What makes Data Science Different?D

What makes Data Science Different?
Data Science supports and encourages shifting between deductive
(hypothesis-based) and inductive (pattern-based) reasoning. This is
a fundamental change from traditional analytic approaches. Inductive
reasoning and exploratory data analysis provide a means to form or
refine hypotheses and discover new analytic paths. In fact, to do the
discovery of significant insights that are the hallmark of Data Science,
you must have the tradecraft and the interplay between inductive
and deductive reasoning. By actively combining the ability to reason
deductively and inductively, Data Science creates an environment
where models of reality no longer need to be static and empirically
based. Instead, they are constantly tested, updated and improved until
better models are found. These concepts are summarized in the figure,
The Types of Reason and Their Role in Data Science Tradecraft.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สิ่งที่ทำให้ข้อมูลวิทยาศาสตร์แตกต่างกันข้อมูลวิทยาศาสตร์สนับสนุน และกระตุ้นให้เกิดการขยับระหว่างการนิรนัย(ตามสมมติฐาน) และเหตุผล (ตามรูป) อุปนัย นี้เป็นการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานจากวิธีวิเคราะห์แบบดั้งเดิม เหนี่ยวนำเหตุผล และสำรวจข้อมูลวิเคราะห์ให้เป็นวิธีการแบบฟอร์ม หรือกำหนดสมมติฐาน และค้นพบเส้นทางการวิเคราะห์ใหม่ ในความเป็นจริง การทำการค้นพบข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญที่เป็นจุดเด่นของข้อมูลวิทยาศาสตร์คุณต้องมีการ tradecraft และความสัมพันธ์ระหว่างแบบเหนี่ยวนำและการใช้เหตุผลนิรนัย โดยการรวมความสามารถในการใช้เหตุผลอย่างแข็งขันdeductively และ inductively ข้อมูลวิทยาศาสตร์สร้างสภาพแวดล้อมซึ่งรูปแบบของความเป็นจริงไม่จำเป็นต้องเป็นแบบคงที่ และเชิงประสบการณ์ด้วยคะแนน แทน พวกเขามีอย่างต่อเนื่องทดสอบ ปรับปรุง และปรับปรุงจนรุ่นดีที่พบ แนวคิดเหล่านี้จะสรุปในรูปชนิดของเหตุผลและบทบาทของตนในข้อมูลวิทยาศาสตร์ Tradecraft

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สิ่งที่ทำให้ข้อมูลวิทยาศาสตร์แตกต่างกันอย่างไร
วิทยาศาสตร์ข้อมูลสนับสนุนและกระตุ้นให้เกิดการขยับระหว่างนิรนัย
(สมมติฐาน-based) และอุปนัย (รูปแบบที่ใช้) เหตุผล นี่คือ
การเปลี่ยนแปลงขั้นพื้นฐานจากวิธีการวิเคราะห์แบบดั้งเดิม อุปนัย
เหตุผลและการวิเคราะห์ข้อมูลการสำรวจให้ความหมายในรูปแบบหรือ
ปรับแต่งการตั้งสมมติฐานและค้นพบเส้นทางการวิเคราะห์ใหม่ ในความเป็นจริงที่จะทำ
การค้นพบของข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญที่เป็นสัญลักษณ์ของข้อมูลวิทยาศาสตร์ที่
คุณต้องมี tradecraft และทำงานร่วมกันระหว่างอุปนัย
เหตุผลและการอนุมาน แข็งขันโดยการรวมความสามารถในการใช้เหตุผล
อนุมานและ inductively, ข้อมูลวิทยาศาสตร์สร้างสภาพแวดล้อม
ที่รูปแบบของความเป็นจริงไม่จำเป็นต้องเป็นแบบคงที่และสังเกตุ
ตาม แต่พวกเขาจะถูกทดสอบอย่างต่อเนื่องการปรับปรุงและการปรับปรุงจน
รุ่นที่ดีกว่าจะพบ แนวคิดเหล่านี้ได้สรุปไว้ในรูปที่
ประเภทของเหตุผลและบทบาทของพวกเขาในข้อมูลวิทยาศาสตร์ tradecraft

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

อะไรที่ทำให้ข้อมูลวิทยาศาสตร์แตกต่างกันอย่างไรข้อมูลสนับสนุน และกระตุ้นให้เปลี่ยนระหว่างวิทยาศาสตร์นิรนัย( สมมติฐานตามแบบ ( ลายพื้นฐาน ) เหตุผล นี้คือการเปลี่ยนแปลงขั้นพื้นฐานจากเดิมวิเคราะห์แนว โดยอุปนัยเหตุผล และการวิเคราะห์ข้อมูลให้หมายถึงรูปแบบ หรือปรับสมมติฐานเชิงวิเคราะห์และค้นพบเส้นทางใหม่ ในความเป็นจริง การทำการค้นพบข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญที่เป็นจุดเด่นของ วิทยาศาสตร์ข้อมูลคุณ ต้อง มี วิชาแลกเปลี่ยนและ interplay ระหว่างอุปนัยและแบบนิรนัยการใช้เหตุผล โดยงานรวมความสามารถในการเหตุผลสมมติฐานและการอุปนัยสร้างสิ่งแวดล้อม วิทยาศาสตร์ข้อมูลซึ่งรูปแบบของความเป็นจริงไม่ต้องสถิตและเชิงประจักษ์ตาม แทน พวกเขาถูกทดสอบตลอดเวลา การปรับปรุงและพัฒนาจนถึงโมเดลที่ดีกว่าจะพบ แนวคิดเหล่านี้จะสรุปได้ในรูปชนิดของเหตุผลและบทบาทของตนเองในวิชาแลกเปลี่ยนวิทยาศาสตร์ข้อมูล