Деректер туралы ғылым: Нұсқалар арасындағы айырмашылық
Жаңа бетте: '''Деректер туралы ғылым''' ({{lang-en|data science}}) — бұл көптеген құрылымдық және құрылымданбаған мәлім... |
(Айырмашылық жоқ)
|
22:53, 2020 ж. қазанның 17 кезіндегі нұсқа
Деректер туралы ғылым (ағылш. data science) — бұл көптеген құрылымдық және құрылымданбаған мәліметтерден білім алу және түсіну үшін ғылыми әдістерді, процестерді, алгоритмдер мен жүйелерді қолданатын пәнаралық сала.[1][2] Деректер туралы ғылым деректерді іздеу, машиналық оқыту және үлкен деректермен байланысты.
Деректер ғылымы — бұл «нақты құбылыстарды түсіну және талдау» мақсатында «статистика, деректерді талдау және соған байланысты әдістерді біріктіру тұжырымдамасы».[3] Ол математика, статистика, информатика, пәндік білім және информатика контекстінде көптеген салалардан алынған әдістер мен теорияларды қолданады. Тюринг сыйлығының иегері Джим Грей деректер ғылымын ғылымның «төртінші парадигмасы» ретінде ұсынды (эмпирикалық, теориялық, есептеу және қазір деректерге негізделген) және «ақпараттық технологиялар мен деректер ағымының әсерінен ғылымда бәрі өзгереді» деп сендірді.[4][5]
Негіздері
Деректер туралы ғылым - бұл әдетте үлкен мәліметтер массивінен білім алуға бағытталған пәнаралық сала.[6] Бұл сала талдауды, талдау үшін мәліметтерді дайындауды және ұйымда жоғары деңгейдегі шешімдер қабылдау үшін нәтижелерді ұсынуды қамтиды. Сонымен, оған информатика, математика, статистика, ақпаратты визуализациялау, графикалық дизайн, күрделі жүйелер, байланыс және бизнес саласындағы дағдылар кіреді.[7][8] Бен Фрайға сүйене отырып, статист Натан Яу деректер ғылымын адам мен компьютердің өзара әрекеттесуімен байланыстырады: пайдаланушылар деректерді интуитивті түрде басқара және зерттей алуы керек.[9][10] 2015 жылы Американдық статистикалық қауымдастық дерекқорды басқаруды, статистиканы және машиналық оқытуды, сонымен қатар таратылған және параллель жүйелерді үш негізгі кәсіби қауымдастық ретінде анықтады.[11]
Дереккөздер
- ↑ Dhar, V. (2013). "Data science and prediction". Communications of the ACM 56 (12): 64–73. doi:10.1145/2500499. http://cacm.acm.org/magazines/2013/12/169933-data-science-and-prediction/fulltext. Retrieved 2 September 2015.
- ↑ Jeff Leek The key word in "Data Science" is not Data, it is Science. Simply Statistics (12 желтоқсан 2013).
- ↑ Hayashi Chikio What is Data Science? Fundamental Concepts and a Heuristic Example // Data Science, Classification, and Related Methods — Springer Japan. — P. 40–51. — ISBN 9784431702085.
- ↑ The Fourth Paradigm: Data-intensive Scientific Discovery — Microsoft Research, 2009. — ISBN 978-0-9825442-0-4.
- ↑ Bell, G.; Hey, T.; Szalay, A. (2009). "COMPUTER SCIENCE: Beyond the Data Deluge". Science 323 (5919): 1297–1298. doi:10.1126/science.1170411. ISSN 0036-8075. PMID 19265007.
- ↑ About Data Science | Data Science Association.
- ↑ 1. Introduction: What Is Data Science? - Doing Data Science [Book] (ағыл.).
- ↑ the three sexy skills of data geeks (ағыл.).
- ↑ Yau, Nathan Rise of the Data Scientist (ағыл.) (4 June 2009).
- ↑ Basic Example.
- ↑ ASA Statement on the Role of Statistics in Data Science. American Statistical Association (1 қазан 2015).