La វិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យ គឺជាវិស័យអន្តរកម្មសិក្សាដែលទាក់ទងនឹងការទាញយកព័ត៌មាន និងការបង្កើតគំរូពីបរិមាណដ៏ច្រើន។ dati។ ខ្ញុំ dati អាចមកពីប្រភពផ្សេងៗគ្នា រួមទាំងឧបករណ៍ចាប់សញ្ញា ប្រតិបត្តិការ។ ប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយសង្គម និងទម្រង់ផ្សេងទៀត។ dati ឌីជីថល។
La វិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យ គឺជាវិន័យអន្តរកម្មសិក្សាដែលផ្តោតលើការទាញយកព័ត៌មាន និងការបង្កើតគំរូពីបរិមាណដ៏ច្រើន។ dati. ទាំងនេះ dati អាចកើតឡើងពីប្រភពផ្សេងៗ ដូចជាឧបករណ៍ចាប់សញ្ញា ប្រតិបត្តិការ។ ប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយសង្គម និងទម្រង់ផ្សេងទៀត។ dati ឌីជីថល។
La វិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យ ប្រើវិធីសាស្រ្ត និងបច្ចេកទេសកម្រិតខ្ពស់ ដូចជាការរៀនម៉ាស៊ីន និងភាពវៃឆ្លាតសិប្បនិម្មិត។ ដើម្បីវិភាគនិងបកស្រាយ dati. វិស័យនេះមានកម្មវិធីនៅក្នុងឧស្សាហកម្មជាច្រើន រួមទាំងការថែទាំសុខភាព។ ការធ្វើទីផ្សារហិរញ្ញវត្ថុ និងការស្រាវជ្រាវវិទ្យាសាស្ត្រ។ អ្នកជំនាញនៃ វិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យ ពួកគេត្រូវតែមានជំនាញក្នុងការសរសេរកម្មវិធី ស្ថិតិ គណិតវិទ្យា និងការដោះស្រាយបញ្ហា។
La វិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យ វាត្រូវបានប្រើនៅក្នុងជួរដ៏ធំនៃកម្មវិធីរួមមាន:
- ពាណិជ្ជកម្ម: la វិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យ ត្រូវបានប្រើដើម្បីកែលម្អការយល់ដឹង អតិថិជនបង្កើនប្រសិទ្ធភាពប្រតិបត្តិការ និងធ្វើការសម្រេចចិត្តកាន់តែប្រសើរ។
- រដ្ឋាភិបាល: la វិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យ វាត្រូវបានប្រើដើម្បីកែលម្អសុវត្ថិភាពសាធារណៈ ប្រយុទ្ធប្រឆាំងនឹងឧក្រិដ្ឋកម្ម និងផ្តល់សេវាសាធារណៈឱ្យកាន់តែមានប្រសិទ្ធភាព។
- សុខភាព: la វិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យ វាត្រូវបានប្រើដើម្បីធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនូវការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យ និងការព្យាបាលជំងឺ បង្កើតថ្នាំថ្មី និងលើកកម្ពស់គុណភាពជីវិតរបស់អ្នកជំងឺ។
- ការអប់រំ៖ la វិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យ វាត្រូវបានប្រើដើម្បីកំណត់ការសិក្សាផ្ទាល់ខ្លួន កែលម្អលទ្ធផលសិក្សា និងកាត់បន្ថយតម្លៃនៃការអប់រំ។
I អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ ពួកគេគឺជាអ្នកជំនាញដែលមានឯកទេសក្នុងការប្រមូល និងការវិភាគនៃបរិមាណដ៏ច្រើន។ dati។ ខ្ញុំ អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ រួមបញ្ចូលគ្នានូវវិទ្យាសាស្ត្រកុំព្យូទ័រ ស្ថិតិ និងគណិតវិទ្យា ដើម្បីដំណើរការ និងយកគំរូតាម datiបន្ទាប់មកបកស្រាយលទ្ធផលដើម្បីផ្តល់ការណែនាំជាយុទ្ធសាស្រ្តសម្រាប់ភាពជោគជ័យនៃអាជីវកម្ម និងអង្គការផ្សេងទៀត។
សកម្មភាពសំខាន់ៗរបស់ វិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យ រួមមាន៖
- ការប្រមូលនិងសម្អាត dati: ដំណាក់កាលដំបូងនៃ វិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យ មាននៅក្នុងការប្រមូល និងការសម្អាត dati។ ខ្ញុំ dati ពួកគេត្រូវតែត្រូវបានប្រមូលពីប្រភពផ្សេងៗគ្នា ហើយបន្ទាប់មកសម្អាតដើម្បីលុបកំហុស និងភាពមិនស៊ីសង្វាក់គ្នាចេញ។
- ការវិភាគនៃ dati: ដំណាក់កាលបន្ទាប់គឺនៅក្នុងការវិភាគ dati។ ខ្ញុំ dati អាចត្រូវបានវិភាគដោយប្រើបច្ចេកទេសជាច្រើន រួមទាំងស្ថិតិ ការរៀនម៉ាស៊ីន e ភាពវៃឆ្លាតសិប្បនិម្មិត។.
- ការមើល dati: i dati ពួកគេអាចត្រូវបានមើលដោយប្រើឧបករណ៍ជាច្រើនដើម្បីជួយមនុស្សឱ្យយល់ពីព័ត៌មាន។
- ការបកស្រាយរបស់ dati: ដំណាក់កាលចុងក្រោយមាននៅក្នុងការបកស្រាយ dati. លទ្ធផលនៃការវិភាគរបស់អេ dati ត្រូវតែបកស្រាយ ដើម្បីផ្តល់ការណែនាំជាយុទ្ធសាស្ត្រ។
ឧបករណ៍និងបច្ចេកទេសសំខាន់ៗដែលប្រើក្នុង វិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យ រួមមាន៖
- ស្ថិតិ៖ ស្ថិតិគឺជាមុខវិជ្ជាគណិតវិទ្យាដែលទាក់ទងនឹងការប្រមូល ការវិភាគ និងការបកស្រាយ dati.
- ការរៀនម៉ាស៊ីន: il ការរៀនម៉ាស៊ីន វាជាវាលនៃភាពវៃឆ្លាតសិប្បនិម្មិត។ ដែលទាក់ទងនឹងការរៀនម៉ាស៊ីន។ ម៉ូដែលនៃ ការរៀនម៉ាស៊ីន អាចត្រូវបានប្រើដើម្បីកំណត់អត្តសញ្ញាណគំរូ និងនិន្នាការនៅក្នុង dati.
- ប្រាជ្ញាសិប្បនិម្មិត: នេះភាពវៃឆ្លាតសិប្បនិម្មិត។ គឺជាវិស័យវិទ្យាសាស្ត្រកុំព្យូទ័រដែលទាក់ទងនឹងការបង្កើតភ្នាក់ងារឆ្លាតវៃ។ ភ្នាក់ងារឆ្លាតវៃអាចត្រូវបានប្រើដើម្បីអនុវត្តកិច្ចការស្មុគស្មាញ ដូចជាការវិនិច្ឆ័យវេជ្ជសាស្រ្ត ឬការទស្សន៍ទាយអាកប្បកិរិយា អតិថិជន.
La វិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យ វាជាវិស័យដែលមានការរីកចម្រើនយ៉ាងឆាប់រហ័សដែលកំពុងមានឥទ្ធិពលយ៉ាងខ្លាំងទៅលើឧស្សាហកម្មយ៉ាងទូលំទូលាយ។ ធី អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ ពួកគេគឺជាអ្នកជំនាញដែលមានតម្រូវការខ្ពស់ ហើយជំនាញរបស់ពួកគេកាន់តែមានតម្រូវការ។
ចែករំលែក:
ស្វែងយល់បន្ថែមពីភ្នាក់ងារគេហទំព័រអនឡាញ
ជាវដើម្បីទទួលបានអត្ថបទថ្មីៗតាមអ៊ីមែល។
