دیتا ساینس ، در سال 2008 رسما مطرح شد و بسیار مورد استبال قرار گرفت و از آن زمان به بعد به سرعت به یک گرایش غالب در حوزه فناوری اطلاعات تبدیل شد. محبوبیت و مقبولیت علم داده یا Data Science در طول زمان بیشتر و بیشتر شد؛ به این دلیل که علوم داده به کسب و کارها (در هر مقیاس و اندازه) کمک می کند تا الگوهای موجود در داده ها را شناسایی کنند و با استفاده از آن ها به کشف بازارهای جدید بپردازند، هزینه ها را مدیریت کنند، و در نتیجه کارایی عملیاتی را افزایش داده و مزیت های رقابتی ایجاد کنند. بر همین اساس در این مقاله موضوع دیتا ساینس را مطرح نموده ایم تا با کاربردهای آن کاملا آشنا شوید و بدانید برای آموزش دیتا ساینس باید از کجا شروع کنید. لطفا با مکعب همراه شوید.
ما در شرکت مهندسی مکعب دوره های آموزش دیتا ساینس را با بهره گیری از اساتید مجرب و کارآزموده، به صورت خصوصی و پروژه محور ارائه نموده ایم. جهت هماهنگی و کسب اطلاعات بیشتر لطفا با ما تماس بگیرید.
آشنایی با دیتا ساینس ؛ Data Science چیست؟
به زبان ساده می توان گفت، علم داده یا دیتا ساینس ، به استخراج اطلاعات خالص از داده های خام برای ایجاد بینش های عملی اختصاص دارد. آیا می دانید در حال حاضر داده های بسیار زیادی در زمینه های مختلف وجود دارد که می توان از آن ها اطلاعات مفیدی استخراج کرد؟
تخمین زده می شود که تا سال 2025 ، حدود 175 زتابایت داده شناور وجود خواهد داشت (یک زتابایت یک تریلیون گیگابایت است) که از این داده ها با عنوان «نفت قرن بیست و یکم» یاد کی شود. بنابراین، آنچه باید بیاموزیم این است که با این همه داده چه کنیم؟ چگونه آن را به اطلاعات مفید در هر حوزه تبدیل کنیم؟ کاربردهای آن ها در دنیای واقعی چیست؟ و … ؛ که پاسخ همه ی این سوالات مربوط به حوزه علم داده می شود.
اکنون اگر بخواهیم تعریف دقیق تری از دیتا ساینس ارائه دهیم باید بگوییم، علم داده فرآیند استفاده از ابزارها و تکنیک های خاص برای استخراج اطلاعات عملی از حجم عظیمی از داده های پر سر و صدا است. در حقیقت علوم داده در زمینه های مختلف، از تصمیم گیری تجاری گرفته، تا تجزیه و تحلیل ورزشی، ارزیابی ریسک بیمه، و … استفاده می شود.
دیتا ساینس به سرعت در حال رشد است و از این قابلیت برخوردار است که بسیاری از صنایع را متحول کند و از مزایای غیر قابل محاسبه در تجارت، تحقیقات و حتی زندگی روزمره ما برخوردار است. علم داده در واقع مسئول غربال کردن دریاچه عظیمی از داده ها و جستجوی ارتباطات و الگوها است تا با استفاده از آن ها بتوان محصولات جدید و دیدگاه های مهم و کاربردی ارائه داد که بتواند به راحت تر کردن زندگی ما کمک کند.
حتما بخوانید :
چگونگی توسعه و مستند سازی استراتژی هوش تجاری
چرخه حیات دیتا ساینس یا علوم داده
علم داده شامل چندین شاخه برای ایجاد دیدگاهی جامع، کامل و تصفیه شده، از داده های خام است؛ در این زمینه برخی از متخصصان علم داده ، داده ها را به صورت جزئی بررسی می کنند و برخی دیگر کلی‌گرا هستند و مهارت هایی دارند که با استفاده از ان ها قادرند به طور موثر توده های درهم اطلاعات را غربال کرده و فقط حیاتی‌ترین اطلاعات را استخراج و منتقل کنند. متخصصین دیتا ساینس اغلب برای ایجاد مدل ها با استفاده از الگوریتم ها و تکنیک های خاص، به شدت به هوش مصنوعی، به ویژه زیرشاخه های یادگیری ماشینی و … ، نیازمندند.
چرخه حیات دیتا ساینس پنج مرحله دارد که عبارتند از :
- جمع آوری و ذخیره داده های خام (Capture) : در این مرحله داده های خام و بدون ساختار جمع آوری می شود؛ این مرحله معمولاً شامل اکتساب داده، ورود داده، دریافت سیگنال و استخراج داده است.
- نگهداری داده (Maintain) : این مرحله زمانی است که داده ها به اطلاعاتی تبدیل می شوند که می توان از آن ها استفاده کرد. مرحله نگهداری شامل ذخیره سازی داده ها، پاکسازی داده ها، دسته بندی داده ها، پردازش داده ها و معماری داده ها می باشد.
- فرآیند (Process) : این مرحله زمانی است که داده ها از نظر الگوها و سوگیری ها بررسی می‌شوند تا مشخص شود که چگونه می توان از این داده ها به عنوان یک ابزار تحلیل پیش بینی استفاده کرد. مرحله فرآیند شامل داده کاوی، خوشه بندی و طبقه بندی، مدل سازی داده ها و خلاصه سازی داده ها می باشد.
- تجزیه و تحلیل (Analyze) : در این مرحله چندین نوع تجزیه و تحلیل روی داده ها انجام می شود. مرحله تجزیه و تحلیل شامل گزارش داده ها، تجسم داده ها، هوش تجاری و تصمیم گیری است.
- ارتباط (Communicate) : در این مرحله متخصصان و تحلیلگران داده، داده ها را از طریق گزارش ها و نمودارها به نمایش می گذارند. مرحله ارتباط معمولاً شامل تجزیه و تحلیل اکتشافی و تاییدی، تحلیل پیش بینی، رگرسیون، متن کاوی و تحلیل کیفی است.
متخصصین علوم داده چه کارهایی انجام می دهند؟
مشاغل مرتبط با حوزه دیتا ساینس اشکال مختلفی دارد؛ یک فرد ممکن است عنوان متخصص داده، تحلیلگر، مهندس، معمار و … را داشته باشد. هر شغل در علم داده نیاز به مهارت های فنی و تخصصی دارد که لازم است در طول زندگی حرفه ای خود آن را توسعه دهد. به طور کلی مشاغل حوزه دیتا ساینس را می توان در چند گروه زیر دسته بندی کرد :
- متخصص داده : جمع آوری، تجزیه و تحلیل و تجسم داده ها را متخصص داده انجام می دهد. گاهی اوقات نیز مدل سازی یادگیری ماشینی را نیز بر عهده دارد.
- تحلیلگر داده : تحلیلگر داده مسئول جمع آوری، تمیز کردن، تجزیه و تحلیل و گزارش داده ها است. گاهی اوقات تجزیه و تحلیل وب را نیز پیگیری می کند.
- تحلیلگر کسب و کار : تحلیلگر کسب وکار از داده ها برای ایجاد بینش تجاری قابل اجرا برای بخش های دیگر سازمان استفاده می کند.
- مهندس داده : مهندس داده، پایپ لاین داده را طراحی، ایجاد و نگهداری می کند. به علاوه، آزمایش اکوسیستم برای متخصص داده، جهت اجرای الگوریتم ها را بر عهده دارد.
- مهندس یادگیری ماشین : طراحی و ساخت سیستم های یادگیری ماشین بر عهده مهندس یادگیری ماشین است.
آموزش دیتا ساینس ؛ چطور دیتا ساینس را شروع کنیم؟
مهارت ها و جعبه ابزارهای دقیقی که متخصصان علوم داده به آن نیاز دارند، از نقشی به نقش دیگر متفاوت است. با این حال، برخی مهارت های عمومی وجود دارد که می‌تواند به موفقیت افراد مشتاق به یادگیری علوم داده برای موفقیت هر چه بیشتر کمک کند. این موارد شامل مهارت های زیر می باشد :
- برنامه نویسی : با استفاده از زبان هایی مانند پایتون و R
- مدیریت پایگاه داده : یادگیری و استفاده از SQL برای برقراری ارتباط با پایگاه های داده
- آمار : جهت تجزیه و تحلیل داده ها برای حل مشکلات
البته، مهارت ها و تکنیک های دیگری نیز وجود دارد که برای ورود به حوزه های تخصصی‌تری دیتا ساینس ، به آن ها نیاز است؛ از جمله شبکه های عصبی و پردازش زبان طبیعی و … .
کاربردهای دیتا ساینس چیست؟
به طور کلی در مورد کاربرد علوم داده می توان گفت، علم داده به ما کمک می کند تا به یکسری اهداف اصلی دست یابیم که تا چند سال پیش دستیابی به آن اهداف امکان پذیر نبوده یا به زمان و انرژی زیادی نیاز داشته است، از جمله :
- تشخیص ناهنجاری (کلاهبرداری، بیماری و جرم)
- طبقه‌بندی داده ها
- پیش بینی (فروش، درآمد و حفظ مشتری)
- تشخیص الگو (الگوهای آب و هوا، الگوهای بازار مالی)
- تشخیص (چهره، صدا و متن)
- توصیه (بر اساس ترجیحات آموخته شده، موتورهای توصیه می توانند شما را به فیلم ها، رستوران ها و کتاب ها ارجاع دهند)
- رگرسیون (پیش‌بینی زمان تحویل غذا، پیش‌بینی قیمت خانه بر اساس امکانات رفاهی)
- بهینه‌سازی (زمان‌بندی پیکاپ های اشتراکی و تحویل بسته)
به علاوه کاربردهای بسیار مهم دیتا ساینس در حوزه سلامت، سرگرمی، بازاریابی و فروش، امور مالی، امنیت سایبری و … نیز می باشد.
کلام پایانی : دیتا ساینس چیست؟
در این مقاله در مورد موضوع بسیار داغ و مهمی به نام دیتا ساینس مطالبی را عنوان نمودیم و گفتیم که علوم داده دقیقا چیست و چه کاربردهایی دارد. در نهایت باید بگوییم با استفاده از علم داده می توان تصاویر واضح تر و دقیق تری از آینده به دست آورد و بر اساس نیازهای موجود محصولات جدید را تولید و ارائه کرد.
از توجه و همراهیتان تا پایان این مقاله صمیمانه ممنون و سپاسگزاریم. لطفا جهت دریافت مشاوره و ثبت نام در دوره آموزش دیتا ساینس با ما تماس بگیرید.
Leave A Comment