Kategorie
Data Science

Wprowadzenie do Data Science; {Lekcja 1}

Data Science w praktyce biznesowej.

Information and communication technology {Technologia informacyjna i komunikacyjna}.

ICT {

  • Obliczanie
  • komunikacja
  • koordynowanie
  • zarządzanie
  • przechowywanie danych
  • automatyzacja
  • ocenianie
  • projekt; projektowanie.}

Czym jest zarządzanie informacją?

Pozyskiwanie informacji, przechowywanie i dystrybucja tych informacji, oraz przechowywanie ich danych.

Czym jest informatyka? {Computer Science}.

Na naukę o komputerach i informatyce, składają się ich teoretyczne i algorytmiczne podstawy, sprzęt i oprogramowanie {hardware; software}, oraz ich zastosowanie do przetwarzania informacji.

Dyscyplina naukowa jaką jest informatyka obejmuje badanie {naukę o} algorytmów, struktury danych, projektowanie komputerów i sieci, modelowanie danych i procesów informacyjnych.

{Data Science}Jest to dyscyplina naukowa, która bada jak rozwiązywać problemy.

Z łacińskiego Datum {Fakt}.

W informatyce dane są elementami informacji: zwykle symbolami {znakami, liczbami}, którymi trzeba manipulować elektroniczne, zgodnie z danym schematem.

Dane odnoszą się w szczególności do faktów, gromadzonych w celu zbadania, a następnie użycia w procesie podejmowania decyzji.

Rodzaje danych {

  • Proste: znak, symbol, cyfra;
  • Złożone: połączenie prostych danych; słowo, liczba;}

Dane używane w środowisko analogowym i cyfrowym {

  • Dane analogowe: odnoszą się do danych, których wartości są nieskończone {sygnał elektryczny, fale dźwiękowe, fale świetlne, zjawiska fizyczne}, tj. sygnał analogowy.
  • Dane cyfrowe: pojedyncze wartości; Wartości są ograniczone w określonym odstępach czasu. Przykładowo można wskazać {przedziały czasowe do wyrażenia części doby, tj. 24h, 1.440 mns, 85.000 sekund, 850.000 dziesiątej części sekundy}.

Informacja: wynik interpretacji zestawu danych (liczby, obrazy lub słowa). Informacja przyczynia się do zwiększania wiedzy. Natomiast dane mają szczególne znaczenie, tylko w określonym kontekście. Informacje muszą zostać wyprodukowane, przekazane i dotrzeć do odbiorcy. Odbiorca musi zrozumieć {rozszyfrować} informacje. Informacje: wszelkiego rodzaju wiadomości, których celem jest poszerzenie wiedzy i mogą służyć do podejmowania decyzji.

Informacja {zinterpretowany zbiór danych, zrozumiały przed odbiorców}.

Znaczenie w informatyce {

Dane; Dane to surowe, niezorganizowane fakty, które należy przetworzyć. Dane mogą być czymś prostym, pozornie przypadkowym i bezużytecznym, dopóki nie zostaną zorganizowane.

Informacje; Gdy dane są przetwarzane w sposób zorganizowany, ustrukturyzowany lub przedstawiony w określonej kolejności, tak aby były użyteczne, nazywamy to informacją.

Dane; Algorytm {przechwytywanie, rozszyfrowanie, opracowanie} Informacja. Algorytmy; zestaw kroków: rozwiązać problem, zrealizować cel. Dane wejściowe; Operacje; Cel, bądź cel; ?; Dane wejściowe.

Rozwiązywanie problemów metodą {bottom; up} bądź metodą {up; bottom}.

  • Cel,
  • opracowanie {wiedza},
  • Informacja,
  • dane.
  • Data,
  • informacja,
  • opracowanie {wiedza},
  • cel.

Oprogramowanie

Formalne przedstawienie (reprezentacja) algorytmu nadającego się do wykonania przez urządzenia elektroniczne.

Informatyka w biznesie {Business Intelligence}, {w tym Data Science} może służyć, do wsparcia procesów automatycznego rozwiązywania problemów.

Każdy problem komputerowy, nawet najbardziej złożony, jak zarządzanie e-commerce czy zarządzanie ruchem na lotniskach, to tylko problem związany z zarządzaniem informacją.

  • Zdobądź dane, opracuj dane, na podstawie tego stwórz {uzyskaj} nową informację, następnie podejmij decyzję.
  • Problem związany z Data Science; Projekt obliczeniowy {compute project} = {na wyjściu otrzymujemy} algorytm służący do rozwiązania problemu.
  • Złożony problem Data Science = złożone algorytmy łączące kilka prostszych algorytmów.

Computer Science; Algorytmy; Oprogramowanie.

Automatyzacja działań wykonywanych w trakcie pracy. Wsparcie procesu automatycznego rozwiązywania problemów.

Procedura służąca do obliczania {procedura obliczeniowa} z wykorzystaniem reguł {sekwencji prostych, niejednoznacznych instrukcji kodu} w celu osiągniecie zaplanowanych rezultatów.

Formalna reprezentacja algorytmu, który jest wykonywany przez urządzenie elektroniczne.

Problem; Solution; Automation.

Rozpoznanie problemu {rozpoznaj problem}.

Analiza {przeanalizuj}.

Zastanów się nad {określ} sekwencję {kolejność} operacji {działań}, w celu rozwiązania problemu {zadania}.

Zaprogramuj w formie oprogramowanie, rozwiązanie problemu.

Business Intelligence = programowanie procesów automatycznego rozwiązywania problemów przedsiębiorstwa, w formie algorytmu.

Machine learning {uczenie maszynowe} = znalezienie algorytmów rozwiązujących problemy.

GIGO = Garbage In Garbage Out {śmieciowe dane, takie jak mylne informacje, na wejściu, śmieciowe rozwiązanie, tj. wprowadzające w błąd raporty {misleading reports}.

Z jakich urządzeń korzystasz najczęściej?

View Results

Loading ... Loading ...

Jakiego systemu operacyjnego używasz?

View Results

Loading ... Loading ...

Historia informatyki {

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany.