علم داده چیست؟

با توجه به مقدار بسیار زیاد داده تولید شده در حال حاضر، علم داده یک بخش مهم در بسیاری از صنایع است. محبوبیت این علم در سالیان اخیر افزایش بسیاری داشته است و شرکت‌ها به منظور توسعه کسب و کار خود و افزایش رضایت مشتریان، به تکنیک‌های علم داده روی آورده‌اند در این مقاله به بررسی این موضوع می‌پردازیم که علم داده چیست و چگونه می‌توان یک متخصص علم داده شد.

علم داده چیست؟

علم داده با حجم بسیار زیادی از داده‌ها سر و کار دارد و آن‌ها را با استفاده از ابزار مدرن و تکنیک‌هایی به منظور یافتن الگوها، دریافت اطلاعات معنی‌دار و گرفتن تصمیمات مرتبط با کسب و کار، تحلیل می‌کند. علم داده از یادگیری ماشینی پیچیده را به منظور ساخت مدل‌های پیش‌بینی کننده، به کار می‌گیرد. به عنوان مثال، علم داده به خرده فروشی‌ها کمک می‌کند تا با بررسی الگوی فعلی خرید مصرف‌کنندگان، به پیش‌بینی رفتار آینده آن‌ها بپردازند و پیشنهادات مرتبط با این خواسته‌ها را به آن‌ها ارائه دهد. مثالی دیگر در این زمینه می‌تواند شبکه‌های اجتماعی باشد. در پلتفرم اینستاگرام، نحوه عملکرد فرد در این شبکه اجتماعی تحلیل شده و محتوای پست‌های باز شده، لایک شده، ذخیر شده و … مورد بررسی قرار می‌گیرند. سپس بر اساس همین اطلاعات پست‌های مرتبط به کاربر نمایش داده می‌شوند.

چرخه حیات علم داده

حالا که با علم داده آشنا شدیم، به مراحل چرخه حیات علم داده می‌پردازیم. چرخه حیات علم داده شامل پنج مرحله می‌شود که در زیر به هریک از آن‌ها اشاره می‌کنیم.

1. دریافت: جمع‌آوری داده، ورود داده، دریافت سیگنال، استخراج داده. این مرحله شامل جمع‌آوری داده‌های با ساختار خام و داده‌های بدون ساختار می‌شود.
2. نگهداری: انبار داده، پاکسازی داده، طبقه‌بندی داده، پردازش داده، معماری داده. در این مرحله داده‌های خام به فرم قابل استفاده تبدیل می‌شوند.
3. پردازش: داده کاوی، دسته‌بندی، مدل‌سازی داده، خلاصه‌سازی داده. متخصصان علم داده، داده‌های آماده شده را بررسی کرده و الگوها، محدوده‌ها و تمایلات آن‌ها را جهت بررسی این مسئله که تا چه حد در فرایند پیش‌بینی مفید هستند، مورد ارزیابی قرار می‌دهند.
4. تحلیل: تحلیل پیشگویانه، رگرسیون، واکاوی متن، تحلیل کمی. مهم‌ترین قسمت چرخه علم داده این مرحله است. این مرحله شامل انجام چندین تحلیل بر روی داده‌ها می‌شود.
5. گزارش: گزارش داده، تصویرسازی داده، هوش تجاری، تصمیم گیری. در این مرحله، تحلیلگر تحلیل‌های تهیه شده را در یک فرم قابل درک مانند چارت‌ها، نمودارها و گزارشات ارائه می‌کند.

پیش نیازهای علم داده

در اینجا به معرفی مفاهیمی می‌پردازیم که قبل از یادگیری علم داده بهتر است با آن‌ها آشنا باشید.

1. یادگیری ماشینی

یادگیری ماشینی یکی از موارد اصلی علم داده است. متخصصان علم داده باید آشنایی عمیقی با یادگیری ماشینی داشته باشند.

2. مدل‌سازی

مدل‌های ریاضی به شما این امکان را می‌دهند که محاسبات سریع و پیش‌بینی‌هایی را بر اساس آنچه که در حال حاضر درباره داده می‌دانید، انجام دهید.

3. آمار

آمار نیز یکی از اجزای اصلی علم داده است. دانش عمیق در زمینه آمار به شما کمک می‌کند تا نتایج معنی‌دار تری را از داده‌ها به دست آورید.

4. برنامه‌‎نویسی

سطحی از دانش برنامه‌نویسی برای پیاده‌سازی موفق یک پروژه علم داده مورد نیاز است. رایج‌ترین زبان‌ها در این زمینه، زبان پایتون و R هستند. زبان برنامه‌نویسی پایتون به دلیل یادگیری آسان آن و پشتیبانی از چندین کتابخانه در زمینه علم داده و یادگیری ماشینی، از محبوبیت بالایی برخوردار است.

5. پایگاه‌های داده

یک متخصص علم داده موفق، درک خوبی از نحوه عملکرد پایگاه‌های داده، مدیریت آن‌ها و استخراج داده از آن‌ها دارد.

یک متخصص علم داده چه فعالیت‌هایی انجام می‌دهد؟

تا به اینجا با علم داده آشنا شدیم، حال این سوال پیش می‌آید که دقیقا متخصص علم داده چه فعالیت‌هایی را انجام می‌دهد؟ یک متخصص علم داده، کسب و کارها را به منظور کسب اطلاعات معنی‌دار، مورد تجزیه و تحلیل قرار می‌دهد. به عبارت دیگر، مشکلات یک کسب و کار را از طریق انجام مراحل ذیل حل می‌کند:

• قبل از بررسی داده‌ها، مسئله را با پرسیدن سوالات دقیق و فهم شرایط، مشخص می‌کند.
• سپس متغیرها و داده‌های مورد نیاز را بر اساس مسئله مورد نظر جهت بررسی، تعیین می‌کند.
• اطلاعات ساختاریافته و بدون ساختار را از منابع مختلف از قبیل داده‌های سازمان، داده‌های عمومی و … جمع‌آوری می‌کند.
• زمانی که داده جمع‌آوری می‌شود، داده‌های خام را به یک فرمت مناسب برای تحلیل، تبدیل می‌کند. این فعالیت شامل پاکسازی، تایید یک‌دست بودن داده، جامع بود و دقیق بودن آن می‌شود.
• بعد از این‌که داده به یک شکل قابل استفاده تبدیل شد، به یک سیستم تحلیل داده می‌شود. در اینجا تحلیلگرها الگوها و روندها را شناسایی می‌کنند.
• وقتی داده به صورت کامل بررسی شد، متخصص علم داده به منظور یافتن فرصت‌ها و راه‌حل‌ها، آن‌ها را تفسیر می‌کند.
• در مرحله آخر، نتایج به گزارشاتی تبدیل می‌شوند و در اختیار ذینفعان و تصمیم‌گیرندگان نهایی قرار داده می‌شود.

چه تخصص‌های در علم داده وجود دارد؟

در صورتی که فردی بخواهد در این زمینه تخصص کسب کند، چند زمینه فعالیتی وجود دارد که از بین آن‌ها می‌تواند بر روی یکی تمرکز کند. در زیر به این موارد اشاره می‌کنیم.

متخصص علم داده (Data Scientist)

شرح شغل: تصمیم گرفتن در مورد این که مسئله چیست؟ به چه سوالاتی باید پاسخ داده شود؟ و داده‌ها از کجا باید جمع آوری شوند؟ متخصص علم داده همچنین استخراج، پاکسازی و ارائه داده مرتبط را بر عهده دارد.

مهارت‌های مورد نیاز: مهارت‌های برنامه نویسی (SAS, R, Python)، داستان‌سرایی و تجسم داده، مهارت‌های آماری و ریاضی، دانش Hadoop، SQL  و یادگیری ماشینی

تحلیلگر داده (Data Analyst)

شرح شغل: تحلیلگر داده فاصله بین متخصص علم داده و تحلیلگر کسب و کار را از بین می‌برد. تحلیلگر داده با با سازماندهی و تحلیل داده‌ها به پرسش سازمان پاسخ می‌دهد. آن‌ها تحلیل فنی را گرفته و آن را به موارد عملی کمی تبدیل می‌کنند.

مهارت‌های مورد نیاز: مهارت‌های آماری و ریاضی، مهارت‌های برنامه نویسی (SAS, R, Python)، همچنین تجربه در زمینه آماده‌سازی داده و تجسم داده

مهندس داده (Data Engineer)

شرح شغل: مهندس داده بر روی توسعه، پیاده‌سازی، مدیریت و بهینه‌سازی زیرساخت داده سازمان و پایپ لاین داده تمرکز می‌کند. مهندس داده از متخصصان داده از طریق انتقال داده برای کوئری‌ها پشتیبانی می‌کنند.

مهارت‌های مورد نیاز: پایگاه‌های داده NoSQL (مانند Mongo DB و Cassandra DB)، زبان‌های برنامه نویسی Java و Scala و فریم ورک‌ها (Apache Hadoop)

ابزار علم داده

حرفه علم داده چالش برانگیز است. اما خوشبختانه ابزارهای زیادی وجود دارند که به متخصصین علم داده کمک می‌کنند تا در حرفه خود موفق شوند.

تحلیل داده: SAS, Jupyter, R Studio, MATLAB, Excel, RapidMiner

انباشت داده: Informatica/Talend, AWS Redshift

تجسم داده: Jupyter, Tableau, Cognos, RAW

یادگیری ماشینی: Spark MLib, Mahout, Azure ML Studio

تفاوت هوش تجاری و علم داده

در اینجا بهتر است با هوش تجاری و تفاوت آن با علم داده آشنا شویم. هوش تجاری ترکیبی از استراتژی‌ها و تکنولوژی‌هایی است که برای تحلیل داده‌های کسب و کار مورد استفاده قرار می‌گیرد. مانند علم داده، هوش تجاری می‌تواند دیدگاهی درباره گذشته، حال و آینده عملیات کسب و کار فراهم کند. اگرچه برخی تفاوت‌های اساسی بین این دو وجود دارد.

کاربردهای علوم داده

علم داده تقریبا در هر صنعتی کاربرد دارد

1. بهداشت و درمان

سازمان‌های فعال در زمینه بهداشت و درمان، از علم داده به منظور ساختن ابزار پیچیده برای شناسایی و درمان بیماری‌ها استفاده می‌کند.

2. بازی سازی

بازی‌های کامپیوتری در حال حاضر با کمک علم داده ساخته می‌شوند که تجربه بازی کردن را به صورت چشمگیری بهتر کرده است.

3. شناسایی تصاویر

شناسایی الگو در تصاویر و شناسایی یک شیء در تصویر، یکی از محبوب‌ترین کاربردهای علم داده است.

4. سیستم‌های پیشنهادی

در سایت‌های فروشگاهی و Streaming، محصولات و محتوای صوتی و تصویری بر اساس آن چیزی که تمایل به خرید دارید و یا تمایل به مشاهده دارید، به شما با استفاده از علم داده معرفی می‌شود.

5. حمل و نقل

علم داده به وسیله شرکت‌های حمل و نقل به منظور شناسایی سریع‌ترین مسیرها برای تحویل محصولات استفاده می‌شود تا کارایی عملکرد را افزایش دهد.

6. شناسایی تقلب

سازمان‌های مالی و بانک‌ها از علم داده و الگورتیم‌های مرتبط به منظور شناسایی تراکنش‌های مشکوک استفاده می‌کنند.

علم داده در حال حاضر یک تکنولوژی بسیار رو به رشد است. این علم یک قدم بزرگ رو به جلو در چگونگی یادگیری کامپیوتری است. نیاز به متخصصین علوم داده نیز به دلیل توسعه تکنولوژی و نسل داده‌های بسیار حجیم ملقب به Big Data در حال افزایش است. بنابراین به روز بودن در زمینه علم داده، یکی از ضروریت‌های حال حاضر در دنیای تکنولوژی است.