News information : Qu'est-ce que la science des données?

La science des données est un monde de technologie d'aujourd'hui qui utilise un terme très courant. Il s'agit d'une entité multidisciplinaire qui traite les données de manière structurée et non structurée. Il utilise des méthodes scientifiques et mathématiques pour traiter les données et en extraire des connaissances. Il fonctionne sur le même concept que le Big Data et les données minières. Il nécessite un matériel puissant ainsi qu'un algorithme efficace et une programmation logicielle pour résoudre les problèmes de données ou traiter les données pour en tirer de précieuses connaissances.

Les tendances actuelles de l'information nous fournissent 80% des données dans une gestion non structurée tandis que les 20% restants sont structurés dans des formulaires pour une analyse rapide. Les détails non structurés ou semi-structurés nécessitent un traitement afin de le rendre utile pour l'environnement d'entrepreneur d'aujourd'hui. Généralement, ces informations ou détails sont générés à partir de diverses sources telles que des fichiers texte, des dossiers financiers, des instruments et des capteurs et des formulaires multimédias. Pour tirer des informations significatives et précieuses de ces informations, des algorithmes et des outils avancés sont nécessaires. Cette science propose une proposition de valeur à cet effet et cela en fait une science précieuse pour le monde technologique d'aujourd'hui.

Comment la science des données tire-t-elle des connaissances des données?

1. Par exemple, les sites Web d'aujourd'hui stockent de grands volumes de détails ou d'informations concernant leur clientèle. Désormais, la boutique en ligne souhaite proposer des recommandations de produits pour chaque client en fonction de son activité passée. Le magasin a reçu toutes les informations client telles que l'historique des achats passés, les produits d'historique de navigation, les revenus, l'âge, etc. Ici, la science peut être d'une grande aide en présentant des modèles de train en utilisant les détails existants, et le magasin peut être en mesure de recommander des produits de base de clientèle précis à intervalles réguliers. Le traitement des informations à cette fin est une activité complexe, mais la science peut faire des merveilles à cette fin.

2. Regardons une autre percée technologique où cette science peut être d'une grande aide. La voiture en est le meilleur exemple. Les détails directs ou les informations des capteurs, radars, lasers et caméras créent généralement une carte des environs pour les voitures autonomes. La voiture utilise ces informations pour décider où jeûner et où ralentir et quand dépasser d'autres véhicules. La science des données utilise à cet effet l'algorithme avancé d'apprentissage automatique. Ceci est un autre excellent exemple pour relier davantage la science à la manière d'aider à la prise de décision en utilisant les détails ou les informations disponibles.

3. Les prévisions météorologiques sont un autre domaine où cette science joue un rôle vital. Ici, cette science utilisée pour l'analyse prédictive. Détails ou informations ou faits ou chiffres recueillis auprès des radars, navires, satellites et aéronefs utilisés pour analyser et construire des modèles de prévisions météorologiques. Les modèles développés à l'aide de la science aident à prévoir le temps et à prévoir avec précision les catastrophes naturelles. Sans science, les données collectées seront totalement inutiles.

Cycle de vie des données

• Capture: la science commence par l'acquisition de données, la saisie de données, l'exploration de données et la réception de signaux.

• Traitement: cette science traite les données obtenues efficacement en utilisant l'exploration de données, la collecte et la classification des données, la modélisation des données et l'agrégation des données.

• Maintenance: la science conserve les données traitées à l'aide du stockage de données, du nettoyage des données, de l'analyse des données et de l'architecture des données.

• Communication: cette science communique ou sert des données à l'aide de rapports de données, de visualisation de données, de business intelligence et de modèles de prise de décision.

• Analyse: cette science analyse les données en utilisant le processus de recherche ou de confirmation, l'analyse prédictive, la régression, l'exploration de texte et l'analyse qualitative.