데이터 과학이란 무엇입니까?

DS는 방법론, 완전히 다른 기술 및 알고리즘을 사용하여 처리된 원시, 정형 및 비정형 데이터에서 의미 있는 통찰력을 추출하는 것과 관련된 엄청난 양의 데이터에 대한 심층적인 연구가 될 수 있습니다.

이는 새롭고 의미 있는 것을 찾을 수 있도록 도구와 기술을 사용하여 데이터를 제어하는 종합 분야입니다 강점진단게임.

DS는 가장 강력한 하드웨어, 프로그래밍 시스템 및 최고의 알고리즘을 사용하여 데이터 관련 문제를 해결합니다. AI의 장기적인 관점입니다.

간단히 말해서, 지식과학의 핵심은 다음과 같습니다.

올바른 쿼리를 요청하고 정보를 분석합니다.
모델링 정보 활용은 다양한 고급 및 효율적인 알고리즘을 사용합니다.
더 강력한 관점을 유도하기 위해 정보를 시각화합니다.
정보를 이해하여 더 높은 의사결정을 내리고 최종 결과를 찾습니다.
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데이터 과학 구성요소:

데이터 과학의 주요 요소는 다음과 같습니다.

1. 통계: 통계는 DS의 가장 중요한 필수 요소 중 하나입니다. 통계는 엄청난 양의 수치정보를 수집하고 분석하여 그로부터 의미 있는 통찰을 찾아내는 덕분에 가능합니다.

2. 도메인 전문성: DS에서는 도메인 경험이 DS를 하나로 묶습니다. 도메인 경험은 특정 분야에 대한 전문적인 데이터나 기술을 의미합니다. 데이터 과학에는 도메인 전문가가 필요한 다양한 영역이 있습니다.

3. 데이터 엔지니어링: 데이터 가져오기, 저장, 검색 및 리모델링을 포함하는 DS의 일부일 수 있습니다. 지식 엔지니어링에는 정보에 대한 메타데이터도 추가로 포함됩니다.

4. 시각화: 개인이 데이터의 중요성을 쉽게 이해할 수 있도록 매우 시각적인 맥락으로 데이터를 표현하는 것을 말합니다. 데이터 시각화를 사용하면 시각적으로 존재하는 대량의 데이터에 쉽게 접근할 수 있습니다.

5. 고급 컴퓨팅: 데이터 과학의 작업은 고급 컴퓨팅입니다