Իրականում Տվյալների գիտությունը այնքան արագ է զարգանում և արդեն ցույց է տվել հնարավորությունների այնպիսի հսկայական տիրույթ, որ ավելի լայն սահմանում է անհրաժեշտ այն հասկանալու համար: Դա բավականին հեշտ է տեսնել և զգալ դրա ազդեցությունը:
Տվյալների գիտության ամբողջական սահմանում:
Տվյալների գիտության ամուր հարթակը ներառում է մեծ տվյալների ինտեգրում, տվյալների վիճաբանության գործիքներ, տվյալների հայտնաբերում և որոնում, մեքենայական ուսուցում ալգորիթմներ, փորձարարական գործիքներ, թիմային համագործակցության գործիքներ և ավտոմատացված գործիքներ՝ արտադրության մեջ պատրաստված մոդելների տեղակայման, փորձարկման և մոնիտորինգի համար:
Լինե՞լ տվյալների գիտնական:
Տվյալների գիտնականը նա է, ով գիտի, թե ինչպես իմաստ հանել և մեկնաբանել տվյալները, որոնք պահանջում են ինչպես գործիքներ, այնպես էլ մեթոդներ վիճակագրությունից և մեքենայական ուսուցումից, ինչպես նաև մարդ լինելը: Տվյալների գիտնական լինելը պետք է շատ ժամանակ ծախսի տվյալների հավաքագրման, մաքրման և մշակման գործընթացում, քանի որ տվյալները երբեք մաքուր չեն: Այս գործընթացը պահանջում է համառություն, վիճակագրություն և ծրագրային ապահովման ինժեներական հմտություններ՝ հմտություններ, որոնք անհրաժեշտ են նաև տվյալների շեղումները հասկանալու և կոդից մուտքագրման ելքը վրիպազերծելու համար: Այն բանից հետո, երբ տվյալները ձևավորվեն տվյալների ձևի մեջ, կարևոր մասը հետազոտական տվյալների վերլուծությունն է, որը համատեղում է վիզուալիզացիան և տվյալների իմաստը: Հետո գտնել օրինաչափություններ, կառուցել մոդելներ և ալգորիթմներ՝ ոմանք նպատակ ունենալով հասկանալ արտադրանքի օգտագործումը և արտադրանքի ընդհանուր առողջությունը, իսկ մյուսները ծառայելու որպես նախատիպեր, որոնք ի վերջո վերադառնում են արտադրանքի մեջ:
Ինչ անել? Որպես տվյալների գիտնական?
Հատուկ առաջադրանքները ներառում են.
- Տվյալների վերլուծության խնդիրների բացահայտում, որոնք ամենամեծ հնարավորություններն են տալիս կազմակերպությանը:
- Ճիշտ տվյալների հավաքածուների և փոփոխականների որոշում:
- Տարբեր աղբյուրներից կառուցվածքային և չկառուցված տվյալների մեծ հավաքածուներ հավաքելը:
- Տվյալների մաքրում և վավերացում՝ ճշգրտություն, ամբողջականություն և միատեսակություն ապահովելու համար:
- Մոդելների և ալգորիթմների մշակում և կիրառում մեծ տվյալների պահեստները հանելու համար:
- Տվյալների վերլուծություն՝ օրինաչափություններն ու միտումները բացահայտելու համար:
- Տվյալների մեկնաբանում լուծումներ և հնարավորություններ հայտնաբերելու համար:
- Գտածոների փոխանցում շահագրգիռ կողմերին՝ օգտագործելով վիզուալիզացիա և այլ միջոցներ:
