علم داده (data science ) چیست ؟ معرفی جامع

احتمالا شما هم تا به الان، به چالش های متنوعی درباره علم داده برخورد کرده اید.و دوست دارید بدانید که دقیقا دیتاساینس چیست ، کاربردهای آن در دنیای امروز چیست و همچنین بازار کار آن به چه شکل است.
به زبان ساده بگیم ، امروزه داده‌ها در جهان به شدت رو به افزایش است.اگر این سوال برای شما پیش آمد که داده چیست؟باید بدانید که داده به معنای واقعی، یعنی همه چیز.همه چیز ما یک داده هست.پیشنینه ما،آگاهی ما،داشته های ما،دارایی ما،دانستنی های ما،آمارهای ما و …همه یک نوع داده محسوب میشوند. جهان این روزها ، در نوع خودش ، یک جهان‌داده است.حالا به‌ این فکرکنید که با این حجم کلان از داده ها،چگونه باید برخورد شود؟ نحوه ی سازماندهی و بهینه سازی این داده ها به چه طریقی است؟جواب این سوال، برمیگرده به علم داده.
در واقع روند سازماندهی این داده‌های کلان ،با علم داده انجام میشود.

 

 

علم داده چیست؟

علم داده ، یکی از مباحث روز دنیاست که با استفاده از یک سری ابزارها، الگوریتم ها و روش های مدرن ، به اکتشاف الگوهای پنهان شده‌ای که بین داده های خام اولیه وجود دارد، میپردازد.
همانطور که گفتیم، جهان امروز تبدیل به یک جهان داده شده است و همین موضوع هم باعث شده که کسب و کارها، برای بهینه سازی داده‌‌ها از یک متخصص دیتاساینس استفاده کنند.

این علم، دربرگیرنده موضوعاتی مانند ریاضیات، آمار، علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی است که از آن در صنایع مختلف برای تجزیه و تحلیل داده‌های پیچیده، مدل‌سازی پیش‌بینی، سیستم توصیه گر و تجسم داده‌ها برای برنامه‌ریزی و تصمیم‌گیری هوشمندانه استفاده می‌شود.

1. تجزیه و تحلیل داده‌های پیچیده

علم داده، تجزیه و تحلیل سریع و دقیق مجموعه داده‌های بزرگ و پیچیده را امکان‌پذیر می‌کند. تحلیلگران داده می‌توانند با استفاده از ابزارها و تکنیک‌های نرم‌افزاری مختلف، به آسانی روندها و الگوها را شناسایی کنند. این امر به کسب‌وکارها در چگونگی تقسیم‌بندی مشتریان، تحلیل بازار و تصمیم‌گیری بهتر و هوشمندانه‌تر کمک می‌کند.

2. مدل‌سازی پیش‌بینی کننده

دیتا ساینس، همچنین می‌تواند در زمینه مدل‌سازی پیش‌بینی نیز استفاده شود. تحلیلگران می‌توانند با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، الگوهای موجود در داده‌های گذشته را شناسایی کرده و در مورد نتایج آینده، پیش‌بینی کنند.
این تکنیک به‌ویژه در صنایعی مانند بیمه، بازاریابی، مراقبت‌های بهداشتی و مالی که پیش‌بینی‌های دقیق در موفقیت کسب‌وکارها نقش حیاتی دارند، مفید است.

3. سیستم‌های توصیه گر

بسیاری از وب‌سایت‌ها و فروشگاه‌های اینترنتی همچون دیجی‌کالا برای ایجاد توصیه‌های شخصی‌سازی شده برای کاربران خود بر اساس علایق و خریدهای قبلی آن‌ها به علم داده ها تکیه می‌کنند. درواقع، این پلتفرم‌ها با استفاده از الگوریتم‌های علم داده، با تجزیه و تحلیل رفتار و ترجیحات کاربران، به آن‌ها محتوا، محصولات یا خدمات مرتبط با علایقشان را پیشنهاد می‌کنند.

4. تجسم داده‌ها

علم داده ها، نقش مهمی در ایجاد تجسم داده‌های جذاب در قالب بصری دارد. نمودارها، جداول، نقشه‌ها و طرح‌ها و تصاویر گرافیکی به کسب‌وکارها کمک می‌کنند تا اطلاعات پیچیده را راحت‌تر درک کنند.

 

 

 

پیش نیازهای علم داده چیست؟

برای اینکه شما تبدیل به یک متخصص دیتاساینس شوید، باید یک سری مهارت ها کسب کنیدکه در زیر، به طور خلاصه به آن‌ها اشاره میکنیم:

تسلط بر زبان های برنامه نویسی

رایج ترین زبان های برنامه نویسی در بین متخصصین دیتاساینس، Rو پایتون است.بسیاری از متخصصین علم داده برای حل مسائل آماری از زبان برنامه نویسی R استفاده میکنند.اما به شکل کلی ، یک دانشمند علم‌داده، باید به زبان برنامه نویسی پایتون نیز مسلط باشد، تا بتواند برای حل مسائل داده‌کاوی نیز از آن استفاده کند.

آمار

آمار، هسته‌ی اصلی علم‌داده است و ارتباط سنجیه بین داده‌ها، یکی از کاربردهای مهم روش‌های آماری است.اغلب ، یک متخصص دیتاساینس، روی پیش پردازش داده ها کار میکند.وقتی این مبحث مطرح میشود، اهمیت آمار در علم داده نیز بیشتر آشکار میشود.قطعا مهمترین جنبه در هر رویکرد علم داده، چگونگی پردازش اطلاعات است.ما میخواهیم نسبت به داده‌ها به یک بینش برسیم و اینجاست که ما احتمالات را کشف میکنیم.همین اطلاعات در دیتاساینس به عنوان تجزیه و تحلیل آماری شناخته میشود.

سیستم های پایگاه داده

یک متخصص علم داده باید به طور کامل با نحوه کار با سیستم های پایگاه داده نظیر SQL و NOSQL آشنا باشد.خب سوال اینه که اصلا پایگاه داده چیه ؟ به زبان ساده، پایگاه داده مجموعه ای سازمان یافته از داده های مرتبط است که برای تحقیقات علمی و نظارت و بازبینی طولانی مدت در دسترس است.هدف اصلیه پایگاه‌های داده،تسهیل روند ذخیره سازی داده ها، اصلاح، حذف و یا بازیابی داده ها میباشد.یکی از سرورهای پایگاه داده محبوب که در حال حاضر بین متخصصین علوم داده و دانشمندان رایج است SQL است که عموما بخاطر سادگی و سازگاری بیشتر از آن استفاده میکنند.چون SQL هم برای داده های کوچک و هم برای داده های بزرگ استفاده میشود، پس یک انتخاب بسیار خوب است.
همانطور که بالاتر اشاره کردیم، یکی از زبان های برنامه نویسی مورد استفاده در علم داده ، پایتون است.باید بدانید که یک سری روش ها وجود دارد، که میتوان SQL را با پایتون استفاده کرد.از آنجایی که پایتون، کتابخانه های فراوانی دارد و بسیار هم توسعه یافته هستند، میتوانیم از آنها در SQL استفاده کنیم.نظیر کتابخانه های MYSQL و SQLITE.

بیشتر بخوانید : کتابخانه های علم داده 

مفاهیم یادگیری ماشین

یادگیری ماشین در علم داده ، یعنی تجزیه و تحلیل داده ها و پیش بینی آن ها در طی زمان بدونه دخالت هیچ فردی… یک متخصص علم داده باید مفاهیم و متدهای یادگیری ماشین را متناسب با مسئله خود بهینه کند.برای مثال، در علم پزشکی زمانی که میخواهیم بدونه دخالت انسان متوجه این موضوع بشویم که یک فرد، پس از آزمایش خون،دچار بیماری دیابت است یا خیر، برای پیش بینی این موضوع، نیاز به استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین داریم.در این موضوع، داده هایی که در اختیار ما قرار میگیرد شامل بیمارانی که دچار دیابت شده اند یا نه، و همچنین نتایج آزمایش آنهاست.اتفاقی که میفتد این است که الگوریتم های یادگیری ماشین، از این داده ها یاد میگیرند و این موضوع باعث میشود که در آينده، برحسب نتایج آزمایش بیمار، پیش بینی کنند که بیمار مد نظر مبتلا به دیابت است یا خیر…

پیشنهاد مقاله : انواع یادگیری ماشین

 

 

تفاوت های علم داده و داده‌کاوی

به زبان ساده، داده‌کاوی زیر مجموعه ی دیتاساینس است.داده‌کاوی به دنبال یافتن یک روند بین داد‌ه‌ها است که از این روندها برای شناسایی الگوهای آینده استفاده میشود. برای این کار، از یادگیری ماشین، سیستم‌های پایگاه داده و آمار، استفاده میکند.یادگیری ماشین در داده کاوی بیشتر برای تشخیص الگوها استفاده میشود ولی در دیتاساینس کاربردی بسیار عمومی تر دارد.به شکل کلی میتوان گفت که داده‌کاوی یک تکنیک است.اما علم داده از الگوریتم‌ها و سیستم‌ها برای استخراج دانش از میان داده های ساختاریافته یا ساختارنیافته استفاده میکند.برخلاف داده‌کاوی که اغلب مرتبط با داده های ساختاریافته است.
اما بگذارید با یک مثال توضیح بدیم که در چه شرایطی یک کسب و کار به یک متخصص دیتاساینس و در چه شرایطی به یک دیتاماینر احتیاج دارد؟
فرض کنید صاحب یک خرده‌فروشی بسیار بزرگ موادغذایی در کشور که در سراسر ایران 10 فروشگاه بزرگ دارد و 5 سال است که فعالیت میکند، میخواهد داده های 5 سال گذشته را مطالعه کند تا متوجه شود که چه مقدار از یک ماده غذایی (برای مثال قند) را در یکی از فصول سال در یک شهر فروخته است.در یک چنین شرایطی میتواند فردی با تخصص داده کاوی را استخدام کند،تا این فرد اطلاعات ذخیره شده قدیمی را در سیستم ها بررسی کند و از الگوریتم ها برای استخراج روندهای موجود بین داده ها استفاده کند.
حالا صاحب این خرده فروشی بزرگ ، میخواهد بداند که چه تعداد نقدهای مثبت یا منفی از یکی از مواد غذایی به فروش رفته مانند قند را بررسی کند.در این حالت ، دیگه منابع داده محدود به پایگاه داده نیستند و اینجا باید شبکه های اجتماعی و پیغام های بازخورد نیز بررسی شوند.در این حالت، باید فردی استخدام شود که برای تحلیل های محاسباتی و اعمال الگوریتم ها مناسب تر باشد که قطعا یک متخصص علم داده در این حالت بهتر میتواند به شخص کمک کند.

 

 

مزیت های علم داده چیست؟

همانطور که گفتیم ، از آنجایی که جهان امروز یک جهان داده است و کسب و کارها و سازمان‌ها با سیل عظیمی از داده ها روبرو میشوند، طبیعتا اینجاست که برای سازماندهی داده‌ها، وجود یک متخصص دیتاساینس ضروری میشود.

 

مزیت های علم داده	توضیحات
بهینه سازی هزینه ها و منابع	پیدا کردن الگو در داده ها موجب میشود که مسیرها را بهتر بیابید و این کار موجب صرفه جویی در منابع میشود.
دقت	با علم داده میتوانید دقت وظایفی که موجب بهبود کسب و کارتان میشود را توسعه بدید.
تمایز از رقبا	علم داده موجب میشود شما با تقاضای بازار همگام شوید و به مشتریان خود، آنچه را میخواهند، ارائه بدهید.

 

همانطور که میبنید با توجه به مزیت های فراوانی که دیتاساینس دارد، به ضرورت وجود یک متخصص دیتاساینس در کسب و کارهای بزرگ یا سازمان ها پی میبریم.پس با یادگیری علم داده از فرصت های شغلی خوبی نیز بهره مند میشویم.

اگر میخواهید در مورد فرصت های شغلی این رشته در ایران بیشتر بدانید، مقاله بازار کار علم داده در ایران را مطالعه کنید.

کاربردهای علم داده

فکر کنم تا الان به این پی بردید که دیتاساینس تا چه حد جذابه و چه آینده ی خوبی را کسب و کارها میتوانند با دیتاساینس برای خودشان رقم بزنند.حالا که یک حجم زیادی از مطالب جدید را در مورد علم داده یادگرفتید، بریم که چنتا از کاربردهای مهم این روزهای دیتاساینس رو نیز با هم بررسی کنیم.

تشخیص ریسک 

اولین کاربرد دیتاساینس در بحث امور مالی بود.شرکت ها با توجه ب زیان ها و بدهی های هنگفتی که به بارآورده بودند از این شرایط خسته شدند.و پس از آن تصمیم گرفتند که در کارهای خود، یک متخصص علم داده اضافه کنند، تا بتوانند تصمیمات بهتری بگیرند.از طریق یک سری راهکارها مانند بررسی پروفایل مشتری و مخارج گذشته ، داده‌ها را به دست آوردند.و این امر موجب شد تا محصولات خود را بر اساس نیاز و قدرت خرید مشتری پیش ببرند.

پزشکی و مراقبت های بهداشتی

در پزشکی، شرکت های بزرگ برای ساختن ابزارهای پیچیده ، دست به دامان دیتاساینس میشوند.مثلا توسعه دادن داروها با استفاده از متدهای یادگیری ماشین و علم داده، فرایند کوتاه تر و راحت تری است.همچنین در تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی و ژنتیک نیز از دیتاساینس استفاده میشود.

جستجو در گوگل

تا حالا به این فکر کردید که بهترین نتیجه گوگل برای ما چگونه نمایش داده میشود؟
باید بدانید که گوگل و دیگر موتورهای جستجو، برای نمایش دادن بهترین نتیجه به ما، پس از جستجوی ما، از الگوریتم های علم داده استفاده میکنند.حال به این فکر کنید که با توجه به اینکه گوگل ، روزانه چه حجم عظیمی از داده را پردازش میکند، آیا اگر علم داده نبود، گوگل همین گوگل امروزی بود؟…

بازی ها

علم داده میتواند تجربیات بازی آنلاین را بهبود بخشد.یعنی بازی ها در این روزها با توجه به متدهای پیاده سازی یادگیری ماشین برای طراحیشان، منجر به این شده اند که با ارتقا بازیکن به سطح بالاتر، خود را بهبود میدهند.
اما این موارد ، تمام کاربردهای دیتاساینس نیستند، بلکه دیتاساینس دارای کاربردهای فراوان دیگری نیز هست نظیر، استفاده از علم داده در تجارت الکترونیک، تبلیغات هوشمند،ورزش، دولت،حمل و نقل و بسیاری از موارد دیگر …

امنیت سایبری

 شاید کاربرد علم داده در امنیت سایبری از مهم‌ترین کاربردهای آن باشد. به عنوان مثال، شرکت کسپرسکی (Kaspersky) برای محصولات آنتی‌ویروس خود از این علم و یادگیری ماشینی برای شناسایی صدها هزار نمونه جدید بدافزار به صورت روزانه استفاده می‌کند.

کاربردهای علم داده در دنیای امروزی

با توسعه‌ی فناوری‌ها و گسترش اطلاعات در دنیای امروز، علم داده ها یکی از مفاهیم کلیدی و پرکاربرد در میان اقشار مختلف جامعه شده است. وقتی به علم داده ها فکر می‌کنیم، شاید ابتدا به تجزیه و تحلیل اطلاعات فرضیه‌پردازی و پیش‌بینی فکر کنیم، اما کاربردهای این حوزه بسیار گسترده‌تر از آنچه که ممکن است تصور کنیم می‌باشند.

تجزیه و تحلیل رفتار مشتریان در تجارت الکترونیکی

یکی از کاربردهای علم داده در دنیای کسب و کار، تجزیه و تحلیل رفتار مشتریان در تجارت الکترونیکی است. با جمع‌آوری داده‌های مرتبط با عملکرد مشتریان در وب‌سایت یا اپلیکیشن، می‌توان به شناخت بهتری از علایق، نیازها و رفتارهای مشتریان دست یافت. این اطلاعات به کسب و کارها کمک می‌کند تا استراتژی‌های بهتری برای جذب و نگه‌داشت مشتریان ارائه دهند.

پیش‌بینی رویدادها و تصمیم‌گیری‌های استراتژیک

علم داده به کسب و کارها ابزارهای قدرتمندی می‌دهد تا بر اساس تحلیل دقیق داده‌ها، رویدادها و تغییرات آینده را پیش‌بینی کنند. این پیش‌بینی‌ها به کمک تصمیم‌گیری‌های استراتژیک کمک می‌کنند. به عنوان مثال، یک شرکت می‌تواند با استفاده از داده‌های مالی و اقتصادی، روند رشد یا کاهش فروش خود را پیش‌بینی کرده و به موقع اقدامات لازم را انجام دهد. که این به نوبه خود، یکی دیگر از کاربردهای علم داده است.

توسعه‌ی محصولات و خدمات جدید

علم داده ها می‌تواند به شرکت‌ها در فرآیند توسعه‌ی محصولات و خدمات جدید کمک کند. با تجزیه و تحلیل داده‌های مرتبط با بازخوردهای مشتریان، شرکت‌ها می‌توانند نیازها و ترجیحات مشتریان را بهتر درک کنند و محصولاتی را طراحی کنند که به بهترین شکل ممکن بازخوردهای مشتریان را برآورده کنند.

جمع‌آوری داده‌ها در پژوهش‌های علمی

در علوم پایه و پژوهش‌های علمی، جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است. از علم زیست‌شناسی تا علوم اجتماعی، داده‌ها به ما کمک می‌کنند تا به سوالات پژوهشی پاسخ دهیم و به فهم بهتری از جهان پیرامونمان برسیم.

تشخیص و پیشگویی بلایا و حوادث

یکی دیگر از کاربردهای علم داده، تشخیص و پیش‌بینی بلایا و حوادث مختلف است. با تجزیه و تحلیل دقیق داده‌های مرتبط با موقعیت‌های جغرافیایی، اقلیمی، اجتماعی و اقتصادی، می‌توان از پیش برنامه‌ریزی و اقدامات مناسب برای مدیریت بلایا مؤثرتر استفاده کرد. از طوفان‌ها و زلزله‌ها تا بحران‌های اقتصادی، علم داده به ما کمک می‌کند تا به طور دقیق‌تر و سریع‌تر به رخدادها واکنش نشان دهیم.

بهبود سلامت و پزشکی

علم داده در حوزه سلامت و پزشکی نیز تاثیر قابل توجهی دارد. با تجزیه و تحلیل داده‌های پزشکی می‌توان به تشخیص زودهنگام بیماری‌ها، پیش‌بینی شدت واکسیناسیون‌ها، بهبود مدیریت بیمارستان‌ها و دسترسی به مراقبت‌های بهتر دست یافت. از آنجا که داده‌های پزشکی بسیار حجیم و پیچیده هستند، دیتاساینس می‌تواند اطلاعات ارزشمندی را از این داده‌ها استخراج کرده و به پزشکان و محققان کمک کند. که این یکی از مهمترین کاربردهای علم داده است.

شهر هوشمند و مدیریت منابع شهری

در دنیای شهری، مفهوم شهر هوشمند به دنبال بهره‌برداری بهینه از منابع و خدمات شهری با استفاده از داده‌ها است. دیتاساینس می‌تواند به شهرها کمک کند تا از منابع انرژی، آب، ترافیک و سایر خدمات عمومی به بهترین شکل ممکن استفاده کنند. از انتشار ترافیک تا مدیریت سیستم‌های نورپردازی، علم داده در ساخت شهرهای هوشمند نقش مهمی دارد.

کاربردهای علم داده در صنعت بانکداری

علم داده در صنعت بانکداری ابزاری کارآمد و حیاتی تبدیل شده است که تأثیر چشمگیری بر روی تصمیم‌گیری‌ها و عملکرد این صنعت دارد. با رشد روزافزون تراکنش‌ها و انبوهی از داده‌ها که به طور مداوم تولید می‌شوند، بانک‌ها متوجه شده‌اند که نگهداری و بهره‌برداری از این داده‌ها به تنهایی کافی نیست. آن‌ها به دنبال تبدیل این داده‌ها به اطلاعات قیمتی تر و پراهمیت تر هستند. در اینجا علم داده به عنوان یک ابزار قدرتمند واحد به میان می‌آید.

تکنیک‌های علم داده به بانک‌ها این امکان را می‌دهند که از اطلاعات موجود در داده‌ها بهره‌برداری کنند و الگوهای مختلف رفتار مشتریان را شناسایی کنند. این شناخت امکان پیش‌بینی نیازها و ترجیحات مشتریان را فراهم می‌آورد، که به بهبود تصمیم‌گیری‌های مالی و ارتقاء تجربه مشتریان منجر می‌شود. همچنین، با استفاده از علم داده، بانک‌ها می‌توانند ریسک‌های مالی را کاهش دهند و به بهبود عملکرد مدیریت دارایی‌ها بپردازند.

همچنین، علم داده در جلوگیری از تقلب و جرایم مالی نقش بسیار مهمی ایفا می‌کند. با تحلیل داده‌ها و مدل‌سازی رفتار مشتریان، می‌توان الگوهای غیرمعمول را تشخیص داد و تاکتیک‌های تقلبی را که ممکن است به مخاطرات مالی بانک بیفزایند، از بین برد.

به طور کلی، علم داده به عنوان یک ابزار کلان و مؤثر در صنعت بانکداری تبدیل به ملکه تصمیم‌گیری و امنیت شده است که از آن جهت کمک به بهبود عملکرد و کاهش ریسک‌های این صنعت نمی‌توان چشم پوشی کرد.

 

متخصص علم داده کیست؟

به زبان ساده ، یک متخصص دیتاساینس فردی است که داده های بسیار پیچیده را تجزیه و تحلیل میکند.یعنی این افراد بیشتر با بزرگ داده ها در ارتباط هستند و البته با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین و مهارت های پیشرفته آماری به پیش بینی آینده کسب و کارها میپردازند.

یعنی یک متخصص علم داده اطلاعات را استخراج میکند تا بتواند اهداف کلی یک سازمان را مورد بررسی قرار دهد و در صورت لزوم به تقویت آنها بپردازد.

مطلب حائز اهمیت در این باره این است که بدانید، تحلیلگر داده با متخصص علم داده فرق میکند.در واقع تحلیلگر داده بودن، پیش نیاز متخصص داده شدن است.تحلیلگران داده از ابزار های مصورسازی داده استفاده میکنند تا الگوهای یک کسب و کار را بشناسند.اما متخصصین علم داده در مباحث پیشرفته تر مانند ریاضی و برنامه نویسی مهارت بالایی دارند و در واقع تفسیر کنندگان اطلاعات هستند.

 

 

آیا علم داده ارزش یادگیری دارد؟ 

با توجه به مطالبی که در مورد علم داده در این مقاله مورد بررسی قرار دادیم.قطعا تا حالا به این موضوع پی بردید که این رشته تا چه حد میتونه برای یادگیری ارزشمند باشه.با توجه به پیشرفت فناوی و همچنین گسترده شدن کسب و کارها،داده های کلان روز به روز در حال افزایش است.قطعا این داده ها احتیاج به مدیریت دارند.پس قطعا شرکت ها و کسب و کارهای بزرگ، برای سازماندهی این داده ها به افراد متخصص در این زمینه احتیاج دارند.لذا یادگیری این رشته هیچوقت برای شما بی ارزش تلقی نمیشود.چرا که با توجه به مطالب گفته شده، وجود یک متخصص علم داده برای خیلی از شرکت ها از نان شب هم واجب تر شده است.

روند علم داده در طی سال‌های آینده چگونه است؟

علم داده یک زیرساخت است که بخش‌هایی از هوش مصنوعی نظیر یادگیری ماشین بر روی آن ایجاد شده است.و با توجه به پیشرفت عظیم هوش مصنوعی در طی سالهای اخیر و روند رو به رشد آن در سالهای آینده قطعا قابلیت استخدام افراد ماهر در زمینه دیتاساینس روز به روز بیشتر میشود.لذا علم داده روز به روز در حال تبدیل شدن به یک مهارت پرطرفدار در بازار است.میدانیم که هر سازمانی به دنبال رسیدن به سود زیاد است.و از آنجایی که داده ها نقش اصلیه دیتاساینس را ایفا میکنند لذا، هر کسب و کاری به یک دانشمند علوم داده نیاز دارد تا به وسیله ی داده های موجود سود کسب و کار را بیشتر کند.که این میتواند دلیل اصلیه محبوبیت علم داده باشد.همچنین در سالهای اخیر و با توجه به دیجیتالیزه شدن مشاغل اعظمی در سرتاسر دنیا، و سروکار داشتن سازمانها با داده ها به مرور زمان تقاضا برای افراد ماهر در علوم داده بیشتر خواهد شد.داده ها در حال ایجاد مسیرهای متعددی پیش روی دانشمندان علم داده در سراسر دنیا در سازمانهای دولتی و خصوصی بزرگ هستند.لذا اکثریت این سازمانها برای پیشرفت در کار خود و همچنین سود بیشتر، نیاز به این دانشمندان داده دارند.احتمالا تا الان متوجه شده‌اید که همه این موارد بیان میکنند که دانشمند داده،تحلیلگر داده، مهندس داده و … همگی جزو بهترین مشاغل روز دنیا هستند و روز به روز همگام با پیشرفت هوش مصنوعی، توجه به علوم داده بیشتر میشود.

 

 

بررسی سیکل حیات علم داده

از اشتباهات رایج در اکثر پروژه‌های مربوط به علم داده می‌توان به عجله در تجزیه‌وتحلیل و جمع‌آوری داده‌ها اشاره کرد که بدون در نظر گرفتن چارچوب‌بندی مناسب و درک الزامات انجام می‌گیرد. برهمین اساس ضروری است که همزمان با بررسی روند داده‌ها، مراحلی را دنبال کرده تا از اجرای صحیح پروژه مطمئن شد. در ادامه این مبحث مرور مختصری بر مراحل بسیار مهم سیکل حیات علم داده خواهیم داشت.

 

تحقیق و بررسی

قبل از آغاز پروژه ضروری است تا اولویت‌ها، نیازمندی‌ها، الزامات و بودجه لازم را بررسی کنید. شما باید از توانایی لازم برای طرح سوالات صحیح و به‌جا برخوردار باشید. از همین ابتدا بررسی کنید منابعی که در اختیار دارید مانند زمان، تکنولوژی، افراد و داده برای پشتیبانی کامل از پروژه کافی هستند یا خیر. همچنین در این مرحله فرمول‌بندی مشکل کسب‌وکار‌ و فرضیه‌های اولیه به همراه چارچوب‌بندی آن بسیار مهم است.

آماده‌سازی و پردازش داده‌ها

وجود سندباکس تحلیلی از الزاماتی است که در این مرحله می‌توانید به‌وسیله آن تجزیه‌وتحلیل و پردازش داده‌ها را در مدت‌زمان انجام پروژه صورت دهید. همچنین داده‌ها را قبل از مدل‌سازی بررسی کرده و مورد پیش‌پردازش قرار دهید. براساس علم داده، ابزارها و روش‌های مختلفی وجود دارد که با استفاده از آن‌ها می‌توانید به مصورسازی، تبدیل و پاکسازی داده‌ها بپردازید. با انجام این کار تشخیص نقاط پرت آسان شده و می‌توانید رابطه لازم را بین متغیرها برقرار کنید.

برنامه‌ریزی مدل

بعد از آماده‌سازی و پردازش داده‌ها نوبت به استفاده از ابزار‌های مختلف مصورسازی و فرمول‌های آماری می‌رسد تا تحلیل‌های اکتشافی را بر روی آن‌ها انجام دهید. در این مرحله می‌توانید تکنیک‌ها و روش‌های خود را برای ترسیم روابط میان متغیرها تعیین کنید. در مرحله بعد برای پیاده.سازی و انجام الگوریتم‌ها به این روابط نیاز خواهد بود. برای انجام برنامه‌ریزی مدل می‌توان از ابزارهایی مانند SQL Analysis services و SAS/ACCESS استفاده کرد.

مدل‌سازی

در این مرحله از سیکل حیات علم داده به منظور تست و آموزش مدل، نیاز به توسعه مجموعه داده‌هایی خواهد بود. همچنین ابزار خود را از لحاظ کافی بودن برای اجرای مدل‌ها بررسی کنید. در برخی موارد برای پردازش موازی و سریع نیاز به محیط قدرتمندتری خواهد بود. برای ساخت مدل بررسی تکنیک‌های مختلف از جمله خوشه‌بندی، فواید انجمنی و طبقه‌بندی ضروری است. برای این امر می‌توان از ابزارهایی مانند Alpine Miner، WEKA، Matlab، SPCS Modeler و SAS Enterprise Miner استفاده کرد.

پیاده‌سازی

اینک نوبت به ارائه مستندات فنی، کدها دستورالعمل‌ها و گزارش‌های نهایی می‌رسد. ضمن‌اینکه در این مرحله نیاز است تا در شرایط real-time به اجرای یک پروژه آزمایشی نیز بپردازید. این امر به شما کمک می‌کند تا پیش از تکمیل پروژه درک مشخصی از محدودیت‌ها و عملکرد آن در مقیاس کوچک داشته باشید.

ارائه‌ی نتایج

در این مرحله می‌توانید به ارزیابی هدف خود که در نخستین مرحله برنامه‌ریزی آن را انجام داده بودید، پرداخته و موفقیت و شکست آن را تعیین کنید.

 

مراحل بسیار مهم سیکل حیات علم داده
مرحله اول	تحقیق و بررسی
مرحله دوم	آماده‌سازی و پردازش داده‌ها
مرحله سوم	برنامه‌ریزی مدل
مرحله چهارم	مدل‌سازی
مرحله پنجم	پیاده‌سازی
مرحله ششم	ارائه‌ی نتایج

 

تفاوت هوش تجاری و دیتا ساینس چیست؟

در بررسی جامع علم داده، لازم دیدیم تفاوت هوش تجاری با علوم داده ها رو نیز توضیح دهیم. غالباً در فضای کسب‌وکارها، مفاهیم علم داده و هوش تجاری (BI) را یکی می‌دانند. اگرچه هر دوی این مفاهیم بر داده‌ها و تبدیل آن به اطلاعات مفید تمرکز دارند، اما یک سری تفاوت‌های ظریف و جزئی میان آنها دیده می‌شود.
به‌طور کلی، هوش تجاری بر تجزیه و تحلیل رویدادهای گذشته متمرکز است. اما علوم داده ها روندهای آینده را پیش‌بینی می‌کند. جهت درک بهتر، مهم‌ترین تفاوت‌های هوش تجاری و علم داده را در زیر بیان کرده‌ایم.

• هدف: هدف هوش تجاری، تمرکز بر شناسایی روندهای گذشته و پاسخ به سوالات پیرامون گذشته است. (در گذشته چه اتفاقاتی افتاده است.) اما هدف علم داده استخراج اطلاعات، ارائه پیش‌بینی براساس آنها و پاسخ به سوالات پیرامون آینده است. (چه اتفاقی خواهد افتاد؟)

• مهارت‌های مورد نیاز: هوش تجاری مستلزم داشتن دانش اولیه از آمار و حوزه‌ی کسب‌وکار و همچنین مهارت‌های مصورسازی و تبدیل داده‌هاست. در مقابل، علم داده به مهارت‌های فنی بیشتر از قبیل کدنویسی، داده‌کاوی و همچنین دانش پیشرفته‌تر از آمار و حوزه‌های مورد نظر نیاز دارد.
• جمع‌آوری و مدیریت داده‌ها: هوش تجاری بر روی داده‌های سازمان یافته کار می‌کند. در حالی که علوم داده‌ها، جهت مدیریت داده‌های حجیم پویا و کمتر ساختار یافته توسعه پیدا کرده است.
• پیچیدگی: BI ساده‌تر است و در مدیریت روزانه‌ی کسب‌وکارها کاربرد بیشتری دارد. همچنین هزینه و منابع کمتری برای آن نیاز خواهد بود. در مقابل، ظرفیت پیش‌بینی علوم داده‌ها بیشتر است. بر همین اساس توانایی مدیریت داده‌های پویا را دارد و البته مستلزم مهارت‌های پیشرفته و پیچیده‌تری است.

به‌طور کلی، دیتاساینس را می‌توان به‌عنوان تکامل سیستم هوش تجاری بیان کرد. بهتر است بدانید که همکاری دانشمند داده و تحلیلگر هوش تجاری منجر به تبدیل داده‌های خام به اطلاعات مفید خواهد شد.

جمع بندی

با توجه به ضرورت های گفته شده برای یادگیری دیتاساینس و نیاز شدید این روزهای کسب و کارها به وجود یک متخصص دیتاساینس، فرصت خوبیست تا با یادگیری مباحث برنامه نویسی علم داده، قدم محکمی برای تخصص در این رشته بردارید.بهتر است بدانید آموزش علم داده در حال حاضر در فضای وب بسیار زیاد است.اما بهتر است در دوره ای شرکت کنید که بیشتر مهارت محور باشد و با تمارین مختلف ، علم شما را در این زمینه به چالش بکشد.یکی از دوره های آنلاینی که با موضوع دیتاساینس برگزار شده، بر روی وبسایت پروپژ منتشر شده است و شما میتوانید در این دوره با سه کتابخانه ی اصلیه پایتون در علم داده آشنا شوید و نحوه ی کار با آن ها را فرا بگیرید.

دوره علم داده 

 

 

در پایان، لطفا نظر خودتون رو در مورد علم داده و همچنین محتوای این مقاله بنویسید.امیدواریم که این مقاله به شما در زمینه ی دیتاساینس کمک کرده باشد.