La ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ ເປັນພາກສະຫນາມ interdisciplinary ທີ່ຈັດການກັບການສະກັດຂໍ້ມູນແລະການສ້າງແບບຈໍາລອງຈາກຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງ ຂໍ້ມູນ. ຂ້າພະເຈົ້າ ຂໍ້ມູນ ສາມາດມາຈາກແຫຼ່ງຕ່າງໆ, ລວມທັງເຊັນເຊີ, ການເຮັດທຸລະກໍາ, ສື່ມວນຊົນສັງຄົມ ແລະຮູບແບບອື່ນໆຂອງ ຂໍ້ມູນ ດິຈິຕອລ.
La ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ ເປັນລະບຽບວິໄນ interdisciplinary ທີ່ສຸມໃສ່ການສະກັດຂໍ້ມູນແລະການສ້າງແບບຈໍາລອງຈາກຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງ ຂໍ້ມູນ. ເຫຼົ່ານີ້ ຂໍ້ມູນ ສາມາດເກີດຂຶ້ນຈາກແຫຼ່ງຕ່າງໆ, ເຊັ່ນ: ເຊັນເຊີ, ການເຮັດທຸລະກໍາ, ສື່ມວນຊົນສັງຄົມ ແລະຮູບແບບອື່ນໆຂອງ ຂໍ້ມູນ ດິຈິຕອລ.
La ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ ໃຊ້ວິທີການແລະເຕັກນິກຂັ້ນສູງເຊັ່ນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແລະປັນຍາປະດິດ ການວິເຄາະແລະຕີຄວາມຫມາຍ ຂໍ້ມູນ. ພາກສະຫນາມນີ້ມີຄໍາຮ້ອງສະຫມັກໃນອຸດສາຫະກໍາຈໍານວນຫນຶ່ງ, ລວມທັງການດູແລສຸຂະພາບ, ການຕະຫຼາດ, ການເງິນ ແລະການຄົ້ນຄວ້າວິທະຍາສາດ. ຜູ້ຊ່ຽວຊານຂອງ ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ ຕ້ອງມີທັກສະທາງດ້ານການຂຽນໂປລແກລມ, ສະຖິຕິ, ຄະນິດສາດ ແລະ ການແກ້ໄຂບັນຫາ.
La ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ ມັນຖືກນໍາໃຊ້ໃນຫຼາຍຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ, ລວມທັງ:
- ທຸລະກິດ: la ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອປັບປຸງຄວາມເຂົ້າໃຈ ລູກຄ້າ, ເພີ່ມປະສິດທິພາບການປະຕິບັດງານແລະການຕັດສິນໃຈທີ່ດີກວ່າ.
- ລັດຖະບານ: la ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ ມັນຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອປັບປຸງຄວາມປອດໄພສາທາລະນະ, ຕໍ່ສູ້ກັບອາຊະຍາກໍາແລະໃຫ້ບໍລິການສາທາລະນະທີ່ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ.
- ສຸຂະພາບ: la ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ ມັນຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອປັບປຸງການວິນິດໄສແລະການປິ່ນປົວພະຍາດ, ພັດທະນາຢາໃຫມ່ແລະປັບປຸງຄຸນນະພາບຊີວິດຂອງຄົນເຈັບ.
- ການສຶກສາ: la ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ ມັນຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອປັບແຕ່ງການຮຽນຮູ້, ປັບປຸງການປະຕິບັດທາງວິຊາການ, ແລະຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຂອງການສຶກສາ.
I ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ ພວກເຂົາເຈົ້າແມ່ນປະກອບອາຊີບພິເສດໃນການເກັບກໍາແລະການວິເຄາະປະລິມານຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງ ຂໍ້ມູນ. ຂ້າພະເຈົ້າ ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ ປະສົມປະສານວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີ, ສະຖິຕິແລະຄະນິດສາດເພື່ອປະມວນຜົນແລະສ້າງແບບຈໍາລອງ ຂໍ້ມູນ, ຫຼັງຈາກນັ້ນຕີຄວາມຫມາຍຜົນໄດ້ຮັບເພື່ອໃຫ້ຄໍາແນະນໍາຍຸດທະສາດສໍາລັບຄວາມສໍາເລັດຂອງທຸລະກິດແລະອົງການຈັດຕັ້ງອື່ນໆ.
ກິດຈະກໍາຕົ້ນຕໍຂອງ ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ ລວມມີ:
- ການເກັບກໍາແລະທໍາຄວາມສະອາດຂອງ ຂໍ້ມູນ: ໄລຍະທໍາອິດຂອງ ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ ປະກອບດ້ວຍການເກັບກໍາແລະທໍາຄວາມສະອາດຂອງ ຂໍ້ມູນ. ຂ້າພະເຈົ້າ ຂໍ້ມູນ ພວກເຂົາຕ້ອງໄດ້ຮັບການລວບລວມຈາກຫຼາຍໆແຫຼ່ງແລະຫຼັງຈາກນັ້ນເຮັດຄວາມສະອາດເພື່ອເອົາຄວາມຜິດພາດແລະຄວາມບໍ່ສອດຄ່ອງ.
- ການວິເຄາະຂອງ ຂໍ້ມູນ: ໄລຍະຕໍ່ໄປປະກອບດ້ວຍການວິເຄາະຂອງ ຂໍ້ມູນ. ຂ້າພະເຈົ້າ ຂໍ້ມູນ ສາມາດວິເຄາະໄດ້ໂດຍໃຊ້ຫຼາຍເຕັກນິກ, ລວມທັງສະຖິຕິ, ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ e ປັນຍາປະດິດ.
- ກຳລັງເບິ່ງ ຂໍ້ມູນ: i ຂໍ້ມູນ ພວກເຂົາສາມາດເບິ່ງໄດ້ໂດຍໃຊ້ເຄື່ອງມືທີ່ຫຼາກຫຼາຍເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ປະຊາຊົນເຂົ້າໃຈຂໍ້ມູນ.
- ການຕີຄວາມຂອງ ຂໍ້ມູນ: ໄລຍະສຸດທ້າຍປະກອບດ້ວຍການຕີຄວາມຫມາຍຂອງ ຂໍ້ມູນ. ຜົນໄດ້ຮັບຂອງການວິເຄາະຂອງ ຂໍ້ມູນ ຕ້ອງໄດ້ຮັບການຕີຄວາມເພື່ອສະຫນອງການຊີ້ນໍາຍຸດທະສາດ.
ເຄື່ອງມືຕົ້ນຕໍແລະເຕັກນິກການນໍາໃຊ້ໃນ ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ ລວມມີ:
- ສະຖິຕິ: ສະຖິຕິແມ່ນພາກສະຫນາມຄະນິດສາດທີ່ກ່ຽວກັບການເກັບກໍາ, ການວິເຄາະແລະການຕີຄວາມຫມາຍຂອງ ຂໍ້ມູນ.
- ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ: il ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ມັນເປັນພາກສະຫນາມຂອງປັນຍາປະດິດ ເຊິ່ງກ່ຽວຂ້ອງກັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ. ແບບຈໍາລອງຂອງ ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອກໍານົດຮູບແບບແລະແນວໂນ້ມໃນ ຂໍ້ມູນ.
- Intelligent artificial: l 'ປັນຍາປະດິດ ແມ່ນສາຂາຂອງວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີທີ່ຈັດການກັບການສ້າງຕົວແທນອັດສະລິຍະ. ຕົວແທນອັດສະລິຍະສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອປະຕິບັດວຽກງານທີ່ສັບສົນ, ເຊັ່ນ: ການວິນິດໄສທາງການແພດຫຼືການຄາດເດົາພຶດຕິກໍາ ລູກຄ້າ.
La ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ ມັນເປັນຂະແຫນງການຂະຫຍາຍຕົວຢ່າງໄວວາທີ່ມີຜົນກະທົບຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຕໍ່ອຸດສາຫະກໍາທີ່ກວ້າງຂວາງ. THE ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ ພວກເຂົາເຈົ້າເປັນມືອາຊີບທີ່ມີຄວາມຕ້ອງການສູງແລະທັກສະຂອງເຂົາເຈົ້າແມ່ນເພີ່ມຂຶ້ນໃນຄວາມຕ້ອງການ.
Share:
ຊອກຫາເພີ່ມເຕີມຈາກ Online Web Agency
ຈອງເພື່ອຮັບບົດຄວາມຫຼ້າສຸດທາງອີເມວ.
