علم داده چیست و چه کاربردهایی دارد؟ + فیلم

همین الان ببین : فیلم علم داده چیست ؟

علم داده data science به کاربرد روش ‌های علمی و ریاضیاتی برای اتخاذ تصمیمات در کسب‌وکار اشاره دارد. اگر بخواهیم دقیق تر شویم این حوزه برای فرآیند های استخراج داده ‌ها، یادگیری ماشینی (ML) و هوش مصنوعی (AI) که به طور فزاینده بر روی مجموعه ‌های بزرگ و غالباً گوناگون از داده‌ های نیمه‌ساختاریافته و ساختارنیافته تاثیر می گذارند، به کار می رود.
دیتا ساینس یا علم داده برای نخستین بار در دهه ۱۹۷۰ به عنوان مترادفی برای «علوم کامپیوتر» پیشنهاد شد و سپس در دهه ۱۹۸۰ به عنوان عبارت جایگزینی برای «آمار» مطرح گردید. در نهایت، در دهه ۱۹۹۰، همه به این توافق نظر سیدند که علم داده یا Data Science به عنوان یک رویکرد بین‌رشته‌ای به کار می رود که ترکیبی از:

• جمع ‌آوری داده ‌ها
• پردازش کامپیوتری
• تحلیل

را در بر می‌گیرد.

این حوزه به عنوان «علم» تلقی می‌شود چرا که تحلیل سیستماتیک را بر روی داده ‌های قابل مشاهده و واقعی جهان اعمال می نماید. از آن زمان به بعد، علم داده به کلیه فرآیند ها از جمع‌آوری داده‌های اولیه تا کاربرد آن ‌ها در تصمیم‌گیری‌ ها و فرآیندهای فنی و کسب‌وکار اشاره دارد.
Data Science یا علم داده کاربردهای متعددی دارد که یک شبه این کاربردها ظاهر نشده اند. پیشرفت رایانه ها از یک طرف و ارزان تر شدن ذخیره داده ها از طرف دیگر باعث شده که ما بتوانیم در عرض چند دقیقه کار پردازش اطلاعات گسترده ای را انجام دهیم که اگر قرار بود انسان این کار را انجام دهد ساعت ها طول می کشید. در این بخش قصد داریم تحلیلی همه جانبه درباره:

• علم داده
• کاربردهای دیتا ساینس
• تاریخچه
• پیش نیازها
• همه چیز درباره علم داده

را انجام دهیم پس با پویا اندیش همراه باشید.

دیتا ساینس (Data Science) چیست ؟ همه چیز درباره علم داده

علم داده ترکیبی از:

• ریاضیات و آمار
• برنامه‌نویسی تخصصی
• تحلیل پیشرفته
• هوش مصنوعی (AI)
• یادگیری ماشینی

به همراه دانش تخصصی موضوعی است تا بینش‌ های قابل اجرا که در داده‌ های یک سازمان پنهان هستند را آشکار سازد. این بینش ‌ها می ‌توانند برای هدایت تصمیم‌گیری و برنامه‌ریزی استراتژیک مورد استفاده قرار گیرند.
افزایش سریع حجم منابع داده و در نتیجه، داده‌ها، علم داده را به یکی از سریع‌ترین حوزه ‌های در حال رشد در هر صنعتی تبدیل کرده است. بنابراین، جای تعجب نیست که نقش دانشمند داده به عنوان «شغل جذاب قرن ۲۱» توسط Harvard Business Review معرفی شده است (لینک در خارج از IBM قرار دارد). سازمان ‌ها به طور فزاینده ‌ای به آن‌ ها برای تفسیر داده ‌ها و ارائه توصیه‌ های قابل اجرا برای بهبود نتایج کسب‌وکار وابسته اند.
افزایش سریع حجم منابع داده و در نتیجه، داده‌ها، علم داده را به یکی از سریع‌ترین حوزه ‌های در حال رشد در هر صنعتی تبدیل کرده است. بنابراین، جای تعجب نیست که نقش دانشمند داده به عنوان «شغل جذاب قرن ۲۱» توسط Harvard Business Review معرفی شده است (لینک در خارج از IBM قرار دارد). سازمان ‌ها به طور فزاینده ‌ای به آن‌ ها برای تفسیر داده ‌ها و ارائه توصیه‌ های قابل اجرا برای بهبود نتایج کسب‌وکار وابسته اند.

چرخه عمر علم داده

چرخه عمر علم داده شامل نقش‌ های مختلف، ابزارها و فرآیندها می‌شود که به تحلیل گران امکان می ‌دهد بینش ‌های قابل اجرا را استخراج کنند. معمولا، یک پروژه علم داده مراحل زیر را طی می‌کند:
جمع ‌آوری داده‌ ها: چرخه عمر دیتا ساینس با جمع‌آوری داده‌ ها، هم داده‌های ساختار یافته خام و هم داده‌های ساختار نیافته از تمام منابع مرتبط با استفاده از روش ‌های متنوع آغاز می ‌شود. این روش ‌ها می‌ توانند شامل:

• ورود داده ‌ها به صورت دستی
• گشت و گذار در وب
• و داده‌ های همزمان از سیستم‌ ها و دستگاه ‌ها

باشند. منابع داده نیز می‌ توانند شامل داده‌ های ساختار یافته مانند داده ‌های مشتریان، به همراه داده ‌های ساختارنیافته مانند:

• فایل ‌های لاگ
• ویدئو
• صدا
• تصاویر
• اینترنت اشیاء (IoT)
• رسانه ‌های اجتماعی

و غیره باشند.
ذخیره ‌سازی و پردازش داده‌ ها: از آنجا که داده‌ ها در علم داده می ‌توانند فرمت ‌ها و ساختار های مختلفی داشته باشند، شرکت ‌ها نیاز دارند سیستم ‌های ذخیره ‌سازی متفاوتی را بر اساس نوع داده ‌هایی که باید ثبت شوند، درنظر بگیرند. تیم‌ های مدیریت داده به تعیین استاندارد هایی در زمینه ذخیره ‌سازی و ساختار داده ‌ها کمک می‌ کنند که جریان کاری پیرامون تحلیل ‌ها، یادگیری ماشین و مدل ‌های یادگیری عمیق را تسهیل می نماید.

مراحل علم داده

این مرحله شامل:

• پاک ‌سازی داده ‌ها
• حذف داده های تکراری‌
• تبدیل و ترکیب داده ‌ها با استفاده از امور ETL (استخراج، تبدیل، بارگذاری)

یا سایر فناوری ‌های ادغام داده ‌ها می ‌شود. این آماده ‌سازی داده ‌ها برای ترویج کیفیت داده پیش از بارگذاری در مخزن داده، منبع داده یا سایر مخازن ضروری است.
تحلیل داده‌ ها: در این مرحله از دیتا ساینس، دانشمندان داده تحلیل اکتشافی داده ‌ها را برای بررسی:

• سو گیری‌ها
• الگو ها
• دامنه‌ ها
• توزیع ارزش های درون داده‌ ها

انجام می ‌دهند. این اکتشافات تحلیلی منجر به ایجاد فرضیه ‌هایی برای آزمایش‌های A/B می‌شود. همچنین، به تحلیل گران اجازه می ‌دهد تا ارتباط داده‌ ها را برای استفاده در مدل ‌سازی و تحلیل پیش‌بینی، یادگیری ماشین، و/یا یادگیری عمیق تعیین کنند. بسته به دقت یک مدل، سازمان ‌ها می ‌توانند بر این بینش ‌ها برای تصمیم‌گیری ‌های در کسب‌ وکاریشان تکیه کنند، که به آن‌ ها امکان می ‌دهد مقیاس‌پذیری بیشتری را هدایت نمایند.
ارتباط: در نهایت، بینش‌ ها در علم داده به صورت گزارش ‌ها و سایر روش های بصری ‌سازی‌ داده ارائه می ‌شوند که بینش‌ها—و تأثیر آن ‌ها بر کسب‌وکار—را برای تحلیل گران کسب‌وکار و سایر تصمیم‌گیرندگان، آسان‌تر می کند. زبان برنامه‌ نویسی علم داده مانند R یا Python شامل اجزایی برای تولید بصری ‌سازی‌هاست؛ به عنوان جایگزین، دانشمندان داده می‌ توانند از ابزار های تخصصی بصری‌ سازی استفاده کنند.

پیش‌ نیازهای علم داده چیست ؟

برای اینکه در زمینه علم داده متخصص شوید و به عبارتی از جذاب ترین مشاغل را بدست آورید، باید پیش نیازهایی را داشته باشید که لازمه ورود به حوزه علم داده است. ممکن است یک تازه وارد در حوزه علم داده باشید یا این که قصد دارید تجربه شخصی در این زمینه کسب کنید، بنابراین باید اول از همه پیش نیازهای ضروری را کسب نموده و سپس برای ورود اقدام نمایید. حتی افرادی که در یک صنعت به صورت حرفه ای کار می کنند اما می خواهند دوره های آموزش علم داده را به دلایل مختلف بگذرانند، باید ابتدا پیش نیازهایی را در نظر داشته باشند. در ادامه به برخی از مهم ترین پیش نیازهای Data Science می پردازیم و هر کدام را به تفضیل شرح می دهیم.

آمار ( Statistics )

آمار و احتمال پایه و اساس علم داده  را تشکیل می‌ دهند. آن ‌ها هسته الگوریتم‌ های یادگیری ماشین هستند و برای تحلیل داده ‌ها، مدل سازی و ترسیم نتیجه‌گیری‌ها استفاده می ‌شوند. اگر می‌ خواهید به یک دانشمند داده موفق تبدیل شوید، نمی ‌توانید بدون دانش در این موضوعات این کار را انجام دهید. آمار به اندازه کافی قدرتمند است تا بینش ‌های ارزشمندی از داده‌ ها استخراج کند و مشکلات پیچیده مرتبط با کسب‌وکار و دانش را حل کند. به عنوان یک دانشمند داده، نیاز است که وظایف تحلیلی مختلفی انجام شود، از جمله تحلیل پیش‌بینی، و از طرفی آمار و احتمال برای روش ‌های تحلیلی پیش‌بینی مختلف در یادگیری ماشین مورد نیاز هستند.
بدون آمار، ما مجبور بودیم بر احساسات و واکنش ‌های غریزی خود برای تصمیم‌گیری تکیه کنیم. از طرف دیگر، استفاده از آمار می‌ تواند به ما در تصمیم‌های آگاهانه با استفاده از شواهد قابل اجرا کمک کند. دیگر نیازی به تکیه بر شهود خود نداریم، بدین ترتیب ریسک و عدم قطعیت را کاهش می ‌دهیم.

موضوعات ضروری آمار و احتمال در دیتا ساینس

در زیر برخی از موضوعات در آمار و احتمال که برای کار در دیتا ساینس ضروری هستند، آورده شده است:

• معیار های آماری مانند میانگین، مد، میانه، انحراف معیار، واریانس، درصدیل‌ها، و کوانتیل‌ها
• آزمون ‌های آماری مانند آزمون فرضیه، ارزش P، آزمون کای‌دو
• قضیه بیز و توزیع احتمال

این موضوعات به دانشمندان علم داده امکان می‌ دهند تا داده‌ها را به طور دقیق تحلیل کنند، الگو های پنهان در داده‌ها را کشف نموده و پیش‌بینی‌ های مبتنی بر داده انجام دهند. درک و تسلط بر این اصول به آن‌ها کمک می‌کند تا نتایج قابل اعتمادی از داده ‌های پیچیده استخراج نمایند و تصمیمات کسب‌وکار را با استفاده از شواهد آماری محکم هدایت کنند.
حساب دیفرانسیل و انتگرال چندمتغیره برای ساخت و بهینه‌سازی بسیاری از مدل‌های رایج یادگیری ماشین در علم داده ضروری است. درک حساب دیفرانسیل و انتگرال اولین قدم برای فهم یادگیری ماشین است. این دانش به تحلیل رابطه بین توابع و ورودی ‌های آن‌ها کمک می‌کند، و یادگیری ماشین تماماً در مورد یافتن ورودی ‌هایی است که به یک تابع اجازه می ‌دهد تا به بهترین شکل با داده‌ها مطابقت پیدا کند. یادگیری ماشین از مفاهیم حساب دیفرانسیل و انتگرال برای درک رابطه بین داده‌ها استفاده می ‌کند.

تحلیل آمار در دیتا ساینس

از آنجایی که اکثر الگوریتم ‌های یادگیری ماشین بر روی چندین ویژگی آموزش می‌ بینند، ما به جای حساب دیفرانسیل و انتگرال تک ‌متغیره، از حساب دیفرانسیل و انتگرال چندمتغیره استفاده می‌ کنیم. علاوه بر این، حساب دیفرانسیل و انتگرال چندمتغیره نقش مهمی در آموزش یک مدل شبکه عصبی دارد که در آن از گرادیان برای به‌روزرسانی پارامترهای مدل استفاده می‌شود. به طور خاص، مفهوم مشتقات جزئی و گرادیان‌ ها از حساب دیفرانسیل و انتگرال چندمتغیره برای شروع کار به عنوان یک دانشمند داده کافی هستند.
هر مشاهده در یک مجموعه داده در فرآيند دیتا ساینس به عنوان یک نقطه در فضای برداری با بعد بالا مدل‌ سازی می‌شود. مجموعه داده برای بیشتر مدل‌ های یادگیری ماشین می ‌تواند به صورت یک ماتریس بیان شود که مفهومی از جبر خطی است. جبر خطی برای پیش ‌پردازش داده‌ها، تبدیل، و ارزیابی مدل استفاده می ‌شود. جبر خطی همچنین پایه و اساس علم داده را تشکیل می ‌دهد که به همین دلیل فارغ‌التحصیلان و متخصصانی که به دنبال ورود به صنعت علم داده هستند، باید با مفاهیم آن آشنا باشند. این مفاهیم شامل:

بردارها، فضاهای برداری، و ماتریس‌ها

• ترانهاده، معکوس، دترمینان، و رد ماتریس‌ها
• ماتریس کوواریانس و همبستگی‌ها
• محصول نقطه‌ای، مقادیر ویژه و بردارهای ویژه

جبر خطی به دانشمندان دیتا ساینس شهود بهتری برای انتخاب هایپرپارامترها هنگام توسعه یک مدل می ‌دهد. برخی از مفاهیم رایج یادگیری ماشین مانند توابع زیان، تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)، ماشین ‌های بردار پشتیبان (SVM)، تجزیه مقدار تکین (SVD)، تحلیل معنایی پنهان (LSA)، کانولوشن تصویر از مفاهیم جبر خطی مشتق شده‌اند. با توجه به این توضیحات آمار به عنوان پیش نیازی ضروری برای علم داده محسوب می شود.

پایگاه داده ( Database )

پایگاه داده به عنوان پیش نیازی برای علم داده شامل ابزارها و سیستم های متعددی می شود که برای پردازش و دسته بندی داده ها لازم است. مهارت های پایگاه داده برای دانشمندان دیتا ساینس ضروری خواهد بود زیرا پایه ای برای مدیریت کارآمد داده، تحلیل و تفسیر آنها محسوب می شود. هنگام بحث در مورد علم داده ، تمرکز زیادی بر روی همه ابزار هایی وجود دارد که می ‌توان برای تحلیل و بصری ‌سازی داده‌ها استفاده کرد، اما هیجان و بحث کمتری در مورد پایگاه ‌های داده و سیستم‌ ها و برنامه‌های نرم‌افزاری مختلفی که برای مدیریت داده‌های ما استفاده می‌شوند، وجود دارد. با تمرکز بر ذخیره‌سازی داده‌ها، سازماندهی و پاک‌سازی، مدیریت پایگاه داده مانند تحلیل داده ها برای علم داده نیز مهم است.
مدیریت پایگاه داده از اساسی‌ترین عناصر در فرآیند علم داده است، زیرا پیش از آنکه بتوان داده‌ ها را تحلیل کرد، باید آن‌ ها را به طور موثری ذخیره‌ سازی و سازماندهی نمود. این شامل تعیین چگونگی نگهداری داده‌ ها در پایگاه‌های داده رابطه‌ای یا غیررابطه‌ای، انتخاب سیستم‌های مدیریت پایگاه داده مناسب برای نیاز های خاص، و پیاده‌سازی استراتژی‌ هایی برای پاک‌سازی و تهیه داده‌ها برای تحلیل است.
علاوه بر این، درک پایگاه‌های داده و مدیریت آن‌ها به دانشمندان دیتا ساینس امکان می‌ دهد تا با کارایی بالاتری داده‌ ها را ادغام کنند، به اطلاعات دسترسی پیدا نمایند و داده‌ های مرتبط را برای تحلیل ‌ها و مدل‌سازی‌ های پیچیده ترکیب کنند. این نه تنها باعث بهبود دقت و کیفیت تحلیل‌ ها می‌ شود، بلکه نتیجه آن بهینه‌سازی منابع و کاهش زمان لازم برای به دست آوردن بینش ‌های قابل اجراست. در ادامه مهارت های پایگاه داده که مرتبط با علم داده هستند را شرح دادیم.

۱. انواع پایگاه داده و مفاهیم

به عنوان یک دانشمند داده، شما باید درک خوبی از انواع مختلف پایگاه‌ های داده، مانند پایگاه ‌های داده رابطه‌ای و NoSQL، و موارد استفاده مربوط به آن‌ها داشته باشید.

۲. SQL (زبان پرس و جو ساختاریافته) برای بازیابی داده‌ ها

تسلط بر SQL که از طریق تمرین به دست می ‌آید، برای هر نقشی در فضای علم داده ضروری است. شما باید قادر به نوشتن و بهینه‌سازی پرس و جوهای SQL برای بازیابی، فیلتر کردن، تجمیع و اتصال داده‌ها از پایگاه ‌های داده باشید.
همچنین بهتر است که بتوانید برنامه‌ های اجرای پرس و جو را درک کنید و قادر به شناسایی و حل مشکلات عملکرد آنها باشید.

۳. مدل‌ سازی داده‌ها و طراحی پایگاه داده

فراتر از جستجو برای ساخت جداول پایگاه داده، در علم داده باید مبانی مدل‌سازی داده‌ها و طراحی پایگاه را درک کنید، از جمله:

• نمودارهای ارتباط موجودیت (ER)
• طراحی اسکیما
• محدودیت‌های اعتبارسنجی داده‌ها

باید همچنین قادر به طراحی اسکیماهای پایگاه داده در دیتا ساینس باشید که پرس و جو و ذخیره ‌سازی داده ‌ها را برای اهداف تحلیلی به طور مؤثر پشتیبانی کنند. این شامل انتخاب ساختار های داده مناسب و فهم چگونگی تأثیر طراحی پایگاه داده بر عملکرد و مقیاس‌ پذیری است.
این دانش به شما کمک می ‌کند تا با دقت بیشتری داده ‌ها را برای تحلیل ‌های پیچیده آماده کنید، از جمله توانایی مدیریت حجم بزرگ داده‌ ها و اطمینان از دسترسی سریع و کارآمد به اطلاعات مورد نیاز برای تصمیم‌گیری‌ های مبتنی بر داده.

4. پاک‌سازی و تبدیل داده‌ها

به عنوان یک دانشمند علم داده ، شما باید داده‌های خام را پیش‌ پردازش و به فرمت مناسبی برای تحلیل تبدیل کنید. پایگاه‌ های داده می ‌توانند وظایف:

• پاک‌سازی
• تبدیل
• ادغام داده ‌ها

را پشتیبانی کنند.
بنابراین، شما باید بدانید چگونه داده‌ها را از منابع مختلف استخراج نمایید، آن‌ ها را به فرمت مناسبی تبدیل کنید و برای تحلیل در پایگاه‌ های داده بارگذاری کنید. آشنایی با:

• ابزارهای ETL
• زبان‌های اسکریپت‌نویسی (مانند Python، R)
• تکنیک ‌های تبدیل داده‌ها

مهم است.

5. بهینه‌سازی پایگاه داده

شما باید از تکنیک ‌های بهینه‌سازی عملکرد پایگاه داده، مانند:

• ایجاد شاخص‌ها
• غیرنرمال‌ سازی
• استفاده از مکانیزم‌های کشینگ در راستای دیتا ساینس

آگاه باشید. برای بهینه‌سازی عملکرد پایگاه داده، از شاخص‌ها برای تسریع بازیابی داده‌ ها استفاده می‌شود. اندیس‌بندی مناسب با ای سریع پیدا کردن داده‌ های مورد نیاز، زمان پاسخگویی پرس و جو را بهبود می‌بخشد. درک این مفاهیم و توانایی اجرای آن‌ ها به شما امکان می‌دهد تا پایگاه ‌های داده را به گونه ‌ای مدیریت کنید که عملکرد سریع و کارآمد در پردازش و تحلیل داده‌ ها را تضمین کند، این امر برای پشتیبانی از تصمیم‌گیری ‌های مبتنی بر داده و تحلیل ‌های پیچیده نکته کلیدی است.

6. یکپارچگی و کیفیت داده‌ها

یکپارچگی داده‌ها در دیتا ساینس از طریق محدودیت ‌هایی که قوانین ورود داده‌ها را تعریف می‌کنند، حفظ می ‌شود. محدودیت‌ هایی مانند:

• منحصربه‌فرد بودن
• معنادار بودن
• دقت
• قابلیت اطمینان داده‌ها

را تضمین می‌کنند.
تراکنش ‌ها برای اطمینان از یکپارچگی داده‌ها استفاده می ‌شوند، تضمین می‌ کنند که چندین عملیات به عنوان یک واحد تک در نظر گرفته شوند.

7. ادغام با ابزارها و زبان‌ها

پایگاه‌های داده در علم داده می ‌توانند با ابزار های تحلیلی و بصری ‌سازی محبوب ادغام شوند، که به دانشمندان داده امکان می‌دهد یافته‌های خود را به طور مؤثر تحلیل و ارائه دهند. بنابراین، شما باید بدانید چگونه با استفاده از زبان‌ های برنامه‌نویسی مانند Python به پایگاه ‌های داده متصل شده و با آن‌ها تعامل داشته باشید و تحلیل داده‌ها را انجام دهید. آشنایی با ابزارهایی مانند:

• pandas در Python
• R
• کتابخانه‌های بصری‌سازی

نیز ضروری است. این دانش به شما اجازه می‌دهد تا داده‌ها را به طور مؤثر جمع‌آوری، پردازش، تحلیل و ارائه دهید، به این ترتیب اطمینان حاصل می ‌کنید که تصمیم‌ گیری‌ های مبتنی بر داده بر اساس داده‌هایی با کیفیت و قابل اعتماد صورت می‌ گیرد.

یادگیری ماشین ( Machine learning )

کاربرد یادگیری ماشین در علم داده به اختصار در قسمت آمار اشاره شد. الگوریتم‌ های یادگیری ماشین راهی عالی برای تحلیل حجم زیادی از داده‌ ها هستند و این امر آن‌ها را به بخش جدایی‌ ناپذیری از هر حرفه ای در علم داده تبدیل می‌ کند. این الگوریتم‌ها می‌ توانند در خودکار سازی بسیاری از وظایف مرتبط با تخصص علم داده کمک کنند. با این حال، داشتن دانش عمیق از مفاهیم یادگیری ماشین پیش از شروع کار در این زمینه الزامی نیست.
اکثر دانشمندان داده تخصصی در مفاهیم یادگیری ماشین ندارند. تنها درصد کمی از دانشمندان دیتا ساینس به طور گسترده با مفاهیم پیشرفته‌ ای مانند:

• موتورهای توصیه
• یادگیری مخاصمه‌ای
• یادگیری تقویتی
• پردازش زبان طبیعی
• تشخیص ناهنجاری
• تحلیل سری زمانی
• بینایی کامپیوتر
• تحلیل بقا

و غیره آشنا و ماهر هستند. بنابراین، مهارت‌ها در این مفاهیم می ‌توانند به شما در برجسته شدن در حرفه علم داده کمک کنند.
داشتن دانش پایه در یادگیری ماشین و توانایی کار با داده‌ها می ‌تواند برای شروع علم داده کافی باشد و شما می‌ توانید با پیشرفت در حرفه خود، دانش تان را در زمینه‌ های تخصصی‌تر گسترش دهید. این امر به شما امکان می ‌دهد تا نه تنها به عنوان یک دانشمند داده کار کنید بلکه به عنوان یک دانشمند داده که قادر به ارائه راه‌حل ‌های نوآورانه و ارزشمند برای مسائل پیچیده است، متمایز شوید.

مدل‌سازی ( Modeling )

مدل سازی داده در علم داده فرآیندی است که در آن نمایش بصری از یک سیستم اطلاعاتی کامل یا بخش‌ هایی از آن ایجاد می‌ شود تا ارتباطات بین نقاط داده و ساختارها برقرار شود. هدف نشان دادن انواع داده‌ هایی است که در سیستم استفاده و ذخیره می ‌شوند، همچنین روابط بین این انواع داده‌ها، راه‌هایی که داده‌ ها می ‌توانند گروه ‌بندی و سازماندهی شوند و البته فرمت‌ها و ویژگی‌های آن‌ها. بنابراین برای کسی که در زمینه دیتا ساینس کار می کند لازم است که با انواع مدل سازی داده آشنا باشد.
مدل‌های داده بر اساس نیازهای کسب‌وکار ساخته می ‌شوند، موضوعی که مستقیما در علم داده کاربرد دارد. قوانین و نیازمندی ‌ها از قبل از طریق بازخورد از ذینفعان کسب‌وکار تعریف می ‌شوند تا بتوان آن ‌ها را در طراحی یک سیستم جدید یا اقتباس در تکرار سیستم موجود گنجاند.
داده‌ ها می‌ توانند در سطوح مختلفی از انتزاع برای علم داده مدل ‌سازی شوند. این فرآیند با جمع‌آوری اطلاعات در مورد نیازمندی‌ های کسب‌وکار از ذینفعان و کاربران نهایی آغاز می‌ شود. این قوانین کسب‌وکار سپس به ساختار های داده تعبیر می‌ شوند تا طرحی مشخص برای پایگاه داده شکل گیرد. یک مدل داده می به مانند یک نقشه راه، نقشه معماری یا هر نمودار رسمی دیگری که درک عمیق ‌تری از آنچه طراحی می‌شود را تسهیل می نماید، مقایسه شود.
این رویکرد به فهم عمیق‌تری از سیستم‌ های اطلاعاتی کمک می ‌کند و این اطمینان را ایجاد خواهد کرد که طراحی‌ های پایگاه داده نه تنها داده ‌ها را به طور مؤثر ذخیره و مدیریت می ‌کنند بلکه به بهترین شکل ممکن پشتیبانی از فرآیند های کسب‌وکار را نیز فراهم می ‌آورند.

مدلسازی در علوم داده

مدل‌سازی در علم داده از طرح‌ های استاندارد و تکنیک ‌های رسمی استفاده می‌کند. این امر راهی مشترک، مستمر و قابل پیش‌بینی برای تعریف و مدیریت منابع داده در سراسر یک سازمان، یا حتی فراتر از آن، فراهم می‌آورد. در حالت ایده‌آل، مدل‌ های داده اسناد زنده‌ای هستند که همراه با تغییر نیازهای کسب‌وکار تکامل می‌یابند. آن‌ها نقش مهمی در پشتیبانی از فرآیندهای کسب‌وکار و برنامه‌ریزی استراتژی فناوری اطلاعات ایفا می‌کنند. مدل‌های داده می‌ توانند با فروشندگان، شرکای تجاری و/یا همکاران صنعتی به اشتراک گذاشته شوند.
رویکرد بدست آمده از مدل سازی در علم داده به همکاری و اشتراک‌گذاری اطلاعات در میان سازمان ‌ها و اکوسیستم‌های کسب‌وکار کمک می‌ کند و تمام طرف‌های ذینفع می توانند به دیدگاه مشترک و دقیقی از داده‌ها و ساختارهای داده‌ای دسترسی یابند. به این ترتیب، مدل ‌سازی داده به عنوان پلی بین استراتژی ‌های کسب‌وکار و فناوری اطلاعات عمل می‌کند، باعث افزایش کارایی و هماهنگی در سراسر سازمان ‌ها می شود و اساسی برای تصمیم‌گیری‌ های مبتنی بر داده را فراهم می ‌آورد.

تاریخچه علم داده

این تاریخچه شامل مسیر پر پیچ و خم ساختاردهی، سازماندهی و درک داده‌ها می شود که بازتاب دهنده تلاش‌ های مشترک در زمینه ‌های مختلف است. در ادامه، برخی از نقاط عطف ذکر شده در تاریخ دیتا ساینس و تکامل علم داده را خواهید دید:

1957

• آرتور ساموئل مفهوم یادگیری ماشین را معرفی کرد و برنامه شطرنج‌بازی ساموئلرا توسعه داد که یکی از اولین برنامه‌های موفق خودآموز در جهان است.
• IBM زبان برنامه‌نویسی فورترن را توسعه داد که هنوز هم مورد استفاده قرار می‌گیرد.

1962

جان توکی مقاله‌ ای با عنوان آینده تحلیل داده‌ ها نوشت. او به تغییری در دنیای آمار اشاره کرد، ادغام آمار و کامپیوترها، و زمانی که برای اولین بار کامپیوترها برای حل مسائل ریاضی و کار با آمار استفاده شدند.

1964

کارن اسپارک جونز مقاله‌ای با عنوان هم‌معنایی و طبقه‌بندی معنایی منتشر کرد که اکنون به عنوان یک مقاله پایه در پردازش زبان طبیعی شناخته می‌ شود.

1974

پیتر نائور اصطلاح علم داده را در مقاله خود با عنوان بررسی مختصر روش‌های کامپیوتریبه کار برد. او علم داده را به عنوان کاربردی از داده‌ها و فرآیند های داده‌ای در ساخت و کنترل مدل‌ های واقعیت تعریف کرد.

علم داده از 1977 به بعد

1977

انجمن بین‌ المللی آماری کامپیوتری (IASC) با هدف تقویت علاقه جهانی به محاسبات آماری مؤثر و تبادل دانش فنی از طریق تماس‌ ها و جلسات بین‌المللی بین:

• آماردانان
• حرفه‌ای ‌های کامپیوتری
• سازمان‌ها
• موسسات
• دولت‌ها
• عموم مردم

تشکیل شد.
توکی مقاله دومی را با عنوان تحلیل داده‌های اکتشافی منتشر کرد که درباره اهمیت داده‌ها در انتخاب و آزمایش فرضیه‌ها بود.

1986

یک استاد در دانشگاه کارنگی ملون، هینتون به همراه دیوید ای. راملهارت و رونالد جی. ویلیامز مقاله‌ای در مورد کاربرد الگوریتم پس‌انتشار برای شبکه‌ های عصبی چندلایه نوشت. این کاربرد یک نقطه عطف در هوش مصنوعی بود زیرا به شبکه ‌ها امکان می‌ داد تا نمایش‌ های داخلی از داده ‌ها را یاد بگیرند.

1989

سازمان کشف دانش در پایگاه ‌های داده اولین کارگاه علم داده خود را برنامه‌ریزی کرد. این سازمان و کنفرانس بعدها به کنفرانس ACM SIGKDD کشف دانش و داده‌کاوی تغییر نام داد، کنفرانسی که تا سال 2022 ادامه دارد.

دیتا ساینس از سال 1990 به بعد

1990

پژوهشگران مقاله ‌ای در یک مجله با عنوان یافتن اخبار خودکار در بازاریابیمنتشر کردند که چگونگی استفاده شرکت‌ ها از داده‌ های مشتریان در سوپرمارکت ‌ها برای اطلاع از استراتژی ‌های بازاریابی را بررسی می ‌کرد. این مقاله:

• جمع‌آوری داده‌های مشتری
• خودکارسازی
• شخصی‌ سازی

را بحث می‌کند.

1993

یوشوا بنجیو، استاد دانشگاه مونترال، میلا، موسسه مونترال برای الگوریتم‌های یادگیری، یک موسسه تحقیقاتی در زمینه هوش مصنوعی را تأسیس کرد.

1997

برنامه ابرکامپیوتر IBM، دیپ بلو، جهان را شگفت‌زده کرد و مقدمه ای برای علم داده در دنیای امروز بود. زمانی که در یک مسابقه این برنامه، قهرمان شطرنج جهان، گری کاسپاروف، را شکست داد.

1998

اصطلاح NoSQL برای اولین بار توسط کارلو استروتزی به کار برده شد و به یک پایگاه داده “رابطه‌ای” سبک و متن‌باز اشاره داشت که از SQL استفاده نمی‌کرد.
یوشوا بنجیو مقاله بنیادینی با عنوان یادگیری مبتنی بر گرادیان اعمال شده بر شناسایی اسناد منتشر کرد که ثابت می‌کرد الگوریتم‌های خاص می ‌توانند تصاویر را دقیق ‌تر از فناوری استاندارد شناسایی کنند.

1999

جیکوب زهاوی و رابرت استاین مقاله ‌ای با عنوان استخراج داده‌ها برای بخش های دانش منتشر کردند که بررسی می‌کند چگونه شرکت ‌ها باید از داده ‌ها برای اطلاع از رفتار مشتریان و روند های بازار استفاده کنند.

تاریخچه دیتا ساینس از 2001 به بعد

2001

نرم‌افزار به عنوان یک سرویس (SaaS) ایجاد شد و سیلزفورس به عنوان پیشرو در فضای SaaS شناخته شد. این پیش‌درآمدی بود برای استفاده از برنامه‌های مبتنی بر ابر در راستای علم داده که مورد استقبال زیادی قرار گرفت.
ویلیام اس. کلیولند طرح عملیاتی را برای گسترش حوزه‌ های فنی آمار متمرکز بر تحلیل گر داده با عنوان علم داده: طرح عملیاتی برای گسترش حوزه‌های فنی در حوزه آمار ایجاد کرد. این طرح شش حوزه کاری فنی برای یک بخش دانشگاهی، آزمایشگاه تحقیقاتی دولتی یا سازمان تحقیقاتی شرکتی را مشخص می‌ کند و برای تخصیص مناسب منابع اختصاص یافته به تحقیق از هر حوزه دعوت می نماید.

2002

شورای بین‌المللی علوم: کمیته داده برای علم و فناوری (CODATA) شروع به انتشار مجله علم داده کرد که بر موضوعات مرتبط با دیتا ساینس مانند توصیف:

• سیستم ‌های داده
• انتشار در اینترنت
• کاربردها
• مسائل مربوط به ریسک و انطباق

تمرکز داشت.

2006

هادوپ نسخه 0.1.0، یک پایگاه داده غیر رابطه‌ای و متن ‌باز، منتشر شد. امروزه از هادوپ به عنوان یک کتابخانه نرم‌افزاری متن‌باز استفاده می‌ شود که امکان تحقیق در زمینه داده‌های بزرگ را فراهم می‌کند.

2008

دی جی پاتیل و جف همرباچر از لینکدین و فیسبوک، دانشمند داده را به یک اصطلاح رسمی تبدیل کردند.

تاریخچه Data science از 2009 به بعد

2009

NoSQL دوباره معرفی شد زمانی که اریک ایوانز و یوهان اسکارسون آن را برای توصیف پایگاه‌های داده غیر رابطه‌ای به کار بردند.

2011

آگهی‌های شغلی برای دانشمندان داده 15,000% افزایش یافت.

2012

دانشگاه هاروارد نقش دانشمند داده را به عنوان جذاب‌ترین شغل قرن 21 اعلام کرد.

2013

آمار مربوط به داده‌های بزرگ، که عمدتاً به آی‌بی‌ام نسبت داده می‌شود، وایرال شد: 90% از داده‌های جهان در دو سال گذشته ایجاد شده‌اند.

2015

گوگل با استفاده از یادگیری عمیق، شناسایی صدا و Google Voice را راه‌اندازی کرد و شاهد افزایش 49 درصدی عملکرد علم داده بود.
گوگل TensorFlow را که یک موتور هوش مصنوعی برای اجرای یادگیری عمیق با استفاده از داده‌های بزرگ و ابر می‌باشد، به صورت متن‌باز منتشر کرد.

دیتا ساینس از 2017 به بعد

2017

تیم DeepMind، AlphaZero را منتشر کرد. در طی 24 ساعت، AlphaZero به سطحی از بازی فرا انسانی در شطرنج، شوگی و گو دست یافت و برنامه‌های قهرمان جهانی Stockfish، Elmo و نسخه سه‌روزه AlphaGo Zero را شکست داد.
پرایس‌واترهاوس‌کوپرز (PwC) پیش‌بینی کرد که آگهی ‌های شغلی برای علم داده و تحلیل‌ها تا سال 2020 به 2.7 میلیون خواهد رسید.

2018

تیمنیت گبرو و جوی بولاموینی مقاله‌ای با عنوان “سایه‌های جنسیتی: تفاوت‌های دقت تقاطعی در طبقه‌بندی جنسیتی تجاری” را با هم نوشتند که تمایل به سمت تعصب جنسیتی و نژادی یافت شده در نرم‌افزار های تشخیص چهره AI تجاری را تفصیل می‌دهد.

2020

سازمان جهانی بهداشت و شرکای آن آزمایش بین‌المللی همبستگی را راه‌اندازی کردند، یک آزمایش بالینی بین‌المللی در زمینه علم داده برای بررسی پیوند بیولوژی و فناوری و تولید منابع داده و بینش‌ ها برای ایجاد مؤثرترین درمان‌ها برای کووید-19.

امروز

• بازار تحلیل داده‌های بزرگ در بانکداری ممکن است تا سال 2025 به 62.10 میلیارد دلار برسد.
• ایجاد داده تا سال 2025 به بیش از 180 زتابایت افزایش خواهد یافت.
• مشاغل علم داده تا سال 2026 حدود 28٪ افزایش خواهد یافت.
• بازار جهانی یادگیری ماشین در سال 2021 به ارزش 8 میلیارد دلار بود و پیش‌بینی می ‌شود که با نرخ رشد سالانه مرکب 39 درصد تا سال 2027 رشد کند.

برنامه‌نویسی ( Programming ) در علم داده

علم داده و برنامه نویسی ارتباط نزدیکی با یکدیگر دارند و برای این که بهتر به درک این موضوع به عنوان پیش نیازی برای دیتا ساینس برسیم، لازم است ابتدا بدانیم برنامه نویسی چیست و چه کاربردی دارد؟ به بیانی ساده برنامه‌نویسی فرآیندی است که در آن دستورالعمل‌ها و الگوریتم‌ ها به زبانی قابل فهم برای کامپیوتر نوشته می‌ شوند تا وظایف مشخصی را انجام دهد. این دستورالعمل‌ ها، که به زبان برنامه‌ نویسی نوشته می‌شوند، به کامپیوتر می‌گویند چگونه داده‌ ها را پردازش کند، محاسبات را انجام دهد یا با دستگاه‌های خارجی تعامل داشته باشد.
زبان‌های برنامه‌نویسی متفاوتی وجود دارند، از جمله:

• پایتون
• جاوا
• C++
• جاوا اسکریپت

که هر کدام برای اهداف خاصی طراحی شده‌اند، مانند توسعه وب، توسعه نرم‌افزار، تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین.
برای تبدیل شدن به یک دانشمند علم داده، مهارت برنامه ‌نویسی نیز ضروری است. دانشمندان داده معمولا از زبان‌هایی مانند پایتون، R، و SQL استفاده می ‌کنند. در مقایسه با یک توسعه ‌دهنده نرم‌افزار، دانشمندان داده نیازی به دانش عمیق برنامه‌نویسی ندارند. آشنایی با مبانی زبان برای گرفتن شغل در زمینه علم داده کافی است، به شرطی که شما در نوشتن کد مؤثر به هر زبانی مسلط باشید.
دلیلش هم این است که تمرکز اصلی دانشمندان دیتا ساینس روی استخراج بینش‌ها و ارزش از داده‌هاست، نه توسعه نرم ‌افزارهای پیچیده. دانش برنامه ‌نویسی به آن‌ها کمک می‌ کند تا داده‌ها را:

• پاک‌سازی
• پردازش
• تجزیه
• تحلیل

کرده و مدل‌های یادگیری ماشین را پیاده‌سازی کنند. در نتیجه، تسلط بر زبان ‌های برنامه‌نویسی مهم، به‌ویژه زبان ‌هایی که برای تحلیل داده و یادگیری ماشین رایج هستند، می ‌تواند بسیار مفید باشد و فرصت‌های شغلی در این حوزه را افزایش دهد.

مفاهیم مرتبط با دیتا ساینس

علم داده یا دیتا ساینس با مفاهیم زیادی مرتبط است که از حوزه های کاربردی گرفته تا پیش نیازهای ضروری این علم متغیرند. در ادامه به بعضی از مهمترین مفاهیم مرتبط با دیتا ساینس می پردازیم.

بصری سازی داده ها

همزمان با تولید حجم زیادی داده توسط دنیای کسب‌وکار به صورت روزانه، لازم است این داده‌ها به فرمتی در علم داده تبدیل شوند که به راحتی قابل فهم باشد. بصری‌سازی داده ‌ها دقیقاً این کار را انجام می‌دهد و در درک داده‌ها بسیار مؤثر است، زیرا انسان ‌ها تصاویر را نسبت به داده‌های خام راحت تر درک می‌ کنند. بنابراین، بصری‌ سازی داده‌ها در صنعت علم داده اهمیت بسیاری پیدا می‌ کند. با استفاده از بصری‌ سازی داده، می‌توان داده‌ها را از طریق نمودار ها، چارت ‌ها و نقشه ‌ها به صورت بصری نمایش داد. ابزارهای مختلفی برای این منظور وجود دارد، مانند تبلو (Tableau)، چارتیست (Chartist) و غیره.
برخی از دانشمندان دیتا ساینس همچنین ترجیح می ‌دهند برای بصری‌سازی به جای استفاده از ابزارهای بصری ‌سازی استاندارد، از زبان‌های پایتون و R استفاده کنند، زیرا این زبان‌ها نیز کتابخانه ‌هایی مانند ggplot و matplotlib را ارائه می ‌دهند که در ترسیم مجموعه داده‌ ها کمک می ‌کنند. با:

• بصری ‌سازی داده ‌ها
• انجام تحلیل‌ های پیچیده داده ‌ای
• درک داده‌ها
• شناسایی روندها
• درک سریع بینش‌ها

برای عملی کردن فرصت‌های کسب‌وکار ممکن می‌شود.

کار با داده های بدون ساختار در دیتا ساینس

دانشمندان علم داده هر روز با داده‌ها سروکار دارند که می ‌توانند هم ساختاریافته و هم بدون ساختار باشند. داده‌ های بدون ساختار، برخلاف داده‌ های ساختاریافته، نمی‌توانند در جداول پایگاه داده رابطه‌ ای ذخیره شوند و پیوسته نیستند.

• ویدئوها
• صداها
• تصاویر
• متن‌ها
• مقالات

همگی اشکالی از داده ‌های بدون ساختار هستند و این نوع داده‌ ها می‌توانند از هر کانال و منبعی وارد شوند. رسانه ‌های اجتماعی یکی از رایج‌ ترین منابع داده‌ های بدون ساختار هستند. با ظهور داده‌ های بزرگ و اینترنت، مقدار داده‌ های بدون ساختار موجود فراتر از تصور رشد کرده است. بنابراین، توانایی کار با داده‌های بدون ساختار مهارتی حیاتی برای یک دانشمند دیتا ساینس است. هرچند کار با داده‌ های بدون ساختار بسیار پیچیده است، اما می ‌تواند به کشف بینش‌ هایی که در تصمیم‌گیری مفید هستند، کمک کند.

علت اهمیت علم داده چیست ؟

هدف اصلی علم داده، یافتن الگوهاست. علم داده به دلایل زیر ضروری است:
کسب‌وکارها با کمک علم داده قادر خواهند بود مشتریان خود را به شکلی بسیار دقیق ‌تر و فیلتر شده تر شناسایی کنند. مشتریان سنگ بنای هر محصولی هستند و برای موفقیت یا شکست آن بسیار حیاتی‌ اند. علم داده همچنین به کسب‌وکار ها امکان می‌دهد به روش‌ های جدیدی با مشتریان خود تعامل داشته باشند که کیفیت برتر و قدرت محصول را تأیید می‌ کند.
دیتا ساینس همچنین به محصولات اجازه می ‌دهد تا داستان خود را به شکلی قوی و محاسبه ‌شده بیان کنند. محصولات و کسب‌وکارها زمانی که از این داده‌ها برای روایت داستان‌های خود به مخاطبان استفاده می‌کنند، قادر خواهند بود بهتر با مشتریان خود ارتباط برقرار کنند. این امر نیاز و اهمیت علم داده در صنعت IT را برجسته می‌ کند.
یکی از جنبه‌های ضروری علم داده این است که شما قادر خواهید بود نتایج را در هر صنعتی، از جمله سفر، بهداشت و درمان و آموزش استفاده کنید. صنایع همچنین می‌ توانند به سرعت مشکلات خود را بررسی کرده و با استفاده از علم داده به طور موفقیت‌آمیزی به آن‌ها رسیدگی کنند.
علم داده هم اکنون در تمام بخش ‌ها موجود است و امروزه مقدار عظیمی داده در جهان وجود دارد که بسته به نحوه استفاده از آن، تعیین می‌کند که آیا محصولی موفق خواهد شد یا شکست می خورد. اگر داده‌ها به درستی استفاده شوند، برای هدف آینده محصولات مهم خواهند بود.

دیتا ساینس در دنیای امروز

در قرن بیست‌ویکم، دیتا ساینس به عنوان یک حرفه سودآور شناخته می‌ شود. این رشته مطالعه ریاضیات، آمار، و علوم کامپیوتر است که به شما کمک می ‌کند اطلاعات را از داده‌های ساختاریافته و همچنین بدون ساختار استخراج کنید.
بازار امروزه با بحث‌های بیشتر در مورد هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، به روش‌های شگفت‌انگیزی در حال تغییر است. علم داده همچنین در حل مسائل با اتصال داده‌های مرتبط برای استفاده در آینده کمک می ‌کند و موجب رشد این فناوری‌های نوظهور خواهد شد. فناوری تشخیص چهره فیسبوک یکی از این مثال هاست، زیرا با گذشت زمان مقدار زیادی داده در مورد کاربران فعلی جمع‌آوری می ‌کند و همان تکنیک ‌ها را برای شناسایی کاربران جدید به کار می‌ برد.
ابزارها به پیشرفت خود ادامه می‌ دهند و تکنیک‌ های علم داده تکامل می ‌یابند و به طور گسترده‌تری توسط عموم مردم مورد استفاده قرار می‌ گیرند. اگرچه همه به یک تحلیلگر داده یا متخصص آمار تبدیل نخواهد شد، اما این توانایی‌ ها برای افرادی که به لحاظ فنی توانمند نیستند، بسیار دسترس‌پذیرتر می شود.
اطلاعات به دست آمده از دیتا ساینس داده‌های بیشتری را برای راه‌ حل‌های تکنولوژی مالی ارائه میدهد که ممکن است شامل محاسبات ابری و ذخیره‌سازی شود. با این حال، درک مقادیر عظیمی از داده ‌های بدون ساختار برای تصمیم‌گیری مؤثر می ‌تواند کاری بسیار چالش‌ برانگیز و زمان‌بر برای کسب‌وکارها باشد. علم داده همچنین در دنیای مدرن محبوب شده و در رفع این ناراحتی‌ها کمک می‌کند.

کاربرد علم داده چیست ؟

کاربردهای دیتا ساینس را به طور کلی می توان در دو دسته صنایع و کسب وکارها بررسی کرد. در صنایع مختلف پایگاه‌های داده بزرگ شامل داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار باید با استفاده از تکنیک‌های علم داده برای یافتن الگوهای پنهان مورد استخراج قرار گیرند تا بتوان برخی از مفیدترین بینش‌ها را به دست آورد. علم داده به دلیل کاربردهای متعددی که ممکن است برای آن استفاده شود، در فعالیت‌های ساده گرفته تا کارهای پیچیده‌تر، ضروری است.
این امکان که بتوان داده‌ها را به طور مؤثر تجزیه و تحلیل کرد، باز کردن دروازه‌هایی به سوی شناخت بهتر رفتار مصرف‌کننده، بهبود اقدامات کسب‌وکار، توسعه محصولات نوآورانه و حتی پیش‌بینی روندهای آینده است. علم داده با ارائه ابزارهایی برای مدیریت و تحلیل این حجم عظیم از داده‌ها، نقش کلیدی در تحول دیجیتالی و افزایش توانایی سازمان‌ها برای اتخاذ تصمیمات مبتنی بر داده دارد.

کاربرد علم داده در کسب و کارها

در بخش کسب وکارها، دانشمندان علم داده در ارائه راه‌حل‌های بهتر کمک می ‌کنند، زیرا می‌توانند از یادگیری ماشین استفاده کنند که شناسایی مسائل پیچیده کسب‌وکار مانند چالش‌ های تحقیق در عملیات و غیره را ممکن می سازد. دانشمندان داده همچنین مسئول گزارش‌ دهی در مورد روند های هزینه منابع داخلی صنعت و تخمین سود هستند.
این امر به کاهش موانع جریان کاری کمک کرده و همچنین با اهدافی که به خوبی اطلاع‌رسانی شده‌اند، کارایی طراحی کسب‌وکار را بهبود می‌بخشد. علم داده در بهبود تجربه کاربر مفید است.
اگرچه ممکن است یکی از مزایای اصلی علم داده نباشد، اما در نهایت بر همه عوامل، از جمله درآمدها و سودها تأثیر می‌گذارد. اگر مشتریان راضی باشند، منجر به افزایش فروش خواهد شد. حتی اگر محصول یا خدمات شما عالی باشد، اما نتوانید خود را به روز رسانی کنید از فرصت‌های مهمی غافل خواهید شد. این‌ها برخی از دلایلی هستند که چرا علم داده برای کسب‌وکار مهم است. در ادامه به طور خاص به بعضی کاربردهای علم داده می پردازیم.

1) علم داده با پایتون

یکی از زبان های پر کاربرد در Data Science زبان پایتون است که گذراندن دوره آموزش پایتون را برای علاقمندان این حوزه ضروری می سازد. اول از همه باید دید پایتون چیست و چگونه از آن در علم داده استفاده می شود؟ پایتون یکی از زبان‌های برنامه‌نویسی بسیار مورد نیاز و محبوب در میان دانشمندان داده است. به عنوان یک زبان چندمنظوره و شی‌گرا، پایتون برای استفاده در تمام مراحل علم داده ، از جمله استخراج داده‌ها یا اجرای برنامه‌ها، مناسب است. یادگیری این زبان برنامه‌نویسی بسیار آسان است.
بسیاری از کتابخانه‌های پایتون منبع باز است که شامل کتابخانه‌های قدرتمند علم داده مانند:

• Numpy
• Pandas
• Matplotlib
• PyTorch
• Keras
• Scikit Learn
• Seaborn

و غیره می‌شود. این کتابخانه‌ها در انجام وظایف مختلف دیتا ساینس مانند:

1. خواندن مجموعه داده‌ های بزرگ
2. ترسیم و بصری‌سازی داده‌ها و همبستگی‌ها
3. آموزش و تنظیم مدل‌های یادگیری ماشین برای داده ‌های شما
4. ارزیابی عملکرد مدل

و غیره کمک می‌کنند.

2) علم داده در پزشکی

در صنعت بهداشت و درمان، علم داده بسیار مفید است. علم داده برای موارد زیر به کار گرفته می‌شود:

• تشخیص تومور
• کشف داروها
• تحلیل تصاویر پزشکی
• ربات‌های پزشکی مجازی
• ژنتیک و ژنومیکس
• مدل‌سازی پیش‌بینی برای تشخیص و غیره

3) دیتا ساینس در کشاورزی

کشاورزان همیشه با متغیرهایی فراتر از کنترل خود مواجه بوده‌اند، از شرایط آب و هوایی گرفته تا قیمت محصولات. با این حال، در سال ‌های اخیر، رشد علم داده ابزار جدیدی به کشاورزان داده تا به آن‌ها کمک کند از پس تمام اطلاعات جمع‌آوری شده برآیند. پروژه‌ های علم داده در کشاورزی می ‌توانند الگو های آب و هوایی و قیمت محصولات را پیگیری کنند، تغییرات تقاضای مصرف ‌کننده را پیش‌بینی نمایند و حتی سیستم‌های آبیاری را بهینه‌سازی کنند. در نتیجه، استفاده از علم داده برای کمک به کشاورزان در بهبود عملکرد، کاهش هزینه ‌ها و کمینه‌سازی ریسک، رو به افزایش است.
در آینده، علم داده احتمالاً اهمیت بیشتری در کشاورزی خواهد یافت، زیرا کشاورزان با چالش‌های تغییرات آب و هوایی و کاهش منابع دست و پنجه نرم می‌کنند.

4) Data Science در صنعت مالی

Data Science نقش کلیدی در صنایع مالی ایفا می‌کند. صنایع مالی همیشه با مسئله تقلب و ریسک ضرر و زیان مواجه هستند. بنابراین، نیاز دارند تا تجزیه و تحلیل ریسک ضرر و زیان را به صورت خودکار انجام دهند تا بتوانند تصمیمات استراتژیک برای شرکت اتخاذ کنند. همچنین، صنایع مالی از ابزارهای تحلیلی علم داده برای پیش‌بینی آینده استفاده می‌کنند. این امر به شرکت ‌ها امکان می ‌دهد تا ارزش زندگی مشتری و تغییرات بازار سهام آن‌ها را پیش‌بینی کنند. به عنوان مثال، در بازار سهام، علم داده بخش اصلی است. در بازار سهام، علم داده برای بررسی رفتار گذشته با داده‌های گذشته استفاده می ‌شود و هدف آن بررسی نتیجه آینده است. داده ‌ها به گونه‌ای تحلیل می ‌شوند که پیش‌بینی قیمت ‌های سهام آینده بر اساس یک جدول زمانی مشخص ممکن می ‌شود.

5) علم داده در ورزش

بر اساس تحقیقات شرکت تحقیقاتی کسب‌وکار، بازار جهانی ورزش از 354.96 میلیارد دلار در سال 2021 به 496.52 میلیارد دلار در سال 2022 رشد کرده، که آن را به یکی از بزرگ‌ترین بازارهای جهان تبدیل کرده است. با افزایش هزینه‌ ها در بازار جهانی ورزش، تیم‌های ورزشی به میزان بیشتری به سرمایه‌گذاری در تحلیل داده‌های ورزشی برای کسب مزیت رقابتی متعهد هستند، از این رو پیش‌بینی می‌شود که بازار تحلیل ورزشی تا سال 2025 به بیش از 4.5 میلیارد دلار برسد.

6) استفاده از دیتاساینس در بازاریابی دیجیتال

علم داده به بازاریابان دیجیتال امکان می‌دهد تا به طور عمیقی به الگوهای رفتاری مشتریان خود وارد شوند. با تجزیه و تحلیل داده‌ها از منابع مختلفی مانند ترافیک وب‌سایت، تعاملات شبکه‌های اجتماعی و تاریخچه خرید، بازاریابان می‌توانند درک عمیقی از آنچه باعث گرفتن تصمیمات توسط مشتریان می شود، به دست آورند. این بینش به کسب‌وکارها امکان می ‌دهد تا کمپین ‌های بازاریابی بسیار شخصی ‌سازی شده‌ای ایجاد کنند که با مخاطبان هدف آن‌ها هماهنگ بوده، منجر به ارتباط بهتر و نرخ تبدیل بالاتری می‌شود.

7) علم داده در حمل و نقل

علم داده همچنین در زمینه‌های کاربرد همزمان مانند حوزه حمل‌ونقل و در مواردی مانند خودروهای بدون راننده نیز وارد شده است. با کمک خودروهای بدون راننده، کاهش تعداد تصادفات به راحتی امکان‌پذیر است. به عنوان مثال، در خودروهای بدون راننده، داده‌های آموزشی به الگوریتم داده می‌شوند و با کمک تکنیک‌های علم داده ، داده‌ها مانند:

• محدودیت سرعت در بزرگراه‌ها
• خیابان‌های شلوغ
• جاده‌های باریک

و غیره تجزیه و تحلیل می گردند. همچنین چگونگی مواجهه با شرایط مختلف هنگام رانندگی و غیره بررسی خواهد شد.

8) تشخیص تصویر

در حال حاضر، علم داده در تشخیص تصویر نیز استفاده می‌شود. به عنوان مثال، زمانی که ما تصویری از خودمان به همراه دوستمان روی فیسبوک آپلود می ‌کنیم، فیسبوک پیشنهاد هایی برای برچسب‌زدن به افراد موجود در تصویر ارائه می ‌دهد. این کار با کمک یادگیری ماشین و علم داده انجام می ‌شود. زمانی که یک تصویر شناسایی می‌شود، تجزیه و تحلیل داده‌ها روی دوستان فیسبوکی فرد انجام می‌گیرد و پس از تجزیه و تحلیل، اگر چهره‌های موجود در تصویر با پروفایل کسی دیگری مطابقت داشته باشد، فیسبوک به ما پیشنهاد برچسب‌زدن خودکار را می‌دهد.

رشته علم داده

دیتا ساینس مطالعه عمیقی از حجم بزرگی از داده‌هاست که شامل استخراج معنایی از داده‌های خام، ساختاریافته و بدون ساختار می‌شود. استخراج داده‌های معنادار از حجم زیادی از داده‌ها به پردازش داده‌ها نیاز دارد و این پردازش می‌تواند با استفاده از:

• تکنیک‌های آماری و الگوریتمی
• تکنیک‌های علمی
• فناوری‌های مختلف

و غیره انجام شود. این حوزه از ابزارها و تکنیک‌های مختلفی برای استخراج داده‌های معنادار از داده‌های خام استفاده می‌کند. رشته دیتاساینس همچنین به عنوان آینده هوش مصنوعی شناخته می‌شود.
به عنوان مثال، جک علاقه‌مند به خواندن کتاب است اما هر بار که می‌خواهد کتابی بخرد، همیشه در مورد اینکه کدام کتاب را باید خریداری کند، سردرگم است زیرا انتخاب‌های زیادی پیش روی اوست. اینجاست که تکنیک علم داده مفید واقع می‌شود.
زمانی که او وب‌سایت آمازون را باز می‌کند، بر اساس داده‌های قبلی‌اش، پیشنهادات محصول دریافت می‌کند. هنگامی که یکی از آن‌ها را انتخاب می‌کند، پیشنهاد می‌شود که این کتاب‌ها را به همراه آن خریداری کند زیرا این مجموعه بیشتر به صورت مشترک خریداری شده است. بنابراین، تمامی پیشنهادات محصولات و نمایش مجموعه‌های کتاب‌هایی که به صورت مشترک خریداری شده‌اند، یکی از نمونه‌های کاربردی دیتا ساینس است.

مهارت‌های مورد نیاز علم داده چیست ؟

مهارت های مورد نیاز در علم داده را می توان در قالب دو دسته قرار داد:

مهارت‌های فنی

• مهارت‌های ریاضی و آمار: داشتن دانش پایه‌ای در ریاضیات و آمار برای درک الگوریتم‌ها و تکنیک‌های تحلیل داده ضروری است.
• مهارت‌های برنامه‌نویسی (شامل پایتون و R): تسلط بر زبان‌های برنامه‌نویسی مانند پایتون و R برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در دیتا ساینس لازم است.
• مهارت‌های پیش‌پردازش و مرتب کردن داده (چرا که قدرت پیش‌بینی یک مدل به کیفیت داده‌هایی که در ساخت مدل استفاده شده بستگی دارد)
• مهارت‌های بصری‌سازی داده(توانایی استفاده از بسته‌های بصری‌سازی داده، مانند matplotlib، seaborn، و ggplot2)
• مهارت‌های ابتدایی یادگیری ماشین (چارچوب مسئله، تجزیه و تحلیل داده‌ها، ساخت مدل، آزمایش و ارزیابی، و کاربرد مدل)
• انجام پروژه‌های علم داده واقعی (نشان دادن مدرک موفقیت‌آمیز تکمیل یک پروژه علم داده واقعی)

مهارت‌های نرم

• مهارت‌های ارتباطی (برای کار خوب با اعضای تیم و ارائه اطلاعات پیچیده به ذینفعانی که با مفاهیم فنی علم داده آشنا نیستند)
• یادگیری مادام‌العمر (چرا که علم داده پیوسته در حال تکامل است)
• شناخت کسب‌وکار (دانش در مورد اهداف سازمان شما و محیط کسب‌وکاری که در آن فعالیت می‌کند)
• اخلاق (دانشمندان دیتا ساینس مسئولیت دارند تا از دستکاری داده‌ها یا استفاده از روشی که عمداً باعث تولید سوگیری در نتایج می‌شود، خودداری کنند)

تفاوت علم داده و داده‌کاوی

برای درک بهتر تفاوت میان علم داده و داده کاوی ابتدا باید بدانید داده کاوی چیست تا در ادامه بتوانید آن را با توجه به توضیحات علم داده مقایسه کنید. داده کاوی فرآیندی است برای بیرون کشیدن اطلاعات مفید، الگوها و روندها از داده‌های خام است. داده کاوی از الگوریتم‌های ریاضی پیچیده برای تقسیم داده‌ها و ارزیابی احتمال وقوع رویدادهای آینده استفاده می‌کند. انواع مختلفی از خدمات در فرآیندهای داده کاوی وجود دارد، مانند:

• کاوش متن
• کاوش وب
• کاوش داده های صوتی و تصویری
• داده کاوی از شبکه‌های اجتماعی
• داده کاوی از طریق نرم‌افزارهای ساده یا پیشرفته

انجام می‌شود. این روش به عنوان کشف دانش در داده‌ها (KDD) شناخته می‌شود. در زیر می توانید جدول مقایسه علم داده و داده کاوی را ببینید.

بازار کار و درآمد علم داده

علم داده یک حوزه متنوع با طیف گسترده‌ای از مسیرهای شغلی بالقوه است. علاوه بر دانشمند داده و تحلیلگر داده، عناوین شغلی زیر نیز مورد تقاضا قرار دارند:

• مهندس یادگیری ماشین: توسعه مدل‌های یادگیری ماشین و سیستم‌های هوش مصنوعی برای تفسیر و پیش‌بینی داده‌ها
• معمار داده: طراحی و سازماندهی سیستم‌های مدیریت داده‌ها برای کمک به سازمان‌ها در ذخیره‌سازی و استفاده مؤثر از داده‌ها
• مهندس داده: ساخت و نگهداری زیرساخت‌های داده و پایپ‌لاین‌ها برای جمع‌آوری، ذخیره‌سازی و تجزیه و تحلیل داده‌ها
• تحلیلگر هوش تجاری: تحلیل داده‌ها برای فراهم آوردن بینش‌های که به تصمیم‌گیری‌های کسب‌وکار کمک می‌کند
• تحلیلگر بازاریابی: تجزیه و تحلیل داده‌های بازاریابی برای شناسایی روندها، ترجیحات مشتری و اثربخشی کمپین‌ها
• آماردان: کاربرد روش‌های آماری برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و کمک به تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده.
• تحلیلگر کمی: توسعه و کاربرد مدل‌های ریاضیاتی و آماری برای حل مسائل مالی و تجاری
  این عناوین نشان‌دهنده تنوع موقعیت‌های شغلی در حوزه علم داده و اهمیت روزافزون این حوزه در صنایع مختلف هستند

مزایای علم داده چیست ؟

اگر بخواهیم در یک چشم انداز کلی مزایای علم داده را برشماریم باید موارد زیر را مطرح کنیم:

گزینه‌های شغلی متعدد

با توجه به تقاضای بالا، علم داده به ایجاد تعداد زیادی فرصت شغلی در زمینه‌های مختلف منجر شده است. برخی از این مشاغل عبارتند از:

• دانشمند داده
• تحلیلگر داده
• تحلیلگر تحقیقات
• تحلیلگر کسب‌وکار
• مدیر تجزیه و تحلیل
• مهندس داده‌های بزرگ و غیره

منافع کسب‌وکار

علم داده به سازمان‌ها کمک می‌کند تا بدانند چه زمانی و چگونه محصولاتشان بهترین فروش را دارند و به همین دلیل است که محصولات همیشه در زمان و مکان درست تحویل داده می‌شوند. سازمان‌ها تصمیمات سریع‌تر و بهتری را برای بهبود کارایی و کسب سود بیشتر اتخاذ می‌کنند.

شغل‌ها و فرصت‌های شغلی با دستمزد بالا

با تداوم دانشمند داده به عنوان جذاب‌ترین شغل و دستمزدهای بالا برای این موقعیت، بر اساس نظرسنجی حقوق Dice، حقوق سالانه متوسط یک دانشمند داده 106,000 دلار در سال است.

منافع استخدام

این حوزه استخراج و دسته‌بندی داده‌ها و جستجو برای بهترین نامزدها برای یک سازمان را نسبتاً آسان‌تر کرده است. داده‌های بزرگ و استخراج داده‌ها فرآیند پردازش و انتخاب رزومه‌ها، آزمون‌های استعدادیابی و بازی‌ها را برای تیم‌های استخدام آسان‌تر کرده‌اند.

معایب دیتاساینس

هر چیزی که مزایایی دارد، معمولاً عواقبی نیز به همراه خواهد داشت. بیایید نگاهی به برخی از معایب علم داده بیندازیم:

حریم خصوصی داده‌ها

داده‌ها جزء اصلی هستند که می‌توانند با اتخاذ تصمیمات تجاری بزرگ، بهره‌وری و درآمد صنعت را افزایش دهند. اما اطلاعات یا بینش‌های به دست آمده از داده‌ها ممکن است علیه هر سازمانی، گروهی از افراد یا هر کمیته‌ای و غیره مورد سوء استفاده قرار گیرند. اطلاعات استخراج شده از داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار برای استفاده بعدی نیز ممکن است علیه گروهی از مردم یک کشور یا برخی کمیته‌ها مورد سوء استفاده قرار گیرد.

هزینه

ابزارهای مورد استفاده برای علم داده و تجزیه و تحلیل می‌توانند هزینه زیادی را به سازمان تحمیل کنند، زیرا برخی از ابزارها پیچیده هستند و نیاز به آموزش افراد برای استفاده از آن‌ها دارند. همچنین، انتخاب ابزارهای مناسب مطابق با شرایط بسیار دشوار است، زیرا انتخاب آن‌ها بر اساس دانش صحیح از ابزارها و دقت آن‌ها در تجزیه و تحلیل داده‌ها و استخراج اطلاعات است.

آینده دیتا ساینس

آینده دیتا ساینس زمینه های صنعتی و شغلی متعددی را متحول خواهد ساخت و در این رابطه پیش بینی های زیادی وجود دارد. از جمله این تحولات می توان به حوزه های زیر اشاره کرد:

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پدیده‌های جدیدی نیستند. اما نقش آن‌ها در علم داده به سرعت در حال رشد است. آن‌ها به تفسیر داده‌های بزرگ کمک می‌کنند. شرکت‌ها از آن‌ها برای پیش‌بینی روندها و اتخاذ تصمیمات هوشمندانه‌تر استفاده می‌کنند. تقاضا برای این مهارت‌ها بالاست. به همین دلیل، یافتن استعدادهای مناسب ضروری خواهد بود.

تحلیل داده‌های بزرگ

داده‌های بزرگ، بزرگ‌تر می‌شوند. شرکت‌ها از هر اندازه‌ای بیش از هر زمان دیگری داده جمع‌آوری می‌کنند. چالش درک معنای آن‌هاست. اینجاست که دانشمندان داده وارد می‌شوند. آن‌ها این داده‌ها را به بینش تبدیل می‌کنند. این کمک می‌کند که کسب‌وکارها تصمیمات بهتری بگیرند.

علم داده در تصمیم‌گیری کسب‌وکار

بیشتر کسب‌وکارها از داده‌ها برای هدایت تصمیم‌گیری‌های خود استفاده می‌کنند، نه فقط شرکت‌های فناوری. تمام صنایع از استراتژی‌های مبتنی بر داده بهره می‌برند. از بازاریابی گرفته تا توسعه محصول، داده‌ها کلیدی هستند.

جمع بندی

علم داده یا دیتا ساینس با بهره گیری از ابزارها و تکنیک های مدرن سعی در یافتن الگوهای پنهان در داده ها و کسب اطلاعات ارزشمند از آنها به منظور ارتقای زمینه های صنعتی و تجاری مختلف است. در سال های اخیر علم داده به عنوان یک رشته علمی بسیار مورد توجه قرار گرفته و تخصص در این زمینه تبدیل به یکی از پول سازترین تخصص ها در جهان شده است. کاربردهای Data Science صنایع و مشاغل مختلف را شامل می شود و تقریبا در هر حوزه ای به آن برخورد می کنیم.
دیتا ساینس می تواند با انواع داده ها از منابع مختلف روبرو شود و به دسته بندی آنها و ارزیابی اطلاعات مفید بپردازد. ترکیب علم داده با جدیدترین نوآوری ها مانند یادگیری ماشینی، زبان های برنامه نویسی و آمار و احتمالات نوین راه را پیشرفت این حوزه هموارتر کرده و افق های تازه ای را پیش روی آن قرار می دهد.

سوالات متداول علم داده

علم داده چیست ؟
علم داده یک رشته بین‌رشته‌ای است که به تجزیه و تحلیل داده‌ها و استخراج اطلاعات مفید از آن‌ها می‌پردازد. این علم شامل مراحل مختلفی از جمع‌آوری داده‌ها، پردازش، مدل‌سازی و تجزیه و تحلیل آن‌ها برای ایجاد تصمیمات آگاهانه است.

چرا علم داده مهم است؟
علم داده به کسب‌وکارها و سازمان‌ها این امکان را می‌دهد که از داده‌های خود به‌طور موثر استفاده کنند و تصمیمات بهتری بگیرند. این علم به تحلیل روندها، پیش‌بینی‌ها و یافتن الگوهای پنهان در داده‌ها کمک می‌کند.

چه مهارت‌هایی برای علم داده نیاز است؟
برای کار در علم داده، نیاز به مهارت‌هایی در برنامه‌نویسی (مانند پایتون یا R)، تحلیل داده‌ها، یادگیری ماشین، آمار و استفاده از ابزارهای داده‌کاوی و تجزیه و تحلیل است. همچنین مهارت در استفاده از کتابخانه‌هایی مانند Pandas، NumPy و Matplotlib ضروری است.

چه ابزارهایی در علم داده استفاده می‌شود؟
برخی از ابزارهای اصلی در علم داده شامل پایتون، R، SQL، Tableau، Power BI و Apache Spark هستند. این ابزارها به تحلیل داده‌ها، تجسم نتایج و مدیریت داده‌ها کمک می‌کنند.

آیا علم داده در کسب‌وکارها کاربرد دارد؟
بله، علم داده در بسیاری از صنایع مانند بهداشت و درمان، مالی، بازاریابی، آموزش و تولید به کار می‌رود. کسب‌وکارها از علم داده برای تحلیل رفتار مشتریان، بهبود استراتژی‌های بازاریابی، پیش‌بینی روندهای مالی و بهینه‌سازی فرآیندهای تجاری استفاده می‌کنند.

علم داده در هوش مصنوعی چطور استفاده می‌شود ؟
علم داده در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به عنوان پایه‌ای برای ساخت مدل‌های پیش‌بینی و شبیه‌سازی‌های پیچیده عمل می‌کند. داده‌ها به‌طور مداوم برای آموزش الگوریتم‌های هوش مصنوعی استفاده می‌شوند تا مدل‌ها به دقت بیشتری برسند.

چه رشته‌های تحصیلی به علم داده مرتبط هستند؟
رشته‌های تحصیلی مانند آمار، ریاضیات، علوم کامپیوتر، مهندسی صنایع و حتی اقتصاد و مدیریت کسب‌وکار می‌توانند به‌طور مستقیم به علم داده مرتبط باشند. بسیاری از افراد در این رشته‌ها به تحلیل داده‌ها و ساخت مدل‌های پیش‌بینی پرداخته‌اند.

آیا علم داده برای یادگیری ماشین مفید است؟
بله، علم داده و یادگیری ماشین ارتباط نزدیکی دارند. در واقع، علم داده به جمع‌آوری و پردازش داده‌هایی که برای آموزش الگوریتم‌های یادگیری ماشین نیاز است، می‌پردازد. این داده‌ها سپس برای ساخت مدل‌های پیش‌بینی و تصمیم‌گیری خودکار استفاده می‌شوند.

آیا علم داده نیاز به تجربه عملی دارد؟
بله، تجربه عملی در علم داده بسیار مهم است. علاوه بر تئوری‌ها، برای تحلیل داده‌های واقعی و ساخت مدل‌های کاربردی نیاز به تمرین و تجربه در پروژه‌های واقعی است. این تجربه‌ها به شما کمک می‌کنند تا با چالش‌ها و مشکلات مختلف مواجه شوید و راه‌حل‌های مناسبی پیدا کنید.

آیا علم داده به برنامه‌نویسی نیاز دارد؟
بله، برنامه‌نویسی یکی از مهارت‌های اساسی در علم داده است. شما باید قادر باشید با استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی مانند پایتون یا R داده‌ها را پردازش کرده و مدل‌های پیش‌بینی بسازید.

چگونه می‌توان در علم داده شروع کرد؟
برای شروع در علم داده، می‌توانید از دوره‌های آموزشی آنلاین، کتاب‌ها و ویدیوهای آموزشی استفاده کنید. همچنین، انجام پروژه‌های عملی و کار با داده‌های واقعی به شما کمک خواهد کرد تا مهارت‌های خود را تقویت کنید.

آیا علم داده در آینده رشد خواهد کرد ؟
بله، علم داده یکی از حوزه‌هایی است که در سال‌های آینده رشد چشمگیری خواهد داشت. با توجه به افزایش روزافزون داده‌ها و نیاز به تحلیل آن‌ها در صنایع مختلف، تقاضا برای متخصصان علم داده همچنان افزایش خواهد یافت.

آیا علم داده با تحلیل داده تفاوت دارد؟
تحلیل داده یکی از بخش‌های اصلی علم داده است. تحلیل داده به بررسی و استخراج اطلاعات از داده‌ها می‌پردازد، در حالی که علم داده شامل مراحل بیشتری مانند جمع‌آوری داده، پردازش آن‌ها، ساخت مدل‌های پیش‌بینی و استخراج الگوها است.

چه فرصت‌های شغلی در علم داده وجود دارد؟
فرصت‌های شغلی در علم داده شامل تحلیلگر داده، دانشمند داده (Data Scientist)، مهندس یادگیری ماشین، تحلیلگر کسب‌وکار، مشاور علم داده و توسعه‌دهنده مدل‌های پیش‌بینی است. این مشاغل در صنایع مختلف از جمله فناوری، بهداشت و درمان، مالی و بازاریابی وجود دارند.

آیا علم داده به تحلیلگران مالی کمک می‌کند؟
بله، علم داده به تحلیلگران مالی کمک می‌کند تا داده‌های بازار را تجزیه و تحلیل کنند، روندهای مالی را پیش‌بینی کنند و استراتژی‌های سرمایه‌گذاری بهینه را توسعه دهند.

آیا علم داده به صنعت پزشکی کمک می‌کند؟
بله، علم داده در صنعت پزشکی برای تجزیه و تحلیل داده‌های بیماران، پیش‌بینی بیماری‌ها، بهینه‌سازی درمان‌ها و حتی توسعه داروهای جدید استفاده می‌شود.

آیا علم داده در بازاریابی کاربرد دارد؟
بله ، علم داده به شرکت‌ها کمک می‌کند تا رفتار مشتریان را تجزیه و تحلیل کرده، استراتژی‌های بازاریابی بهینه بسازند و کمپین‌های تبلیغاتی موثرتر انجام دهند.

آیا در علم داده نیاز به مهارت‌های آمار است؟
بله، آمار یکی از اصول اساسی علم داده است. بسیاری از روش‌ها و مدل‌های تحلیل داده‌ها به مفاهیم آماری مانند توزیع‌ها، آزمون‌های فرضی و رگرسیون نیاز دارند.

آیا علم داده به تحلیل محتوا در رسانه‌های اجتماعی کمک می‌کند؟
بله، علم داده می‌تواند به تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی کمک کند و به شما این امکان را می‌دهد که رفتار کاربران، روندهای محبوب و تأثیرگذاری محتوا را تجزیه و تحلیل کنید.

چگونه می‌توان از علم داده در بهینه‌سازی عملیات استفاده کرد؟
علم داده می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا فرآیندهای عملیاتی خود را بهینه کرده و تصمیمات بهتری بگیرند. این شامل پیش‌بینی نیازها، شبیه‌سازی فرآیندها و شناسایی نقاط ضعف در عملیات است.

آیا علم داده به بهبود تجربه مشتری کمک می‌کند ؟
بله، علم داده به شرکت‌ها کمک می‌کند تا تجربه مشتری را بهبود دهند. با تجزیه و تحلیل داده‌های مشتریان، می‌توان نیازها و ترجیحات آن‌ها را بهتر درک کرده و خدمات شخصی‌سازی شده ارائه داد.

مطالعه بیشتر:

متاورس چیست و چگونه کار می کند ؟ + فیلم آموزشی چرا پایتون یاد بگیریم ؟ 13 دلیل اساسی برای یادگیری پایتون 15 نکته طلایی برای یادگیری پایتون 25 کاربرد پایتون در تکنولوژی 21 تا از بهترین کتابخانه های پایتون پایتون در سئو بازار کار پایتون و درآمد برنامه نویس پایتون در ایران و جهان 13 مهارتی که هر برنامه نویس پایتون باید یاد بگیرد هوش مصنوعی چیست و چه کاربردی دارد؟ + فیلم معماری هوشمند عامل تحول در ساخت و ساز آشنایی با هوش مصنوعی chatgpt + نحوه استفاده از آن 30 غول‌ فناوری دنیا که از پایتون استفاده می‌کنند! 7 تفاوت اسکرچ با پایتون + شباهت ها ترندهای عکاسی در سال 2025 : از هوش مصنوعی تا AR و VR هوش مصنوعی و مجسمه سازی ، آشنایی گام به گام