Nhiều khía cạnh của Khoa học Dữ liệu

  1. Trang chủ
  2. Tin Tông Hợp Quốc Tế
  3. Nhiều khía cạnh của Khoa học Dữ liệu

iso

Khoa học dữ liệu là gì?

Dữ liệu ở xung quanh chúng ta và đang chạy trên một con đường không ngừng tăng lên khi thế giới ngày càng tương tác nhiều hơn với internet. Các ngành công nghiệp hiện đã nhận ra sức mạnh to lớn đằng sau dữ liệu và đang tìm ra cách nó có thể thay đổi không chỉ cách kinh doanh mà còn cả cách chúng ta hiểu và trải nghiệm mọi thứ. Khoa học dữ liệu đề cập đến khoa học giải mã thông tin từ một tập hợp dữ liệu cụ thể. Nói chung, các Nhà khoa học dữ liệu thu thập dữ liệu thô, xử lý nó thành bộ dữ liệu, sau đó sử dụng nó để xây dựng các mô hình thống kê và mô hình học máy. Để làm điều này, họ cần những thứ sau:

  1. Khung thu thập dữ liệu như Hadoop và các ngôn ngữ lập trình như SAS để viết các phần tiếp theo và truy vấn.

  2. Các công cụ để lập mô hình dữ liệu như python, R, Excel, Minitab, v.v.

  3. Các thuật toán học máy như hồi quy, phân cụm, cây quyết định, cơ học vectơ hỗ trợ, v.v.

Các thành phần của Dự án Khoa học Dữ liệu

  • Nghiên cứu các khái niệm: Bước đầu tiên bao gồm việc gặp gỡ các bên liên quan và đặt nhiều câu hỏi để tìm ra các vấn đề, nguồn lực sẵn có, các điều kiện liên quan, ngân sách, thời hạn, v.v.
  • Khám phá dữ liệu: Nhiều khi dữ liệu có thể mơ hồ, không đầy đủ, dư thừa, sai hoặc không thể đọc được. Để đối phó với những tình huống này, Các nhà khoa học dữ liệu khám phá dữ liệu bằng cách xem xét các mẫu và thử tìm cách lấp đầy khoảng trống hoặc loại bỏ phần thừa. Bước này có thể liên quan đến các kỹ thuật như Chuyển đổi dữ liệu, Tích hợp dữ liệu, Làm sạch dữ liệu, Giảm dữ liệu, v.v.
  • Lập kế hoạch mô hình: Mô hình có thể là bất kỳ loại mô hình nào như mô hình thống kê hoặc mô hình học máy. Lựa chọn thay đổi từ Nhà khoa học dữ liệu này sang Nhà khoa học dữ liệu khác và cũng tùy theo vấn đề hiện tại. Nếu nó là một mô hình hồi quy, thì người ta có thể chọn các thuật toán hồi quy, hoặc nếu nó là về phân loại, thì các thuật toán phân loại như Cây quyết định có thể tạo ra kết quả mong muốn.

Xây dựng mô hình đề cập đến việc đào tạo mô hình để nó có thể được triển khai ở những nơi cần thiết. Bước này chủ yếu được thực hiện bởi các gói Python như Numpy, gấu trúc, v.v. Đây là bước lặp đi lặp lại tức là Nhà khoa học dữ liệu phải đào tạo mô hình nhiều lần.

  • Giao tiếp: Bước tiếp theo là thông báo kết quả cho các bên liên quan thích hợp. Nó được thực hiện bằng cách chuẩn bị các biểu đồ và đồ thị dễ dàng cho thấy việc khám phá và đề xuất các giải pháp cho vấn đề. Các công cụ như Tableau và Power BI cực kỳ hữu ích cho bước này.
  • Kiểm tra và vận hành: Nếu mô hình đề xuất được chấp nhận, thì nó sẽ được dẫn dắt qua một số thử nghiệm trước khi sản xuất, chẳng hạn như thử nghiệm A / B, tức là về việc sử dụng, chẳng hạn như 80% mô hình để đào tạo và phần còn lại để kiểm tra thống kê xem nó hoạt động tốt như thế nào. Khi mô hình đã vượt qua các bài kiểm tra, nó sẽ được triển khai trong môi trường sản xuất.

Bạn nên làm gì để trở thành nhà khoa học dữ liệu?

Khoa học dữ liệu là sự nghiệp phát triển nhanh nhất của thế kỷ 21. Công việc này đầy thách thức và cho phép người dùng sử dụng tối đa khả năng sáng tạo của họ. Các ngành công nghiệp đang rất cần các chuyên gia lành nghề để làm việc trên dữ liệu mà họ đang tạo ra. Và đó là lý do tại sao khóa học này được thiết kế để chuẩn bị cho sinh viên dẫn đầu thế giới về Khoa học Dữ liệu. Đào tạo chi tiết bởi các khoa có uy tín, nhiều bài đánh giá, dự án trực tiếp, hội thảo trên web và nhiều cơ sở khác có sẵn để định hướng sinh viên theo nhu cầu công nghiệp.


Quý khách hàng, doanh nghiệp có nhu cầu về các Tiêu chuẩn / Chứng nhận ISO xin vui lòng liên hệ chúng tôi qua:

VĂN PHÒNG CHỨNG NHẬN KIỂM SOÁT CHẤT LƯỢNG ISO QUỐC TẾ

Hotline: 0988 35 9999 | 0904 889 859 , hoặc email: [email protected]

Website: https://isoquocte.com

Thanks and best regards !

 

Tags:

Bài viết liên quan

Chinese (Simplified)EnglishJapaneseKoreanRussianVietnamese