Știința datelor este o lume tehnologică actuală, folosind un termen foarte comun. Este o entitate multidisciplinară care se ocupă de date într-o manieră structurată și nestructurată. Utilizează metode științifice și matematică pentru a procesa date și pentru a extrage cunoștințe din acestea. Funcționează pe același concept ca Big Data și Data Mining. Este nevoie de hardware puternic, împreună cu un algoritm eficient și programare software pentru a rezolva problemele de date sau pentru a procesa datele pentru a obține cunoștințe valoroase din acestea.
Tendințele actuale în informații ne oferă 80% din date într-o manieră nestructurată, în timp ce restul 20% sunt structurate în format pentru o analiză rapidă. Detaliile nestructurate sau semistructurate necesită prelucrare pentru a le face util pentru mediul antreprenorial actual. În general, aceste informații sau detalii sunt generate din varietatea largă de surse, cum ar fi fișiere text, jurnale financiare, instrumente și senzori și formulare multimedia. Extragerea unor perspective semnificative și valoroase din aceste informații necesită algoritmi și instrumente avansate. Această știință propune o propunere de valoare în acest scop și aceasta o face o știință valoroasă pentru lumea tehnologică de astăzi.
Cum știința datelor extrage perspective din date?
1. De exemplu, site-urile online actuale mențin volumul uriaș de detalii sau informații referitoare la baza lor de clienți. Acum, magazinul online vrea să propună recomandări de produse pentru fiecare client pe baza activității sale din trecut. Magazinul a primit toate informațiile despre clienți, cum ar fi istoricul de achiziții anterioare, istoricul de navigare a produselor, venitul, vârsta și altele. Aici, știința poate fi de mare ajutor, venind cu modele de trenuri folosind detaliile existente, iar magazinul ar putea să recomande produse precise bazei de clienți la intervale regulate. Prelucrarea informațiilor în acest scop este o activitate complexă, dar știința poate face minuni în acest scop.
2. Să ne uităm la o altă descoperire tehnologică în care această știință poate fi de mare ajutor. Mașina cu conducere autonomă este cel mai bun exemplu aici. Detaliile în direct sau informațiile de la senzori, radare, lasere și camere creează, în general, harta împrejurimilor pentru mașinile cu conducere autonomă. Mașina folosește aceste informații pentru a decide unde să fie rapid și unde să fie încet și când să depășească alte vehicule. Știința datelor utilizează un algoritm avansat de învățare automată în acest scop. Acesta este un alt exemplu cel mai bun pentru a transmite mai multe despre știință cum ajută aceasta la luarea deciziilor folosind detaliile sau informațiile disponibile.
3. Prognoza meteo este un alt domeniu în care această știință joacă un rol vital. Aici, această știință este folosită pentru analiza predictivă. Detalii sau informații sau fapte sau cifre colectate de la radare, nave, sateliți și aeronave utilizate pentru a analiza și a construi modele pentru prognoza meteo. Modelele dezvoltate folosind știință ajută la prognoza vremii și, de asemenea, să prezică cu exactitate apariția calamităților naturale. Fără știință, datele colectate vor fi total în zadar.
Ciclul de viață al științei datelor
• Captură: Știința începe cu achiziția de date, introducerea datelor, extragerea datelor și recepția semnalului.
• Prelucrare: Această știință procesează datele dobândite în mod eficient utilizând data mining, gruparea și clasificarea datelor, modelarea datelor și rezumatul datelor.
• Întreținere: The Science menține datele procesate utilizând depozitarea datelor, curățarea datelor, punerea în scenă a datelor și arhitectura datelor.
• Comunicarea: Această știință comunică sau servește date folosind raportarea datelor, vizualizarea datelor, inteligența de afaceri și modelele de luare a deciziilor.
• Analiza: Această știință analizează datele utilizând un proces explorator sau de confirmare, analiză predictivă, regresie, text mining și analiză calitativă.