Che cos’è la scienza dei dati?

Che cos’è la scienza dei dati?

Che cos’è la scienza dei dati?

La scienza dei dati è un mondo tecnologico odierno che utilizza un termine molto comune. È un’entità multidisciplinare che tratta i dati in modo strutturato e non strutturato. Utilizza metodi scientifici e matematici per elaborare dati ed estrarne conoscenza. Funziona sullo stesso concetto di Big Data e Data Mining. Richiede hardware potente insieme a un algoritmo efficiente e una programmazione software per risolvere i problemi relativi ai dati o per elaborare i dati per ottenere preziose conoscenze da essi.

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Le attuali tendenze delle informazioni ci forniscono l’80% dei dati in modo non strutturato mentre il resto 20% strutturato in formato per un’analisi rapida. I dettagli non strutturati o semistrutturati richiedono un’elaborazione per renderla utile per l’ambiente imprenditoriale odierno. In genere, queste informazioni o dettagli sono generati da un’ampia varietà di fonti come file di testo, registri finanziari, strumenti e sensori e moduli multimediali. Trarre informazioni significative e preziose da queste informazioni richiede algoritmi e strumenti avanzati. Questa scienza sta proponendo una proposta di valore per questo scopo e questo la sta rendendo una scienza preziosa per il mondo tecnologico odierno.

In che modo la scienza dei dati trae informazioni dai dati?

1. Ad esempio, i siti online attuali mantengono l’enorme volume di dettagli o informazioni relative alla loro base di clienti. Ora, il negozio online vuole proporre consigli sui prodotti per ogni cliente in base alla sua attività passata. Il negozio ha ottenuto tutte le informazioni sui clienti come la cronologia degli acquisti passati, i prodotti che sfogliano la cronologia, il reddito, l’età e altro ancora. Qui, la scienza può essere di grande aiuto inventando modelli di treno utilizzando i dettagli esistenti e il negozio potrebbe essere in grado di consigliare prodotti precisi alla base di clienti a intervalli regolari. L’elaborazione delle informazioni per questo scopo è un’attività complessa, ma la scienza può fare miracoli per questo scopo.

2. Esaminiamo un’altra svolta tecnologica in cui questa scienza può essere di grande aiuto. L’auto a guida autonoma è l’esempio migliore qui. I dettagli in tempo reale o le informazioni provenienti da sensori, radar, laser e telecamere generalmente creano la mappa dei dintorni per le auto a guida autonoma. L’auto utilizza queste informazioni per decidere dove essere veloce e dove essere lento e quando sorpassare altri veicoli. La scienza dei dati utilizza un algoritmo di apprendimento automatico avanzato per questo scopo. Questo è un altro esempio migliore per trasmettere di più sulla scienza come aiuta nel processo decisionale utilizzando i dettagli o le informazioni disponibili.

3. Le previsioni meteorologiche sono un’altra area in cui questa scienza gioca un ruolo fondamentale. Qui, questa scienza utilizzata per l’analisi predittiva. Dettagli o informazioni o fatti o cifre raccolti da radar, navi, satelliti e aerei utilizzati per analizzare e costruire modelli per le previsioni meteorologiche. I modelli sviluppati utilizzando la scienza aiutano a prevedere il tempo e anche a prevedere con precisione il verificarsi delle calamità naturali. Senza la scienza, i dati raccolti saranno totalmente vani.

Ciclo di vita della scienza dei dati

• Acquisizione: la scienza inizia con l’acquisizione dei dati, l’immissione dei dati, l’estrazione dei dati e la ricezione del segnale.

• Elaborazione: questa scienza elabora i dati acquisiti in modo efficace utilizzando il data mining, il clustering e la classificazione dei dati, la modellazione dei dati e il riepilogo dei dati.

• Manutenzione: The Science conserva i dati elaborati utilizzando data warehousing, pulizia dei dati, staging dei dati e architettura dei dati.

• Comunicazione: questa scienza comunica o fornisce dati utilizzando il reporting dei dati, la visualizzazione dei dati, la business intelligence e i modelli decisionali.

• Analisi: questa scienza analizza i dati utilizzando processi esplorativi o di conferma, analisi predittiva, regressione, estrazione di testo e analisi qualitativa.