علم داده چیست؟

“علم داده” (Data Science) ترکیبی از ریاضیات و آمار، برنامه‌نویسی، تحلیل‌های پیشرفته، هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشینی است تا مفاهیمی که در داده‌های یک سازمان پنهان شده‌اند را کشف کند. این مفاهیم می‌توانند برای تصمیم‌گیری و برنامه‌ریزی استراتژیک استفاده شوند.

حجم داده‌ها دائما در حال افزایش است و تحلیل آنها نقش حیاتی در تصمیم گیری ها دارد. بنابراین “علم داده” به یکی از سریع‌ترین حوزه‌های در حال رشد در هر صنعت تبدیل شده.  تعجب‌آور نیست مجله Harvard Business Review شغل متخصصان “علم داده” را “جذاب‌ترین شغل قرن ۲۱” معرفی کرده است. سازمان‌ها به طور فزاینده‌ای به متخصصان “علم داده” وابسته هستند تا داده‌ها را تفسیر و توصیه‌های عملیاتی برای بهبود نتایج کسب‌وکار ارائه دهند.

چرخه عمر “علم داده” شامل ابزارها و فرآیندهای مختلفی است که به تحلیل‌گران اجازه می‌دهد مفاهیم کاربردی را استخراج کنند. به طور معمول، یک پروژه “علم داده” شامل مراحل زیر است:

    دریافت داده:

چرخه با جمع‌آوری داده‌ها آغاز می‌شود. دریافت داده می‌تواند به شکل ورود دستی، استخراج از وب و غیره انجام شود. منابع داده به دو شکل تعریف می شوند:

• داده‌های ساختاریافته
• داده‌های بدون ساختار

    ذخیره‌سازی و پردازش داده‌ها:

داده ها، فرمت و ساختار متنوعی دارند، بنابراین باید استانداردهایی برای ذخیره سازی انواع داده مشخص شود تا تحلیل داده امکانپذیر شود. سپس پاک‌سازی داده‌ها، حذف داده‌های تکراری، تبدیل و ترکیب داده‌ها با استفاده از فرآیندهای ETL (استخراج، تبدیل، بارگذاری) یا دیگر فناوری‌های یکپارچه‌سازی داده‌ها انجام می شود. انجام این کارهای برای تولید داده های با کیفیت ضروری است.

     تحلیل داده‌ها:

در این مرحله، متخصصان “علم داده” ، شروع به تحلیل می کنند تا سوگیری‌ها، الگوها، دامنه‌ها و توزیع مقادیر در داده‌ها را بررسی کنند. این تحلیل داده‌ها باعث تولید فرضیه‌ها برای آزمایش‌های A/B می‌شود. همچنین به تحلیل‌گران اجازه می‌دهد که ارتباط داده‌ها را برای استفاده در مدل‌سازی برای تحلیل پیش‌بینی، یادگیری ماشینی یا یادگیری عمیق تعیین کنند.

    ارتباط:

در نهایت، مفاهیم استخراج شده به شکل گزارش‌ها و روش های مصورسازی‌های ارائه می‌شوند تا درک تاثیر آن‌ها روی کسب‌وکار برای تحلیل‌گران تجاری ساده‌تر شود. زبان‌های برنامه‌نویسی علم داده مانند R یا Python شامل ابزارهایی برای مصورسازی‌ها هستند.

متخصص “علم داده” به چه مهارتهایی نیاز دارد؟

• به اندازه کافی در مورد کسب‌وکار بداند تا سوالات مرتبط بپرسد و مشکلات کسب‌وکار را شناسایی کند.
• آمار و علوم کامپیوتر را همراه با درک کسب‌وکار برای تحلیل داده‌ها به کار ببرد.
• از ابزارها و تکنیک‌های متنوعی برای آماده‌سازی و استخراج داده‌ها استفاده کند (از پایگاه‌های داده و SQL گرفته تا داده‌کاوی و روش‌های یکپارچه‌سازی داده‌ها).
• از مدل‌های یادگیری ماشینی، پردازش زبان طبیعی و یادگیری عمیق، برای استخراج مفاهیم از داده‌های بزرگ استفاده کند.
• برنامه‌هایی بنویسد که فرآیند پردازش داده‌ها و محاسبات را خودکار کنند.
• توضیح دهد که چگونه نتیجه تحلیل ها می‌توانند برای حل مشکلات کسب‌وکار استفاده شوند.
• با سایر اعضای تیم “علم داده” ، (تحلیلگران داده و کسب‌وکار، معماران فناوری اطلاعات، مهندسان داده و توسعه‌دهندگان برنامه‌ها) همکاری کند.

هوش تجاری چیست؟

هوش تجاری (BI)، شامل  فناوری‌هایی است که آماده‌سازی داده، داده‌کاوی، مدیریت داده و مصورسازی داده‌ها را فراهم می‌کنند. هوش تجاری به کاربران امکان می‌دهد تا از داده‌های خام، اطلاعات کاربردی استخراج کنند و تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده را در سازمان تسهیل کنند. اگرچه ابزارهای “علم داده” در بسیاری از این جنبه‌ها با هوش تجاری همپوشانی دارند، اما هوش تجاری بیشتر بر داده‌های گذشته تمرکز دارد و بینش‌هایی که از  BI به دست می‌آید، بیشتر توصیفی است. هوش تجاری از داده‌ها برای فهم آنچه در گذشته اتفاق افتاده است استفاده می‌کند تا مسیر آینده را مشخص کند.

ابزارهای “علم داده”:

متخصصان “علم داده” ، برای تحلیل داده‌ها و رگرسیون آماری از زبان‌های برنامه‌نویسی استفاده می‌کنند. این ابزارها از مدل‌سازی آماری آماده، یادگیری ماشینی و قابلیت‌های گرافیکی پشتیبانی می‌کنند. که زبان‌ها شامل موارد زیر هستند:

    R Studio یک زبان برنامه‌نویسی منبع‌باز و محیطی برای توسعه محاسبات آماری و گرافیک.

Python یک زبان برنامه‌نویسی پویا و انعطاف‌پذیر است که  شامل کتابخانه‌های متعددی مانند NumPy، Pandas، Matplotlib  است و امکان تحلیل سریع داده‌ها را فراهم می‌کند.

متخصصان “علم داده” ، مهارت‌هایی در استفاده از پلتفرم‌های پردازش داده‌های بزرگ مانند Apache Spark، Apache Hadoop، و پایگاه‌های داده NoSQL کسب می‌کنند. آن‌ها همچنین در استفاده از طیف وسیعی از ابزارهای مصورسازی داده مهارت دارند، از جمله Microsoft Excel،  Tableau و IBM Cognos. برای ساخت مدل‌های یادگیری ماشینی، متخصصان علم داده اغلب به چارچوب‌هایی مانند PyTorch، TensorFlow، MXNet  و Spark MLib روی می‌آورند.

برای مقایسه زبان برنامه نویسی Python و R این مقاله را مطالعه کنید.

برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد یادگیری ماشینی این مقاله را مطالعه کنید.

کاربردهای علم داده

۱. بازاریابی و تبلیغات

تحلیل رفتار مشتری: کسب‌وکارها از “علم داده” برای تحلیل رفتار مشتریان و بهبود تجربیات کاربری استفاده می‌کنند.

تبلیغات هدفمند: پلتفرم‌های تبلیغاتی از الگوریتم‌های داده‌محور برای نمایش تبلیغات مناسب به کاربران استفاده می‌کنند.

۲. سلامت و پزشکی

تشخیص بیماری‌ها: مدل‌های پیش‌بینی‌گر بر اساس داده‌های پزشکی به تشخیص زودهنگام بیماری‌ها کمک می‌کنند.

پزشکی شخصی‌سازی‌شده: با استفاده از داده‌های ژنتیکی و تاریخچه سلامت افراد، می‌توان روش‌های درمانی مناسب هر فرد را پیشنهاد داد.

۳. تجارت الکترونیک

پیشنهادات محصول: وب‌سایت‌های فروش آنلاین از تحلیل داده‌ها برای ارائه پیشنهادات مناسب به مشتریان استفاده می‌کنند.

بهینه‌سازی موجودی: تحلیل داده‌ها به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا موجودی کالاها را بهینه کنند و از کمبود یا اضافه‌بار کالا جلوگیری کنند.

۴. مالی و بانکی

تشخیص تقلب: با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی، بانک‌ها می‌توانند تراکنش‌های مشکوک را شناسایی کنند.

مدیریت ریسک: داده‌ها به بانک‌ها و مؤسسات مالی کمک می‌کنند تا ریسک‌های مرتبط با وام‌دهی و سرمایه‌گذاری را مدیریت کنند.

۵. حمل و نقل و تدارکات

بهینه‌سازی مسیر: شرکت‌های حمل‌ونقل از “علم داده” برای بهینه‌سازی مسیر و کاهش هزینه‌های سوخت استفاده می‌کنند.

مدیریت ترافیک: داده‌های حمل‌ونقل به بهبود مدیریت ترافیک و کاهش شلوغی‌های جاده‌ای کمک می‌کنند.

۶. رسانه و سرگرمی

پیش‌بینی سلیقه کاربران: سرویس‌های پخش محتوا مثل Netflix و Spotify از “علم داده” برای پیش‌بینی سلیقه مخاطبان و پیشنهاد محتوا استفاده می‌کنند.

۷. تحلیل ورزشی

آنالیز عملکرد بازیکنان: تیم‌های ورزشی از داده‌ها برای تحلیل عملکرد بازیکنان و بهبود استراتژی‌های بازی استفاده می‌کنند.

پیش‌بینی نتایج مسابقات: مدل‌های داده‌محور می‌توانند نتایج احتمالی مسابقات را پیش‌بینی کنند.

۸. هوش مصنوعی و اتوماسیون

تشخیص تصویر و صدا: “علم داده” در توسعه سیستم‌های تشخیص تصویر و صدا به کار می‌رود.

رباتیک و اتوماسیون صنعتی: “علم داده” به بهبود دقت و کارایی سیستم‌های روباتیک و اتوماسیون کمک می‌کند.

برای ثبت نام در دوره تحلیل داده یا کسب اطلاعات بیشتر با شماره 01334310000 داخلی 107 تماس بگیرید.