โอ๊ยยยย...อยากทำงานสาย Data Science แต่...คำศัพท์สายนี้ทำไมมันเยอะไปหมดดดด จำเท่าไหร่ก็ไม่หมด ! สับสนจริงจริ๊งงงง 😖
.
🌈 หากคุณเจอปัญหานี้อยู่ล่ะก็...ไม่ต้องกังวลไป เพราะเราได้รวบรวมมาให้หมดแล้ว กับ 10 คำศัพท์เด็ด ๆ ที่คนทำงานสาย Data Science ต้องเจอแน่ ๆ มีอะไร และความหมายสั้น ๆ คืออะไร ? ถ้าพร้อมแล้วไปดูกันเลย !
.
🔹 Data Warehouse
คลังข้อมูล - เป็นพื้นที่เก็บข้อมูลขนาดใหญ่ที่รวบรวมจากหลาย ๆ แหล่ง เพื่อใช้ข้อมูลนี้ไปวิเคราะห์ ประมวลผล หรือทำงานด้าน Business Intelligence และ Machine Learning
.
🔹 Data Lake
เป็นที่เก็บข้อมูลส่วนกลาง ที่สามารถเก็บข้อมูลได้ทั้งแบบมีและไม่มีโครงสร้าง สามารถนำข้อมูลไปวิเคราะห์ ประมวลผล หรือทำงานด้าน Big Data และ Machine Learning ได้นั่นเอง
.
🔹 Data Models
แบบจำลองข้อมูล - ใช้เพื่ออธิบายโครงสร้าง ความสัมพันธ์ และการประมวลผลของข้อมูล ซึ่งจะเป็นสิ่งที่ช่วยให้ Data Science สามารถเข้าใจและสามารถจัดการกับข้อมูลได้ง่ายนั่นเอง
.
🔹 Classification
การจัดประเภท - เป็น Supervised Learning (เรียนรู้แบบมีผู้สอน) ใช้ในการจัดประเภทของข้อมูล เช่น จัดประเภทของสินค้าที่คนนิยมซื้อในช่วงโปร 7.7 และ 8.8 ของเว็บไซต์ Ecommerce
.
🔹 Clustering
การจัดกลุ่ม - เป็น Unsupervised Learning (เรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน) โดยจะหาความคล้ายคลึงกันของข้อมูลแล้วจัดให้อยู่กลุ่มเดียวกัน เช่น การแบ่งประเภทของลูกค้าจากข้อมูลพฤติกรรมการซื้อสินค้า
.
🔹 Deep Learning
การเรียนรู้เชิงลึก - เป็นระบบที่มีการเลียนแบบพฤติกรรมมนุษย์ เพื่อช่วยคอมพิวเตอร์ในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนเหมือนสมองของมนุษย์ได้นั่นเอง
.
🔹 Linear Regression
การถดถอยเชิงเส้น - เป็นโมเดลสุดฮิต! ที่ใช้วิเคราะห์ความสัมพันธ์ของ 2 ตัวแปร และปรับให้เป็นสมการเชิงเส้น ซึ่งทำให้เราได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ เช่น การคำนวณระยะจากโดยใช้ความเร็วและเวลา
.
🔹 A/B Testing
เป็นการทดสอบโดยใช้ 2 ตัวแปรแบบสุ่ม เพื่อกำหนดแนวทางให้กับผลิตภัณฑ์ เช่น Google ทดสอบแสดงผลสีโลโก้ในหลาย ๆ เฉด เพื่อดูว่าเฉดใดมีคนคลิกมากที่สุด
.
🔹 Data Visualization
เป็นการนำข้อมูลมาวิเคราะห์และจัดทำให้อยู่ในรูปแบบที่เราเข้าใจง่าย ๆ เช่น กราฟ หรือ แผนภูมิ และที่เราเห็นเขาทำกันบ่อย ๆ ก็คือ Dashboard นั่นเอง
.
🔹 ETL
จริง ๆ แล้วมันย่อมาจาก Extract Transform Load เป็นกระบวนการรวบรวมข้อมูลจากหลายแหล่งมาแปลงให้เป็นรูปแบบที่เหมาะสมแล้วจัดเก็บไว้ในแหล่งเก็บข้อมูล เช่น Data Warehouse หรือ Data Lake
.
👉 และทั้งหมดนี้เป็นคำศัพท์เบื้องต้นที่คนอยากทำงานสาย Data Science ควรรู้ !! หวังว่าจะเป็นประโยชน์กับเพื่อน ๆ ที่กำลังอยากทำงานในสายนี้น้าาา หากอยากให้แอดทำคอนเทนต์แนวนี้อีก เมนต์ไว้ได้เลย !! ~~
.
หากชอบเนื้อหานี้ อย่าลืมกดไลก์ กดแชร์ เพื่อเป็นกำลังใจให้เราด้วยนะ ❤️
.
borntoDev - 🦖 สร้างการเรียนรู้ที่ดีสำหรับสายไอทีในทุกวัน
data lake data warehouse 在 Database vs Data Warehouse vs Data Lake - YouTube 的推薦與評價
Database vs Data Warehouse vs Data Lake | Today we take a look at these 3 different ways to store data and the differences between them. ... ... <看更多>