មូលដ្ឋានគ្រឹះនៃវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យរួមបញ្ចូលចំណេះដឹងស្នូល Fundamentals of Data Science

 មូលដ្ឋានគ្រឹះនៃវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យរួមបញ្ចូលចំណេះដឹងស្នូល និងឧបករណ៍ដែលបង្កើតជាមូលដ្ឋានគ្រឹះនៃវិស័យដ៏គួរឱ្យរំភើបនេះ។ នេះគឺជាការវិភាគនៃគោលគំនិតសំខាន់ៗដែលអ្នកនឹងជួបប្រទះ៖

1. ស្ថិតិ និងប្រូបាប៊ីលីតេ៖

• ការយល់ដឹងអំពីគោលគំនិតស្ថិតិដូចជាទំនោរកណ្តាល (មធ្យម មធ្យម របៀប) ការបែកខ្ញែក (ភាពខុសគ្នា គម្លាតស្តង់ដារ) និងការធ្វើតេស្តសម្មតិកម្មគឺមានសារៈសំខាន់ណាស់។
• ទ្រឹស្ដីប្រូបាប៊ីលីតេជួយអ្នកឱ្យយល់អំពីលទ្ធភាពនៃព្រឹត្តិការណ៍ និងបង្កើតមូលដ្ឋានគ្រឹះសម្រាប់ក្បួនដោះស្រាយការរៀនម៉ាស៊ីនជាច្រើន។

2. ភាសាសរសេរកម្មវិធី៖

• ភាពប៉ិនប្រសប់ក្នុងការសរសេរកម្មវិធីយ៉ាងហោចណាស់មួយគឺចាំបាច់។ ជម្រើសពេញនិយមរួមមាន Python (ជាមួយបណ្ណាល័យដូចជា pandas, NumPy, scikit-learn) និង R.
• អ្នកនឹងប្រើភាសាទាំងនេះ ដើម្បីរៀបចំទិន្នន័យ ធ្វើការវិភាគស្ថិតិ បង្កើតគំរូរៀនម៉ាស៊ីន និងមើលឃើញការរកឃើញរបស់អ្នក។

3. ការឈ្លោះប្រកែកគ្នា និងការសម្អាតទិន្នន័យ៖

• ទិន្នន័យពិភពលោកពិតច្រើនតែរញ៉េរញ៉ៃ និងមិនពេញលេញ។ ជម្លោះទិន្នន័យពាក់ព័ន្ធនឹងបច្ចេកទេសសម្រាប់ការទទួលបានទិន្នន័យ ការសម្អាត ការបំប្លែង និងការរួមបញ្ចូល។
• វាអាចពាក់ព័ន្ធនឹងការគ្រប់គ្រងតម្លៃដែលបាត់ កំណត់អត្តសញ្ញាណ និងកែតម្រូវភាពមិនស៊ីសង្វាក់គ្នា និងការបំប្លែងទិន្នន័យទៅជាទម្រង់ដែលសមរម្យសម្រាប់ការវិភាគ។

4. ការវិភាគទិន្នន័យរុករក (EDA)៖

• EDA គឺជាដំណើរការនៃការបង្ហាញគំរូ និងនិន្នាការនៅក្នុងទិន្នន័យរបស់អ្នក។ វាពាក់ព័ន្ធនឹងបច្ចេកទេសដូចជាការមើលឃើញទិន្នន័យ (អ៊ីស្តូក្រាម គ្រោងទុក គ្រោងប្រអប់) និងស្ថិតិសង្ខេប។
• EDA ជួយអ្នកឱ្យយល់ពីរចនាសម្ព័ន្ធនៃទិន្នន័យរបស់អ្នក កំណត់បញ្ហាដែលអាចកើតមាន និងណែនាំការវិភាគបន្ថែម។

5. មូលដ្ឋានគ្រឹះនៃការរៀនម៉ាស៊ីន៖

• ស្វែងយល់ពីគោលគំនិតស្នូលនៃការរៀនម៉ាស៊ីន រួមទាំងការរៀនដែលមានការត្រួតពិនិត្យ (ការរៀនពីទិន្នន័យដែលមានស្លាក) ការរៀនដែលគ្មានការត្រួតពិនិត្យ (ការស្វែងរកគំរូនៅក្នុងទិន្នន័យដែលមិនមានស្លាក) និងបច្ចេកទេសវាយតម្លៃគំរូ។
• អ្នកនឹងជួបប្រទះក្បួនដោះស្រាយដូចជា តំរែតំរង់លីនេអ៊ែរ មែកធាងនៃការសម្រេចចិត្ត និង k-ជិតបំផុតអ្នកជិតខាង ជាបណ្តុំសម្រាប់គំរូស្មុគស្មាញបន្ថែមទៀត។

6. ការមើលឃើញទិន្នន័យ៖

• ការប្រាស្រ័យទាក់ទងប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពនៃការយល់ដឹងគឺសំខាន់ណាស់។ ជំនាញមើលឃើញទិន្នន័យអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកបង្កើតគំនូសតាង និងក្រាហ្វដែលច្បាស់លាស់ និងមានឥទ្ធិពល ដែលបង្ហាញការរកឃើញរបស់អ្នកដល់ទស្សនិកជនទាំងបច្ចេកទេស និងមិនមែនបច្ចេកទេស។

7. ការទំនាក់ទំនង និងការនិទានរឿង៖

• វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យមិនគ្រាន់តែអំពីជំនាញបច្ចេកទេសប៉ុណ្ណោះទេ។ ការអាចទំនាក់ទំនងការរកឃើញរបស់អ្នកប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព ពន្យល់ពីហេតុផលនៅពីក្រោយគំរូរបស់អ្នក និងប្រាប់រឿងដែលផ្អែកលើទិន្នន័យគឺចាំបាច់សម្រាប់លទ្ធផលដែលមានឥទ្ធិពល។

ធនធានសិក្សា៖

• វគ្គសិក្សាតាមអ៊ីនធឺណិត៖ វេទិកាដូចជា Coursera, edX, និង Udacity ផ្តល់ជូននូវវគ្គសិក្សាណែនាំអំពីមូលដ្ឋានគ្រឹះវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ។
• សៀវភៅ៖ "Data Science for Dummies" ដោយ John Paul Mueller និង Luca Massaron គឺជាចំណុចចាប់ផ្តើមដ៏ល្អ។
• គេហទំព័រ៖ គេហទំព័រដូចជា Kaggle និង The Data Science Blog ផ្តល់ការបង្រៀន អត្ថបទ និងធនធានសម្រាប់ការរៀនវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ។

តាមរយៈការធ្វើជាម្ចាស់នៃមូលដ្ឋានគ្រឹះទាំងនេះ អ្នកនឹងត្រូវបានបំពាក់យ៉ាងល្អដើម្បីចាប់ផ្តើមដំណើររបស់អ្នកក្នុងវិស័យវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យដ៏ធំ និងវិវឌ្ឍន៍ឥតឈប់ឈរ។ សូមចងចាំថា វិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យគឺជាការបញ្ចូលគ្នានៃមុខវិជ្ជាផ្សេងៗ ដូច្នេះការបន្តការសិក្សា និងការរុករកគឺជាគន្លឹះក្នុងការរក្សាភាពពាក់ព័ន្ធ និងជោគជ័យ។