វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យជាក់ស្តែង Practical Data Science

 វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យជាក់ស្តែង ចូលទៅក្នុងការអនុវត្តជាក់ស្តែងនៃបច្ចេកទេស និងឧបករណ៍វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ។ វាហួសពីគោលគំនិតទ្រឹស្តី ហើយផ្តោតលើលំហូរការងារវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យទាំងមូល ដោយ

សង្កត់ធ្ងន់លើភាពរញ៉េរញ៉ៃនៃទិន្នន័យក្នុងពិភពពិត និងសារៈសំខាន់នៃការទំនាក់ទំនងច្បាស់លាស់។ នេះជាការវិភាគផ្នែកសំខាន់ៗនៃវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យជាក់ស្តែង៖

1. ធ្វើឱ្យដៃរបស់អ្នកកខ្វក់ជាមួយនឹងទិន្នន័យ:

វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យជាក់ស្តែងពាក់ព័ន្ធនឹងការធ្វើការជាមួយសំណុំទិន្នន័យក្នុងពិភពពិត ដែលជារឿយៗមានភាពរញ៉េរញ៉ៃ មិនពេញលេញ និងមិនត្រូវគ្នា។

អ្នក​នឹង​រៀន​ពី​បច្ចេកទេស​សម្រាប់​សម្អាត​ទិន្នន័យ ដោះស្រាយ​តម្លៃ​ដែល​បាត់ និង​កំណត់​អត្តសញ្ញាណ និង​កែ​កំហុស​ក្នុង​ទិន្នន័យ។ នេះមានសារៈសំខាន់ណាស់ មុនពេលអ្នកអាចចាប់ផ្តើមការវិភាគរបស់អ្នក។

2. ការវិភាគទិន្នន័យរុករក (EDA): ទិដ្ឋភាពដំបូងរបស់អ្នក។

EDA គឺជាដំណើរការនៃការយល់ដឹងអំពីរចនាសម្ព័ន្ធ និងលក្ខណៈនៃទិន្នន័យរបស់អ្នក។ អ្នកនឹងប្រើបច្ចេកទេសមើលឃើញទិន្នន័យ (អ៊ីស្តូក្រាម គ្រោងការខ្ចាត់ខ្ចាយ។

EDA ជួយអ្នកបង្កើតការយល់ដឹងកាន់តែស៊ីជម្រៅអំពីទិន្នន័យរបស់អ្នក និងណែនាំអ្នកឱ្យជ្រើសរើសបច្ចេកទេសវិភាគដែលសមស្របបំផុត។

3. វិស្វកម្មលក្ខណៈពិសេស - បង្កើតធាតុបញ្ចូលត្រឹមត្រូវ។

វិស្វកម្មលក្ខណៈពិសេសពាក់ព័ន្ធនឹងការបង្កើតលក្ខណៈពិសេសថ្មីពីទិន្នន័យដែលមានស្រាប់ ឬបំប្លែងលក្ខណៈពិសេសដែលមានស្រាប់ទៅជាទម្រង់ដែលគំរូសិក្សាម៉ាស៊ីនអាចយល់ និងធ្វើការជាមួយប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។

វាអាចពាក់ព័ន្ធនឹងបច្ចេកទេសដូចជា ការធ្វើមាត្រដ្ឋានលក្ខណៈជាលេខ ការអ៊ិនកូដអថេរប្រភេទ ឬការបង្កើតពាក្យអន្តរកម្មរវាងលក្ខណៈពិសេស។ គោលដៅគឺដើម្បីបង្កើនសមត្ថភាពរបស់គំរូក្នុងការរៀនពីទិន្នន័យ។

4. ការជ្រើសរើសគំរូ និងការបណ្តុះបណ្តាល - ស្វែងរកឧបករណ៍ត្រឹមត្រូវ។

មិនមានវិធីសាស្រ្តមួយទំហំសម-ទាំងអស់ចំពោះការរៀនម៉ាស៊ីនទេ។ វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យជាក់ស្តែងពាក់ព័ន្ធនឹងការយល់ដឹងអំពីក្បួនដោះស្រាយការរៀនម៉ាស៊ីនផ្សេងៗគ្នា (ឧ. មែកធាងការសម្រេចចិត្ត តំរែតំរង់លីនេអ៊ែរ) និងជ្រើសរើសមួយដែលសមស្របបំផុតសម្រាប់កិច្ចការ និងទិន្នន័យជាក់លាក់របស់អ្នក។

បន្ទាប់មកអ្នកនឹងបណ្តុះបណ្តាលគំរូលើទិន្នន័យដែលបានរៀបចំរបស់អ្នក ដោយអនុញ្ញាតឱ្យវារៀនពីគំរូ និងទំនាក់ទំនងនៅក្នុងទិន្នន័យ។

5. ការវាយតម្លៃគំរូ - ការវាយតម្លៃការអនុវត្ត

ដូចឧបករណ៍ណាមួយដែរ អ្នកត្រូវវាយតម្លៃថាតើគំរូរៀនម៉ាស៊ីនរបស់អ្នកដំណើរការបានល្អប៉ុណ្ណា។ នេះពាក់ព័ន្ធនឹងការប្រើរង្វាស់ដូចជា ភាពត្រឹមត្រូវ ភាពជាក់លាក់ ការរំលឹកឡើងវិញ និងពិន្ទុ F1 ដើម្បីវាយតម្លៃថាតើគំរូទូទៅដំណើរការបានល្អប៉ុណ្ណាចំពោះទិន្នន័យដែលមើលមិនឃើញ និងជៀសវាងការបំពេញលើស។

វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យជាក់ស្តែងសង្កត់ធ្ងន់លើសារៈសំខាន់នៃការធ្វើម្តងទៀតលើគំរូរបស់អ្នកដោយផ្អែកលើលទ្ធផលនៃការវាយតម្លៃ។ អ្នក​ប្រហែល​ជា​ត្រូវ​កែ​តម្រូវ​ប៉ារ៉ាម៉ែត្រ​ខ្ពស់ សាកល្បង​ក្បួន​ដោះស្រាយ​ផ្សេងៗ ឬ​កែលម្អ​បច្ចេកទេស​វិស្វកម្ម​លក្ខណៈ​ពិសេស​របស់​អ្នក។

6. ការទំនាក់ទំនង - ប្រាប់រឿងទិន្នន័យ

វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យមិនគ្រាន់តែអំពីជំនាញបច្ចេកទេសប៉ុណ្ណោះទេ។ នៅក្នុងពិភពពិត អ្នកនឹងត្រូវអាចទំនាក់ទំនងការរកឃើញរបស់អ្នកប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពទៅកាន់ទស្សនិកជនទាំងបច្ចេកទេស និងមិនមែនបច្ចេកទេស។ នេះពាក់ព័ន្ធនឹងការបង្កើតការមើលឃើញច្បាស់លាស់ និងសង្ខេប និងបង្ហាញការយល់ដឹងរបស់អ្នកតាមរបៀបដែលងាយយល់ និងអាចធ្វើសកម្មភាពបាន។

ឧបករណ៍ពាណិជ្ជកម្ម៖

Python គឺជាភាសាសរសេរកម្មវិធីដ៏ពេញនិយមមួយសម្រាប់វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យជាក់ស្តែង ដែលមានបណ្ណាល័យដូចជា pandas, NumPy, scikit-learn និង TensorFlow ជាឧបករណ៍សំខាន់។

ឧបករណ៍មើលឃើញទិន្នន័យដូចជា Tableau, Power BI និង Matplotlib ត្រូវបានប្រើដើម្បីបង្កើតការមើលឃើញគួរឱ្យទាក់ទាញដែលទាក់ទងការរកឃើញរបស់អ្នក។

លើសពីមូលដ្ឋាន៖

វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យជាក់ស្តែងក៏រួមបញ្ចូលផ្នែកជាច្រើនដូចជា ឃ្លាំងផ្ទុកទិន្នន័យ ដំណើរការទិន្នន័យធំ និងការគណនាលើពពក ដែលមានសារៈសំខាន់នៅពេលដែលអ្នកធ្វើការជាមួយសំណុំទិន្នន័យធំ និងស្មុគស្មាញ។

ការរក្សាភាពទាន់សម័យជាមួយនឹងឧបករណ៍ចុងក្រោយបំផុត បច្ចេកទេស និងការអនុវត្តល្អបំផុតគឺមានសារៈសំខាន់នៅក្នុងវិស័យដែលកំពុងរីកចម្រើនយ៉ាងឆាប់រហ័សនេះ។

សេចក្តីសន្និដ្ឋាន៖

វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យជាក់ស្តែងផ្តល់ឱ្យអ្នកនូវជំនាញក្នុងការដោះស្រាយបញ្ហាប្រឈមទិន្នន័យក្នុងពិភពពិត។ វាជាដំណើរការសិក្សាជាបន្តបន្ទាប់ដែលពាក់ព័ន្ធនឹងការធ្វើឱ្យដៃរបស់អ្នកកខ្វក់ជាមួយនឹងទិន្នន័យ ការអនុវត្តបច្ចេកទេសត្រឹមត្រូវ និងការទំនាក់ទំនងប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពនៃការរកឃើញរបស់អ្នក។ តាមរយៈការធ្វើជាម្ចាស់លើទិដ្ឋភាពជាក់ស្តែងទាំងនេះ អ្នកអាចបំប្លែងទិន្នន័យទៅជាការយល់ដឹងដ៏មានតម្លៃ និងធ្វើឱ្យមានផលប៉ះពាល់ពិតប្រាកដនៅក្នុងវិស័យផ្សេងៗ។