Was ist Datenwissenschaft?

Data Science ist eine moderne Technologiewelt, die einen sehr gebräuchlichen Begriff verwendet. Es ist eine multidisziplinäre Einheit, die strukturiert und unstrukturiert mit Daten umgeht. Es nutzt wissenschaftliche Methoden und Mathematik, um Daten zu verarbeiten und daraus Wissen zu extrahieren. Es funktioniert nach dem gleichen Konzept wie Big Data und Data Mining. Es erfordert eine leistungsfähige Hardware sowie eine effiziente Algorithmen- und Softwareprogrammierung, um die Datenprobleme zu lösen oder die Daten zu verarbeiten, um daraus wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Die gegenwärtigen Informationstrends liefern uns 80% der Daten in unstrukturierter Weise, während die restlichen 20% in einem Format für eine schnelle Analyse strukturiert sind. Die unstrukturierten oder halbstrukturierten Details müssen verarbeitet werden, um sie für das heutige Unternehmerumfeld nutzbar zu machen. Im Allgemeinen werden diese Informationen oder Details aus den unterschiedlichsten Quellen wie Textdateien, Finanzprotokollen, Instrumenten und Sensoren und Multimedia-Formularen generiert. Um aussagekräftige und wertvolle Erkenntnisse aus diesen Informationen zu gewinnen, sind fortschrittliche Algorithmen und Tools erforderlich. Diese Wissenschaft schlägt zu diesem Zweck einen Wertbeitrag vor, der sie zu einer wertvollen Wissenschaft für die heutige technologische Welt macht.

Wie Data Science Erkenntnisse aus Daten ziehen?

  1. Zum Beispiel pflegen heutige Online-Sites die riesige Menge an Details oder Informationen zu ihrem Kundenstamm. Nun möchte der Online-Shop jedem Kunden Produktempfehlungen basierend auf seinen bisherigen Aktivitäten vorschlagen. Der Laden erhielt die gesamten Informationen der Kunden wie die bisherige Kaufhistorie, Produkte, die die Historie durchsuchen, Einkommen, Alter und vieles mehr. Hier kann die Wissenschaft eine große Hilfe sein, indem sie aus den vorhandenen Details Zugmodelle entwickelt und der Store in regelmäßigen Abständen dem Kundenstamm präzise Produkte empfehlen kann. Die Verarbeitung von Informationen zu diesem Zweck ist eine komplexe Tätigkeit, aber die Wissenschaft kann zu diesem Zweck Wunder vollbringen.
  2. Lassen Sie uns einen weiteren technologischen Durchbruch betrachten, bei dem diese Wissenschaft eine große Hilfe sein kann. Das selbstfahrende Auto ist hier das beste Beispiel. Live-Details oder Informationen von Sensoren, Radaren, Lasern und Kameras erstellen in der Regel die Umgebungskarte für selbstfahrende Autos. Das Auto verwendet diese Informationen, um zu entscheiden, wo es schnell und wo langsam sein soll und wann es andere Fahrzeuge überholen soll. Data Science verwendet zu diesem Zweck einen fortschrittlichen maschinellen Lernalgorithmus. Dies ist eine weitere beste Instanz, um mehr über die Wissenschaft zu vermitteln, wie sie bei der Entscheidungsfindung unter Verwendung verfügbarer Details oder Informationen hilft.
  3. Die Wettervorhersage ist 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, die von Radaren, Schiffen, Satelliten und Flugzeugen gesammelt wurden, um Modelle für die Wettervorhersage zu analysieren und zu erstellen. Die entwickelten wissenschaftlichen Modelle helfen, das Wetter vorherzusagen und auch das Auftreten von Naturkatastrophen genau vorherzusagen. Ohne Wissenschaft werden die gesammelten Daten völlig umsonst sein.

Lebenszyklus der Datenwissenschaft

• Erfassung: Die Wissenschaft beginnt mit der Datenerfassung, Dateneingabe, Datenextraktion und Signalempfang.

• Verarbeitung: Diese Wissenschaft verarbeitet die erfassten Daten effektiv durch Data Mining, Datenclustering und -klassifizierung, Datenmodellierung und Datenzusammenfassung.

• Pflege: The Science pflegt die verarbeiteten Daten mittels Data Warehousing, Data Cleansing, Data Staging und Data Architecture.

• Kommunizieren: Diese Wissenschaft kommuniziert oder dient Daten mithilfe von Datenberichten, Datenvisualisierung, Business Intelligence und Entscheidungsmodellen.

• Analysieren: Diese Wissenschaft analysiert Daten mithilfe von explorativen oder bestätigenden Prozessen, prädiktiver Analyse, Regression, Text-Mining und qualitativer Analyse.

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