علم داده چیست؟ - راهنمای کامل

علم داده ترکیبی از ریاضیات، آمار، یادگیری ماشین و علوم کامپیوتر است. علم داده جمع‌آوری، تجزیه و تحلیل و تفسیر داده‌ها برای جمع‌آوری بینش در مورد داده‌هایی است که می‌تواند به تصمیم‌گیرندگان در تصمیم‌گیری آگاهانه کمک کند.

امروزه تقریباً در هر صنعتی از علم داده استفاده می شود که می تواند رفتار و روند مشتری را پیش بینی کند و فرصت های جدید را شناسایی کند. کسب و کارها می توانند از آن برای تصمیم گیری آگاهانه در مورد توسعه محصول و بازاریابی استفاده کنند. به عنوان ابزاری برای تشخیص تقلب و بهینه سازی فرآیندها استفاده می شود. دولت ها همچنین از علم داده برای بهبود کارایی در ارائه خدمات عمومی استفاده می کنند.

علم داده یک رشته نوظهور است که هر روز اهمیت آن افزایش می یابد. این آخرین کلمه رایج در دنیای فناوری اطلاعات است و تقاضای آن در بازار به طور پیوسته در حال افزایش است. تقاضا برای دانشمندان داده در حال افزایش است که ناشی از نیاز سازمان ها به تبدیل داده ها به بینش است. شرکت‌هایی مانند گوگل، آمازون، مایکروسافت و اپل از بزرگترین استخدام‌کنندگان دانشمندان داده‌اند. علم داده همچنین در حال تبدیل شدن به یک رشته مورد تقاضا برای متخصصان فناوری اطلاعات است. 

طبق گزارشی اخیر توسط تحقیقات ترجیحیپیش‌بینی می‌شود که تقاضا برای علم داده با CAGR (نرخ رشد سالانه مرکب) 16.43 درصد رشد کند و در دوره پیش‌بینی 378.7 تا 2022 به ارزش بازار 2030 میلیارد برسد.

به زبان ساده، علم داده با ترکیب آمار و ریاضیات، مهارت های برنامه نویسی و تخصص موضوعی به تجزیه و تحلیل داده ها و استخراج بینش معنادار از آنها کمک می کند.

اهمیت علم داده

امروزه سازمان ها غرق در داده ها هستند. علم داده با ترکیب روش‌ها، فناوری‌ها و ابزارهای مختلف به استخراج بینش معنادار از آن کمک می‌کند. در زمینه‌های تجارت الکترونیک، مالی، پزشکی، منابع انسانی و غیره، کسب‌وکارها با حجم عظیمی از داده‌ها مواجه می‌شوند. ابزارها و فناوری های علم داده به آنها کمک می کند تا همه آنها را پردازش کنند.

تاریخچه علم داده

در اوایل دهه 1960، اصطلاح "علم داده" برای کمک به درک و تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده های جمع آوری شده در آن زمان ابداع شد. علم داده رشته‌ای است که دائماً در حال توسعه است و از علم کامپیوتر و روش‌های آماری برای کسب بینش و ایجاد پیش‌بینی‌های ارزشمند در صنایع مختلف استفاده می‌کند.

علم داده - پیش نیازها

• آمار

علم داده بر آمار تکیه می کند تا الگوهای داده را از طریق استفاده از تکنیک های پیچیده یادگیری ماشینی به شواهد قابل استفاده تبدیل کند.

اتمام آمار برای علم داده برای یادگیری مفاهیم کلیدی آمار در علم داده، یادگیری ماشین و هوش تجاری.

• برنامه نويسي

پایتون، R و SQL رایج ترین زبان های برنامه نویسی هستند. برای اجرای موفقیت آمیز یک پروژه علم داده، القای سطحی از دانش برنامه نویسی مهم است. 

رایگان را بررسی کنید دوره آموزشی R Studio برای یادگیری نحوه استفاده از تکنیک ها و ابزارهای مختلف برای پردازش داده های خام و به دست آوردن بینش های ارزشمند.

• فراگیری ماشین

پیش‌بینی‌ها و تخمین‌های دقیق توسط یادگیری ماشینی امکان‌پذیر می‌شود، که جزء حیاتی علم داده است. اگر می خواهید در زمینه علم داده موفق شوید، باید درک محکمی از یادگیری ماشین داشته باشید.

درک روشنی از عملکرد پایگاه های داده و مهارت های مدیریت و استخراج داده ها در این حوزه ضروری است. 

شما می توانید به سرعت با استفاده از مدل های ریاضی بر اساس داده هایی که قبلاً می دانید، محاسبه و پیش بینی کنید. مدل‌سازی به تعیین اینکه کدام الگوریتم برای رسیدگی به یک موضوع خاص مناسب است و نحوه آموزش این مدل‌ها کمک می‌کند.

همچنین بررسی کنید: ریاضیات علوم داده

علم داده برای چه مواردی استفاده می شود؟

• تحلیل توصیفی

این به نمایش دقیق نقاط داده برای الگوهایی که ممکن است ظاهر شوند که همه نیازهای داده را برآورده می کنند کمک می کند. به عبارت دیگر، شامل سازماندهی، مرتب کردن، و دستکاری داده ها برای تولید اطلاعاتی است که در مورد داده های ارائه شده روشنگر باشد. همچنین شامل تبدیل داده های خام به فرمی است که درک و تفسیر آن را ساده می کند.

• تجزیه و تحلیل پیش بینی

این فرآیند استفاده از داده های تاریخی همراه با تکنیک های مختلف مانند داده کاوی، مدل سازی آماری و یادگیری ماشین برای پیش بینی نتایج آینده است. با استفاده از روندها در این داده ها، کسب و کارها از تجزیه و تحلیل پیش بینی برای شناسایی خطرات و فرصت ها استفاده می کنند.

• آنالیز تشخیصی

این یک بررسی عمیق برای درک اینکه چرا چیزی اتفاق افتاده است. برای توصیف آن از تکنیک هایی مانند دریل پایین، کشف داده، داده کاوی و همبستگی استفاده می شود. چندین عملیات داده و تبدیل ممکن است بر روی یک مجموعه داده معین انجام شود تا الگوهای منحصر به فرد در هر یک از این تکنیک ها کشف شود. 

• تجزیه و تحلیل تجویزی

تجزیه و تحلیل تجویزی استفاده از داده های پیش بینی را پیش می برد. آنچه را که احتمال وقوع آن بیشتر است را پیش بینی می کند و بهترین اقدام را برای مقابله با آن نتیجه ارائه می دهد. می تواند اثرات احتمالی تصمیمات مختلف را ارزیابی کرده و مسیر بهینه اقدام را پیشنهاد دهد. از موتورهای توصیه یادگیری ماشین، پردازش رویدادهای پیچیده، شبکه های عصبی، شبیه سازی، تجزیه و تحلیل گراف و شبیه سازی استفاده می کند.

فرآیند علم داده چیست؟

• به دست آوردن داده ها

اولین گام این است که تشخیص دهید چه نوع داده هایی باید تجزیه و تحلیل شوند و این داده ها باید به یک فایل اکسل یا CSV صادر شوند.

• پاک کردن داده ها

ضروری است زیرا قبل از اینکه بتوانید داده ها را بخوانید، باید مطمئن شوید که در حالت کاملاً خوانا، بدون هیچ اشتباهی، بدون مقادیر گم شده یا اشتباه هستند.

• تحلیل اکتشافی

تجزیه و تحلیل داده ها با تجسم داده ها به روش های مختلف و شناسایی الگوهایی برای تشخیص هر چیز غیرعادی انجام می شود. برای تجزیه و تحلیل داده ها، باید به جزئیات توجه زیادی داشته باشید تا تشخیص دهید که آیا چیزی نابجا است یا خیر.

• مدلسازی یا یادگیری ماشینی

یک مهندس داده یا دانشمند دستورالعمل هایی را برای الگوریتم یادگیری ماشینی که باید بر اساس داده هایی که باید تجزیه و تحلیل شوند، یادداشت می کند. الگوریتم به طور مکرر از این دستورالعمل ها برای رسیدن به خروجی صحیح استفاده می کند.

• تفسیر داده ها

در این مرحله شما یافته های خود را کشف کرده و به سازمان ارائه می دهید. مهم ترین مهارت در این زمینه، توانایی شما در توضیح نتایج است.

در اینجا چند نمونه از ابزارهایی وجود دارد که به دانشمندان داده در تسهیل کارشان کمک می کند.

• تحلیل دادهها – Informatica PowerCenter، Rapidminer، Excel، SAS
• تجسم داده ها - Tableau، Qlikview، RAW، Jupyter
• انبار کردن داده ها - بینش های Apache Hadoop، Informatica/Talend، Microsoft HD
• مدل سازی داده ها – H2O.ai، Datarobot، Azure ML Studio، Mahout

مزایای علم داده در تجارت

• پیش بینی های تجاری را بهبود می بخشد
• تفسیر داده های پیچیده
• تصمیم گیری بهتر
• نوآوری محصول 
• امنیت داده ها را بهبود می بخشد
• توسعه محصولات کاربر محور

کاربردهای علم داده

• توصیه محصول

تکنیک توصیه محصول می تواند مشتریان را برای خرید محصولات مشابه تحت تاثیر قرار دهد. به عنوان مثال یکی از فروشنده های بیگ بازار با جمع آوری محصولات و دادن تخفیف سعی در افزایش فروش فروشگاه دارد. بنابراین او شامپو و نرم کننده را با هم جمع کرد و روی آنها تخفیف داد. علاوه بر این، مشتریان آن‌ها را با هم با قیمتی با تخفیف خریداری می‌کنند.

• پیش بینی آینده

این یکی از تکنیک های پرکاربرد در علم داده است. بر اساس انواع مختلف داده هایی که از منابع مختلف جمع آوری می شود، پیش بینی آب و هوا و پیش بینی آینده انجام می شود. 

• تقلب و تشخیص ریسک

این یکی از منطقی ترین کاربردهای علم داده است. از آنجایی که تراکنش های آنلاین در حال رونق هستند، از دست دادن داده های شما امکان پذیر است. به عنوان مثال، تشخیص تقلب در کارت اعتباری به مقدار، تاجر، مکان، زمان و سایر متغیرها بستگی دارد. اگر هر یک از آنها غیرطبیعی به نظر برسد، تراکنش به طور خودکار لغو می شود و کارت شما را برای 24 ساعت یا بیشتر مسدود می کند.

• ماشین خودران

خودروی خودران یکی از موفق ترین اختراعات دنیای امروز است. ما ماشین خود را طوری آموزش می دهیم که به طور مستقل بر اساس داده های قبلی تصمیم گیری کند. در این فرآیند، اگر مدل خود خوب عمل نکند، می توانیم جریمه کنیم. وقتی ماشین شروع به یادگیری از طریق تمام تجربیات زمان واقعی می کند، با گذشت زمان هوشمندتر می شود.

• شناسایی تصویر

هنگامی که می خواهید برخی از تصاویر را تشخیص دهید، علم داده می تواند شی را تشخیص داده و آن را طبقه بندی کند. معروف ترین نمونه تشخیص تصویر، تشخیص چهره است – اگر به گوشی هوشمند خود بگویید آن را رفع انسداد کند، چهره شما را اسکن می کند. بنابراین ابتدا سیستم چهره را تشخیص می دهد، سپس چهره شما را به عنوان چهره انسان طبقه بندی می کند و پس از آن تصمیم می گیرد که آیا گوشی متعلق به صاحب واقعی است یا خیر.

• تبدیل گفتار به متن

تشخیص گفتار فرآیند درک زبان طبیعی توسط کامپیوتر است. ما با دستیارهای مجازی مانند سیری، الکسا و دستیار گوگل کاملاً آشنا هستیم. 

• بهداشت و درمان

علم داده در شاخه های مختلف مراقبت های بهداشتی مانند تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی، توسعه داروهای جدید، ژنتیک و ژنومیک و ارائه کمک های مجازی به بیماران کمک می کند. 

• موتورهای جستجو

گوگل، یاهو، بینگ، اسک و ... نتایج زیادی را در کسری از ثانیه در اختیار ما قرار می دهند. با استفاده از الگوریتم های مختلف علم داده امکان پذیر شده است.

چگونه می توان به یک تبدیل شد دانشمند داده ها?

نقش یک دانشمند داده

از آنجایی که کسب و کارها بیش از همیشه داده تولید می کنند، مشخص می شود که داده ها دارایی ارزشمندی هستند. با این حال، استخراج بینش معنادار از داده ها مستلزم تجزیه و تحلیل داده ها است، جایی که دانشمندان داده وارد می شوند. دانشمند داده متخصص در جمع آوری، سازماندهی، تجزیه و تحلیل و تفسیر داده ها برای یافتن روندها، الگوها و همبستگی ها است.

دانشمندان داده نقش اساسی در حصول اطمینان از تصمیم گیری آگاهانه سازمان ها ایفا می کنند. آنها برای شناسایی اهداف خاص، مانند شناسایی تقسیم بندی مشتری و ایجاد بهبود در محصولات و خدمات، از نزدیک با رهبران کسب و کار همکاری می کنند. با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری ماشین و مدل‌های آماری، دانشمندان داده می‌توانند مجموعه داده‌های بزرگ را برای کشف الگوها و بینش‌هایی که به سازمان‌ها در تصمیم‌گیری صحیح کمک می‌کنند، بررسی کنند.

دانشمندان داده معمولاً ترکیبی از مهارت‌های فنی و دانش تفسیر و تجسم داده‌ها را دارند. آنها باید در تحلیل های آماری، زبان های برنامه نویسی، الگوریتم های یادگیری ماشین و سیستم های پایگاه داده تخصص داشته باشند. 

بیایید نگاهی به یک نمای کلی از مسئولیت های انجام شده توسط یک دانشمند داده حرفه ای بیندازیم.

• جمع آوری، تمیز کردن و سازماندهی داده ها برای استفاده در مدل های پیش بینی و تجویزی
• تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از اطلاعات برای کشف روندها و الگوها
• استفاده از زبان های برنامه نویسی برای ساختار داده ها و تبدیل آنها به اطلاعات قابل استفاده
• کار با سهامداران برای درک مشکلات تجاری و توسعه راه حل های مبتنی بر داده
• توسعه مدل‌های پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های آماری برای پیش‌بینی روندهای آینده
• ساخت، نگهداری و نظارت بر مدل های یادگیری ماشین
• توسعه و استفاده از الگوریتم های پیشرفته یادگیری ماشین و سایر روش های تحلیلی برای ایجاد راه حل های مبتنی بر داده
• انتقال راه حل های مبتنی بر داده به ذینفعان
• با استفاده از انواع ابزارهای داده کاوی، الگوها و روندهای پنهان را در مجموعه داده های عظیم کشف کنید
• توسعه و اعتبار سنجی راه حل های داده از طریق تجسم داده ها، گزارش ها، داشبوردها و ارائه ها

در نتیجه، نقش یک دانشمند داده برای مشاغلی که به دنبال تصمیم گیری مبتنی بر داده هستند، حیاتی است. دانشمندان داده مسئول جمع آوری، سازماندهی، تجزیه و تحلیل و تفسیر داده ها برای شناسایی روندها و همبستگی ها هستند. آنها همچنین خطوط لوله پردازش داده ها، گزارش های طراحی و داشبورد را توسعه می دهند و مدل هایی را برای پیش بینی روندهای آینده توسعه می دهند. برای موفقیت در این زمینه، آنها باید زمینه کسب و کار و نیازهای مشتری را درک کنند.

مراحل تبدیل شدن به یک دانشمند داده

علم داده یکی از بخش هایی است که به سرعت در حال رشد در صنعت فناوری است و زمینه ای است که در آن متخصصان ماهر تقاضای زیادی دارند. اگر به شغلی در این زمینه فکر می کنید، ممکن است در مورد روند تبدیل شدن به یک دانشمند داده کنجکاو باشید. در اینجا، ما یک نمای کلی از آنچه برای شروع و موفقیت در این زمینه لازم است را ارائه خواهیم داد.

1. اصول اولیه را بیاموزید: اولین قدم برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده، درک مبانی علم داده و تجزیه و تحلیل است. شما باید موضوعات مدیریت داده، آمار، ریاضیات و برنامه نویسی را درک کنید. می توانید منابع آنلاین و دوره های زیادی را پیدا کنید که این موضوعات را آموزش می دهند.

2. توسعه مهارت های عملی: هنگامی که درک پایه ای از علم داده را به دست آوردید، باید مهارت های عملی را توسعه دهید که در حرفه شما مفید باشد. به عنوان مثال، با زبان های برنامه نویسی مانند R و Python و سیستم های کدنویسی و مدیریت پایگاه داده آشنا شوید. همچنین ممکن است بخواهید تکنیک های یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل داده ها را تمرین کنید.

3. دریافت گواهینامه تحصیلات تکمیلی یا مدرک: اکثر کارفرمایان ترجیح می دهند دانشمندان داده را با مدرک فوق لیسانس یا فوق لیسانس در رشته مربوطه مانند علوم کامپیوتر یا ریاضیات کاربردی استخدام کنند. کسب مدرک علم داده یا تجزیه و تحلیل می تواند به شما کمک کند دانش، تخصص و مهارت های مورد نیاز برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده موفق را به دست آورید.

4. کار روی پروژه ها: یکی از بهترین راه‌ها برای توسعه مهارت‌های علم داده، کار روی پروژه‌ها است. می‌توانید پروژه‌ها را به‌صورت آنلاین پیدا کنید یا با سازمان‌هایی که به‌دنبال دانشمندان داده هستند تماس بگیرید. کار بر روی پروژه ها به شما کمک می کند تا در تجزیه و تحلیل داده ها، یادگیری ماشین و سایر فعالیت های علم داده تجربه کسب کنید.

5. به روز باشید: برای جلوتر ماندن از منحنی، باید از آخرین روندهای علم داده آگاه باشید. مراقب اخبار صنعت باشید و در نشریات برجسته Data Science مشترک شوید.

تبدیل شدن به یک دانشمند داده با مقدار مناسب فداکاری و کار سخت قابل دستیابی است. با پیروی از نکات ذکر شده در بالا، در مسیر شغلی پرسود در علم داده خواهید بود.

خوانده شده در بیشتر 9 نقش برتر شغلی در دنیای علم داده برای سال 2023

نتیجه

در نتیجه، علم داده یک حوزه پویا و به سرعت در حال تکامل است که نقشی اساسی در دنیای داده محور ما ایفا می کند. این مجموعه مهارت های مختلفی از جمله آمار، برنامه نویسی، دانش دامنه و تجسم داده ها را برای استخراج بینش های ارزشمند از مجموعه داده های گسترده و پیچیده ترکیب می کند. همانطور که در این وبلاگ بررسی کرده‌ایم، علم داده فقط در مورد اعداد خرد نیست. این در مورد تبدیل داده ها به دانش عملی است که می تواند تصمیم گیری آگاهانه را در سراسر صنایع هدایت کند. چه یک دانشمند باتجربه داده باشید یا کسی که تازه شروع به کشف این حوزه جذاب کرده است، فرصت ها و تأثیر علم داده بی حد و حصر است و نوید ادامه شکل دادن به آینده ما را به روش های عمیق می دهد. بنابراین، چه از علم داده برای تجزیه و تحلیل روندهای بازار، بهبود نتایج مراقبت های بهداشتی یا بهبود تجربیات کاربران استفاده کنید، واضح است که قدرت علم داده در اینجا باقی مانده است، و پتانسیل آن تنها توسط تخیل و نوآوری ما محدود شده است.

پرسش های متداول

• محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. به خودت قدرت بده دسترسی به اینجا.
• PlatoAiStream. هوش وب 3 دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
• PlatoESG. کربن ، CleanTech، انرژی، محیط، خورشیدی، مدیریت پسماند دسترسی به اینجا.
• PlatoHealth. هوش بیوتکنولوژی و آزمایشات بالینی. دسترسی به اینجا.
• منبع: https://www.mygreatlearning.com/blog/what-is-data-science/