Sains Data

Apakah Sains Data?

Sains data ialah bidang matematik gunaan dan statistik yang menyediakan maklumat berguna berdasarkan sejumlah besar data kompleks atau data besar.

Sains data, atau sains dipacu data, menggabungkan aspek bidang yang berbeza dengan bantuan pengiraan untuk mentafsir rim data untuk tujuan membuat keputusan.

Memahami Sains Data

Data diambil daripada pelbagai sektor, saluran dan platform, termasuk telefon bimbit, media sosial, tapak e-dagang, tinjauan penjagaan kesihatan dan carian internet. Peningkatan jumlah data yang tersedia membuka pintu kepada bidang pengajian baharu berdasarkan data besar—set data besar-besaran yang menyumbang kepada penciptaan alat operasi yang lebih baik dalam semua sektor.

Akses kepada data yang terus meningkat adalah mungkin disebabkan oleh kemajuan dalam teknologi dan teknik pengumpulan. Corak dan tingkah laku pembelian individu boleh dipantau dan ramalan dibuat berdasarkan maklumat yang dikumpul.

Walau bagaimanapun, data yang semakin meningkat adalah tidak berstruktur dan memerlukan penghuraian untuk membuat keputusan yang berkesan. Proses ini adalah kompleks dan memakan masa untuk syarikat-oleh itu, kemunculan sains data.

Tujuan Sains Data

Sains data, atau sains dipacu data, menggunakan data besar dan pembelajaran mesin untuk mentafsir data bagi tujuan membuat keputusan.

Sejarah Ringkas Sains Data

Istilah "sains data" telah digunakan sejak awal 1960-an, apabila ia digunakan secara sinonim dengan "sains komputer". Kemudian, istilah itu dibezakan untuk mentakrifkan tinjauan kaedah pemprosesan data yang digunakan dalam pelbagai aplikasi yang berbeza.

Pada tahun 2001 William S. Cleveland menggunakan buat kali pertama istilah "sains data" untuk merujuk kepada disiplin bebas. Kajian Perniagaan Harvard menerbitkan artikel pada 2012 yang menerangkan peranan saintis data sebagai "pekerjaan paling seksi pada abad ke-21."

Cara Sains Data Digunakan

Sains data menggabungkan alat daripada pelbagai disiplin untuk mengumpulkan set data, memproses dan memperoleh cerapan daripada set data, mengekstrak data yang bermakna daripada set dan mentafsirkannya untuk tujuan membuat keputusan. Bidang disiplin yang membentuk bidang sains data termasuk perlombongan, statistik, pembelajaran mesin, analitik dan pengaturcaraan.

Perlombongan data menggunakan algoritma pada set data yang kompleks untuk mendedahkan corak yang kemudiannya digunakan untuk mengekstrak data yang berguna dan berkaitan daripada set tersebut. Ukuran statistik atau analitik ramalan menggunakan data yang diekstrak ini untuk mengukur peristiwa yang mungkin berlaku pada masa hadapan berdasarkan perkara yang ditunjukkan oleh data yang berlaku pada masa lalu.

Pembelajaran mesin ialah alat kecerdasan buatan yang memproses kuantiti data yang besar yang tidak dapat diproses oleh manusia sepanjang hayat. Pembelajaran mesin menyempurnakan model keputusan yang dibentangkan di bawah analitik ramalan dengan memadankan kemungkinan sesuatu peristiwa berlaku dengan apa yang sebenarnya berlaku pada masa yang diramalkan.

Menggunakan analitis, penganalisis data mengumpul dan memproses data berstruktur daripada peringkat pembelajaran mesin menggunakan algoritma. Penganalisis mentafsir, menukar dan meringkaskan data ke dalam bahasa padu yang boleh difahami oleh pasukan pembuat keputusan. Sains data digunakan pada hampir semua konteks dan, apabila peranan saintis data berkembang, bidang ini akan berkembang untuk merangkumi seni bina data, kejuruteraan data dan pentadbiran data.

Fakta Cepat

Permintaan untuk saintis penyelidikan komputer dan maklumat dijangka berkembang 15% dari 2019 hingga 2029, jauh lebih cepat daripada pekerjaan lain, menurut Biro Statistik Buruh AS.

Saintis Data

Seorang saintis data mengumpul, menganalisis dan mentafsirkan sejumlah besar data, dalam banyak kes, untuk meningkatkan operasi syarikat. Profesional saintis data membangunkan model statistik yang menganalisis data dan mengesan corak, arah aliran dan perhubungan dalam set data. Maklumat ini boleh digunakan untuk meramalkan tingkah laku pengguna atau untuk mengenal pasti risiko perniagaan dan operasi.

Peranan saintis data selalunya ialah seorang pencerita yang menyampaikan cerapan data kepada pembuat keputusan dengan cara yang boleh difahami dan boleh digunakan untuk menyelesaikan masalah.

Sains Data Hari Ini

Syarikat menggunakan data besar dan sains data untuk aktiviti harian untuk membawa nilai kepada pengguna. Institusi perbankan memanfaatkan data besar untuk meningkatkan kejayaan pengesanan penipuan mereka. Firma pengurusan aset menggunakan data besar untuk meramalkan kemungkinan harga keselamatan bergerak naik atau turun pada masa yang dinyatakan.

Syarikat seperti Netflix melombong data besar untuk menentukan produk yang hendak dihantar kepada pengguna mereka. Netflix juga menggunakan algoritma untuk membuat pengesyoran diperibadikan untuk pengguna berdasarkan sejarah tontonan mereka. Sains data berkembang pada kadar yang pantas, dan aplikasinya akan terus mengubah kehidupan ke masa hadapan.

Sorotan

Sains data menggunakan teknik seperti pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan untuk mengekstrak maklumat yang bermakna dan untuk meramalkan corak dan tingkah laku masa hadapan.
Bidang sains data berkembang seiring dengan kemajuan teknologi dan teknik pengumpulan dan analisis data besar menjadi lebih canggih.
Kemajuan dalam teknologi, internet, media sosial dan penggunaan teknologi semuanya telah meningkatkan akses kepada data besar.

Soalan Lazim

Apakah Beberapa Kelemahan Sains Data?

Perlombongan data dan usaha untuk mengkomoditi data peribadi oleh syarikat media sosial telah mendapat kritikan berikutan beberapa skandal, seperti Cambridge Analytica,. di mana data peribadi digunakan oleh saintis data untuk mempengaruhi hasil politik atau menjejaskan pilihan raya.

Apakah Berguna Sains Data?

Sains data boleh mengenal pasti corak, membenarkan membuat inferens dan ramalan, daripada data yang kelihatan tidak berstruktur atau tidak berkaitan. Syarikat teknologi yang mengumpul data pengguna boleh menggunakan teknik untuk mengubah perkara yang dikumpul menjadi sumber maklumat yang berguna atau menguntungkan.

Bukankah Semua Sains Menggunakan Data?

Ya, semua sains empirikal mengumpul dan menganalisis data. Apa yang membezakan sains data ialah ia mengkhususkan diri dalam menggunakan kaedah pengiraan yang canggih dan teknik pembelajaran mesin untuk memproses dan menganalisis set data besar. Selalunya, set data ini sangat besar atau kompleks sehingga tidak dapat dianalisis dengan betul menggunakan kaedah tradisional.