ่งช่วยให้โมเดลปรับปรุงอย่างต่อเนื่องและให้ประสิทธิภาพตรงเวลาและให้ผลลัพธ์โดยประมาณ

เครื่องมือที่ใช้ใน Data Science

Data Science ใช้เครื่องมือที่จำเป็นเหล่านี้:

• Python : นี่คือภาษาการเขียนโปรแกรมที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในโลก Data Science เช่นเดียวกับจักรวาลของการพัฒนาซอฟต์แวร์ เนื่องจากไลบรารี python สำหรับ data science มีไลบรารีที่หลากหลาย
• Apache Spark : เครื่องมือขั้นสูงสำหรับ Big Data Apache Spark เสนอการวิเคราะห์ข้อมูลและการประมวลผลข้อมูล เป็นที่รู้จักกันดีที่สุดสำหรับคุณลักษณะของการประมวลผลแบบสตรีม มากกว่าการประมวลผลแบบแบตช์ที่ดำเนินการโดยแพลตฟอร์มรุ่นก่อน
• SAS : ระบบการวิเคราะห์ทางสถิติหรือที่เรียกว่า SAS ได้รับการสร้างขึ้นโดยสถาบัน SAS เพื่อดำเนินการตามขั้นตอนทางสถิติจำนวนมาก เครื่องมือที่ใกล้ชิดคือตัวเลือกยอดนิยมสำหรับธุรกิจจำนวนมากเนื่องจากความเป็นไปได้และความเสถียร
• Tableau : ซอฟต์แวร์สร้างภาพ Tableau ช่วยในการสร้างแผนภูมิและกราฟเชิงโต้ตอบ สามารถสร้างแผนภูมิละติจูดและลองจิจูดบนแผนที่ได้ นอกจากนี้ยังเชื่อมต่อกับฐานข้อมูล SQL สเปรดชีตและ OLAP
• R : ภาษาโปรแกรมโอเพนซอร์ซ R มีแพ็คเกจทางสถิติมากมายที่ช่วยใน การสร้างภาพข้อมูลและวิเคราะห์ข้อมูล
• D3.js : ไลบรารี JavaScript สำหรับสร้างภาพแบบโต้ตอบ D3.js เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยม มีประโยชน์อย่างยิ่งในการฝังกราฟที่ดึงดูดสายตาในเว็บแอปพลิเคชัน
• TensorFlow : ไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่องที่มีประสิทธิภาพ TensorFlow ช่วยให้สามารถใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกได้ เนื่องจากรองรับโดย GPU (หน่วยประมวลผลกราฟิก) TensorFlow จึงเป็นไลบรารีประมวลผลที่รวดเร็ว เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับเครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ทำความเข้าใจการทำเหมืองข้อมูล

วัตถุประสงค์หลักของการทำเหมืองข้อมูลคือการค้นหาข้อมูลสำคัญในชุดข้อมูลและใช้ประโยชน์สูงสุดจากข้อมูลนี้เพื่อค้นหาและถอดรหัสแนวโน้มในอนาคต

การทำเหมืองข้อมูลเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตจำนวนมหาศาลที่ยังคงอยู่ในความมืดจนกว่าจะค้นพบ เป็นขั้นตอนในการค้นหาและรับข้อมูลเชิงลึกที่คุ้มค่าจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่เรียกว่า Data Mining ผ่านกระบวนการนี้ แนวโน้มพื้นฐานในชุดข้อมูลขนาดใหญ่จะถูกค้นหา

ความสำคัญของการทำเหมืองข้อมูล

การทำเหมืองข้อมูลเกี่ยวข้องกับวิธีการที่หลากหลายรวมอยู่ใน Data Science เป็นเพราะเหตุนี้ Data Mining จึงถูกมองว่าเป็นหมวดหมู่ภายในโดเมนที่ใหญ่กว่าของ Data Science เป็นที่ยอมรับว่ามีการทับซ้อนกันตามธรรมชาติ และเช่นเดียวกับ Data Science การทำเหมืองข้อมูลยังรวมเอาการล้างข้อมูล การทำนายรูปแบบ การวิเคราะห์ทางสถิติ การแปลงข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่อง และการแสดงข้อมูลเป็นภาพ

อย่างไรก็ตาม Data Mining ไม่ได้เน้นที่อัลกอริธึมเพียงอย่างเดียว เป้าหมายหลักของการทำเหมืองข้อมูลคือการรับข้อมูลจากแหล่งที่มาจำนวนมากและแปลงเป็นเวอร์ชันที่มีประโยชน์มากกว่าของตัวเอง

เรียนรู้เพิ่มเติม: อัลกอริธึมการขุดข้อมูลยอดนิยม

การขุดข้อมูลทำงานอย่างไร

การทำเหมืองข้อมูลประกอบด้วยขั้นตอนต่อไปนี้:

• การทำความสะอาดข้อมูล : ขั้นตอนแรกคือการล้างข้อมูลและขจัดสิ่งผิดปกติ
• Integration of data : ขั้นตอนที่สองคือการรวบรวมและรวมข้อมูลที่รวบรวมจากแหล่งต่างๆ ทั้งหมด
• การเลือกข้อมูล : ขั้นตอนต่อไปคือการคัดแยกข้อมูลที่ใช้งานได้ออกจากข้อมูลรวมทั้งหมด ซึ่งสามารถใช้สำหรับการทำเหมืองข้อมูล
• การล้างข้อมูล : ข้อมูลที่ได้รับอาจมีข้อผิดพลาดบางอย่าง เช่น ค่าไม่สอดคล้องกันและขาดหายไป ซึ่งจำเป็นต้องทำความสะอาด กระบวนการนี้ใช้เครื่องมือและวิธีการที่หลากหลาย
• การแปลงข้อมูล : วิธีการบางอย่างที่ใช้ในการแปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่เข้าใจได้ ได้แก่ การรวม การทำให้เรียบ และการทำให้เป็นมาตรฐาน
• การขุดข้อมูล : นี่เป็นส่วนหนึ่งของขั้นตอนที่ค้นพบรูปแบบ การวิเคราะห์การเชื่อมโยงและการจัดกลุ่มเป็นวิธีการบางส่วนที่ใช้ใน Data Mining เพื่อจุดประสงค์นี้
• การประเมินข้อมูล : ตอนนี้ รูปแบบที่ไม่เกี่ยวข้องถูกตัดออกเพื่อหลีกเลี่ยงความยุ่งเหยิง มีการวิเคราะห์รูปแบบที่เหลือ และนี่คือส่วนสำคัญของขั้นตอน
• การใช้ข้อมูล : ส่วนสุดท้ายของกระบวนการใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่ค้นพบ ข้อมูลนี้ที่ค้นพบระหว่างการขุดข้อมูลจะใช้เพื่อการตัดสินใจที่มีข้อมูลเพียงพอ

อ่านเพิ่มเติม: แอปพลิเคชั่นการขุดข้อมูลในโลกแห่งความจริง

เครื่องมือที่ใช้ในการขุดข้อมูล

การทำเหมืองข้อมูลใช้ประโยชน์จากสิ่งจำเป็นเหล่านี้:

• Weka : ซอฟต์แวร์โอเพนซอร์ซที่พัฒนาโดยมหาวิทยาลัยวิชิตา Weka เป็น GUI การทำเหมืองข้อมูลแบบไม่มีการเข้ารหัส ซึ่งเป็นมิตรกับผู้ใช้ ด้วย Weka อัลกอริทึม AI สามารถเรียกได้โดยตรงหรือนำเข้าด้วยโค้ด Java การจัดกลุ่ม การสร้างภาพ และการจัดหมวดหมู่เป็นเครื่องมือบางส่วนที่ Weka จัดหาให้
• RapidMiner : หนึ่งในเครื่องมือการทำเหมืองข้อมูลที่เป็นที่ชื่นชอบมากที่สุด RapidMiner ไม่ต้องการโค้ดสำหรับการทำงาน และทำงานบน Java นอกจากนี้ยังมีบริการ Data Mining ที่หลากหลาย เช่น การแสดงข้อมูล การจัดกลุ่ม การประมวลผลข้อมูล เป็นต้น
• KNime : แพลตฟอร์มการขุดข้อมูลที่ทรงพลัง KNime ส่วนใหญ่ใช้สำหรับ ETL (การแยก การแปลง และการโหลด) หรือที่เรียกว่าการประมวลผลข้อมูล นอกจากนี้ ยังรวมองค์ประกอบมากมายของ Data Mining และ Machine Learning เพื่อส่งมอบชุดเครื่องมือที่ครอบคลุมสำหรับการดำเนินการที่เหมาะสมทั้งหมด
• Oracle DataMining : เครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับการจัดหมวดหมู่ การวิเคราะห์ และการทำนายข้อมูล Oracle DataMining ช่วยให้ผู้ใช้ดำเนินการ Data Mining บนฐานข้อมูล SQL สำหรับการดึงสคีมาและมุมมอง
• Apache Mahout : ส่วนขยายของ Hadoop Big Data Platform นักพัฒนา Apache ได้สร้าง Mahout ขึ้นเพื่อตอบสนองความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับขั้นตอนการวิเคราะห์และ Data Mining ใน Hadoop ดังนั้นจึงมีสิ่งอำนวยความสะดวกเช่นการจัดกลุ่มการจำแนกการถดถอยเป็นต้น
• TeraData : คลังสินค้าเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการทำเหมืองข้อมูล หรือที่เรียกว่าฐานข้อมูล TeraData TeraData มีสิ่งอำนวยความสะดวกในคลังสินค้าที่ให้บริการเครื่องมือการทำเหมืองข้อมูล นอกจากนี้ยังช่วยประหยัดข้อมูลตามการใช้งาน ซึ่งหมายความว่ามีการเข้าถึงอย่างรวดเร็วให้กับข้อมูลที่ใช้เป็นประจำ
• Orange : Orange เป็นซอฟต์แวร์ที่เขียนด้วย Python ให้ภาพแบบโต้ตอบและน่าสนใจแก่ผู้บริโภค

สรุปความแตกต่างระหว่าง Data Science และ Data Mining

การวิเคราะห์ความแตกต่างข้างต้นบ่งชี้ว่า Data Science และ Data Mining เป็นแนวคิดหลักสองประการของเทคโนโลยีข้อมูล พวกเขาทั้งสองหมุนรอบการจัดการกับปริมาณข้อมูลที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว แต่การมีส่วนร่วมของพวกเขากับข้อมูล intermings เนื่องจาก Data Mining เป็นหนึ่งในหลาย ๆ กระบวนการของ Data Science

ทั้งสองมีบทบาทสำคัญในการช่วยให้องค์กรตระหนักถึงโอกาสและตัดสินใจได้อย่างคุ้มค่า นอกจากนี้ ตามที่ได้กล่าวไปแล้ว ความรู้ที่จำเป็นสำหรับขั้นตอนในทั้งสองสาขานี้แตกต่างกันไป ดังนั้น การวิเคราะห์ความแตกต่างในแนวทาง เครื่องมือที่ใช้ และขั้นตอนที่นำไปใช้ จึงควรค่าแก่การรู้

ความแตกต่างมีความหมายอย่างไรสำหรับคุณในฐานะนักเรียน

การทำความเข้าใจความแตกต่างระหว่างแนวคิดทั้งสองเป็นเพียงขั้นตอนแรกในการตระหนักถึงเป้าหมายส่วนบุคคลหรือความทะเยอทะยานของคุณ คุณมีความสุขในการทำความสะอาดข้อมูลและทำงานกับข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างหรือไม่ หรือคุณมีแนวโน้มที่จะใช้ชุดข้อมูลหรือฐานข้อมูลเพื่อค้นหาสิ่งที่ตัวเลขและตัวเลขซ่อนอยู่? ข้อมูลเป็นหนึ่งในวัสดุที่มีราคาแพงที่สุดในจักรวาล แม้ว่าจะมีการล็อกดาวน์ทั่วโลกในปัจจุบันซึ่งกำหนดโดยรัฐบาลทั่วโลก

หากคุณอยากเรียนรู้เกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ลองดูโปรแกรม Executive PG ของ IIIT-B & upGrad ใน Data Science ซึ่งสร้างขึ้นสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 10 รายการ เวิร์กช็อปภาคปฏิบัติจริง การให้คำปรึกษากับผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม 1 -on-1 พร้อมที่ปรึกษาในอุตสาหกรรม การเรียนรู้มากกว่า 400 ชั่วโมงและความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ

บทสรุป

เป็นข้อมูลที่ส่งผลให้เกิดการตัดสินใจเหล่านี้ และเป็นข้อมูลที่จะช่วยให้การรักษาเป็นที่นิยม แต่คำถามคือ คุณต้องการเก็บรวบรวม ทำความสะอาด ดึงข้อมูล วิเคราะห์ สรุป และแสดงภาพข้อมูลในฐานะนักวิทยาศาสตร์หรือไม่ หรือคุณต้องการสัมผัสเพียงความตื่นเต้นในการค้นหาสิ่งผิดปกติและความสัมพันธ์ในข้อมูลที่มีโครงสร้างขนาดใหญ่ที่แบ่งปันกับคุณ

หากคุณอยากเรียนรู้เกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ให้ลองดูประกาศนียบัตร PG ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลของ IIIT-B และ upGrad ซึ่งสร้างขึ้นสำหรับมืออาชีพด้านการทำงานและเสนอกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 10 รายการ เวิร์กช็อปภาคปฏิบัติจริง การให้คำปรึกษากับผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม 1- on-1 กับที่ปรึกษาในอุตสาหกรรม การเรียนรู้มากกว่า 400 ชั่วโมงและความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ