علم داده یا دیتا ساینس، امروزه با توجه به حجم انبوه داده‌ای که تولید می‌شود، بخش ضروری بسیاری از صنایع است و یکی از موضوعات مورد بحث در محافل فناوری اطلاعات است.

محبوبیت آن در طول سال‌ها افزایش یافته و شرکت‌ها شروع به پیاده سازی تکنیک‌های دیتا ساینس برای رشد کسب و کار خود و افزایش رضایت مشتری کرده‌اند. در این مقاله، ما می‌آموزیم که علم داده چیست و چگونه می‌توانید یک متخصص داده شوید.

دیتا ساینس چیست؟

دیتا ساینس

دیتا ساینس یک حوزه مطالعاتی‌ست که با حجم وسیعی از داده‌ها با استفاده از ابزارها و تکنیک‌های مدرن برای یافتن الگوهای نادیده، استخراج اطلاعات معنادار و تصمیم گیری‌های تجاری سروکار دارد.

دیتا ساینس از الگوریتم‌های پیچیده یادگیری ماشین برای ساخت مدل‌های پیش بینی استفاده می‌کند. داده‌های مورد استفاده برای تجزیه و تحلیل می‌تواند از منابع مختلف و در قالب‌های مختلف ارائه شود.

چرخه حیات علم داده

اکنون که می‎دانید دیتا ساینس چیست، اجازه دهید در مرحله بعدی بر چرخه حیات علم داده تمرکز کنیم. چرخه حیات علم داده شامل پنج مرحله مجزا است که هر کدام وظایف خاص خود را دارند:

  1. ضبط: اکتساب داده، ورود داده، دریافت سیگنال، استخراج داده. این مرحله شامل جمع آوری داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار است.
  • نگهداری: انبار داده، پاکسازی داده، مرحله بندی داده، پردازش داده، معماری داده. این مرحله شامل گرفتن داده‌های خام و قرار دادن آنها به شکلی‌ست که قابل استفاده باشد.
  • فرآیند: داده کاوی، خوشه بندی/طبقه بندی، مدل سازی داده‌ها، خلاصه سازی داده‌ها. متخصصان داده، داده‌های آماده‌شده را می‌گیرند و الگوها، دامنه‌ها و سوگیری‌های آن را بررسی می‌کنند تا تعیین کنند که چقدر در تحلیل پیش‌بینی مفید خواهد بود.
  • تجزیه و تحلیل: اکتشافی / تاییدی، تحلیل پیش بینی کننده، رگرسیون، متن کاوی، تحلیل کیفی. اینجا قسمت اصلی چرخه عمر داده است. این مرحله شامل انجام تحلیل‌های مختلف بر روی داده‌هاست.
  • ارتباط: گزارش داده‌ها، تجسم داده‌ها، هوش تجاری، تصمیم گیری. در این مرحله نهایی، تحلیلگران، تجزیه و تحلیل‌ها را به شکل‌های قابل خواندن مانند نمودارها، جداول و گزارش‌ها آماده می‌کنند.

پیش نیازهای دیتا ساینس

در ادامه برخی از مفاهیم فنی را آورده‌ایم که باید قبل از شروع یادگیری دیتا ساینس در مورد آنها بدانید.

1. یادگیری ماشینی: یادگیری ماشینی ستون فقرات دیتا ساینس است. متخصصان داده باید علاوه بر دانش اولیه آمار، درک کاملی از یادگیری ماشینی داشته باشند.

2. مدل‌سازی: مدل‌های ریاضی شما را قادر می‌سازد تا محاسبات و پیش‌بینی‌های سریعی را بر اساس آنچه از قبل درباره داده‌ها می‌دانید، انجام دهید. مدل‌سازی نیز بخشی از یادگیری ماشینی است و شامل شناسایی این است که کدام الگوریتم برای حل یک مسئله معین مناسب‌تر است و چگونه این مدل‌ها را آموزش دهیم.

3. آمار: آمار، هسته اصلی دیتا ساینس است. استفاده درست از آمار می‌تواند به شما کمک کند تا هوش بیشتری را استخراج کنید و نتایج معنی داری بیشتری کسب کنید.

4. برنامه نویسی: برای اجرای موفقیت آمیز پروژه علم داده به سطحی از برنامه نویسی نیاز است. رایج‌ترین زبان‌های برنامه نویسی پایتون هستند و R. Python از محبوبیت خاصی برخوردار است زیرا یادگیری آن آسان است و از چندین کتابخانه برای علم داده و یادگیری ماشینی پشتیبانی می‌کند.

5. پایگاه داده: یک متخصص و دانشمند داده توانمند باید بداند که پایگاه داده‌ها چگونه کار می‌کنند، چگونه آنها را مدیریت کند و چگونه داده‎ها را از آنها استخراج کند.

چه کسی بر فرآیند علم داده نظارت دارد؟

1. مدیران کسب و کار: مدیران کسب و کار افرادی هستند که وظیفه نظارت بر روش آموزش علوم داده را بر عهده دارند. مسئولیت اصلی آنها همکاری با تیم دیتا ساینس برای مشخص کردن مشکل و ایجاد یک روش تحلیلی است.

یک متخصص داده ممکن است بر بخش بازاریابی، مالی یا فروش نظارت داشته باشد و به مدیر اجرایی مسئول بخش گزارش دهد. هدف آنها اطمینان از تکمیل به موقع پروژه‌ها با همکاری نزدیک با دانشمندان داده و مدیران فناوری اطلاعات است.

2. مدیران فناوری اطلاعات: در ادامه مدیران فناوری اطلاعات یا IT قرار می‌گیرند. اگر کاربر برای مدت طولانی در سازمان بوده باشد، بدون شک مسئولیت‌هایش بیش از سایرین مهم خواهد بود. آنها در درجه اول مسئول توسعه زیرساخت‌ها و معماری برای فعال کردن فعالیت‌های دیتا ساینس هستند.

تیم‌های دیتا ساینس به طور مداوم نظارت می‌شوند و منابع متناسب با آن تامین می‌شوند تا اطمینان حاصل شود که کارآمد و ایمن عمل می‌کنند. آنها همچنین ممکن است مسئول ایجاد و نگهداری محیط‌های IT برای تیم‌های علم داده باشند.

3. مدیران دیتا ساینس: مدیران دیتا ساینس، بخش نهایی داستان را تشکیل می‌دهند. آنها در درجه اول رویه‌های کاری همه اعضای تیم دیتا ساینس را ردیابی و نظارت می‌کنند. آنها همچنین فعالیت‌های روزانه سه تیم علم داده را مدیریت و پیگیری می‌کنند. آنها تیم سازانی هستند که می‌توانند برنامه ریزی و نظارت پروژه را با رشد تیم ترکیب کنند.

متخصص دیتا ساینس کیست؟

اگر یادگیری علم داده‌ها به نظرتان جالب است، درک اینکه این نقش‌های شغلی به چه معناست، برای شما جالب‌تر خواهد بود. دانشمندان داده یکی از جدیدترین متخصصان داده‌های تحلیلی هستند که توانایی فنی برای رسیدگی به مسائل پیچیده و همچنین تمایل به بررسی سؤالاتی را دارند که باید به آنها پاسخ داده شود.

 آنها ترکیبی از ریاضیدانان، متخصصان کامپیوتر و پیش بینی کنندگان روند هستند. آنها همچنین تقاضای زیادی دارند و دستمزد خوبی هم دارند زیرا هم در بخش تجارت و هم در بخش فناوری اطلاعات کار می‌کنند. به صورت روزانه، یک متخصص داده ممکن است وظایف زیر را انجام دهد:

  1. کشف الگوها و گرایش‌ها در مجموعه داده‌ها برای به دست آوردن بینش‌ها
  2. ایجاد الگوریتم‌های پیش بینی و مدل‌های داده
  3. بهبود کیفیت داده‌ها یا محصولات با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین
  4. عرضه پیشنهادات به سایر تیم‌ها و مدیریت ارشد
  5. استفاده از ابزارهای داده مانند R، SAS، Python یا SQL در تجزیه و تحلیل داده‌ها
  6. تسلط و برتری در حوزه نوآوری‌های علم داده

یک متخصص داده چه می‌کند؟

شما می‌دانید علم داده چیست و حتماً از خود می‌پرسید که این نقش شغلی دقیقاً چگونه است – پاسخ اینجاست. یک دانشمند داده، داده‌های کسب و کار را تجزیه و تحلیل می‌کند تا بینش‌های معناداری را استخراج کند. به عبارت دیگر، یک دانشمند داده مشکلات تجاری را از طریق یک سری مراحل حل می‌کند، از جمله:

قبل از پرداختن به جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها، متخصص داده با طرح سؤالات درست و پیدا کردن درک اولیه، مشکل را تعیین می‌کند.

  • سپس متخصص داده مجموعه صحیح متغیرها و مجموعه داده‌ها را تعیین می‌کند.
  • متخصص دیتا یا دیتا ساینتیست، داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار را از بسیاری از منابع متفاوت جمع آوری می‌کند – داده‌های سازمانی، داده‌های عمومی و غیره.
  • پس از جمع‌آوری داده‌ها، دانشمند داده، داده‌های خام را پردازش کرده و آن‌ها را به قالبی مناسب برای تجزیه و تحلیل تبدیل می‌کند. این کار شامل پاکسازی و اعتبارسنجی داده‌ها برای تضمین یکنواختی، کامل بودن و دقت است.
  • پس از اینکه داده‌ها به شکل قابل استفاده ارائه شدند، به سیستم تحلیلی – الگوریتم یادگیری ماشین یا یک مدل آماری وارد می‌شوند. اینجاست که دانشمندان داده الگوها و روندها را تجزیه و تحلیل و شناسایی می‌کنند.
  • هنگامی که داده‌ها به طور کامل ارائه شدند، متخصص داده، دیتاها را برای یافتن فرصت‌ها و راه حل‌ها تفسیر می‌کند.
  • دانشمندان داده کار را با تهیه نتایج و بینش برای به اشتراک گذاشتن با ذینفعان مناسب و انتقال نتایج به پایان می‌رسانند.

چرا متخصص دیتا ساینس شویم؟

تا الآن آموختید که علم داده چیست. در ادامه دلیل محکم دیگری وجود دارد که چرا باید علم داده را به عنوان زمینه کاری خود دنبال کنید.

 طبق گفته‌های Glassdoor و  Forbes، تقاضا برای متخصصان داده تا سال 2026 تا 28 درصد افزایش می‌یابد که از دوام و طول عمر این حرفه صحبت می‌کند، بنابراین اگر می‌خواهید شغلی امن داشته باشید، علم داده این شانس را به شما ارائه می‌دهد.

 بنابراین، اگر به دنبال شغلی هیجان‌انگیز هستید که ثبات و پاداش سخاوتمندانه را ارائه می‌دهد، دیگر به دنبال آن نباشید! دیتا ساینس همانیست که دنبالش هستید.

کاربردهای دیتا ساینس

علم داده ممکن است الگوهایی را در داده‌های ظاهراً ساختار نیافته یا غیرمرتبط شناسایی کند و امکان نتیجه‌گیری و پیش‌بینی را فراهم کند.
کسب‌وکارهای فناوری که داده‌های کاربر را به دست می‌آورند می‌توانند از استراتژی‌هایی برای تبدیل آن داده‌ها به اطلاعات ارزشمند یا سودآور استفاده کنند.
علم داده همچنین به صنعت حمل و نقل نفوذ کرده است، مانند خودروهای بدون راننده. کاهش تعداد تصادفات با استفاده از خودروهای بدون راننده ساده است.

به عنوان مثال، با خودروهای بدون راننده، داده‌های آموزشی به الگوریتم ارائه می‌شود و داده‌ها با استفاده از رویکردهای علم داده، مانند محدودیت سرعت در بزرگراه، خیابان‌های شلوغ و غیره مورد بررسی قرار می‌گیرند.
برنامه‌های کاربردی علم داده سطح بهتری از سفارشی سازی درمانی را از طریق تحقیقات ژنتیک و ژنومیک ارائه می‌دهند.

در دیتا ساینس چه جایگاهی می‌توانید داشته باشید؟

اکنون که کاربردهای علم داده را به طور کلی می‌دانید، بیایید تمام فرصت‌هایی را که این رشته برای تمرکز و تخصص در یک جنبه از این حوزه ارائه می‌دهد، ببینیم. در ادامه نمونه‌ای از روش‌های مختلفی را می‌بینید که می‌توانید در این زمینه هیجان‌انگیز و سریع رشد کنید.

متخصص داده

  • نقش شغلی: تعیین می‌کنند که مشکل چیست، چه سوالاتی به پاسخ نیاز دارند و کجا داده‌ها را پیدا کنند. همچنین، آنها وظیفه استخراج، تمیز کردن، و ارائه داده‌های مربوطه را بر عهده دارند.
  • مهارت‌های مورد نیاز: مهارت‌های برنامه نویسی (SAS، R، Python)، داستان سرایی و تجسم داده‌ها، مهارت‌های آماری و ریاضی، دانش Hadoop، SQL و یادگیری ماشینی.

تحلیلگر داده

  • نقش شغلی: تحلیلگران، شکاف بین متخصصان داده و تحلیلگران تجاری را پر می‌کنند و داده‌ها را سازماندهی و تجزیه و تحلیل می‌کنند تا به سؤالاتی که سازمان مطرح می‌کند پاسخ دهند. آنها تجزیه و تحلیل‌های فنی را می‌گیرند و آنها را به آیتم‌های اقدام کیفی تبدیل می‌کنند.
  • مهارت‌های مورد نیاز: مهارت‌های آماری و ریاضی، مهارت‌های برنامه‌نویسی (SAS، R، Python)، به علاوه تجربه در جدال داده‌ها و تجسم داده‌ها.

مهندس داده

  • نقش شغلی: مهندسان داده بر توسعه، استقرار، مدیریت و بهینه سازی زیرساخت داده و خطوط لوله داده سازمان تمرکز می‌کنند. مهندسان با کمک به انتقال و تبدیل داده‌ها برای پرس و جو از متخصصان داده پشتیبانی می‌کنند.
  • مهارت‌های مورد نیاز: پایگاه‌های داده NoSQL (مانند MongoDB، Cassandra DB)، زبان‌های برنامه نویسی مانند جاوا و اسکالا، و فریم ورک‌ها (Apache Hadoop).

ابزارهای علم داده

حرفه علم داده چالش برانگیز است، اما خوشبختانه، ابزارهای زیادی برای کمک به متخصصان داده برای موفقیت در شغلشان وجود دارد. اکنون اجازه دهید ابزارهای آن را بررسی کنیم.

  • تجزیه و تحلیل داده‌ها: SAS، Jupyter، R Studio، MATLAB، Excel، RapidMiner
  • انبار داده: Informatica/ Talend، AWS Redshift
  • تجسم داده‌ها: Jupyter، Tableau، Cognos، RAW
  • یادگیری ماشینی: Spark MLib، Mahout، Azure ML Studio

کاربردهای علم داده

کاربردهای مختلفی از دیتا ساینس وجود دارد، از جمله:

1. مراقبت‌های بهداشتی

شرکت‌های مراقبت‌های بهداشتی از علم داده برای ساخت ابزارهای پزشکی پیشرفته برای تشخیص و درمان بیماری‌ها استفاده می‌کنند.


2. بازی

بازی‌های ویدیویی و رایانه‌ای در حال حاضر با کمک علم داده ساخته می‌شوند و این کار تجربه بازی را به سطح بالاتری رسانده است.


3. تشخیص تصویر

شناسایی الگوها یکی از شناخته شده‌ترین کاربردهای علم داده است. تشخیص اشیاء در یک تصویر یکی از محبوب‌ترین برنامه‌های علم داده است.


4. سیستم‌های توصیه یا ریکامند

رتبه بعدی در علم داده و لیست برنامه‌های کاربردی آن، سیستم‌های توصیه است. نتفلیکس و آمازون بر اساس آنچه دوست دارید در پلتفرم‌هایشان تماشا، خرید یا مرور کنید، فیلم و محصول را توصیه می‌کنند.


5. لجستیک

علم داده توسط شرکت‌های لجستیک برای بهینه سازی مسیرها برای اطمینان از تحویل سریع‌تر محصولات و افزایش کارایی عملیاتی استفاده می‌شود.


6. کشف تقلب

تشخیص تقلب در لیست کاربردهای علم داده در رتبه بعدی قرار دارد. بانکداری و موسسات مالی از علم داده و الگوریتم‌های مرتبط برای شناسایی تراکنش‌های تقلبی استفاده می‌کنند.


7. جستجو در اینترنت

اینترنت در لیست کاربردهای علم داده در رتبه بعدی قرار دارد. وقتی به جستجو فکر می‌کنیم، بلافاصله گوگل به ذهنمان می‌رسد.

با این حال، موتورهای جستجوی دیگری مانند Yahoo، Duckduckgo، Bing، AOL، Ask و دیگران وجود دارند که از الگوریتم‌های علم داده استفاده می‌کنند تا بهترین نتایج را برای جستجوی ما در عرض چند ثانیه ارائه دهند. با توجه به اینکه گوگل روزانه بیش از 20 پتابایت داده را مدیریت می‌کند، اگر علم داده وجود نداشت، گوگل «گوگلی» نبود که امروز می‌شناسیم.


8. تشخیص گفتار

تشخیص گفتار یکی از شناخته شده‌ترین کاربردهای علم داده است. این یک فناوریست که کامپیوتر را قادر می‌سازد تا زبان گفتار به متن را بشناسد و آن را تبدیل کند. این برنامه دارای طیف گسترده‌ای از برنامه‌ها، از دستیارهای مجازی و دستگاه‌های کنترل صدا تا سیستم‌های خودکار خدمات مشتری و خدمات رونویسی است.

9. تبلیغات هدفمند

اگر فکر می‌کردید جستجو ضروری‌ترین کاربرد علم داده است، این را در نظر بگیرید: کل طیف بازاریابی دیجیتال؛ از بنرهای نمایشی در وب‌سایت‌های مختلف گرفته تا بیلبوردهای دیجیتالی در فرودگاه‌ها، الگوریتم‌های علم داده برای شناسایی تقریباً هر چیزی استفاده می‌شوند. به همین دلیل است که تبلیغات دیجیتال CTR (نرخ تبدیل) بسیار بالاتری نسبت به بازاریابی سنتی دارند.

آنها را می‌توان بر اساس رفتار قبلی کاربر سفارشی کرد. به همین دلیل است که ممکن است شما تبلیغاتی برای برنامه‌های آموزشی علوم داده ببینید در حالی که فرد دیگری در همان زمان تبلیغات لباس را در همان منطقه ببیند.



10. برنامه ریزی مسیر خطوط هوایی

مورد بعدی در علم داده و لیست برنامه‌های کاربردی آن، برنامه ریزی مسیر است. در نتیجه علم داده، پیش‌بینی تاخیر پرواز برای صنعت هواپیمایی آسان‌تر است که به رشد آن کمک می‌کند. همچنین به تعیین اینکه آیا فوراً در مقصد فرود بیایید یا توقفی بین آنها انجام دهید، مانند پرواز از دهلی به ایالات متحده آمریکا یا توقف در بین و سپس رسیدن به مقصد، کمک می‌کند.


11. واقعیت افزوده

آیا متوجه هستید که رابطه جالبی بین علم داده و واقعیت مجازی وجود دارد؟ یک هدست واقعیت مجازی ( مثل اپل ویژن پرو) از تخصص کامپیوتر، الگوریتم‌ها و داده‌ها برای ایجاد بهترین تجربه ممکن استفاده می‌کند.

بازی محبوب Pokemon GO یک گام کوچک در این مسیر است. توانایی پرسه زدن و نگاه کردن به پوکمون‌ها بر روی دیوارها، خیابان‌ها و سایر سطوح موجود. سازندگان این بازی با استفاده از داده‌های Ingress، اپلیکیشن قبلی همان کسب‌وکار، مکان‌های پوکمون و باشگاه‌های ورزشی را انتخاب کردند.

نمونه‌ای از دیتا ساینس

در اینجا چند نمونه کوتاه از علم داده آورده شده است که تطبیق پذیری آن با زندگی را نشان می‌دهد.

  • اجرای قانون: در این سناریو، از علم داده برای کمک به پلیس در بلژیک برای درک بهتر مکان و زمان اعزام پرسنل برای جلوگیری از جرم استفاده می‌شود. تنها با منابع محدود و حوزه وسیعی برای پوشش علم داده، از داشبوردها و گزارش‌ها برای افزایش آگاهی موقعیتی افسران استفاده می‌شود و به نیروی پلیسی که در حال گسترش است اجازه می‌دهد نظم را حفظ کند و فعالیت‌های مجرمانه را پیش‌بینی کند.
  • مبارزه با همه‌گیری: ایالت رود آیلند می‌خواست مدارس را بازگشایی کند، اما با توجه به همه‌گیری مداوم COVID-19، طبیعتا محتاط بود. ایالت از علم داده برای تسریع تحقیقات پرونده و ردیابی تماس استفاده کرد و کارکنان کوچکی را قادر ساخت تا تعداد زیادی از تماس‌های نگران شهروندان را مدیریت کنند. این اطلاعات به دولت کمک کرد تا یک مرکز تماس راه اندازی کند و اقدامات پیشگیرانه را هماهنگ کند.
  • وسایل نقلیه بدون راننده: Lunewave، یک شرکت تولید کننده حسگر، به دنبال راهی بود که فناوری حسگر را مقرون به صرفه‌تر و دقیق‌تر کند. آنها به علم داده و یادگیری ماشین روی آوردند تا حسگرهای خود را ایمن‌تر و قابل اعتمادتر آموزش دهند و همچنین از داده‌ها برای بهبود فرآیند تولید حسگرهای چاپ سه بعدی خود استفاده کنند.

منبع

از همین نویسنده: