Datavitenskap og forskjellige teknikker

Data Science er et begrep som blir ganske populært i disse dager. Men hva betyr dette og hvilken type ferdigheter trenger du? I denne artikkelen skal vi svare på disse spørsmålene i tillegg til å finne ut noen viktig informasjon. Les videre.

La oss først finne ut hva begrepet refererer til. I utgangspunktet er datavitenskap en kombinasjon av mange verktøy, maskinlæringsteknikker og algoritmer. De kombineres for å finne ut skjulte mønstre basert på de gitte rådataene.

Datavitenskap brukes først og fremst for å gjøre viktige spådommer og beslutninger gjennom bruk av maskinlæring, forskrivende analyse og tilfeldig analyse. La oss få en dypere innsikt.

Predictive Casual Analytics: I utgangspunktet, hvis du trenger en modell som kan forutsi hendelsen av en bestemt hendelse nedover veien, bør du bruke denne tilnærmingen. For eksempel, hvis du tilbyr penger på kreditt, kan du være bekymret for å få pengene tilbake fra skyldnerne. Så du kan utvikle en modell som kan gjøre prediktiv analyse for å finne ut om de vil gjøre betalinger i tide.

Prescriptive Analysis: Hvis du trenger en modell som har evnen til å ta beslutninger og endre dem med dynamiske parametere, foreslår vi at du gjør en forskrivende analyse. Det er knyttet til å gi råd. Så det forutsier så vel som antyder mange foreskrevne handlinger og de relaterte resultatene.

Hvis du vil ha et eksempel, kan du vurdere den selvkjørende bilen fra Google. Dataene som samles inn av kjøretøyet kan brukes til å trene disse bilene videre. Du kan også bruke mange algoritmer til å legge til mer intelligens i systemet. Som et resultat kan bilen din ta viktige beslutninger, for eksempel å ta svinger, ta de riktige veiene og øke hastigheten eller bremse.

Maskinlæring: For å lage spådommer er maskinlæring en annen teknikk som brukes i datavitenskap. Hvis du har tilgang til noen form for transaksjonelle data, og du trenger å utvikle en modell for å forutsi fremtidige trender, kan du prøve maskinlæringsalgoritmer. Dette er kjent som overvåket læring ettersom du har dataene for å trene maskinene. Et system for registrering av svindel er opplært på samme måte.

Mønsteroppdagelse: En annen måte er å bruke teknikken for mønsteroppdagelse. I dette scenariet har du ikke tilgang til parametrene for å gjøre spådommer. Så du må se etter de skjulte mønstrene som kan hjelpe deg med å lage en meningsfull spådom. Og dette er kjent som modellen uten tilsyn fordi du ikke har forhåndsdefinerte etiketter. Clustering er den mest populære algoritmen for dette formålet.

Anta at du jobber med et telefonselskap, og det er behov for å starte et tårnnettverk i et område. I dette tilfellet er grupperingsteknikken den riktige til å bestemme tårnplasseringene. Dette vil sikre at brukerne i området får den beste signalstyrken.

Kort sagt, dette var en introduksjon til datavitenskap og teknikken den bruker på forskjellige felt. Forhåpentligvis vil informasjonen hjelpe deg med å få en mye bedre ide om hva begrepet refererer til, og hvordan du kan dra nytte av det.