Деректер туралы ғылым
Деректер туралы ғылым дегеніміз не?
Деректану көптеген көлемді күрделі мәліметтерге немесе үлкен деректерге негізделген мағыналы ақпарат береді. Деректер туралы ғылым немесе деректерге негізделген ғылым, шешім қабылдау мақсатында деректерді интерпретациялау үшін статистика мен есептеудегі әртүрлі жұмыс салаларын біріктіреді.
Деректер туралы ғылымды түсіну
Деректер әртүрлі секторлардан, арналардан және платформалардан, соның ішінде ұялы телефондардан, әлеуметтік медиадан, электрондық коммерциялық сайттардан, денсаулық сақтау саласындағы сауалнамалардан және Интернеттегі іздеулерден алынады. Қол жетімді мәліметтер санының артуы үлкен деректерге негізделген жаңа салаға жол ашты – барлық салаларда тиімді жұмыс құралдарын жасауға ықпал ететін ауқымды деректер жиынтығы.
Мәліметтерге қол жетімділіктің үнемі артуы технологиялар мен жинау техникасы жетістіктерінің арқасында мүмкін болады. Үлгілер мен мінез-құлықты сатып алатын адамдарды бақылауға және жиналған ақпарат негізінде болжам жасауға болады.
Алайда, үнемі өсіп келе жатқан деректер құрылымсыз және тиімді шешім қабылдау үшін талдауды қажет етеді. Бұл процесс компаниялар үшін күрделі және көп уақытты алады, сондықтан деректер ғылымының пайда болуы.
Маңызды
Деректер туралы ғылым немесе мәліметтерге негізделген ғылым, шешімдер қабылдау мақсатында деректерді интерпретациялау үшін үлкен деректерді және машиналық оқытуды қолданады.
Деректер ғылымының қысқаша тарихы
Деректертану термині соңғы 30 жыл ішінде жақсы болған және 1960 жылы «информатиканың» орнына қолданылған. Шамамен 15 жыл өткен соң, бұл термин әртүрлі уақыттарда қолданылған деректерді өңдеу әдістерін зерттеу үшін анықталды қосымшалар. 2001 жылы деректертану дербес пән ретінде енгізілді. Harvard Business Review журналы 2012 жылы дерек ғалымының рөлін «21 ғасырдың ең сексуалды жұмысы» ретінде сипаттайтын мақала жариялады.
Негізгі өнімдер
- Технологияның, Интернеттің, әлеуметтік медианың және технологияны қолданудың жетістіктері үлкен деректерге қол жетімділікті арттырды.
- Деректер ғылымы мағыналы ақпарат алу және болашақ заңдылықтары мен мінез-құлықтарын болжау үшін машиналық оқыту және жасанды интеллект сияқты әдістерді қолданады.
- Технологияның дамып, үлкен мәліметтер жинау мен талдау әдістері жетілдірілген сайын мәліметтер ғылымының саласы өсуде.
Деректер туралы ғылым қалай қолданылады
Деректер ғылымы мәліметтер жиынтығын жинауға, өңдеуге және мәліметтер жиынтығынан түсініктер алуға, жиынтықтан мағыналы деректерді шығарып алуға және шешімдер қабылдау мақсатында түсіндіруге арналған бірнеше пәндерден құралдарды біріктіреді. Деректертану саласын құрайтын тәртіптік салаларға тау-кен ісі, статистика, машиналық оқыту, аналитика және бағдарламалау кіреді.
Деректерді өндіру алгоритмдерді кешенді деректер жиынтығына қолданады, содан кейін жиынтықтан пайдалы және маңызды деректерді алу үшін қолданылатын заңдылықтарды ашады. Статистикалық шаралар немесе болжамды аналитика осы алынған деректерді болашақта болуы мүмкін оқиғаларды өлшеу үшін пайдаланады.
Машиналық оқыту – бұл адам өмір бойы өңдей алмайтын деректердің көп мөлшерін өңдейтін жасанды интеллект құралы. Машиналық оқыту болжамды аналитикада ұсынылған шешім моделін оқиғаның болжанған уақытта болған оқиғаға сәйкес болуымен сәйкестендіріп жетілдіреді.
Деректерді талдаушы аналитиканы қолдана отырып, құрылымдалған деректерді машинада оқыту кезеңінен алгоритмдердің көмегімен жинайды және өңдейді. Аналитик шешімдер қабылдау тобы түсінетін біртұтас тілге түсіндіреді, түрлендіреді және қорытындылайды. Деректертану іс жүзінде барлық жағдайларға қолданылады және деректанушы рөлі дамыған сайын өріс мәліметтер архитектурасын, деректерді жобалауды және басқаруды қамтитын кеңейеді.
Жылдам факт
IBM деректері бойынша, ғалымдарға деген сұраныс 2020 жылға қарай 28% өседі деп күтілуде.
Деректер ғалымы анықтады
Деректер ғалымы компанияның жұмысын жақсарту үшін көптеген жағдайларда көптеген деректерді жинайды, талдайды және түсіндіреді. Деректер мамандары деректерді талдайтын және деректер жиынтығындағы заңдылықтарды, тенденциялар мен байланыстарды анықтайтын статистикалық модельдер жасайды. Бұл ақпарат тұтынушылардың мінез-құлқын болжау үшін немесе іскери және өндірістік тәуекелдерді анықтау үшін пайдаланылуы мүмкін. Деректер ғалымы көбінесе ертегілер болып табылады, олар шешімдер қабылдаушыларға түсінікті және мәселелерді шешуге қолданылатын етіп деректер туралы түсінік береді.
Data Science Today
Компаниялар тұтынушыларға құндылық әкелу үшін күнделікті қызметке үлкен деректер мен деректер ғылымын қолданады. Банк мекемелері алаяқтықты анықтаудағы жетістіктерін жақсарту үшін үлкен деректерге жүгінеді. Активтерді басқарушы фирмалар бағалы қағаздың белгіленген уақытта көтерілу немесе төмендеу ықтималдығын болжау үшін үлкен деректерді пайдаланады.
Netflix сияқты компаниялар өз пайдаланушыларына қандай өнімдерді жеткізетінін анықтау үшін үлкен деректерді пайдаланады. Netflix сонымен қатар алгоритмдерді қолданушыларға қарау тарихына негізделген жеке ұсыныстар жасау үшін қолданады. Деректертану жылдам қарқынмен дамып келеді және оны қолдану болашақта өмірді өзгерте береді.