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.

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.

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…

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.

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 …

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.

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.

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.