Data Science yoki ma'lumotlar fani IT sanoatining keng sohasi bo'lib, uning ishlash printsipini bitta maqolada tasvirlash juda qiyin. Axir unga qanchalik ko'p kirsangiz, shunchalik chigallik bo'ladi. Ammo biz baribir harakat qilamiz va ushbu maqolada biz bu sanoatni o'rganishga harakat qilamiz va uning zamonaviy jamiyatdagi ahamiyatini ko'rib chiqamiz.

Data Science nima?

Texnologik dunyo raqamli olamda eksponent ravishda o'sib bormoqda. Qidiruv so'zlari, kontent, tasvirlar, fotosuratlar va boshqalar ko'rinishidagi cheksiz ma'lumotlar oqimi mavjud. Bizning raqamli qurilmalarimiz (smartfonlar, televizorlar, shaxsiy kompyuterlar va boshqalar) tomonidan ishlatiladigan ushbu oqim qayta ishlanishi va nazorat qilinishi kerak. Endi ushbu ma'lumotlarni o'rganish va ularni nazorat qilish va o'zgartirish, faraz qilish va bashorat qilish va ma'lum maqsadlarda foydalanish tajribasiga ega bo'lish ma'lumotlar fani deb ataladi. Bu fizika, kimyo va biologiya kabi fanlarning "raqamli" analogidir. Biz uni to'laqonli fan deb atay olmaymiz, u bizga noyob texnologiyalarni o'rgatmaydi va yuqori muhandislik mahsulotlari haqida gapirmaydi. Data Science butunlay boshqacha. U jismoniy hodisalarni o'rganmaydi, faqat raqamli dunyoda mavjud bo'lgan nomoddiy ma'lumotlarni o'rganadi.

Ma'lumotlar fanining ahamiyati

Zamonaviy raqamli qurilmalar, dasturiy ta'minot va texnologiyalarni (aqlli qurilmalar, ilovalar, AR/VR, o'yin pristavkalari va boshqalar) ishlab chiquvchilarning aksariyati ularni ishlab chiqish uchun ma'lumotlar fanidan foydalanadilar. Mashinani o'rganish, sun'iy intellekt va ma'lumotlarni tahlil qilish kabi atamalar haqida eshitgan bo'lishingiz mumkin. Bularning barchasi ma'lumotlar fanining tarmoqlari va siz u bilan raqamli o'lchovda ko'p narsaga erishishingiz mumkin. Ma'lumotlar dunyoni boshqaradi va agar siz uni boshqara olsangiz, sizning oldingizda cheksiz imkoniyatlar ochiladi. Ammo keling, o'zimizdan oldinga yugurmaylikda , birinchi navbatda zamonaviy kompaniyalar Data Science qanday maqsadlar uchun foydalanishini ko'rib chiqaylik.

Bashorat - bu to'plangan ma'lumotlar foydalanuvchining keyingi harakatini aniqlash uchun ishlatiladi. Aniqlik ko'p jihatdan mavjud ma'lumotlar miqdoriga bog'liq. Masalan, ba'zi biznes razvedka dasturlari undan biznes taktikasi yoki marketing kampaniyasining potentsial natijalarini bashorat qilish uchun foydalanadi. Bashorat qilish moduli qanchalik ko'p ma'lumotni o'z ichiga olsa, u shunchalik yaxshi natijalarni ko'rsatishi mumkin.

Tasniflash , (Sinflash)

Ma'lumotlar turini tanib olish va ma'lumotlarni bu turlarga guruhlash tasniflash hisoblanadi. Siz shaxsiy fayllaringizni keyinchalik foydalanish uchun maxsus papkalarda saqlaysiz. Bu sizga ular orasida adashib qolmasligingizni ta'minlaydi. Sinflash ham shu ish hisoblanadi.

Misol uchun, smartfoningiz rasmlarni bir papkada, videolarni esa boshqa papkada tasniflaydi , elektron pochta qutingizda nima spam va nima oddiy xabar ekanini tezda aniqlaydi.

Tavsiyalar

Zamonaviy tavsiyalar algoritmlari ba'zan foydalanuvchining qiziqishlari va afzalliklarini foydalanuvchining o'zidan yaxshiroq biladi. Ular sizni bir paytlar qiziqtirgan mahsulotlar reklamalarini ko'rsatadi va yaqinda tomosha qilganlarga o'xshash Youtube videolarini ko'rsatadi. Data Science inson xatti-harakatlarini o'rganadi, doimiy takrorlanishlarni kuzatadi va eng yaxshi tavsiyani berish uchun yakuniy natijani bashorat qiladi.

Avtomatlashtirish

Avtomatlashtirish har qanday harakatning avtomatlashtirilgan jarayonini boshlab, ishda inson ishtirokiga bo'lgan ehtiyojni kamaytirishga imkon beradi. Misol uchun, ertalab telefoningizga signal o'rnatish kabi oddiy narsa ham avtomatlashtirishdir, chunki u bevosita inson aralashuvisiz ishlaydi.

Mashinani o'rganish (Machine Learning) 

Mashinani o'rganish - bu ma'lumotlarni to'plash, suniy intelektni inson tashqi ta'sirisiz o'z holicha olam haqida bilimlarini oshirishi va bu orqali texnologik yechimlar bilan odamlar hayotini osonlashtirish jarayonlari degani.

Sun'iy intellekt

Ko'pchilik mashinani o'rganishni sun'iy intellekt bilan bog'laydi, ammo bu biroz boshqacha. Sun'iy intellekt keng qamrovli to'plash uchun ko'proq ma'lumot oqimlaridan foydalanadi. Bu texnologiyaga mashinani o'rganish va boshqa foydalanuvchi tajribalaridan foydalangan holda o'rganish, bashorat qilish va hatto o'ylash imkonini beradi.

Ma'lumotlar tahlili

Bugungi kunda har qanday urinishda muvaffaqiyatga erishish uchun ma'lumotlar tahlilidan foydalanish ajralmas holga aylandi. Masalan, elektron tijorat platformasi undan foydalanuvchining xatti-harakatlarini aniqlash va unga haqiqatan ham mos keladigan narsani taklif qilish uchun foydalanishi mumkin. Qo'llab-quvvatlash xizmati esa botga mijozlarning umumiy savollariga javoblarni yozadi. Bot ushbu tahlillar asosida savollarga yanada aniq javob bera boshlaydi.

Men ma'lumotlar bilan ishlamoqchiman, lekin kim bo'lib?

Ma'lumotlar tahlilchisi

Ma'lumotlar tahlilchisi to'plangan ma'lumotlarni o'rganadi va tahlil qiladi va olingan ma'lumotlarni yakuniy qabul qiluvchiga (mijoz, rivojlanish bo'limi va boshqalar) yetkazadi.

Ma'lumotlar muhandisi

Ma'lumotlar muhandisi ko'pincha ma'lumotlar tahlilchisi bilan adashtiriladi. Bu shaxs ma'lumotlarga o'zgartirishlar kiritadi va o'zgarishlarni nazorat qiladi, paydo bo'lgan muammolarni hal qilish uchun maxsus dasturlardan foydalanadi, yangi ma'lumotlar sifatini yaxshilaydi yoki eski ma'lumotlarni tahrirlaydi.

Data Scientist

Ma'lumot olimining asosiy mas'uliyati yangi ma'lumotlarni yaratishdir. Bu farazlarni ilgari suradigan va malumotlar samaradorligining yangi nazariyalari va mexanizmlarini sinovdan o'tkazadigan olimdir. Bu odamlar, xuddi boshqa sohalardagi olimlar kabi, qutidan tashqarida fikr yuritish va kashfiyotlar qilish uchun javobgardir.