Data Science ist die heutige Technologiewelt, in der ein sehr gebräuchlicher Begriff verwendet wird. Es ist eine multidisziplinäre Einheit, die strukturiert und unstrukturiert mit Daten umgeht. Es verwendet wissenschaftliche Methoden und Mathematik, um Daten zu verarbeiten und Informationen daraus zu extrahieren. Es funktioniert im gleichen Konzept wie Big Data und Data Mining. Es erfordert einen effizienten Algorithmus und Softwareprogrammierung sowie leistungsstarke Hardware, um Daten zu verarbeiten, um Datenprobleme zu lösen oder wertvolle Informationen daraus zu extrahieren.
Aktuelle Informationstrends liefern uns 80% der Daten unstrukturiert, während die restlichen 20% für eine schnelle Analyse formatiert sind. Unstrukturierte oder halbstrukturierte Details müssen verarbeitet werden, damit sie für das heutige unternehmerische Umfeld nützlich sind. Im Allgemeinen werden diese Informationen oder Details aus einer Vielzahl von Quellen wie Textdateien, Finanztagebüchern, Tools und Sensoren sowie Multimedia-Formularen generiert. Um aus diesen Informationen aussagekräftige und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, sind ausgefeilte Algorithmen und Tools erforderlich. Diese Wissenschaft schlägt zu diesem Zweck ein Wertversprechen vor, das sie zu einer wertvollen Wissenschaft für die heutige technologische Welt macht.
Wie erhält Data Science Erkenntnisse aus Daten?
1. Zum Beispiel enthalten die heutigen Online-Sites eine große Menge an Details oder Informationen über ihren Kundenstamm. Jetzt möchte der Online-Shop Produktempfehlungen für jeden Kunden basierend auf seinen früheren Aktivitäten bereitstellen. Das Geschäft erhielt alle Informationen von Kunden, wie z. B. vergangene Kaufhistorie, Durchsuchen vergangener Produkte, Einkommen, Alter und mehr. Hier kann die Wissenschaft eine große Hilfe sein, indem Zugmodelle unter Verwendung der verfügbaren Details hergestellt werden, und das Geschäft kann seinen Kunden regelmäßig sensible Produkte empfehlen. Die Verarbeitung von Wissen zu diesem Zweck ist eine komplexe Aktivität, aber die Wissenschaft kann zu diesem Zweck Wunder vollbringen.
2. Schauen wir uns einen weiteren technologischen Durchbruch an, bei dem diese Wissenschaft eine große Hilfe sein kann. Das selbstfahrende Auto ist hier das beste Beispiel. Lebendige Details oder Informationen von Sensoren, Radargeräten, Lasern und Kameras bilden häufig die Umgebungskarte für fahrerlose Autos. Das Auto verwendet diese Informationen, um zu entscheiden, wo schnell und wo verlangsamt werden soll und wann andere Fahrzeuge überholt werden sollen. Data Science verwendet zu diesem Zweck einen fortschrittlichen Algorithmus für maschinelles Lernen. Dies ist ein weiteres bestes Beispiel, um mehr darüber zu erfahren, wie die Wissenschaft anhand der verfügbaren Details oder Informationen Entscheidungen treffen kann.
3. Wettervorhersagen sind ein weiterer Bereich, in dem diese Wissenschaft eine wichtige Rolle spielt. Hier wird diese Wissenschaft für die prädiktive Analyse verwendet. Details oder Informationen oder Fakten oder Zahlen von Radargeräten, Schiffen, Satelliten und Flugzeugen, die zur Analyse und Erstellung von Modellen für die Wettervorhersage verwendet werden. Mit Hilfe der Wissenschaft entwickelte Modelle helfen, das Wetter vorherzusagen und das Auftreten von Naturkatastrophen genau vorherzusagen. Ohne Wissenschaft wären die gesammelten Daten völlig verschwendet.
Lebenszyklus der Datenwissenschaft
• Erfassung: Wissenschaft beginnt mit Datenerfassung, Dateneingabe, Datenextraktion und Signalerfassung.
• Verarbeitung: Diese Wissenschaft verarbeitet die erfassten Daten effektiv mithilfe von Data Mining, Datenclustering und -klassifizierung, Datenmodellierung und Datenextraktion.
• Wartung: Science schützt verarbeitete Daten mithilfe von Data Warehousing, Datenbereinigung, Datenaufbereitung und Datenarchitektur.
• Kommunikation: Diese Wissenschaft kommuniziert oder präsentiert Daten mithilfe von Datenberichten, Datenvisualisierung, Business Intelligence und Entscheidungsmodellen.
• Analyse: Diese Wissenschaft analysiert Daten mithilfe eines Entdeckungs- oder Bestätigungsprozesses, einer Vorhersageanalyse, einer Regression, eines Text Mining und einer qualitativen Analyse.
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