Science des données: la clé de la formation des données

Les progrès rapides de la collecte et du stockage des données ont permis à de nombreuses organisations d’accumuler de grandes quantités de données.

Les outils et techniques d’analyse traditionnels ne peuvent pas être utilisés en raison de grands ensembles. La science des données est une combinaison de méthodes traditionnelles d’analyse de données et d’algorithmes sophistiqués pour traiter un grand nombre d’ensembles. Il a également permis de découvrir de nouveaux types de données. Examinons quelques applications bien connues pour l’analyse des données. Affaires: Lorsque nous faisons des affaires, nous devons être sûrs que le point de vente de nos produits atteint les clients. Pour être précis, gardez à l’esprit que les scanners de codes à barres et les technologies de cartes à puce, que nous utilisons dans le monde d’aujourd’hui, ont permis aux détaillants d’estimer les données sur les achats des clients aux comptoirs. Les détaillants utilisent ces informations, ainsi que d’autres dossiers commerciaux et de service à la clientèle, pour mieux comprendre les besoins des clients et améliorer leur entreprise. Médecine, science et ingénierie: les chercheurs dans ce domaine extraient rapidement des données essentielles aux découvertes futures. Par exemple, les satellites dans l’espace nous envoient des données sur ce qui se passe dans le monde d’aujourd’hui. Les données fournies par le satellite varient de plusieurs téraoctets à pétaoctets, ce qui est certainement une grande quantité. Nous avons examiné quelques applications de base de la science des données, concentrons-nous maintenant sur les défis: évolutivité: les progrès dans la génération et la collecte de données, les ensembles de gigaoctets, de téraoctets ou même de pétaoctets deviennent courants. Si un algorithme peut gérer une telle quantité, nous pouvons créer un algorithme de telle manière que nous pouvons diviser un énorme bloc en plusieurs petits blocs. Cette méthode est connue sous le nom d’évolutivité. L’évolutivité garantit un accès facile aux enregistrements individuels de manière efficace. Haute dimensionnalité: Aujourd’hui, la gestion d’ensembles avec des centaines et des milliers d’attributs est courante. En bioinformatique, l’analyse ICU produit une grande dimension de mesures et de nombreuses fonctionnalités pour suivre la santé humaine. De plus, pour certains algorithmes d’analyse, la complexité de calcul augmente à mesure que la dimensionnalité augmente. Données complexes et hétérogènes: l’analyse de données traditionnelle traite souvent d’ensembles qui ont des attributs du même type. Maintenant, comme les données sont en plein essor dans de nombreuses industries, les données sont devenues hétérogènes et complexes.Analyse non traditionnelle: les tâches d’analyse des données d’aujourd’hui nécessitent souvent l’évaluation de milliers d’hypothèses, et le développement de certaines de ces techniques a été motivé par la désir d’automatiser le processus d’évaluation des hypothèses. Puisque nous savons que les données sont interdépendantes, en utilisant des attributs, nous pouvons les répartir en catégories: Distinction: égal et non égal Ordre: , = Somme: + et-Multiplication: * et / Comme nous peut voir, il y a tellement de domaines qui ont besoin de scientifiques des données, il est très important d’apprendre et de développer une carrière dans un domaine aussi émergent. Les travaux futurs dépendent fortement de la science des données; dans le domaine de la science, du commerce, de l’ingénierie, etc.