Наука о данных — это современный технологический мир, в котором используется очень распространенный термин. Это многопрофильное подразделение, которое занимается структурированными и неструктурированными данными. Он использует научные методы и математику для обработки данных и извлечения из них знаний. Он работает по той же концепции, что и большие данные и интеллектуальный анализ данных. Это требует мощного оборудования, а также эффективных алгоритмов и программного обеспечения для решения проблем с данными или обработки данных с целью получения ценных знаний.

Текущие информационные тенденции предоставляют нам 80% данных в неструктурированном виде, а остальные 20% структурированы в формате для быстрого анализа. Неструктурированные или частично структурированные детали необходимо обработать, чтобы сделать их пригодными для использования в современной предпринимательской среде. Как правило, эта информация или детали генерируются из различных источников, таких как текстовые файлы, финансовые журналы, инструменты и датчики, а также мультимедийные формы. Чтобы получить значимую и ценную информацию из этой информации, требуются продвинутые алгоритмы и инструменты. С этой целью эта наука предлагает ценный вклад, который делает ее ценной наукой для современного технологического мира.

Как наука о данных получает знания из данных?

1. Например, современные онлайн-сайты содержат огромное количество деталей или информации, относящейся к их клиентской базе. Теперь интернет-магазин хочет предлагать каждому покупателю товарные рекомендации, основанные на его предыдущей деятельности. Магазин получал всю информацию о покупателе, такую ​​как предыдущая история покупок, история просмотра продуктов, доход, возраст и многое другое. Здесь наука может оказать большую помощь, создав модели поездов на основе имеющихся деталей, а магазин может рекомендовать точные продукты клиентам через регулярные промежутки времени. Обработка информации для этой цели — сложное занятие, но наука может творить чудеса с этой целью.

2. Давайте посмотрим на еще один технологический прорыв, в котором эта наука может оказать большую помощь. Беспилотный автомобиль — лучший тому пример. Детали в реальном времени или информация от датчиков, радаров, лазеров и камер обычно создают карту местности для беспилотных автомобилей. Автомобиль использует эту информацию, чтобы решить, где ехать быстро, где ехать медленно и когда обгонять другие автомобили. Для этой цели Data Science использует передовой алгоритм машинного обучения. Это еще одно лучшее место, чтобы начать больше узнавать о науке, о том, как она помогает в принятии решений с использованием имеющихся деталей или информации.

3. Прогноз погоды — еще одна область, в которой эта наука играет важную роль. Вот где эта наука используется для прогнозного анализа. Детали или информация, факты или цифры, собранные радарами, кораблями, спутниками и самолетами для анализа и создания моделей для прогнозирования погоды. Разработанные научные модели помогают предсказывать погоду, а также точно предсказывать возникновение стихийных бедствий. Без науки собранные данные будут совершенно напрасными.

Жизненный цикл науки о данных

• Сбор данных: наука начинается со сбора данных, ввода данных, извлечения данных и приема сигналов.

• Обработка: эта наука эффективно обрабатывает собранные данные с помощью интеллектуального анализа данных, кластеризации и классификации данных, моделирования и агрегации данных.

• Обслуживание: The Science поддерживает обработанные данные с помощью хранилищ данных, очистки данных, промежуточного хранения данных и архитектуры данных.

• Общение: эта наука передает или обслуживает данные с помощью отчетов, визуализации данных, бизнес-аналитики и моделей принятия решений.

• Анализировать: эта наука анализирует данные, используя исследовательские или подтверждающие процессы, прогнозный анализ, регрессию, интеллектуальный анализ текста и качественный анализ.

#Что #такое #наука #данных