บาคาร่าออนไลน์ โลกเต็มไปด้วยข้อมูล มีข้อมูลเสมือนคลื่นยักษ์เคลื่อนตัวไปทั่วโลก ต่ออายุตัวเองทุกวัน ใช้เฉพาะตลาดการเงินทั่วโลก พวกเขาสร้างข้อมูลจำนวนมหาศาล – ราคาหุ้น ราคาสินค้าโภคภัณฑ์ ดัชนี ตัวเลือก และราคาฟิวเจอร์ส เป็นต้น
แต่ข้อมูลจะไม่มีประโยชน์หากไม่มีคนสามารถรวบรวม เปรียบเทียบ
วิเคราะห์ และนำไปใช้เพื่อประโยชน์ของสังคมได้ ข้อมูลทั้งหมดที่สร้างโดยตลาดการเงินทั่วโลกจะถูกนำไปใช้สำหรับการจัดการสินทรัพย์และความมั่งคั่ง และจะต้องได้รับการวิเคราะห์และทำความเข้าใจอย่างเหมาะสมเพื่อประกอบการตัดสินใจที่ดี นั่นคือสิ่งที่วิทยาศาสตร์ข้อมูลเข้ามา
จุดมุ่งหมายหลักของ Data Science คือการดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลในรูปแบบต่างๆ ทั้งแบบมีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง เป็นสาขาที่มีความหลากหลายทางวินัย ซึ่งเกี่ยวข้องกับทุกอย่างตั้งแต่คณิตศาสตร์ประยุกต์ สถิติ ปัญญาประดิษฐ์ ไปจนถึงการเรียนรู้ของเครื่อง และมันกำลังเติบโต เนื่องจากความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์และความเร็วในการประมวลผล ต้นทุนในการจัดเก็บข้อมูลที่ค่อนข้างต่ำ และความพร้อมของข้อมูลจำนวนมากจากอินเทอร์เน็ตและแหล่งข้อมูลอื่นๆ เช่น ตลาดการเงินทั่วโลก
ในขอบเขต
ที่กว้างขวาง เพื่อให้วิทยาศาสตร์ข้อมูลเกิดขึ้น แน่นอน คุณต้องมีนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล เนื่องจากวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีขอบเขตที่กว้างมาก การเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจึงครอบคลุมหลากหลายวิชาชีพ ซึ่งรวมถึงนักสถิติ นักวิจัยด้านปฏิบัติการ วิศวกร นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ นักคณิตศาสตร์ประกันภัย นักฟิสิกส์ และแมชชีนเลิร์นนิง
ความหลากหลายนี้ไม่จำเป็นต้องเป็นสิ่งที่ไม่ดี จากประสบการณ์จริงของฉัน ฉันได้เรียนรู้อย่างรวดเร็วว่าเมื่อต้องแก้ไขปัญหาวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณต้องมีบุคลากรจำนวนมาก บางคนสามารถทำงานเชิงลึกเกี่ยวกับทฤษฎีและคนอื่น ๆ สามารถสำรวจขอบเขตการใช้งานได้
แต่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเหล่านี้ควรได้รับการฝึกอบรมอย่างไรเพื่อให้พร้อมสำหรับความท้าทายด้านข้อมูลขนาดใหญ่ที่รออยู่ข้างหน้า
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมักใช้เทคนิคทางคณิตศาสตร์ที่เป็นนวัตกรรมใหม่
จากสาขาย่อยของตนเองเพื่อพยายามและแก้ปัญหาในพื้นที่การใช้งานเฉพาะ ขอบเขตการใช้งาน เช่น การเงิน สุขภาพ เกษตรกรรม และดาราศาสตร์ เป็นเพียงตัวอย่างบางส่วนเท่านั้น แตกต่างกันมาก ซึ่งหมายความว่าแต่ละคนมีปัญหาที่แตกต่างกัน ดังนั้นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจึงต้องการความรู้เกี่ยวกับขอบเขตการใช้งานเฉพาะ
ตัวอย่างเช่น พิจารณาฟิสิกส์ดาราศาสตร์และSquare Kilometer Arrayถูกสร้างขึ้นทางตอนใต้สุดของทวีปแอฟริกา มันจะเป็นกล้องโทรทรรศน์วิทยุที่ใหญ่ที่สุดในโลกเมื่อสร้างเสร็จในช่วงกลางปี 2020 กล่าวกันว่าอาร์เรย์ของกล้องโทรทรรศน์จะได้รับข้อมูลที่ 1 เทราไบต์ต่อวินาที และโดยทั่วไปแล้วนักวิจัยมักสนใจที่จะวิเคราะห์มวลของข้อมูลเพื่อตรวจจับสัญญาณเล็กๆ ที่ปกคลุมไปด้วยสัญญาณรบกวนสีขาว
ในด้านการเงิน นักวิจัยใช้ประโยชน์จากฐานข้อมูลขนาดใหญ่แตกต่างกันมาก เช่น เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับพฤติกรรมสินเชื่อของลูกค้า
สาขาย่อยที่เป็นที่ยอมรับมากที่สุดของวิทยาศาสตร์ข้อมูล ได้แก่ การวิจัยสถิติและการดำเนินงาน และอาจคุ้มค่าที่จะเรียนรู้จากโปรแกรมการฝึกอบรมที่กำหนดไว้ในสาขาเหล่านี้ มหาวิทยาลัยมีการฝึกอบรมผู้สำเร็จการศึกษาในสาขาเหล่านี้เพียงพอหรือไม่ และการฝึกอบรมนั้นดีพอหรือไม่?
ปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริง
แม้ว่านักศึกษาในสาขาเหล่านี้จะได้รับการฝึกอบรมด้านวิชาการมาเป็นอย่างดี แต่ผู้สำเร็จการศึกษาด้านสถิติและการวิจัยการดำเนินงานจำนวนมากขาดความรู้เกี่ยวกับสาขาวิชาที่พวกเขาคาดว่าจะใช้เทคนิคทางคณิตศาสตร์ พวกเขายังมีแนวโน้มที่จะต่อสู้กับความสามารถในการแก้ปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริง เช่นเดียวกับการขาดทักษะการเขียนโปรแกรมเชิงตัวเลขและการจัดการข้อมูล เนื่องจากทักษะเหล่านี้ ไม่ได้กล่าวถึงอย่าง เพียงพอในหลายหลักสูตร
ดังนั้น จากความล้มเหลวเหล่านี้และบทเรียนจากสาขาย่อยของวิทยาศาสตร์ข้อมูล มหาวิทยาลัยควรสอนอะไรนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลที่ต้องการ นี่คือรายการของฉัน
• คณิตศาสตร์และวิทยาศาสตร์การคำนวณ รวมถึงหลักสูตรในทฤษฎีทางสถิติและความน่าจะเป็น ปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้ของเครื่อง การวิจัยการดำเนินงาน และวิทยาการคอมพิวเตอร์
• ทักษะการเขียนโปรแกรม
• ทักษะการจัดการข้อมูล
• วิชาความรู้เฉพาะด้านในการสมัคร
• ทักษะการแก้ปัญหาอย่างมืออาชีพ บาคาร่าออนไลน์
