‫Chào mừng trở lại.
‫Vậy dữ liệu là gì?
‫Ý tôi là, chúng ta đã nói về nó rồi và chúng ta nên có ý tưởng về dữ liệu là gì.
‫Và chúng tôi cũng biết lý do tại sao doanh nghiệp quan tâm đến dữ liệu, phải không?
‫Hiện tại, chúng ta đang sống trong một thế giới nơi dữ liệu có giá trị và một số công ty có giá trị nhất cũng có giá trị vì
‫họ thu thập dữ liệu.
‫Các công ty như Facebook và Google bán dữ liệu để kiếm tiền.
‫Họ cung cấp sản phẩm cho khách hàng bằng cách sử dụng dữ liệu để cải thiện sản phẩm của họ.
‫Dữ liệu là vàng mới.
‫Vì vậy, các doanh nghiệp quan tâm vì bằng cách hiểu dữ liệu của họ, dữ liệu đó có thể là một phần của sản phẩm, chẳng
‫hạn như tạo công cụ đề xuất YouTube.
‫Chúng tôi có thể hỏi liệu công ty có đang làm ổn không khi theo dõi số liệu thống kê bán hàng của công ty, và bạn cũng có thể sử dụng dữ liệu để cải
‫thiện công ty và hỏi, liệu chúng tôi có thể làm tốt hơn không?
‫Chúng ta có thể cải thiện điều gì?
‫Làm cách nào để chúng tôi có thể làm cho ứng dụng của mình nhanh hơn?
‫Vì vậy, các doanh nghiệp quan tâm rất nhiều đến dữ liệu, nhưng tôi muốn dành một chút thời gian để thực sự hiểu những gì
‫các kỹ sư dữ liệu làm bằng cách thao tác hoặc thu thập dữ liệu này.
‫Vì vậy, hãy nói về bốn loại dữ liệu khác nhau.
‫Chúng tôi biết rằng có những thứ được gọi là dữ liệu có cấu trúc.
‫Bây giờ, đây là dữ liệu thực sự được tổ chức tốt để chúng ta hiểu và đọc vì dữ liệu được thu thập theo
‫nhiều cách khác nhau từ các nguồn khác nhau.
‫Đúng?
‫Nhưng một khi trên máy tính, có một cách tiêu chuẩn thường là trong một bảng hoặc cái mà chúng ta gọi là ma trận,
‫một bảng giúp dễ đọc.
‫Các thuộc tính thường là cột và hàng thường là các phiên bản, và đôi khi chúng ta có kết quả đầu ra ở cột ngoài cùng bên
‫phải, giống như chúng ta đã thấy với học máy, nơi chúng ta dự đoán kết quả đầu ra dựa trên các đầu vào
‫và cấu trúc.
‫Dữ liệu thường đến từ những thứ như cơ sở dữ liệu quan hệ như đồ thị bài đăng MySQL và các cơ sở dữ liệu quan hệ khác
‫cho phép chúng ta thực hiện một thứ gọi là truy vấn SQL.
‫Đó là, để thực hiện các hành động trên dữ liệu cấu trúc để thu thập thông tin.
‫Sau đó là dữ liệu bán cấu trúc.
‫Vẫn có dữ liệu có cấu trúc, nhưng thường ở dạng XML CSV mà chúng ta đã thấy hoặc dạng JSON.
‫Và đây chỉ là các phần mở rộng khác nhau và các cách khác nhau để lưu trữ dữ liệu trong các tệp khác nhau.
‫Ví dụ: một trang web thực sự phổ biến để lấy dữ liệu tự do mở trực tuyến và tìm tập dữ liệu, thậm chí có thể
‫thi đấu hoặc xem sổ ghi chép của người khác và nói về các chủ đề máy học.
‫Chà, Kaggle cho phép chúng ta thực sự xem xét các tập dữ liệu có sẵn để chúng ta sử dụng và sử dụng.
‫Và ở đây nếu tôi gõ một cái gì đó như XML.
‫Nó sẽ cung cấp cho tôi tất cả thông tin hoặc tất cả dữ liệu.
‫Hãy làm cho cái này lớn hơn ở định dạng XML.
‫Vì vậy, ví dụ, nếu tôi nhấp vào hình ảnh tế bào máu.
‫Và tôi.
‫Hãy xem qua đây.
‫Tôi thấy rằng các nguồn dữ liệu, có một số tệp CSV, nhưng cũng có một số tệp XML.
‫Và nếu tôi cuộn xuống, cũng có một số hình ảnh.
‫Vì vậy, các định dạng dữ liệu khác nhau mà chúng ta có thể sử dụng.
‫Nhân tiện, nếu bạn nhấp vào bộ lọc ở đây, bạn sẽ thực sự thấy một số loại tệp có sẵn cho dữ
‫liệu.
‫Bây giờ chúng ta biết về CSP.
‫Ngoài ra còn có JSON trong đó JSON, nếu chúng ta xem qua và hãy chuyển sang phong cách bia này.
‫Nếu tôi cuộn xuống, chúng tôi thấy rằng nó ở định dạng JSON và định dạng JSON.
‫Bạn có thể thấy cấu trúc giống cây này để khám phá dữ liệu.
‫Vì vậy, chỉ khác một chút so với CSV, chỉ là một cách khác để tổ chức dữ liệu.
‫Như tôi đã đề cập.
‫Trên Kaggle, bạn sẽ tìm thấy tất cả các loại tập dữ liệu này bằng cách sử dụng những thứ khác nhau.
‫Ví dụ, SQL Light là một loại cơ sở dữ liệu và sử dụng SQL, vì vậy dữ liệu có cấu trúc.
‫Vì vậy, nếu tôi thực hiện SQL Lite ở đây và tìm kiếm thứ gì đó bằng cách sử dụng cơ sở dữ liệu quan hệ.
‫Bạn sẽ thấy rằng điều này sử dụng SQL.
‫Và nó cho chúng ta biết nó có những loại kết nối nào.
‫Có rất nhiều cách để khám phá Kaggle, nhưng hai loại dữ liệu này thường được tổ chức tốt và dễ
‫dàng để chúng tôi thao tác với các công cụ như gấu trúc cho CSP.
‫Và bạn thực sự có thể làm SQL với gấu trúc.
‫Loại thứ ba là dữ liệu phi cấu trúc.
‫Và Danielle đã đề cập đến điều này, phải không?
‫Ý tưởng về dữ liệu phi cấu trúc này rất hay, chúng không thường ở các định dạng đơn giản mà chúng ta thực sự có thể
‫thao tác và phân tích dễ dàng.
‫Đây thường là những thứ như email hoặc PDF hoặc bất kỳ loại tài liệu nào mà có lẽ việc hiểu chúng
‫thực sự khó hơn một chút.
‫Nó không có cấu trúc.
‫Cuối cùng, chúng ta có dữ liệu nhị phân.
‫Đây là những thứ như tệp âm thanh, tệp hình ảnh, tệp video.
‫Chúng ở dạng nhị phân.
‫Đó là những số một và số không mà máy tính có thể hiểu được.
‫Nhưng đối với chúng tôi để phân loại chúng, điều đó thực sự, thực sự khó khăn.
‫Như bạn thấy, nó đi từ trên xuống dưới.
‫Từ một dữ liệu thực sự có tổ chức, được gắn nhãn tốt đến một thứ gì đó khó sắp xếp hơn một chút, đặc biệt là
‫đối với máy móc.
‫Vậy tại sao chúng ta phải nói về bốn loại dữ liệu này?
‫Vâng, bởi vì hầu hết các doanh nghiệp.
‫Càng lớn, chúng không chỉ có dữ liệu có cấu trúc, mà chúng sẽ có tất cả các loại dữ liệu, tất cả
‫các loại đầu vào cần bằng cách nào đó để tất cả hoạt động cùng nhau.
‫Vì vậy, một trong những công việc của kỹ sư dữ liệu về cơ bản là sử dụng thực tế là có tất cả các loại
‫dữ liệu này và bằng cách nào đó kết hợp chúng hoặc tổ chức chúng theo cách hữu ích cho doanh nghiệp.
‫Chúng ta hãy nghỉ ngơi ở đây và khám phá một số chi tiết trong video tiếp theo.