دیتا ساینس چیست؟ – هر آنچه باید از Data Science بدانید

با گسترده شدن کاربرد اینترنت و شبکه‌های اجتماعی و سیستمی شدن فعالیت‌های سازمان‌ها و شرکت‌ها، روزانه حجم عظیمی از داده‌های جدید تولید می‌شوند که برای مدیریت و پردازش آن‌ها باید از روش‌ها و ابزارهای پیچیده‌ای استفاده کرد. همین امر، بستری را به وجود آورده است که امروزه حوزه «دیتا ساینس | علم داده» (Data Science) به عنوان یکی از داغ‌ترین موضوعات حوزه فناوری اطلاعات تبدیل شود. در مطلب حاضر، به این پرسش پاسخ خواهیم داد که علم داده یا دیتا ساینس چیست و افرادی که در این حوزه مشغول به کار هستند، چه وظایفی را انجام می‌دهند. به‌علاوه، کاربردها و مهارت‌های فنی مورد نیاز حوزه دیتا ساینس و همچنین منابع یادگیری آن نیز معرفی می‌شوند.

دیتا ساینس چیست ؟

امروزه،‌ داده‌ها به عنوان یکی از اصلی‌ترین سرمایه‌های سازمان‌ها و شرکت‌ها محسوب می‌شوند که مدیران با کمک اطلاعات حاصل از آن‌ها می‌توانند تصمیمات بسیار مهمی را در افزایش میزان سوددهی کسب و کار اتخاذ کنند. چنین هدفی با استفاده از مفاهیم حیطه دیتا ساینس محقق می‌شود.

دیتا ساینس حوزه‌ای میان‌رشته‌ای است که مفاهیم برنامه نویسی، تجزیه و تحلیل داده، «هوش مصنوعی» (Artificial Intelligence)، «یادگیری ماشین» (Machine Learning) و «یادگیری عمیق» (Deep Learning) را شامل می‌شود. هدف این حیطه از مطالعات، شناسایی آماری الگوها و استخراج اطلاعات معنادار از داده‌های حجیم است. داده‌هایی که در حوزه دیتا ساینس مورد بررسی قرار می‌گیرند، می‌توانند از نوع داده خام، داده ساختاریافته و داده غیرساختاریافته باشند. دیتا ساینس این امکان را فراهم می‌کند تا با کمک الگوریتم‌ها، فناوری‌ها و روش‌های علمی مختلف، از انواع مختلف داده‌ها، اطلاعاتی ارزشمند استخراج شود.

در ادامه مطلب، پس از ارائه توضیحاتی پیرامون دلایل پیدایش حوزه دیتا ساینس، به گام‌های پیاده‌سازی پروژه‌های دیتا ساینس پرداخته خواهد شد تا پاسخ روشن‌تری به پرسش «دیتا ساینس چیست» ارائه شود.

دلیل ظهور دیتا ساینس چیست ؟

تا چندین سال پیش، سازمان‌ها داده‌های خود را با ابزارهایی مانند «اکسل» (Excel)، در قالبی ساختاریافته ذخیره می‌کردند و ابزارهای «هوش تجاری» (Business Intelligence) را به منظور پردازش آن‌ها به کار می‌بردند.

بر خلاف گذشته، داده‌های فعلی از حجم بسیار زیادی برخوردار هستند و ساختار اکثر داده‌ها، غیرساختاریافته است. این داده‌ها از منابع مختلفی مانند لاگ‌های مالی، فایل‌های متنی، فرم‌های چندرسانه‌ای و نرم‌افزارهای مختلف گردآوری می‌شوند. از ابزارهای هوش تجاری ساده نمی‌توان برای پردازش چنین حجم عظیمی از داده‌ با ساختارهای متفاوت استفاده کرد. به همین خاطر، مدیریت، پردازش و تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها به عنوان یکی از اصلی‌ترین چالش‌ها در سازمان‌ها محسوب می‌شد.

به منظور حل چنین چالشی، باید روش‌ها و فناوری‌های کارآمد، پیچیده و قدرتمندی برای استخراج اصلاعات معنادار از داده‌های خام مورد استفاده قرار می‌گرفت که همین امر دلیل ظهور حوزه دیتا ساینس شد. دیگر دلایل شکل‌گیری حیطه دیتا ساینس را می‌توان در ادامه بررسی کرد:

• داده‌های سازمانی، سابقه فعالیت‌های مختلف سازمان را نشان می‌دهند. با استفاده از مدل‌های ارائه شده در حوزه دیتا ساینس می‌توان به پردازش این داده‌ها پرداخت تا در راستای سوددهی بیشتر، از سوی مدیران تصمیماتی اتخاذ شوند. به عنوان مثال، سابقه فروش محصولات، سابقه خرید مشتریان، مشخصات فردی مشتریان و سایر موارد مرتبط با فروش محصولات، می‌توانند به عنوان ویژگی‌هایی برای آموزش مدل‌های دیتا ساینس در نظر گرفته شوند تا به کمک آن‌ها، محصولات مورد علاقه و مورد نیاز مشتریان به آن‌ها برای فروش پیشنهاد شوند.
• از دیتا ساینس می‌توان در تصمیم‌گیری پیرامون موضوعی خاص نیز استفاده کرد. ماشین‌های خودرانی را در نظر بگیرید که داده‌های خود را از حسگرهایی مانند رادار، دوربین و لیزر دریافت می‌کنند تا بتوانند محیط اطراف خود را بشناسند. این نوع ماشین‌ها با استفاده از الگوریتم های یادگیری عمیق و مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند بر اساس داده‌های دریافتی، تصمیم بگیرند چه موقع سرعت خود را زیاد کنند، چه زمانی از سرعت خود بکاهند یا در چه موقعیتی متوقف شوند.
• از حوزه دیتا ساینس می‌توان برای پیش‌بینی رویدادها نیز استفاده کرد. به منظور درک چنین کاربردی، می‌توان از مثال پیش‌بینی وضعیت آب و هوا کمک گرفت. از داده‌های جمع‌آوری شده از کشتی‌ها، رادارها و ماهواره‌ها به منظور تحلیل و ساخت مدل استفاده می‌شود. از مدل ساخته شده علاوه‌بر پیش‌بینی وضعیت آب و هوا، می‌توان در پیش‌بینی رخداد بلایای طبیعی نیز استفاده کرد. به عبارتی، این مدل‌ها می‌توانند با بررسی داده‌ها و شناسایی الگوها، رخدادهای طبیعی را پیش‌بینی کنند که همین امر در نجات جان انسان‌ها نقش بسزایی دارد.

در ادامه، به گام‌های اصلی توسعه پروژه‌های دیتا ساینس پرداخته می‌شود تا افراد علاقه‌مند به‌طور دقیق‌تر با این حوزه آشنا شوند.

مراحل دیتا ساینس

به منظور درک پاسخ پرسش دیتا ساینس چیست ، بهتر است در این بخش به این موضوع پرداخته شود که اصول توسعه و ساخت پروژه‌های دیتا ساینس چیست و افراد فعال در این حوزه باید چه مراحلی را برای پیشبرد پروژه‌های تعریف شده پیش ببرند.

مراحل دیتا ساینس را می‌توان به شش گام تقسیم کرد که در ادامه به آن‌ها اشاره شده است:

1. بیان مسئله
2. آماده‌سازی داده
3. مدل‌سازی داده
4. ارائه مدل نهایی در بستری مناسب
5. ارتباط با کاربران و تحویل نهایی پروژه

در ادامه مطلب، به توضیح هر یک از مراحل کار مورد نیاز دیتا ساینس می‌پردازیم.

۱. بیان مسئله در دیتا ساینس چیست ؟

مرحله بیان مسئله، نخستین گام دیتا ساینس محسوب می‌شود که در این مرحله باید جنبه‌های مختلف مسئله، نیازمندی‌ها، اولویت‌ها، منابع انسانی و میزان بودجه مورد نیاز را به وضوح مشخص کرد. به عنوان مثال، در نظر بگیرید مدیر سازمان قصد دارد میزان فروش محصولات فعلی را برای سه ماه آینده پیش‌بینی کند.

بدین منظور، در ابتدا باید نیازمندی‌های مسئله را شناسایی کنید. به عنوان مثال، باید داده‌های فروش مورد نیاز سازمان را در قالبی مناسب در اختیار داشته باشید و ویژگی‌های مورد نیاز را از آن‌ها استخراج کنید. در این راستا می‌توان از افراد مختلفی که تخصص برنامه نویسی دارند، کمک گرفت. همچنین، باید زمانی را برای آماده‌سازی داده‌ها و مطالعه پیرامون بهترین و جدید‌ترین مدل‌های هوش مصنوعی به منظور پیاده‌سازی مسئله اختصاص داد. بدین ترتیب، زمان‌بندی گام‌های انجام پروژه، به عنوان یکی از مهم‌ترین بخش‌های بیان مسئله محسوب می‌شود.

به‌علاوه،‌ اولویت‌های پروژه نیز باید با مشورت اعضای تیم و مدیران مشخص و میزان بودجه برای تخصیص به توسعه پروژه و مسائل مرتبط با آن تعیین شوند.

۲. مرحله آماده سازی داده در دیتا ساینس چیست ؟

در گام دوم دیتا ساینس، باید داده‌های مورد نیاز مسئله را از منابع مختلف جمع‌آوری کرد و آن‌ها را در دیتابیسی جامع یا «انبار داده» (Data Warehouse) ذخیره کرد.

از آنجا که ممکن است داده‌های منابع مختلف دارای ساختار متفاوتی باشند، باید از ابزارهای «استخراج، تبدیل و بارگذاری» (Extract, Transform, Load | ETL) به منظور گرداوری داده‌ها، «تمیز کردن | پاکسازی داده» (Cleaning Data)، حذف داده‌های تکراری، ادغام داده‌ها، تبدیل آن‌ها به قالبی یکسان و ذخیره نهایی آن‌ها در انبار داده استفاده کرد تا در نهایت بتوان آن‌ها را برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی به کار برد.

۳. مرحله مدل سازی داده در دیتا ساینس

در این گام با توجه به داده‌های موجود و مسئله تعریف شده، رویکرد حل مسئله را انتخاب می‌کنیم. چنانچه داده‌‌ها دارای برچسب هستند، می‌توان از الگوریتم‌ها و روش‌های «یادگیری نظارت شده» (Supervised Learning) در یادگیری ماشین استفاده کرد.

رویکرد یادگیری نظارت شده مناسب مسائلی نظیر «دسته‌بندی» (Classification) و «رگرسیون» (Regression) هستند. اگر داده‌های موجود، دارای برچسب نباشند، می‌توان روش‌هایی را با رویکرد «یادگیری نظارت نشده» (Unsupervised Learning) را به کار برد. این الگوریتم‌ها مناسب پیاده‌سازی مسائلی نظیر «خوشه‌بندی» (Clustering) هستند.

۴. آماده‌سازی مدل نهایی

پس از مدل‌سازی داده و اتمام آموزش مدل، باید گزارشات نهایی، قطعه کدهای برنامه و اسناد فنی پروژه تکمیل شوند. چنانچه نیاز است که مدل نهایی در بستری مناسب در اختیار کاربران قرار گیرد، باید پیاده‌سازی‌های آن را نیز انجام داد.

۵. تحویل نهایی پروژه به کاربران

در مرحله نهایی کار، پروژه آماده شده باید در اختیار کاربران آن قرار بگیرند تا نتایج حاصل شده را بررسی کنند و بر اساس ویژگی‌های مشخص شده، به این موضوع بپردازند که آیا نتایج مدل قابل قبول هستند یا باید بازنگری مجددی بر روی شاخص‌ها و ویژگی‌های تعریف شده انجام دهند. در این مرحله نیز می‌توان از ابزارهای بصری‌سازی هم به منظور درک بهتر نتایج استفاده کرد. زبان‌های برنامه نویسی پایتون و R کتابخانه‌های مناسبی را برای بصری‌سازی در اختیار برنامه نویسان قرار می‌دهند.

مهارت های مورد نیاز دیتا ساینس

یکی دیگر از موضوع‌های لازم برای درک بهتر پاسخ پرسش دیتا ساینس چیست ، بررسی پیش‌نیازهای این حوزه است. افرادی که به حوزه دیتا ساینس علاقه‌مند هستند، باید مهارت‌های مهم و اولیه این حوزه را کسب کنند تا بتوانند در این حیطه به صورت حرفه‌ای قدم بگذارند.

در ادامه، به مهم‌ترین مباحث پیش‌نیاز دیتا ساینس اشاره شده است:

• مدارک تحصیلی مرتبط با دیتا ساینس
• دانش تخصصی ریاضیات و آمار
• برنامه نویسی حرفه‌ای در حوزه دیتا ساینس
• مهارت‌های فنی لازم دیتا ساینس
• مهارت‌های غیر فنی لازم در حوزه دیتا ساینس

در ادامه مطلب، به توضیح هر یک از موارد ذکر شده در بالا اشاره می‌شود تا افراد علاقه‌مند به دیتا ساینس با مهارت‌های مورد نیاز این حوزه به‌طور کامل آشنا شوند.

رشته‌ تحصیلی مرتبط با حوزه دیتا ساینس

چنانچه قصد دارید در حیطه دیتا ساینس قدم بگذارید، تحصیلات دانشگاهی می‌تواند در راستای رسیدن به هدفتان به شما کمک کند. علاقه‌مندان به دیتا ساینس می‌توانند در یکی از رشته‌های علوم کامپیوتر، هوش مصنوعی، مهندسی نرم‌افزار، ریاضیات، آمار، فناوری اطلاعات، مدیریت اطلاعات و سایر رشته‌های مرتبط تحصیل کنند.

در دانشگاه‌های سراسری ایران، دیتا ساینس با عنوان علوم داده‌ها به عنوان یکی از گرایش‌های رشته‌های آمار، ریاضی، علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار در مقطع کارشناسی ارشد ارائه می‌شود. برخی از مهم‌ترین دانشگاه‌هایی که این رشته را برای مخاطبان فراهم کرده‌اند، در ادامه فهرست شده‌اند:

• دانشگاه شهید بهشتی
• صنعتی امیر کبیر
• دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی
• علامه طباطبایی
• دانشگاه تربیت مدرس
• صنعتی اصفهان
• دانشگاه فردوسی مشهد
• شهید باهنر کرمان
• دانشگاه یزد
• شیراز

با تحصیل در رشته‌های ذکر شده می‌توانید مهارت‌های مرتبط با پردازش و تحلیل داده را به دست آورید و برای مشاغل حوزه دیتا ساینس آماده شوید.

همچنین، با گذراندن دروس دانشگاهی این رشته‌ها می‌توانید با مفاهیم تئوری و عملی مهم دیتا ساینس آشنا شوید که در ادامه به آن‌ها اشاره شده است:

• اصول کدنویسی
• الگوریتم‌ها و ساختمان داده
• مصورسازی داده
• تحلیل کسب و کار
• انبار داده، پایگاه داده یا همان دیتابیس
• ماشین لرنینگ
• داده کاوی
• روش‌های ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی
• انواع روش‌های بهینه‌سازی
• محاسبات ماتریسی
• آمار و احتمالات مهندسی

همان‌طور که پیش از این گفته شد، دیتا ساینس حوزه‌ای میان رشته‌ای است که مفاهیم آن ترکیبی از رشته‌های مهندسی، علوم کامپیوتر، ریاضیات و آمار، اقتصاد و کسب و کار است. در تصویر زیر، میزان مفاهیم این رشته‌ها در شکل‌گیری حوزه دیتا ساینس در قالب نمودار نشان داده شده‌اند:

از آنجا که متقاضیان مشاغل دیتا ساینس زیاد هستند، شرکت‌ها ترجیح می‌دهند افرادی را با سطح تحصیلات بالاتر استخدام کنند. بدین ترتیب،‌ افرادی که دارای مدارک کارشناسی ارشد یا دکتری در رشته‌های مرتبط با حوزه دیتا ساینس هستند، برای دست‌یابی به این سمت شغلی از شانس بیشتری برخوردارند.

ریاضیات و آمار حوزه دیتا ساینس

برخی از افراد که در رشته دانشگاهی مرتبط با حوزه دیتا ساینس تحصیل نکردند یا تحصیلات دانشگاهی ندارند اما قصد دارند در این حیطه قدم بگذارند، باید دانش خود را در مباحث ریاضیات و آمار بالا ببرند. در ادامه، به مفاهیم پیش‌نیاز ریاضی و آمار و احتمالات دیتا ساینس اشاره خواهد شد.

آمار و احتمالات دیتا ساینس

آمار و احتمالات، مفاهیم اصلی و بنیادی الگوریتم‌های یادگیری ماشین را شامل می‌شوند و در تحلیل داده، ساخت مدل و استنتاج و نتیجه‌گیری بر اساس داده‌ها کاربرد دارند.

برخی از مفاهیم اصلی آمار و احتمالات که مورد نیاز افراد فعال در حوزه دیتا ساینس است، در ادامه فهرست شده‌اند:

• معیارهای آماری مانند میانه، مُد، میانگین، انحراف معیار، واریانس، صدک، چارک، دهک
• آزمون‌های فرض آماری در یادگیری ماشین نظیر P-Value و Chi-Square
• تئوری بیز و توزیع‌های احتمالاتی

کاربرد حساب دیفرانسیل در دیتا ساینس

از حساب دیفرانسیل به منظور ساخت و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شود. یادگیری حساب دیفرانسیل اولین گام برای درک الگوریتم‌های یادگیری ماشین است.

با استفاده از مباحث این درس می‌توان به تحلیل روابط بین توابع و ورودی‌ها پرداخت. از آنجایی که مدل‌های یادگیری ماشین نیز به دنبال پیدا کردن تابعی هستند که روابط بین ورودی‌ها و خروجی‌ها را تعیین کند، از حساب دیفرانسیل به منظور تعریف و طراحی الگوریتم‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شود. علاوه‌بر یادگیری ماشین، حساب دیفرانسل در حوزه یادگیری عمیق و آموزش «شبکه‌های عصبی» (Neural Networks) کاربرد دارد. به عبارتی، از حساب دیفرانسیل در به‌روزرسانی وزن‌های شبکه عصبی و پارامترهای مدل استفاده می‌شود.

کاربرد جبر خطی در دیتا ساینس چیست ؟

یکی دیگر از مباحث مهم در حوزه دیتا ساینس، جبر خطی است. در زمان مدل‌سازی داده‌ها، هر یک از داده‌ها در فضای برداری با ابعاد بالا نگاشت می‌شوند. از مفاهیم جبر خطی برای پیش پردازش و تغییر داده‌ها و ارزیابی مدل استفاده می‌شود.

مهم‌ترین مفاهیم جبر خطی که افراد فعال در حوزه دیتا ساینس باید با آن آشنا باشند، در ادامه فهرست شده‌اند:

• بردار، فضای برداری، ماتریس
• عملیات‌های مختلف بر روی ماتریس‌ها مانند معکوس کردن ماتریس، ترانهاده ماتریس، دترمینان
• ماتریس کواریانس
• انواع عملیات ماتریسی نظیر جمع و ضرب
• «مقادیر ویژه» (Eigenvalues) و «بردارهای ویژه» (Eigenvectors)

برخی از مهم‌ترین مفاهیم یادگیری ماشین با استفاده از جبر خطی تعریف شده‌اند. این مفاهیم عبارت‌اند از:

• «تحلیل مولفه‌های اساسی» (Principle Component Analysis | PCA)
• «ماشین بردار پشتیبان» (Support Vector Machine | SVM)
• «تجزیه ویژه مقدار» (Singular Value Decomposition | SVD)
• «تحلیل معنایی پنهان» (Latent Semantic Analysis | LSA)

روش های بهینه سازی در دیتا ساینس

روش‌های بهینه‌سازی به منظور پیدا کردن مقادیر ورودی مناسب برای توابع استفاده می‌شوند تا مقدار خروجی توابع را به حداقل یا به حداکثر برسانند. حال این سوال مطرح می‌شود که اهمیت بهینه‌سازی در دیتا ساینس چیست؟ روش‌ها و الگوریتم‌های بهینه‌سازی به دنبال پیدا کردن بهترین راه‌حل برای مسئله تعریف شده هستند.

در یادگیری ماشین از روش‌های بهینه‌سازی برای یافتن بهترین «اَبَر پارامترها» (Hyperparameters) استفاده می‌شوند. به عبارتی، این روش‌ها در بهبود بخشیدن عملکرد مدل نقش به سزایی دارند. بدین‌ ترتیب، افرادی که به حوزه دیتا ساینس علاقه دارند، باید با روش‌های بهینه‌سازی مدل‌ها آشنا باشند و از آن‌ها در پیاده‌سازی مسائل خود استفاده کنند تا بهترین نتیجه را بگیرند. در ادامه، به زبان‌های برنامه نویسی حوزه دیتا ساینس پرداخته می‌شود.

زبان های برنامه نویسی دیتا ساینس

در شرح مهم‌ترین مهارت‌های لازم پس از آنکه دانستیم دیتا ساینس چیست می‌توان گفت که برنامه نویسی یکی دیگر از پیش‌نیازهای اصلی این حوزه محسوب می‌شود.

بر خلاف توسعه‌دهندگان نرم‌افزار، افرادی که در حوزه دیتا ساینس مشغول به کار هستند، به دانش عمیق برنامه نویسی احتیاج ندارند. به عبارتی، این افراد کافی است آشنایی اولیه‌ای با زبان‌های برنامه نویسی این حوزه و نحوه تمیز نوشتن کدهای برنامه داشته باشند. در ادامه، به مهم‌ترین زبان‌های برنامه نویسی حوزه دیتا ساینس اشاره می‌شود.

دیتا ساینس با پایتون چیست ؟

زبان برنامه نویسی پایتون یکی از رایج‌ترین زبان‌ها در حوزه دیتا ساینس تلقی می‌شود. با توجه به این که پایتون دارای کتابخانه‌های بسیاری در حوزه‌های مختلف است، می‌توان از این زبان در تمامی مراحل انجام پروژه‌های دیتا ساینس استفاده کرد.

زبان برنامه نویسی پایتون به عنوان زبانی همه‌منظوره شناخته می‌شود و از شی‌گرایی پشتیبانی می‌کند. همچنین، یادگیری این زبان برای افراد مبتدی در برنامه نویسی ساده است.

افراد فعال در حوزه دیتا ساینس می‌توانند از کتابخانه‌های منبع باز و قدرتمند پایتون برای پردازش داده‌های حجیم، بصری‌سازی داده‌ها، آموزش مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق و ارزیابی عملکرد مدل‌ها استفاده کنند.

مهم‌ترین کتابخانه‌های زبان پایتون در حوزه دیتا ساینس عبارت‌اند از:

کاربرد زبان برنامه نویسی R در دیتا ساینس چیست ؟

زبان برنامه نویسی R، یکی از زبان‌های «اپن سورس | منبع باز» (Open Source) است که افراد فعال در حیطه دیتا ساینس از آن برای تحلیل آماری مسائل استفاده می‌کنند. می‌توان گفت بعد از زبان پایتون، زبان R به عنوان پرکاربردترین زبان برنامه نویسی در حوزه دیتا ساینس محسوب می‌شود.

این زبان دارای ابزارهای مختلفی برای گزارش‌گیری، بصری‌سازی، پیاده‌سازی مدل‌های آماری و یادگیری ماشین است و پژوهشگران و دانشجویان بسیاری از آن برای پژوهش‌های علمی خود استفاده می‌کنند.

کاربرد زبان SQL در دیتا ساینس

یکی دیگر از زبان‌های مهم حوزه دیتا ساینس، زبان اس کیو ال یا همان SQL است که در مقایسه با سایر زبان‌های برنامه نویسی، پیچیدگی زیادی ندارد اما افرادی که قصد دارند در حیطه دیتا ساینس فعالیت کنند، باید مهارت کار با این زبان را یاد بگیرند.

از زبان SQL‌ برای مدیریت پایگاه‌های داده رابطه‌ای و پرس و جوی (کوئری) داده‌ها استفاده می‌شود. با این زبان می‌توان به داده‌های پایگاه داده دسترسی داشت و عملیاتی مانند درج داده، به‌روزرسانی و حذف داده را انجام داد.

کاربرد اکسل در دیتا ساینس

داشتن مهارت کار با Excel یکی دیگر از مهارت‌های پیش‌نیاز دیتا ساینس است. با استفاده از این برنامه می‌توان عملیات مختلفی بر روی داده‌ها انجام داد و به تحلیل آن‌ها پرداخت. همچنین، این برنامه این امکان را به کاربران می‌دهد تا نمودارهای مختلفی از داده‌های خود تهیه و داده‌های خام خود را در قالب جدول‌ ذخیره کنند. این برنامه دارای توابع محاسباتی مختلفی است که به‌سادگی می‌توان از آن‌ها استفاده کرد.

مهارت های فنی دیتا ساینس

علاقه‌مندان به حوزه دیتا ساینس علاوه‌بر پیش‌نیازهای این حیطه که شامل ریاضیات و آمار و برنامه نویسی می‌شدند، باید با مفاهیم اصلی دیتا ساینس و ابزارهای مهم آن آشنا باشند. در ادامه مطلب، به مهم‌ترین ابزارهای لازم دیتا ساینس پرداخته می‌شود.

کاربرد Hadoop در دیتا ساینس

افراد فعال در حوزه دیتا ساینس با داده‌های حجیم سر و کار دارند. سیستم‌های کامپیوتری حافظه کافی برای پردازش این حجم از داده را ندارند. برای رفع چنین مشکلی، از ابزاری نظیر هادوپ (Hadoop)‌ استفاده می‌شود که با کمک آن می‌توان داده‌ها را تقسیم‌بندی کرد و آن‌ها را به منظور پردازش و انجام عملیات مختلفی نظیر فیلتر کردن بر روی چند سرور مختلف فرستاد.

از آنجا که هدوپ بر پایه مفهومی با عنوان «محاسبات توزیع شده» (Distributed Computing) طراحی شده است، بسیاری از شرکت‌ها و سازمان‌ها ترجیح می‌دهند افرادی را در حوزه دیتا ساینس استخدام کنند که با مفاهیم پایه‌ای محاسبات توزیع شده مانند Pig ،Hive و MapReduce آشنا باشند.

کاربرد Apache Spark در حوزه دیتا ساینس

«اپاچی اسپارک» (Apache Spark) مشابه هادوپ، فریم‌ورکی محاسباتی برای «کلان داده | مه داده | داده‌های حجیم» (Big Data) است. هادوپ داده‌ها را از روی دیسک می‌خواند و نتایج را بر روی آن ذخیره می‌کند.

در مقابل، اپاچی اسپارک برای انجام چنین عملیاتی از «کش» (Cache) سیستم استفاده می‌کند که همین امر باعث می‌شود سرعت انجام کار با استفاده از این فریم‌ورک به مراتب بیشتر از هدوپ باشد. از اپاچی اسپارک می‌توان برای کار با داده‌های غیرساختاریافته، حجیم و پیچیده استفاده کرد.

استفاده از ابزارهای بصری سازی داده در حوزه دیتا ساینس

از آنجایی که روزانه حجم زیادی از داده در سازمان‌ها و شرکت‌ها تولید می‌شوند، به منظور تحلیل داده‌ها و استخراج اطلاعات ارزشمند از آن‌ها، نیاز است تا داده‌ها در قالبی قابل درک ارائه شوند. بدین منظور می‌توان از ابزارهای بصری‌سازی استفاده کرد و داده‌ها را در قالب گراف، نمودار و نقشه نمایش داد.

افراد فعال در حوزه دیتا ساینس می‌توانند از ابزارهای مختلفی در این راستا استفاده کنند که در ادامه به برخی از مهم‌ترین آن‌ها اشاره شده است:

• Tableau
• Chartist
• Jupyter
• Cognos
• کتابخانه ggplot
• کتابخانه Matplotlib

کاربرد یادگیری ماشین در حوزه دیتا ساینس

در پاسخ به پرسش « دیتا ساینس چیست » این توضیح را ارائه کردیم که از دیتا ساینس به منظور تحلیل داده‌ها و شناسایی الگوهای آن‌ها استفاده می‌شود. استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، بهترین روش برای تحلیل داده‌ها است و متخصصان دیتا ساینس باید برای انجام پروژه‌های خود، با روش‌ها و مدل‌های یادگیری ماشین آشنا باشند. برخی از مباحث مهم یادگیری ماشین که فعالان حوزه دیتا ساینس با آن سر و کار دارند، در ادامه فهرست شده‌اند:

• «موتورهای توصیه‌گر | ریکامندر» (Recommendation Engines)
• «یادگیری تخاصمی» (Adversarial Learning)
• «یادگیری تقویتی» (Reinforcement Learning)
• «پردازش زبان طبیعی» (Natural Language Processing | NLP)
• «تشخیص ناهنجاری‌» (Outlier Detection)
• «تحلیل سری‌های زمانی» (Time Series Analysis)
• «بینایی ماشین» (Computer Vision)
• آشنایی با Spark ،Mahout و Azure ML Studio

کار با داده غیر ساختاریافته در دیتا ساینس

در بخش ابتدایی مطلب حاضر که به پرسش دیتا ساینس چیست پاسخ داده شد، به این نکته اشاره کردیم داده‌هایی که در پروژه‌های دیتا ساینس استفاده می‌شوند، می‌توانند ساختاریافته و غیر ساختاریافته باشند.

امروزه، با گسترس رسانه‌های اجتماعی و اینترنت، حجم داده‌های غیر ساختاریافته بیشتر از داده‌های ساختاریافته است و فعالان حوزه دیتا ساینس برای تهیه چنین داده‌هایی می‌توانند از این منابع استفاده و آن‌ها را در قالب ویدئو، صوت، تصویر و متن تهیه کنند. بدین ترتیب، داده‌های حوزه دیتا ساینس تنها محدود به داده‌های ذخیره شده در جداول پایگاه داده نیست و متخصصان این حوزه باید با روش‌های آماده‌سازی داده‌های غیر ساختاریافته برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی آشنا باشند.

در ادامه، به مهارت‌های غیر فنی لازم برای سمت شغلی دیتا ساینس پرداخته می‌شود.

مهارت های غیر فنی دیتا ساینس

افرادی که در حوزه دیتا ساینس مشغول به کار هستند، علاوه‌بر مهارت‌های فنی، باید از مهارت‌های غیر فنی مورد نیاز این حیطه نیز برخوردار باشند تا در این جایگاه شغلی با موفقیت عمل کنند. در ادامه، به توضیح مهم‌ترین مهارت‌های نرم لازم برای حوزه دیتا ساینس پرداخته می‌شود.

داشتن بینش کسب و کار در حوزه دیتا ساینس

هدف از دیتا ساینس، حل مسائل مربوط به کسب و کار است. افراد فعال در حوزه دیتا ساینس باید با حوزه صنعت آشنا باشند و مشکلات و چالش‌های مرتبط با آن و تاثیر راه‌حل‌های مشکلات را بشناسند. همچنین، این افراد با شناخت تجارت و کسب و کار می‌توانند از جنبه‌های مختلفی داده‌ها را تحلیل و اطلاعات مهم آن‌ها را برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین استفاده کنند.

تقویت مهارت اصول مدیریت

دیتا ساینس یکی از مشاغلی است که نیاز به مهارت کار تیمی و گرفتن ارتباط موثر با دیگران دارد. افرادی که در این حیطه مشغول به کار هستند، باید بتوانند با اعضای تیم‌های مختلف مانند مدیران محصول، طراحان، توسعه دهندگان و مشتریان همکاری کنند تا در نهایت محصولی مناسب برای کسب و کار ارائه شود. مدیریت پیشبرد اهداف پروژه و ایجاد هماهنگی بین تیم‌های مختلف به عنوان یکی از مسئولیت‌های مهم سمت شغلی دیتا ساینس تعریف می‌شود.

مهارت ارتباطی

افراد شاغل در حوزه دیتا ساینس باید بتوانند عملیات فنی خود را به‌طور واضح و موثر به سایر افراد نظیر مدیران فروش، افراد فعال در حوزه عملیاتی و بازاریابی و حتی مشتریان توضیح دهند.

این افراد ممکن است از دانش تخصصی و فنی حوزه دیتا ساینس برخوردار نباشند. بدین ترتیب، مهارت ارتباطی یکی دیگر از «مهارت‌های نرم» (Soft Skills) محسوب می‌شود که افراد فعال در حوزه دیتا ساینس باید آن را در خود تقویت کنند.

مشاغل مرتبط با دیتا ساینس

افرادی که به حوزه دیتا ساینس علاقه دارند، پس از تقویت مهارت‌های مورد نیاز این حوزه می‌توانند در فرصت‌های شغلی مختلفی مشغول به کار شوند. در ادامه، به مشاغل مرتبط با این حوزه اشاره شده است:

• «دانشمند داده» (Data Scientist)
• «تحلیلگر داده» (Data Analyst)
• متخصص یادگیری ماشین
• «مهندس داده» (Data Engineer)
• مهندس هوش تجاری

در ادامه مطلب، به شرح مختصری از مشاغل ذکر شده در بالا خواهیم پرداخت و به مهارت‌های فنی مورد نیاز هر یک از آن‌ها اشاره خواهد شد.

دانشمند داده یا دیتا ساینتیست کیست ؟

دانشمند داده فردی است که با ابزارهای مختلف داده‌کاوی، روش‌‌های آماری و الگوریتم‌های یادگیری ماشین سر و کار دارد تا با استفاده از آن‌ها، از داده‌های خام اطلاعاتی ارزشمند و معنادار استخراج کند تا در اتخاذ تصمیمات سازمان مثمرثمر باشند. در ادامه می‌توان به مهم‌ترین وظایف دانشمند داده اشاره کرد:

افرادی که علاقه‌مند هستند در سمت شغلی دانشمند داده مشغول به کار شوند، باید مهارت‌های فنی خود را در حوزه‌های مختلف بالا ببرند. در فهرست زیر، مهمترین مهارت‌های مورد نیاز دانشمند داده ملاحظه می‌شوند:

• آشنایی با زبان‌های برنامه نویسی حوزه دیتا ساینس مانند زبان پایتون، متلب و R
• Hive
• Pig
• Apache Spark
• آشنایی با ابزارهای بصری‌سازی داده نظیر کتابخانه‌های پایتون و R
• آشنا با مفاهیم ریاضی و آمار و احتمالات حوزه دیتا ساینس

تحلیلگر داده کیست ؟

تحلیلگر داده داده‌های حجیم را بررسی و با مدل‌سازی داده‌ها، الگوها و روابط داده‌ها را مشخص می‌کند. همچنین، مصورسازی داده و ارائه گزارشات بر اساس نمودارها به منظور تحلیل داده‌ها در راستای اتخاذ تصمیمات مهم و حل مسائل از دیگر وظایف تحلیلگر داده به شمار می‌روند.

افرادی که قصد دارند در آینده به عنوان تحلیلگر داده مشغول به کار شوند، باید دانش خود را در حوزه ریاضیات، هوش تجاری، داده‌کاوی و آمار و احتمالات بالا ببرند. به‌علاوه، این افراد باید با زبان‌های برنامه نویسی و ابزارهای ذکر شده در فهرست زیر آشنا باشند:

• زبان برنامه نویسی متلب
• زبان پایتون
• زبان SQL
• زبان R
• Hive
• Pig
• Excel
• SAS
• Spark

متخصص یادگیری ماشین

فردی که در سمت شغلی متخصص یادگیری ماشین مشغول به کار است، با الگوریتم‌ها و روش‌های مختلف یادگیری ماشین نظیر رگرسیون، خوشه‌بندی، دسته‌بندی، درخت تصمیم، ماشین بردار پشتیبان و سایر روش‌های این حوزه آشنا است و با استفاده از آن‌ها به پیاده‌سازی مسائل مختلف می‌پردازد.

مهارت‌های مورد نیاز متخصص یادگیری ماشین در ادامه فهرست شده‌اند:

• تسلط به زبان‌های برنامه نویسی حوزه یادگیری ماشین و کتابخانه‌های آن‌ها مانند پایتون، C++‎، R و جاوا
• آشنایی با هدوپ و اپاچی اسپارک
• آشنایی با مهارت‌های حل مسئله
• آشنایی با مفاهیم ریاضی و آمار و احتمالات مرتبط با یادگیری ماشین

مهندس داده کیست ؟

مسئولیت مهندس داده، آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل و آموزش مدل‌های هوش مصنوعی است. به عبارتی، مهندس داده موظف است داده‌های مورد نیاز مسئله را از منابع مختلف جمع‌آوری کند و پس از اعمال پیش پردازش بر روی داده‌ها، آن‌ها را در قالبی یکسان در یک انبار داده ذخیره کند.

افرادی که علاقه دارند به عنوان مهندس داده در آینده مشغول به کار شوند، باید مهارت‌های فهرست شده در زیر را داشته باشند:

• دانش عمیق از مفاهیم پایگاه داده و انبار داده
• آشنا با زبان SQL
• آشنا به زبان پایتون، C/C++‎، جاوا، Perl
• آشنا با MongoDB
• آشنا با Cassandra
• آشنا با HBase
• آشنا با Apache Spark
• آشنا با Hive و MapReduce

مهندس هوش تجاری کیست ؟

متخصص هوش تجاری با تحلیل داده‌های قبلی سازمان به دنبال تشخیص الگوهایی است که با کمک آن‌ها می‌توان میزان سوددهی آینده سازمان را بیشتر کرد. به عبارتی، مهندس هوش تجاری گزارشاتی را از داده‌های قبلی سازمان استخراج می‌کند تا مدیران با بررسی آن‌ها تصمیماتی را در راستای تغییر فعالیت سازمان و پیشرفت در مسیر موفقیت اتخاذ کنند.

مهندس هوش تجاری باید مهارت‌های خود را در زمینه‌های مختلف افزایش دهد که در ادامه به مهم‌ترین آن‌ها اشاره شده است:

• مفاهیم پایگاه داده
• زبان SQL
• مفاهیم مربوط به انبار داده
• زبان برنامه نویسی پایتون
• ابزارهای مصورسازی مانند Tableau و Power BI
• آشنا با مفاهیم هوش تجاری و مدیریت کسب و کار

در ادامه مطلب حاضر، به کاربردهای دیتا ساینس در جنبه‌های مختلف زندگی انسان پرداخته می‌شود.

کاربردهای دیتا ساینس چیست ؟

دیتا ساینس به عنوان آینده هوش مصنوعی شناخته می‌شود. کاربرد این حوزه در سال‌های اخیر رشد چشمگیری در زندگی بشر داشته است و از آنجایی که داده‌ها به عنوان سرمایه‌های مهم سازمان‌ها محسوب می‌شوند، سرمایه‌گذاری‌های کلانی را در پیشرفت این حوزه در آینده شاهد خواهیم بود. در بخش فعلی، به منظور تکمیل کردن پاسخ پرسش دیتا ساینس چیست ، به کاربردهای فعلی آن در پژوهش‌ها و پروژه‌های مختلف اشاره می‌کنیم که در فهرست زیر به برخی از مهم‌ترین این کاربردها اشاره شده‌ است:

در ادامه، به توضیح کاربردهای دیتا ساینس در هر یک از حوزه‌های ذکر شده در بالا پرداخته خواهد شد.

کاربرد دیتا ساینس در موتورهای جستجو

یکی از پرکاربردترین ابزارهای مبتنی بر دیتا ساینس، موتورهای جستجو هستند. کاربران اینترنت به منظور جستجوی کلیدواژه‌های خود از موتورهای جستجوگر مختلفی نظیر گوگل، یاهو و Safari استفاده می‌کنند.

با به کارگیری روش‌های دیتا ساینس، سایت‌هایی که با کلیدواژه جستجو شده مطابقت بیشتری دارند، در رتبه‌های اول خروجی موتورهای جستجو قرار می‌گیرند. به عبارتی، با کمک روش‌های دیتا ساینس می‌توان سایت‌هایی را در صفحه‌های نخست موتورهای جستجو نشان داد که بیشترین بازدیدکنندگان را داشته‌اند.

استفاده از دیتا ساینس در صنعت حمل و نقل

در سال‌های اخیر شاهد پیشرفت‌های زیادی در حوزه طراحی و ساخت ماشین‌های خودران بوده‌ایم. این ماشین‌ها با استفاده از روش‌های دیتا ساینس طراحی شده‌اند که با دریافت داده‌های ورودی از طریق حسگرها، به تحلیل آن‌ها می‌پردازند و تصمیماتی را در حین حرکت می‌گیرند.

به عنوان مثال، مدل‌های دیتا ساینس با تحلیل داده‌های ورودی، محدودیت سرعت در بزرگراه‌ها، خیابان‌های شلوغ و جاده‌های باریک را تشخیص می‌دهند و بر اساس شرایط مختلفی نظیر حجم ترافیک، مسیرهای بن‌بست و کوتاه بودن مسافت تصمیم می‌گیرند در چه مسیری حرکت کنند.

کاربرد دیتا ساینس در تجارت الکترونیک

شرکت‌های بزرگی نظیر Amazon و Flipkart از دیتا ساینس در حوزه تجارت الکترونیک بهره گرفته‌اند تا میزان فروش و ارائه خدمات خود را بیش از پیش کنند. سیستم‌های به کار رفته در حوزه تجارت الکترونیک بر اساس جستجوها و خریدهای قبلی مشتریان وب‌سایت‌ها، محصولات مشابه و مورد علاقه مخاطبان را به آن‌ها پیشنهاد می‌کنند.

همچنین، با کمک دیتا ساینس می‌توان مشتریان را از پرفروش‌ترین محصولات و تخفیفات اخیر آن‌ها باخبر کرد.

کاربرد دیتا ساینس در حوزه پزشکی

پزشکی یکی از مهم‌ترین حوزه‌هایی است که با پیشرفت و گسترش پژوهش‌های حوزه هوش مصنوعی و به‌ویژه ظهور دیتا ساینس، دستخوش تغییرات موثری بوده است.

متخصصان حوزه پزشکی می‌توانند از ابزارها و سیستم‌های مبتنی بر دیتا ساینس در تشخیص بیماری‌ها و تجویز بهترین راه درمان بیماران استفاده کنند. کاربرد دیتا ساینس را می‌توان در جنبه‌های مختلف پزشکی ملاحظه کرد که برخی از مهم‌ترین آن‌ها در ادامه فهرست شده‌اند:

• تشخیص انواع تومورها
• تشخیص اعتیاد
• تحلیل تصاویر پزشکی
• ربات‌های مجازی پزشکی
• پژوهش‌های مرتبط با ژنتیک

دیتا ساینس و تشخیص تصاویر

از روش‌های دیتا ساینس در حیطه پردازش تصویر نیز استفاده می‌شوند. فیس بوک و اینستاگرام از دیتا ساینس و یادگیری ماشین برای تشخیص تصاویر استفاده می‌کنند.

زمانی که افراد تصویری را در این رسانه‌های اجتماعی به اشتراک می‌گذارند، ابزارهای هوشمند فعال در این رسانه‌ها، اجزای تصویر را شناسایی می‌کنند و چنانچه تصاویر اشخاص مختلفی در تصویر وجود داشته باشند، الگوریتم‌های دیتا ساینس آن‌ها را شناسایی می‌کند و اگر تصاویر تشخیص داده شده، با تصاویر پروفایل کاربران مطابقت داشته باشند،‌ به‌طور خودکار، بر روی تصویر بارگزاری شده، نام اکانت کاربران را برچسب‌دهی می‌کنند.

کاربرد دیتا ساینس در ساخت بازی های کامپیوتری

در سال‌های اخیر شاهد سرمایه‌گذاری‌های کلان در خصوص ساخت بازی‌های کامپیوتری با استفاده از دیتا ساینس بوده‌ایم. متخصصان فعال در این حیطه با استفاده از روش‌های هوش مصنوعی و به خصوص دیتا ساینس به طراحی کاراکترهایی در بازی پرداخته‌اند که در حین بازی و با توجه نحوه عملکرد بازیکن (کاربر)، می‌توانند تجربه و مهارت کسب کنند و به عنوان رقیب با بازیکن، بازی کنند. بدین ترتیب، روال بازی‌های کامپیوتری بر خلاف بازی‌های نسل گذشته ثابت و تکراری نیستند.

کاربرد دیتا ساینس در پردازش زبان طبیعی

یکی دیگر از کاربردهای مهم و رایج دیتا ساینس، در حوزه پردازش زبان طبیعی انسان است. با استفاده از الگوریتم‌ها و روش‌های دیتا ساینس می‌توان به تحلیل زبان طبیعی پرداخت و بسیاری از کارهای مرتبط با زبان انسان را با استفاده از سیستم‌ها و ابزارهای هوشمند دیتا ساینس به‌طور خودکار انجام داد.

می‌توان به عنوان مثال، به تکمیل کردن خودکار عبارات و جملات زبان با استفاده از دیتا ساینس اشاره داشت. این کاربرد را می‌توان در موتورهای جستجو و ایمیل‌ها ملاحظه کرد. زمانی که افراد در موتورهای جستجو نظیر گوگل، عبارت کلیدی مورد نظر خود را می‌نویسند، در حین تایپ کردن کلمات کلیدی، موتور گوگل، عبارات مرتبط به متن کاربر را به منظور تکمیل کردن متن به او پیشنهاد می‌دهد. همچنین، زمانی که متنی را در ایمیل می‌نویسید، ابزار هوشمند دیتا ساینس عباراتی را برای تکمیل جمله فعلی به کاربر نشان می‌دهد تا کاربر جمله خود را به‌درستی و به‌طور خودکار تکمیل کند.

تفاوت دیتا ساینس و ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی چیست ؟

از نظر بسیاری از افراد، مفاهیم حوزه‌های هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و دیتا ساینس مشابه هستند و این اصطلاحات را به‌اشتباه به جای یکدیگر به کار می‌برند. با این که این سه حوزه از فناوری اطلاعات دارای مباحثی مشترک بسیاری هستند. با این حال، هر یک از این حیطه‌ها مفاهیم، اهداف، روش‌ها و رویکردهای متفاوتی دارند.

در ادامه این بخش، به توضیحاتی پیرامون هر یک از این سه حوزه پرداخته می‌شود تا فرق دیتا ساینس و ماشین لرنینگ و تفاوت این دو حیطه با هوش مصنوعی مشخص شود و به درک بهتر پاسخ پرسش دیتا ساینس چیست ، کمک بیشتری کند.

اهداف دیتا ساینس

در پاسخ به پرسش دیتا ساینس چیست ، توضیح دادیم که از دیتا ساینس به منظور استخراج اطلاعات معنادار از داده‌های خام استفاده می‌شود تا با کمک این اطلاعات، تصمیماتی در راستای پیشرفت کسب و کار سازمان‌ها گرفته شود. به منظور مشخص کردن تفاوت دیتا ساینس و هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ، می‌توان اهداف دیتا ساینس را به صورت فهرست زیر خلاصه کرد:

• هدف از دیتا ساینس تمرکز بر روی استخراج اطلاعات مهم از داده‌های فعلی است.
• از دیتا ساینس به منظور شناسایی و رفع مشکلات کسب و کارها استفاده می‌شود.
• از دیتا ساینس می‌توان برای پردازش داده‌هایی با حجم‌های بالا نیز استفاده کرد.
• دیتا ساینس شامل چندین حوزه مختلف نظیر آمار و احتمالات، ریاضیات، تحلیل داده‌های حجیم، روش‌های یادگیری ماشین است.

اهداف یادگیری ماشین

یادگیری ماشین یکی از شاخه‌های هوش مصنوعی است که از روش‌های ارائه شده در این حوزه می‌توان برای طراحی و ساخت ابزارهای هوشمند بهره گرفت تا وظیفه‌ای خاص را به‌طور خودکار انجام دهند. به عبارتی، در حوزه دیتا ساینس می‌توان از روش‌های یادگیری ماشین برای پیاده‌سازی مدل‌هایی بهره گرفت که برای حل مسائل و مشکلات کسب و کارها انتخاب شده‌اند. در ادامه، به مهم‌ترین اهداف ماشین لرنینگ اشاره می‌شود تا فرق آن با دیتا ساینس مشخص شود.

• ماشین لرنینگ بر روی طراحی الگوریتم‌هایی تمرکز دارد که با استفاده از داده‌های گذشته و تجربیات، درباره داده‌های جدید تصمیم بگیرد.
• یادگیری الگوریتم‌ها بر اساس سه رویکرد نظارت شده، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی انجام می‌شود.
• از یادگیری ماشین به منظور محقق کردن هدف هوش مصنوعی استفاده می‌شود. به عبارتی، به منظور ساخت ماشین‌ها و ابزارهای هوشمند، می‌توان از الگوریتم‌های یادگیری ماشین بهره گرفت.

اهداف هوش مصنوعی

هدف هوش مصنوعی، ساخت ماشین‌ها و سیستم‌های هوشمند است که مشابه انسان هوشمندانه رفتار کنند و موضوعات جدید را یاد بگیرند و با تجزیه و تحلیل اطلاعات ورودی‌شان،‌ بدون نیاز به دخالت انسان به تصمیم‌گیری بپردازند.

به‌طور کلی می‌توان گفت هوش مصنوعی هدف کلی‌تری را نسبت به یادگیری ماشین و دیتا ساینس دنبال می‌کند و به منظور تحقق اهداف هوش مصنوعی، می‌توان از زیر شاخه‌های آن، یعنی ماشین لرنینگ و دیتا ساینس، استفاده کرد.

منابع یادگیری دیتا ساینس

افرادی که علاقه دارند در مسیر یادگیری دیتا ساینس قدم بگذارند و برای رسیدن به جایگاه شغلی مرتبط با این حوزه برنامه‌ریزی کنند، می‌توانند از منابع مختلف آموزشی حضوری و غیر حضوری استفاده کنند.

یکی از جامع‌ترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین دیتا ساینس در سایت آموزشی فرادرس فراهم شده است.  افرادی که قصد دارند بر اساس نقشه راه یادگیری دیتا ساینس پیش بروند و دانش تئوری و مهارت‌های فنی خود را در این زمینه تقویت کنند، می‌توانند در این دوره‌ها شرکت کنند. دوره‌های آموزشی سایت فرادرس مناسب افراد مختلف با سطوح مهارتی متفاوت است. به عبارتی، افراد تازه‌کار و افراد متخصص بنا به نیاز خود می‌توانند دوره‌های آموزشی مورد نیاز خود را در این پلتفرم آموزشی پیدا کنند و دانش خود را در آن زمینه بالا ببرند.

در این بخش قصد داریم به نقشه راه یادگیری دیتا ساینس از سطح مبتدی تا سطح پیشرفته اشاره کنیم و برخی از مهم‌ترین منابع آموزشی مورد نیاز هر یک از این سطوح را به علاقه‌مندان معرفی کنیم.

افراد مبتدی حوزه دیتا ساینس می‌توانند در گام نخست با شرکت در دوره آموزشی مسیر تبدیل شدن به دانشمند علم داده با فضای علمی و کاری این حوزه آشنا شوند و به این پرسش پاسخ دهند که آیا می‌توانند در آینده به یک دیتا ساینتیست تبدیل شوند و آیا چنین شغلی مورد علاقه آن‌ها است؟ شرکت در این دوره آموزشی رایگان است و مطالب کلی مربوط به حوزه دیتا ساینس و فرصت‌های شغلی مرتبط با این شاخه از رشته کامپیوتر مطرح می‌شود.

یادگیری مهارت برنامه نویسی یکی از مهم‌ترین و نخستین گام‌های مسیر شغلی دیتا ساینس است. در بخش‌های پیشین مطلب حاضر اشاره شد که زبان پایتون و زبان R به عنوان مهم‌ترین زبان‌های حوزه دیتا سانیس شناخته می‌شوند که با ابزارها و کتابخانه‌های این زبان‌ها می‌توان انواع مختلف مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را برای حل مسائل پیاده‌سازی کرد. در سایت فرادرس، مجموعه دوره‌های آموزشی برنامه نویسی پایتون (Python) فراهم شده است که افراد مبتدی و حرفه‌ای می‌توانند بنا به نیاز خود، در دوره‌های مختلف این مجموعه آموزشی شرکت کنند.

همچنین، مجموعه دوره‌های آموزشی R و نرم افزارهای RStudio نیز مناسب افرادی است که قصد دارند مهارت برنامه نویسی خود را با زبان R بالا ببرند و از این زبان در حوزه دیتا ساینس استفاده کنند.

پس از آشنایی اولیه با حوزه علم داده یا همان دیتا ساینس و یادگیری زبان برنامه نویسی این حیطه، علاقه‌مندان این حوزه باید با مفاهیم پایه‌ای و اصلی ریاضی مربوط به یادگیری ماشین آشنا شوند تا بتوانند به درک مفاهیم تئوری مدل‌های دیتا ساینس و نحوه پیاده‌سازی آن‌ها با زبان‌های برنامه نویسی نظیر پایتون تسلط پیدا کنند. شرکت در دوره آموزشی ریاضی برای یادگیری ماشین + پیاده سازی در پایتون در سایت فرادرس می‌تواند به افراد تازه‌کار در حوزه دیتا ساینس کمک کند تا دانش فنی و تئوری خود را در حوزه جبر خطی و آمار و احتمالات مورد نیاز یادگیری ماشین بالا ببرند.

افرادی که قصد دارند در حوزه دیتا ساینس مشغول به کار شوند، باید با نحوه تجزیه و تحلیل داده‌ها و آماده‌سازی آن‌ها برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی آشنا باشند. در سایت فرادرس، دوره آموزشی تجزیه و تحلیل و آماده سازی داده ها با پایتون Python فراهم شده است که افراد با شرکت در این دوره می‌توانند با مهم‌ترین کتابخانه‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها در زبان پایتون نظیر Numpy و Pandas آشنا شوند و با استفاده از کتابخانه Mathplotlib بتوانند از داده‌های مسئله، گزارشات تفسیرپذیر و بصری در قالب نمودارهای مختلف تهیه کنند.

از آنجایی که یکی از مهم‌ترین وظایف دیتا ساینس، پیاده‌سازی الگوریتم‌ های یادگیری ماشین است، افراد علاقه‌مند این حوزه باید با انواع رویکردهای یادگیری ماشین و مدل‌های آن‌ها آشنا شوند تا بتوانند با به کارگیری آن‌ها به حل مسائل بپردازند. دوره آموزشی یادگیری ماشین و پیاده سازی در پایتون Python – بخش یکم شامل مفاهیم مرتبط با انواع الگوریتم های دسته‌بندی و نحوه پیاده‌سازی آن‌ها با زبان برنامه نویسی پایتون است.

دوره آموزشی یادگیری ماشین و پیاده سازی در پایتون Python – بخش دوم نیز شامل مباحث مرتبط با روش‌های خوشه‌بندی داده‌ها، کاهش ابعاد داده‌ها و روش‌های انتخاب ویژگی‌ها است که هر دیتا ساینس باید برای حل مسائل به این مباحث تسلط داشته باشد.

علاوه‌بر روش‌های مختلف یادگیری ماشین، دیتا ساینس باید با مفاهیم یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی آشنا باشند، زیرا در بسیاری از مسائل نیاز است که با توجه به داده‌ها و نوع مسئله، از روش‌ها و الگوریتم‌های یادگیری عمیق به منظور حل مسئله استفاده شود. در پلتفرم آموزشی فرادرس، دوره‌های مختلف آموزشی در حوزه یادگیری عمیق وجود دارند که افراد تازه‌کار در این حوزه می‌توانند با شرکت در دوره آموزشی پیاده سازی گام به گام شبکه های عصبی در پایتون با نحوه پیاده‌سازی شبکه عصبی آشنا شوند.

دوره آموزشی برنامه نویسی یادگیری عمیق با کتابخانه TensorFlow 2 نیز می‌تواند مناسب افرادی باشد که به دنبال یادگیری پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی مختلف با استفاده از کتابخانه تنسورفلو در زبان پایتون هستند. این کتابخانه، به عنوان یکی از مهم‌ترین کتابخانه‌های حوزه یادگیری عمیق در زبان پایتون محسوب می‌شود. در دوره آموزشی برنامه نویسی یادگیری عمیق با کتابخانه تنسورفلو،‌ به نحوه طراحی و ساخت شبکه‌های عمیق مهم نظیر RNN و CNN و GAN و بهینه‌سازی این مدل‌ها با زبان برنامه نویسی پایتون پرداخته شده است.

همان‌طور که در بخش‌های پیشین مطلب حاضر اشاره شد، افرادی که در حوزه دیتا ساینس فعالیت می‌کنند، با حجم عظیمی از داده‌ها سر و کار دارند. این افراد باید با ابزارهایی نظیر آپاچی اسپارک آشنا باشند تا بتوانند به تجزیه و تحلیل کلان داده‌ها بپردازند. دوره آموزشی مقدماتی آپاچی اسپارک برای پردازش کلان داده می‌تواند در این راستا به علاقه‌مندان حوزه دیتا ساینس کمک کند.

علاوه‌بر دوره‌های آموزشی معرفی شده در این بخش، دوره‌های آموزشی مهم دیگری نیز در حوزه یادگیری ماشین در سایت فرادرس وجود دارند که در مجموعه آموزشی کامل با عنوان مجموعه دوره‌های آموزشی داده کاوی و یادگیری ماشین گردآوری شده‌اند. علاقه‌مندان می‌توانند با مراجعه به سایت فرادرس و ملاحظه فهرست کامل‌ دوره‌های این مجموعه آموزش و بررسی سرفصل‌های آموزشی دوره‌ها، در دوره‌ مد نظر خود شرکت کنند.

همچنین، مجموعه دوره‌های آموزشی هوش مصنوعی نیز شامل دوره‌هایی است که نحوه پیاده‌سازی انواع مدل‌های یادگیری عمیق را در قالب پروژه‌های مختلف آموزش می‌دهند. افرادی که قصد دارند مهارت برنامه نویسی خود را در حیطه یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی بالا ببرند، می‌توانند با مراجعه به این مجموعه دوره، فهرستی از دوره‌ها و سرفصل آموزشی هر یک از آن‌ها را ملاحظه کنند و بر اساس نیازمندی خود، در دوره مرتبط ثبت نام کنند.

جمع‌بندی

دیتا ساینس یا علم داده یکی از شاخه‌های هوش مصنوعی است که امروزه به عنوان یکی از حوزه‌های مهم فناوری اطلاعات تلقی می‌شود. از آنجا که در سال‌های اخیر تمرکز سازمان‌ها و شرکت‌ها بر روی دیجیتالی کردن داده‌ها بوده است، سمت‌های شغلی مختلفی مرتبط با حوزه دیتا ساینس تعریف شده‌اند که افراد علاقه‌مند به مشاغل داده محور می‌توانند با تقویت مهارت‌های فنی و غیر فنی لازم، در این جایگاه‌های شغلی مشغول به کار شوند.

در مطلب حاضر به این پرسش پاسخ دادیم که حوزه دیتا ساینس چیست و به چه پیش‌نیاز‌های اصلی برای ورود به این حیطه نیاز داریم. به‌علاوه، مراحل انجام پروژه‌های مبتنی بر دیتا ساینس نیز در این مطلب شرح داده شدند تا افراد تازه‌کار از روال کار و مسئولیت‌های این حیطه آگاه شوند. در انتهای مطلب نیز علاوه بر معرفی کاربردهای مختلف دیتا ساینس در جنبه‌های مختلف زندگی انسان، به برخی از دوره‌های تخصصی یادگیری حوزه دیتا ساینس اشاره کردیم تا افراد علاقه‌مند به این حوزه با منابع معتبر یادگیری این حیطه به‌طور دقیق آشنا شوند.