ဒေတာသိပ္ပံ မိတ်ဆက်

ဒေတာသိပ္ပံသည် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်နှင့် အသိပညာနှင့် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ထုတ်ယူရန်အတွက် စာရင်းအင်းများ၊ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် စက်သင်ယူမှုတို့ကို အသုံးပြုသည့် ပညာရပ်ပေါင်းစုံ၏ ပေါင်းစပ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။

Data Science ဆိုတာ ဘာလဲ။

ဒေတာသိပ္ပံသည် ဒေတာစုဆောင်းခြင်း၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းတို့နှင့် ပတ်သက်သည်။

Data Science သည် ဒေတာများတွင် ပုံစံများကို ရှာဖွေခြင်း၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် အနာဂတ်တွင် ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ခြင်းနှင့် ပတ်သက်သည်။

ဒေတာသိပ္ပံကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ကုမ္ပဏီများသည် အောက်ပါတို့ကို ပြုလုပ်နိုင်သည်-

• ပိုကောင်းတဲ့ ဆုံးဖြတ်ချက်တွေ (A or B ကို ရွေးသင့်သလား)
• ကြိုတင်ခန့်မှန်းမှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း (နောက်ဘာဆက်ဖြစ်မလဲ?)
• ပုံစံရှာဖွေတွေ့ရှိမှုများ (ပုံစံ၊ သို့မဟုတ် ဒေတာထဲတွင် ဝှက်ထားသောအချက်အလက်များ ဖြစ်နိုင်သည်)

Data Science က ဘယ်နေရာမှာ လိုအပ်လဲ။

ဒေတာသိပ္ပံကို ယနေ့ကမ္ဘာ့စက်မှုလုပ်ငန်းအများအပြားတွင် ဥပမာ- ဘဏ်လုပ်ငန်း၊ အတိုင်ပင်ခံ၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုနှင့် ကုန်ထုတ်လုပ်ငန်းတို့တွင် အသုံးပြုသည်။

Data Science လိုအပ်သည့်နေရာ ဥပမာများ-

ဒေတာသိပ္ပံကို ဒေတာရရှိနိုင်သည့် လုပ်ငန်းတစ်ခု၏ အစိတ်အပိုင်းတိုင်းနီးပါးတွင် အသုံးချနိုင်သည်။ ဥပမာများမှာ-

Data Scientist သည် မည်သို့အလုပ်လုပ်သနည်း။

ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်တစ်ဦးသည် နောက်ခံများစွာတွင် ကျွမ်းကျင်မှုလိုအပ်သည်-

• စက်သင်ယူခြင်း။
• စာရင်းအင်းများ
• ပရိုဂရမ်ရေးဆွဲခြင်း (Python သို့မဟုတ် R)
• သင်္ချာ
• ဒီထဲမှာ

Data Scientist သည် ဒေတာအတွင်း ပုံစံများကို ရှာဖွေရပါမည်။ ပုံစံများကို ရှာမတွေ့မီ၊ သူ/သူမသည် ဒေတာကို စံဖော်မတ်ဖြင့် စုစည်းရပါမည်။

ဒါက Data Scientist ရဲ့ အလုပ်လုပ်ပုံပါ။

1. မှန်ကန်သောမေးခွန်းများမေးပါ - လုပ်ငန်းပြဿနာကို နားလည်ရန်။
2. ဒေတာကို ရှာဖွေပြီး စုဆောင်း ပါ - ဒေတာဘေ့စ်၊ ဝဘ်မှတ်တမ်းများ၊ ဖောက်သည် အကြံပြုချက် စသည်တို့မှ
3. ဒေတာကို ထုတ်ယူပါ - ဒေတာကို စံချိန်စံညွှန်းဖော်မတ်အဖြစ် ပြောင်းလဲပါ။
4. ဒေတာကို သန့်ရှင်းပါ - ဒေတာမှ မှားယွင်းသော တန်ဖိုးများကို ဖယ်ရှားပါ။
5. ပျောက်ဆုံးနေသော တန်ဖိုးများကို ရှာဖွေပြီး အစားထိုး ပါ - ပျောက်ဆုံးနေသော တန်ဖိုးများကို စစ်ဆေးပြီး ၎င်းတို့ကို သင့်လျော်သောတန်ဖိုး (ဥပမာ ပျမ်းမျှတန်ဖိုး) ဖြင့် အစားထိုးပါ။
6. ဒေတာကို ပုံမှန်ဖြစ်အောင် လုပ်ပါ - တန်ဖိုးများကို လက်တွေ့အကွာအဝေးတွင် အတိုင်းအတာ (ဥပမာ 140 စင်တီမီတာသည် 1.8 မီတာထက် သေးငယ်သည်။ သို့သော်လည်း နံပါတ် 140 သည် 1,8 ထက် ပိုကြီးသည်။ - ထို့ကြောင့် အတိုင်းအတာသည် အရေးကြီးသည်)။
7. ဒေတာကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပါ၊ ပုံစံများကိုရှာဖွေပြီးအနာဂတ်ခန့်မှန်းချက်များကိုပြုလုပ်ပါ ။
8. ရလဒ်ကို ကိုယ်စားပြုသည် - "ကုမ္ပဏီ" နားလည်နိုင်သော နည်းလမ်းဖြင့် ရလဒ်ကို အသုံးဝင်သော ထိုးထွင်းအမြင်များဖြင့် တင်ပြပါ။

ဘယ်မှာ စတင်ရမလဲ။

ဤသင်ခန်းစာတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဒေတာဟူသည်နှင့် ဒေတာကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်ပုံကို တင်ပြခြင်းဖြင့် စတင်ပါမည်။

ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ရန် ကိန်းဂဏန်းများနှင့် သင်္ချာဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်များကို သင်မည်ကဲ့သို့ အသုံးပြုရမည်ကို သင်ယူရမည်ဖြစ်သည်။