علم داده چیست؟ – توضیح به زبان ساده

داده‌ها نقش بسیار مهمی در موفقیت سازمان‌ها و کسب و کارها دارند. به عبارتی، می‌توان از داده‌ها به عنوان یکی از ارزشمندترین سرمایه‌های دنیای حاضر یاد کرد که با پردازش آن‌ها می‌توان به اطلاعات ارزشمندی در راستای سوددهی بیشتر دست یافت. از آنجایی که روزانه حجم عظیمی از داده‌ها در سازمان‌ها تولید می‌شوند و اینترنت و رسانه‌های اجتماعی به عنوان منبع مهمی در تولید داده‌های روزانه به شمار می‌روند، مدیریت، پردازش و استخراج اطلاعات ارزشمند از این حجم داده کاری بسیار دشوار است. «علم داده» (Data Science) حوزه‌ای است که با ارائه روش‌ها و ابزارهای مختلف، چنین چالش‌هایی را رفع می‌کند. در این مطلب از مجله فرادرس قصد داریم به این پرسش پاسخ دهیم که علم داده چیست و چگونه می‌توان در این حوزه به عنوان یک متخصص مشغول به کار شد.

در ابتدای این مطلب، به معرفی علم داده و میزان اهمیت آن در دنیای امروز می‌پردازیم و سپس مراحل آن را شرح می‌دهیم. همچنین، به کاربردها و چالش‌های علم داده اشاره خواهیم کرد و به پیش‌نیازها و مسیر یادگیری علم داده می‌پردازیم و منابع آموزشی این حوزه را معرفی می‌کنیم.

علم داده چیست؟

علم داده یک حوزه میان رشته‌ای است که با استفاده از الگوریتم‌ها و روش‌های تحلیل داده به استخراج اطلاعاتی ارزشمند از داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته می‌پردازد. در این حیطه، با کمک الگوریتم های یادگیری ماشین، الگوریتم های یادگیری عمیق و روش‌های شناسایی آماری الگوهای داده‌ها اطلاعاتی ارزشمند از داده‌ها به دست می‌آیند که بر اساس آن‌ها، تصمیمات مهمی در حیطه کسب و کار گرفته می‌شوند. داده‌هایی که برای بررسی و تحلیل مورد استفاده قرار می‌گیرند، از منابع مختلفی جمع‌آوری و در قالب‌های مختلفی ذخیره می‌شوند.

چرا علم داده اهمیت دارد؟

در دنیای امروز، داده‌ها نقش مهم و ارزشمندی برای سازمان‌ها و افراد فعال در حوزه کسب و کار دارند. به عبارتی می‌توان گفت داده‌ها دلیل اهمیت حوزه علم داده هستند. با تولید حجم عظیمی از داده در رسانه‌های اجتماعی، حوزه فناوری موبایل و اینترنت اشیا، سازمان‌ها در صدد آن هستند که دانشمندان داده‌ را به استخدام سازمان خود درآوردند تا تفسیر ارزشمندی از داده‌ها به آن‌ها ارائه دهند. اطلاعات استخراج شده از داده‌های خام، راز موفقیت سازمان‌ها هستند و مدیران با تجزیه و تحلیل این اطلاعات ارزشمند می‌توانند در جهت تحقق اهداف خود گامی محکم بردارند.

تاریخچه علم داده

در پاسخ به پرسش علم داده چیست ، بهتر از نگاهی به تاریخچه این حوزه نیز بیندازیم. اصطلاح علم داده برای نخستین بار توسط «دی جی پاتیل» (DJ Patil) و «جف همرباچر» (Jeff Hammerbacher) در سال ۲۰۰۸ مطرح شد. این دو فرد از کارمندان شرکت‌های لینکدین و فیس‌بوک بودند.

طراحی و ساخت نرم‌افزارهای آماری در دهه ۱۹۷۰ به منظور ساده‌تر کردن تحلیل داده‌ها و بصری‌سازی آن‌ها نقطه عطفی برای ظهور مفهومی به نام علم داده محسوب می‌شود. پیشرفت در حوزه علوم کامپیوتر و تحلیل داده‌ها به نحوی پیش رفت که در اوایل دهه ۲۰۰۰ رویکردی میان رشته‌ای برای تحلیل داده با استفاده از علم آمار و علوم کامپیوتر شکل گرفت و این پیشرفت به نحوی ادامه پیدا کرد که در سال ۲۰۰۸ حیطه مطالعاتی مجزای علم داده به‌طور رسمی ظهور پیدا کرد. این شاخه از فناوری اطلاعات امروزه با سایر رشته‌ها اعم از پزشکی و مالی عجین شده است و به عنوان بخش مهمی از مطالعات پژوهشی این رشته‌ها محسوب می‌شود.

مراحل علم داده چیست؟

در پاسخ به پرسش علم داده چیست ، ضروری است به مراحل آن بپردازیم و شرح دهیم هر یک از گام‌های این حیطه چه نقشی در راستای حل مسائل مختلف دارند. در ادامه، مراحل علم داده را ملاحظه می‌کنید:

• تعریف مسئله
• جمع‌آوری داده
• آماده‌سازی داده
• مهندسی ویژگی
• مدل‌سازی
• ارزیابی مدل
• استقرار و نگهداری مدل

در ادامه، به توضیح هر یک از مراحل علم داده می‌پردازیم.

تعریف مسئله در علم داده

اولین مرحله در علم داده، به تعریف مسئله اختصاص دارد. در این گام باید جنبه‌های مختلف مسئله، نیازمندی‌ها، داده‌ها، اولویت‌ها، منابع مورد نیاز برای حل مسئله و میزان بودجه را مشخص کنید. مدیریت زمانی و برنامه‌ریزی برای انجام مرحله به مرحله پروژه نیز از دیگر اقداماتی است که باید در این گام انجام شود و مسئولیت هر یک از اعضای تیم مشخص گردد.

مرحله جمع آوری داده در علم داده

پس از مشخص شدن جزئیات مسئله، باید داده‌های مورد نیاز را جمع‌آوری کنیم. ممکن است از منابع مختلفی نظیر اینترنت، پایگاه داده و بانک اطلاعاتی یا برنامه‌های کاربردی و رسانه‌های اجتماعی برای استخراج داده‌ها استفاده شود.

آماده سازی داده در علم داده

داده‌های مورد نیاز مسئله ممکن است از چندین منابع مختلف جمع‌آوری شوند و بدین ترتیب این احتمال وجود دارد بخشی از داده‌ها به شکل ساختاریافته باشند و بخشی دیگر از داده‌ها به شکل غیرساختاریافته استخراج شوند.

بدین ترتیب، لازم است داده‌ها را یکدست کنیم و از ابزارهای «استخراج، تبدیل و بارگذاری» (Extract, Transform, Load | ETL) به منظور «تمیز کردن | پاکسازی داده» (Cleaning Data)، حذف داده‌های تکراری، ادغام داده‌ها، جایگزین کردن مقادیر تهی با مقادیر غیرتهی بهره بگیریم و در نهایت داده‌هایی نرمال شده را برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی آماده کنیم.

مرحله استخراج ویژگی داده‌ها در علم داده

استخراج ویژگی یا مهندسی ویژگی از دیگر گام‌های علم داده محسوب می‌شود. چنانچه نیاز است از داده‌های آماده شده ویژگی‌هایی را استخراج کنیم تا الگوریتم هوش مصنوعی را با آن‌ها آموزش دهیم، در این مرحله باید با استفاده از روش‌های یادگیری ماشین و تحلیل‌های آماری و مصورسازی داده‌ها، ویژگی‌های مورد نیاز مدل را شناسایی و استخراج کنیم.

مرحله مدل سازی داده در علم داده

پس از آماده‌سازی داده‌ها و تعیین ویژگی‌های کاربردی مسئله، باید مدل هوش مصنوعی مناسبی را از بین الگوریتم‌های یادگیری ماشین یا مدل‌های یادگیری عمیق انتخاب کنیم. بدین منظور، باید در ابتدا رویکرد یادگیری مسئله را مشخص کنیم. چنانچه داده‌‌های آموزشی دارای برچسب هستند، می‌توان از الگوریتم‌هایی با رویکرد «یادگیری نظارت شده» (Supervised Learning) استفاده کرد که مناسب پیاده‌سازی مسائلی نظیر «دسته‌ بندی» (Classification) و «رگرسیون» (Regression) هستند.

اگر داده‌های آموزشی، دارای برچسب نباشند، می‌توان روش‌هایی را با رویکرد «یادگیری نظارت نشده» (Unsupervised Learning) به کار برد که برای پیاده‌سازی مسائلی مانند «خوشه‌بندی» (Clustering) استفاده می‌شوند.

مرحله ارزیابی مدل در علم داده

پس از آموزش مدل هوش مصنوعی باید عملکرد آن را بر روی داده‌های جدید سنجید تا از میزان کارایی و دقت مدل اطمینان کسب کرد. معیارهایی نظیر «دقت» (Accuracy)، «صحت» (Precision)، «فراخوانی» (Recall) و امتیاز F1 از پرکاربردترین معیارهای سنجش عملکرد الگوریتم‌های هوش مصنوعی هستند.

مرحله استقرار و نگهداری مدل در علم داده

پس از مدل‌سازی داده و اتمام آموزش مدل و ارزیابی آن چنانچه نیاز است که مدل نهایی در بستری مناسب در اختیار کاربران قرار گیرد، باید پیاده‌سازی‌های آن را نیز انجام داد. باید به کاربران مدل آموزش لازم نیز در راستای استفاده از برنامه طراحی شده داده شود. به‌روزرسانی مدل و آموزش آن با داده‌های جدید نیز از دیگر کارهایی است که توسط متخصص علم داده باید انجام شود.

مهندس علم داده چه وظایفی دارد؟

یکی از پرسش‌های مرتبط با سوال علم داده چیست ، این است که مهندس علم داده دقیقاً چه وظایفی را باید انجام دهد؟ می‌توان مسئولیت‌های افراد فعال در حیطه علم داده را به شکل زیر برشمرد:

• تحلیل و درک کامل مسئله
• جمع‌آوری داده‌های مناسب مسئله از منابع مختلف
• شناسایی الگوهای آماری داده‌ها
• طراحی و پیاده‌سازی الگوریتم‌های هوش مصنوعی
• استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین در راستای بهبود کیفیت داده‌ها
• مشاوره با سایر اعضای تیم درباره داده‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی و اهداف پروژه
• استفاده از ابزارهای مورد نیاز علم داده
• به‌روز کردن دانش و مهارت تخصصی خود در حیطه علم داده

مشاغل مرتبط با علم داده

حال که به پرسش علم داده چیست پاسخ دادیم، در این بخش به فرصت‌های شغلی مرتبط با این حوزه می‌پردازیم. افرادی که مهارت‌های مورد نیاز حیطه علم داده را به دست می آوردند، می‌توانند در سازمان‌ها با عناوین شغلی مختلفی مشغول به کار شوند که در ادامه به آن‌ها اشاره شده است:

• «دانشمند داده» (Data Scientist)
• «تحلیلگر داده» (Data Analyst)
• «مهندس داده» (Data Engineer)

در ادامه مطلب، به توضیح مسئولیت‌ها و مهارت‌های تخصصی هر یک از مشاغل ذکر شده در بالا می‌پردازیم.

وظایف دانشمند داده

افرادی که قصد دارند به عنوان دانشمند داده مشغول به کار شوند، باید بتوان مسائل را درک و تجزیه و تحلیل و منابع استخراج داده‌ها را شناسایی و آن‌ها را از این منابع گردآوری کنند. پاکسازی داده و پیاده‌سازی الگوریتم‌های هوش مصنوعی از دیگر وظایف دانشمند داده است.

مهارت‌های مورد نیاز دانشمند داده را می‌توان به صورت زیر برشمرد:

• زبان‌های برنامه نویسی نظیر پایتون و R
• آشنایی با مصورسازی داده
• دانش ریاضیاتی و آمار
• آشنایی با «هادوپ» (Hadoop) و «آپاچی اسپارک» (Apache Spark)
• آشنایی با زبان SQL
• آشنایی با مدل‌های ماشین لرنینگ

وظایف تحلیلگر داده چیست؟

وظایف و مسئولیت‌های تحلیلگر داده و مهندس علم داده تا حدی همپوشانی دارند و هر دو به دنبال استخراج الگوهای آماری داده‌ها هستند تا با ارائه آن‌ها به مدیران سازمان، در راستای موفقیت و تصمیمات بعدی سازمان قدم بردارند. اما مهندس علم داده وظایف بیشتری را نسبت به تحلیلگر داده برعهده دارد و باید دانش و مهارت تخصصی بیشتری داشته باشد. فردی که به تحلیل داده مشغول است، باید داده‌های مورد نیاز مسئله را گردآوری و سازمان‌دهی کند و با تجزیه و تحلیل آن‌ها، به پرسش‌های مسئله بپردازد. افرادی که تمایل به فعالیت در سمت شغلی تحلیلگر داده دارند، باید مهارت‌های زیر را کسب کنند:

• دانش ریاضیاتی و آمار برای تحلیل داده‌ها
• مهارت برنامه نویسی به زبان پایتون، R و SAS
• آشنایی با ابزارها و روش‌های آماده‌سازی داده و مصورسازی داده

مهندس داده کیست و چه وظایفی دارد؟

مهندس داده به توسعه، استقرار، مدیریت و بهینه‌سازی زیرساخت داده‌های سازمانی می‌پردازد و به دانشمند داده در انتقال و تغییر قالب داده‌ها کمک می‌کند. مهارت‌های مورد نیاز این شغل را می‌توان به صورت زیر برشمرد:

• آشنایی با پایگاه داده NoSQL
• زبان‌های برنامه نویسی جاوا و Scala
• آشنایی با فریم‌ورک‌های هادوپ و آپاچی اسپارک

ابزارهای علم داده

افرادی که علاقه دارند در حوزه علم داده مشغول به کار شوند، باید با ابزارها و مهارت‌های فنی مورد نیاز این حیطه آشنا شوند و به یادگیری آن‌ها بپردازند. در این بخش از مجله فرادرس، به معرفی ابزارهای پرکاربرد و مهم علم داده می‌پردازیم:

• زبان‌های برنامه نویسی علم داده: برخی از زبان‌های برنامه نویسی شامل کتابخانه‌های کاربردی برای علم داده هستند. پرکاربردترین زبان‌های برنامه نویسی این حوزه عبارت‌اند از:
  • زبان برنامه نویسی پایتون: زبان پایتون دارای کتابخانه‌های مهمی برای پروژه‌های علم داده است که مهم‌ترین آن‌ها عبارت‌اند از: Pandas، NumPy و scikit-learn
  • زبان برنامه نویسی R: یکی دیگر از زبان‌های برنامه نویسی پرکاربرد برای محاسبات آماری و مصورسازی داده و مدل‌سازی داده‌ها، زبان R است.
• ابزارهای تحلیل و تغییر داده: افرادی که در حوزه علم داده مشغول به کار هستند، بخشی از وظایفشان مربوط به تحلیل داده‌ها و اعمال تغییرات بر روی آن‌ها است. ابزارهای پرکاربرد تحلیل داده عبارت‌اند از:
  • SQL: زبان اس کیو ال یکی از ابزارهای پرکاربرد برای نوشتن کوئری و استخراج اطلاعات از پایگاه داده‌های مختلف است.
  • اکسل: از دیگر برنامه‌های پرکاربرد برای پاکسازی داده، تغییر داده‌ها و انجام تحلیل‌های مختلف، برنامه Excel است.
• ابزارهای مصورسازی داده: به منظور تحلیل داده‌ها می‌توان از روش‌ها و ابزارهای مصورسازی داده استفاده کرد که پرکاربردترین آن‌ها را در ادامه ملاحظه می‌کنید:
  • Tableau: از این برنامه برای مصورسازی داده و ساخت داشبورد گزارش دهی مختلف استفاده می‌شود.
  • Power BI: یکی از برنامه‌های قدرتمند در حوزه هوش تجاری است که از آن برای مصورسازی داده و تهیه گزارش از داده‌ها استفاده می‌شود.
• ابزارهای پیاده‌سازی الگوریتم‌های آماری و یادگیری ماشین: از وظایف اصلی متخصص علم داده، پیاده‌سازی مدل‌ها و الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است. بدین منظور، می‌توان از کتابخانه‌های زبان‌های برنامه نویسی استفاده کرد که رایج‌ترین آن‌ها در فهرست زیر اشاره شده‌اند:
  • scikit-learn: یکی از کتابخانه‌های جامع یادگیری ماشین در زبان برنامه نویسی پایتون است که با استفاده از آن می‌توان مسائل رگرسیون، دسته‌بندی و خوشه‌بندی را پیاده‌سازی کرد.
  • Tensorflow: فریم‌ورک متن باز پایتون است که از آن برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی استفاده می‌شود.
  • PyTorch: از دیگر فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق است که از آن می‌توان برای ساخت گراف‌های محاسباتی پویا استفاده کرد.
  • SAS: یکی از نرم‌افزارهای مناسب برای تحلیل‌های پیشرفته داده‌ها و مدل‌سازی آماری است.
    

    

• ابزارهای پردازش مه داده: علم داده درباره پردازش داده‌های بسیار حجیم است. کار با این حجم داده نیاز به ابزارهای خاصی دارد که در ادامه دو ابزار پرکاربرد این حوزه را ملاحظه می‌کنید:
  • Apache Hadoop: فریم‌ورک متن باز است که از آن برای پردازش و ذخیره‌سازی داده‌ها به صورت توزیع شده در چندین سیستم یا پایگاه داده استفاده می‌شود.
  • Apache Spark: با استفاده از این ابزار می‌توان پردازش‌های سریعی را بر روی داده‌های توزیع شده انجام داد.
• ابزارهای یکپارچه‌سازی داده و ETL: به منظور یکپارچه‌سازی داده‌های استخراج شده از منابع مختلف می‌توان از دو ابزار ETL زیر استفاده کرد:
  • Apache Kafka: از این ابزار برای پردازش و یکپارچه‌سازی داده‌های بلادرنگ استفاده می‌شود.
  • Apache Airflow: پلتفرمی برای برنامه‌ریزی و جریانات کاری است.
• ابزارهایی برای نسخه‌سازی پروژه: به منظور توسعه پروژه‌های نرم‌افزاری در یک تیم، می‌توان از ابزارهای مختلفی برای تعیین نسخه‌های پروژه و مراحل پیشرفت آن استفاده کرد. پرکاربردترین این ابزارها عبارت‌اند از:
  • Git: یک سیستم کنترل نسخه است که از آن برای دنبال کردن تغییرات اعمال شده روی پروژه استفاده می‌شود.
  • GitHub ،GitLab و Bitbucket: پلتفرم‌های آنلاین برای مدیریت کارهای Git هستند.
• پلتفرم‌های ابر: استفاده از بستر ابر و محاسبات ابری از دیگر مهارت‌هایی است که متخصص علم داده باید با آن آشنا باشد. در ادامه، سه پلتفرم ابر را ملاحظه می‌کنید که استفاده از آن‌ها در حوزه علم داده رایج هستند:
  • Amazon Web Services (AWS): این پلتفرم خدمات گسترده‌ای را نظیر ذخیره‌سازی داده، پردازش داده و پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین در فضای ابری ارائه می‌دهد.
  • Microsoft Azure: از دیگر پلتفرم‌های فضای ابری است که از آن می‌توان برای ذخیره‌سازی و تحلیل داده و پیاده کردن الگوریتم‌های هوش مصنوعی استفاده کرد.
  • Google Cloud Platform (GCP): این پلتفرم هم همانند دو پلتفرم ذکر شده بالا به منظور ذخیره کردن داده و پردازش آن‌ها و همچنین مدل‌سازی داده‌ها با روش‌های هوش مصنوعی در فضای ابری استفاده می‌شود.

پیش نیازهای علم داده

افراد علاقه‌مندی که قصد دارند در مسیر علم داده قدم بگذارند و در یکی از مشاغل مرتبط با این حیطه مشغول به کار شوند، باید مهارت‌های فنی و غیرفنی مورد نیاز این حیطه را به عنوان پیش نیازهای علم داده کسب کنند. شاغلان حوزه علم داده باید دانش خوبی در زمینه علوم کامپیوتر و آمار داشته باشند و اطلاعات خوبی راجع به کسب و کاری به دست آوردند که در آن حیطه مشغول به کار هستند. در راستایی توضیح تکمیلی پیرامون پرسش علم داده چیست و چه پیش‌نیازهایی را شامل می‌شود، می‌توان مهارت‌های فنی مورد نیاز این شاخه از علوم کامپیوتر را در قالب فهرست زیر خلاصه کرد:

• دانش برنامه نویسی: افراد باید دانش و مهارت خوبی از زبان‌های برنامه نویسی پایتون و R و SQL به دست آورند.
• کار با ابزارهای آماده‌سازی داده: افراد فعال در حوزه علم داده باید با ابزارهایی نظیر پانداس و NumPy به منظور اعمال تغییرات بر روی داده‌ها و آماده‌سازی آن‌ها آشنا باشند.
• تجربه کار با ابزارهای مصورسازی: ابزارهایی نظیر Matplotlib و Seaborn از رایج‌ترین ابزارهای مصورسازی داده هستند که یادگیری آن‌ها به بعنوان پیش نیاز علم داده ضروری است.
• دانش کافی در حوزه یادگیری ماشین و یادگیری عمیق: یکی از وظایف افراد فعال در حوزه علم داده، پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی است. بنابراین، افراد علاقه‌مند به این حیطه باید دانش تخصصی خود را در زمینه هوش مصنوعی و انواع روش‌های آن بالا ببرند.
• کسب مهارت در حوزه «مه داده» (Big Data): اسپارک و هدوپ دو ابزار برای پردازش داده‌های حجیم است. مهم‌ترین بخش وظایف افراد فعال در حوزه علم داده، کار با داده‌هاست. بنابراین، یادگیری این دو ابزار، از الزامات ورود به علم داده محسوب می‌شود.

موفقیت در حوزه علم داده، فقط منوط به یادگیری مهارت‌های فنی مورد نیاز آن نیست و افراد اگر می‌خواهند در این حیطه موفق باشند، باید مهارت‌های غیرفنی و مهارت‌های نرم خود را نیز تقویت کنند که در ادامه به مهم‌ترین آن‌ها اشاره می‌کنیم:

• افزایش میزان دانش از کسب و کار: افرادی که علاقه دارند در حیطه علم داده کار کنند، باید از کسب و کار سازمان و اهداف آن مطلع باشند. درک اهداف و فعالیت‌های سازمان به درک داده و مسئله کمک به‌سزایی می‌کند.
• مهارت حل مسئله: تفکر انتقادی و حل مسئله از دیگر مهارت‌های مهم و لازم برای حل مسائل علم داده است.
• تفکر خلاق: افرادی که کارشان مرتبط با داده است و می‌خواهند اطلاعات ارزشمندی از آن‌ها به دست آوردند، باید ذهن خلاقی داشته باشند تا بتوانند در برخورد با مسائل جدید و پیچیده، راه‌حل‌ها و تجزیه و تحلیل‌های خوبی را ارائه دهند.
• مدیریت زمان: از دیگر مهارت‌های نرم مورد نیاز تمام مشاغل، مدیریت زمان است و مشاغل مرتبط با علوم داده نیز از این قاعده مستثنی نیستند. افراد باید بتوانند برای پیشبرد پروژه در بازه زمانی مشخص برنامه‌ریزی کنند تا اهداف سازمان با بودجه مالی و زمانی تعریف شده محقق شوند.

روش های علم داده

در ارائه پاسخ کامل به پرسش علم داده چیست ، می‌توان به انواع مسائل حوزه علم داده نیز اشاره کرد که با استفاده از روش‌های علم داده قابل حل شدن هستند. در فهرست زیر، انواع مسائل این حیطه را ملاحظه می‌کنید:

• مسائل رگرسیون
• مسائل دسته‌بندی
• مسائل خوشه‌بندی
• مسائل «تشخیص ناهنجاری» (Anomaly Detection)

در ادامه، به توضیح مختصری پیرامون هر یک از مسائل ذکر شده در فهرست بالا می‌پردازیم تا خواننده با کاربرد روش‌های علم داده در انواع مختلف مسائل آشنا شود.

کاربرد علم داده در مسائل رگرسیون

رگرسیون به عنوان یکی از روش‌های یادگیری نظارت شده به شمار می‌رود که روابط بین متغیرهای وابسته و متغیرهای مستقل را مشخص می‌کند. در این مسائل بر اساس متغیرهای مستقل یا همان ویژگی‌های ورودی مدل‌های علم داده، به دنبال پیش‌بینی مقادیر خروجی یا همان مقادیر متغیرهای وابسته هستیم. مسائلی نظیر پیش‌بینی مقدار قیمت مسکن جزء مسائل رگرسیون هستند. در این مسئله بر اساس ویژگی‌های خانه مانند متراژ، تعداد اتاق خواب، تعداد پارکینگ و مواردی از این قبیل، مقدار هزینه خانه تخمین زده می‌شود.

مسائل دسته بندی در علم داده چیست؟

دسته‌بندی داده‌ها جزء مسائلی با رویکرد نظارت شده محسوب می‌شود. الگوریتم‌های دسته‌بندی، داده‌های مسئله را بر اساس ویژگی‌ها و الگوهای آماری‌شان در دسته‌‌های مختلفی قرار می‌دهند که از قبل تعریف شده‌اند.

داده‌های مسائل دسته‌بندی، دارای برچسب هستند که مقدار «هدف» را مشخص می‌کند و در روال یادگیری الگوریتم‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند. مسائلی نظیر تحلیل احساسات، تشخیص نویسنده متن و تشخیص تصاویر حیوانات جزء مسائل دسته‌بندی در علم داده هستند.

مسائل خوشه بندی در علم داده

خوشه‌بندی جزء مسائلی از علم داده است که برای حل آن‌ها از الگوریتم‌هایی با رویکرد یادگیری نظارت نشده استفاده می‌شود. در این نوع مسائل، داده‌های آموزشی برچسب ندارند و الگوریتم باید داده‌ها را بر اساس ویژگی‌های مشترکشان در خوشه‌ای مجزا قرار دهد. پردازش تصویر، طراحی موتورهای پیشنهاد دهنده و استخراج الگوهای داده‌ها جزء مسائل خوشه‌بندی هستند.

مسائل تشخیص ناهنجاری در علم داده

در مسائل تشخیص ناهنجاری با استفاده از روش‌های علم داده به دنبال داده‌هایی هستیم که مغایرت‌شان از سایر داده‌ها بسیار زیاد است و به اصطلاح به آن‌ها داده «پرت» (Outlier) گفته می‌شود. تشخیص ناهنجاری در مسائلی نظیر حملات سایبری و شناسایی کلاه‌برداری‌های مالی بسیار اهمیت دارد.

کاربردهای علم داده

در سال‌های اخیر، علم داده کاربرد وسیعی در زندگی بشر داشته است زیرا داده‌ها سرمایه‌های مهم سازمان‌ها هستند و مدیران سرمایه‌گذاری‌های کلانی را در راستای بهره‌گیری از این حوزه می‌کنند. در این بخش، در راستای پاسخ به پرسش علم داده چیست ، به کاربردهای فعلی آن در پژوهش‌ها و پروژه‌های مختلف اشاره می‌کنیم تا خوانندگان مطلب فعلی از مجله فرادرس، با جنبه‌های کاربردی این حوزه نیز آشنا شوند. در فهرست زیر به برخی از مهم‌ترین کاربردهای علم داده در حوزه‌های مختلف اشاره شده‌ است:

• مراکز درمانی و پزشکی: امروزه، شاهد استفاده گسترده از روش‌ها و ابزارهای علم داده در حوزه پزشکی و درمانی به منظور تشخیص و درمان بیماری‌های مختلف بیماران هستیم.
• صنعت بازی‌های کامپیوتری: در سال‌های اخیر، بازی‌های کامپیوتری با استفاده از روش‌های علم داده طراحی می‌‌شوند.
• پردازش تصویر: یکی از کاربردهای علم داده در تشخیص و استخراج الگوهای داده‌ها است که از این ویژگی می‌توان در مسائل مربوط به حیطه پردازش تصویر نظیر شناسایی اشیا یا تشخیص چهره بهره گرفت.
• سیستم‌های پیشنهاد دهنده: پلتفرم‌ها و سایت‌هایی نظیر نتفلیکس و آمازون با استفاده از روش‌های علم داده به طراحی سیستم‌های پیشنهادگری پرداختند که به مخاطبان بر اساس سلایق، نیازها و سابقه فعالیتشان پیشنهاداتی را درباره ارائه خدمات یا فروش محصولات ارائه می‌دهند.
  

  

• تشخیص کلاه‌برداری‌های مالی: مراکز مالی و بانک‌ها از روش‌ها و الگوریتم‌های علم داده به منظور شناسایی فعالیت‌ها و تراکنش‌های مشکوک استفاده می‌کنند تا جلوی کلاه‌برداری‌های مالی را بگیرند.
• موتورهای جستجوگر اینترنت: تمامی موتورهای جستجوگر نظیر Google ،Yahoo ،Duckduckgo ،Bing ،AOL و Ask و سایر موارد از روش‌های علم داده استفاده می‌کنند تا بر اساس کوئری کاربر، بهترین نتایج را در خروجی به او نشان دهند.
• بازشناسی گفتار: از دیگر کاربردهای علم داده می‌توان به حوزه پردازش و تشخیص گفتار اشاره کرد. با استفاده از روش‌های علم داده می‌توان داده‌های صوتی را تشخیص داد و آن‌ها را به متن تبدیل کرد.
• شرکت‌های مسافربری: صنعت حمل و نقل با استفاده از روش‌های علم داده شامل تحولات عظیمی شده‌اند. شرکت‌های مسافربری هوایی و زمینی با استفاده از علم داده می‌توانند تاخیر سفر را پیش‌بینی کنند و مشخص کنند آیا برای سفرهای هوایی نیاز است هواپیما در بین راه توقف داشته باشد یا بدون توقف می‌تواند مسافت مبدا تا مقصد را بپیماید.

چالش های علم داده

علم داده دارای مزیت‌های مختلفی است و سازمان‌ها به دلیل منفعت‌های زیادی که می‌توانند با استفاده از ابزارها و روش‌های علم داده به دست آورند، در سال‌های اخیر در کسب و کار خود به استفاده از این حوزه در فعالیت‌های خود روی آورده‌اند. با این حال، این حیطه از فناوری اطلاعات دارای چالش‌های مهمی نیز هست که باید در حین استفاده از روش‌ها و ابزارهای آن به آن‌ها توجه کرد. در تکمیل پاسخ پرسش علم داده چیست ، می‌توان به چالش‌های این حوزه نیز اشاره کرد:

• چالش آماده کردن داده‌های مورد نیاز مسئله
• چالش حفظ امنیت داده‌ها
• چالش کیفیت داده‌ها در علم داده

در ادامه مطلب، هر یک از چالش‌های مطرح شده در فهرست بالا را شرح می‌دهیم.

چالش آماده کردن داده

مهم‌ترین مسئولیت افراد فعال در حوزه علم داده، آماده کردن داده‌های مورد نیاز مسئله است. بر اساس گزارشات اعلام شده، دانشمند داده ۸۰ درصد از زمان خود را صرف جمع‌آوری داده، پاکسازی و سازمان‌دهی آن‌ها و بررسی و تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌کند. از آنجا که کارهای بعدی پروژه منوط به آماده‌سازی داده باکیفیت است، این مرحله به عنوان حساس‌ترین و مهم‌ترین مراحل علم داده محسوب می‌شود که نباید اشتباهات زیادی را شامل شود. استخراج اطلاعات از منابع مختلف و پاکسازی و یکسان‌سازی آن‌ها به عنوان یکی از مهم‌ترین چالش‌های علم داده محسوب می‌شود که البته استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی می‌تواند کمک به‌سزایی در روند انجام این مرحله به دانشمند داده کند.

چالش امنیت داده

حفظ امنیت داده‌ها از دیگر چالش‌های مهم علم داده است. باید به نحوه استفاده از داده‌ها نظارت و به افراد مطمئن مجوز دسترسی به داده‌ها داده شود. همچنین، اگر از فضای ذخیره‌سازی ابری برای نگهداری و پردازش داده‌ها استفاده می‌کنید، باید مسائل امنیتی را مدنظر قرار دهید تا از حملات سایبری و دزدیده شدن داده‌ها جلوگیری شود.

چالش کیفیت داده ها در علم داده

از آنجایی که تصمیمات کل سازمان و مدیران بر اساس تجزیه و تحلیل داده‌ها و اطلاعات استخراج شده از آن‌ها انجام می‌شود و همچنین الگوریتم‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی بر اساس داده‌ها مسائل را یاد می‌گیرند و طبق اطلاعات حاصل شده از آن‌ها به حل مسائل می‌پردازند، مهم است که چه داده‌ای با چه نوع کیفیتی برای مسائل علم داده آماده می‌شوند. داده‌ها نباید حاوی اطلاعات متعصبانه و مغرضانه نسبت به یک موضوع باشند زیرا بر روی عملکرد مدل و در نهایت بر روی تحلیل‌ها و تصمیم‌گیری‌های سازمان اثر مستقیم خواهد گذاشت.

تفاوت علم داده با سایر حوزه های مرتبط آن

تا به این قسمت از مطلب حاضر به توضیحاتی پیرامون این پرسش پرداختیم که علم داده چیست و چه مراحلی دارد. مخاطب این مطلب ممکن است این سوال در ذهنش شکل بگیرد که تفاوت علم داده مباحثی نظیر تحلیل داده، آمار و ریاضیات، یادگیری ماشین و مهندسی داده چیست. می‌توان گفت علم داده با این شاخه‌ها همپوشانی زیادی دارد. با این حال، اهداف هر یک از این حوزه‌ها متفاوت است و نباید مسئولیت تمامی این شاخه‌های مرتبط به هم را یکسان در نظر گرفت. در ادامه این بخش، به تفاوت علم داده با هر یک از شاخه‌های مرتبط آن را بررسی می‌کنیم و اهداف هر یک از آن‌ها را شرح می‌دهیم.

تفاوت علم داده و تحلیل داده

علم داده و تحلیل داده دو حوزه از فناوری اطلاعات هستند که با داده‌ها سر و کار دارند. با این که بخشی از مسئولیت‌های هر دو حیطه مشابه هم هستند، تفاوت‌هایی می‌توان برای آن‌ها قائل شد که در ادامه به آن‌ها خواهیم پرداخت:

• علم داده بر روی کاربرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین و علم آمار به منظور استخراج اطلاعات مفید از داده‌ها و حل مسائل پیچیده بر اساس آن‌ها تمرکز دارد. تحلیل داده بر روی تحلیل و تفسیر داده به منظور استخراج اطلاعات مفید پیرامون اتفاقات باب روز (Trend) تمرکز دارد تا از آن‌ها در راستای گرفتن تصمیمات مهم استفاده شود.
• علم داده نیازمند مهارت‌های گسترده‌تری نسبت به تحلیل داده است. تحلیلگر داده صرفاً با ابزارهای مصورسازی داده و ابزارهای تحلیلی داده کار می‌کند. متخصص علم داده باید به برنامه نویسی و علم آمار تسلط داشته باشد و از ابزارهای دستکاری داده‌ها و روش‌های یادگیری ماشین استفاده کند.
• دانشمند داده باید مدل‌های هوش مصنوعی را به منظور حل مسائل کسب و کار پیاده‌سازی کند. تحلیلگر داده بر اساس داده‌های قدیمی گزارشاتی را تهیه می‌کند که در تصمیم‌گیری مدیران پیرامون کسب و کار نقش شایانی دارند.
• از علم داده به منظور حل مسائل پیچیده‌ای استفاده می‌شود که راه‌حل مشخصی برای آن‌ها تعریف نشده است. از تحلیل داده به منظور پاسخ به پرسش خاص در حوزه کسب و کار و رسیدن به اطلاعات ارزشمند از داده‌ها استفاده می‌شود.

تفاوت Data Science و مهندسی داده

مهندسی داده از دیگر حوزه‌های فناوری اطلاعات است که بسیاری از افراد به اشتباه این حیطه را با علم داده یکسان در نظر می‌گیرند. اما اهداف این دو حوزه متفاوت هستند و هر یک از آن‌ها نیاز به دانش و مهارت فنی خاص خود را دارند. در ادامه، به تفاوت آن‌ها می‌پردازیم:

• علم داده به استخراج اطلاعات از داده‌ها و پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی می‌پردازد. مهندسی داده شامل طراحی، ساخت و مدیریت زیرساخت و سیستم‌هایی برای ذخیره‌سازی و پردازش داده‌ها و دسترسی به آن‌ها است.
• علم داده نیاز به دانش قوی در حیطه تحلیل آماری داده‌ها، روش‌های یادگیری ماشین و برنامه نویسی دارد. مهندسی داده نیازمند دانش عمیق در حوزه مدیریت داده، انبار داده و محاسبات و پردازش توزیع شده است.
• علم داده شامل مراحل پیش پردازش داده‌ها برای تجزیه و تحلیل و مدل‌سازی است. مهندسی داده مباحثی نظیر یکپارچه‌سازی داده و تغییر آن‌ها را شامل می‌شود تا از کیفیت و کارایی داده‌ها اطمینان به دست آوردیم.
• علم داده از روش‌های مهندسی داده و ابزارهای آن برای بهینه کردن پردازش داده‌ها و بهبود عملکرد مدل استفاده می‌کند. مهندسی داده صرفاً بر روی قابلیت توسعه داده‌ها و صحت آن‌ها و نحوه ذخیره‌سازی و پردازش آن‌ها تمرکز دارد.

تفاوت علم داده و ماشین لرنینگ

علم داده و یادگیری ماشین شامل مباحث و مفاهیم مشترک هستند اما اهداف هر یک از این دو حوزه با یکدیگر تفاوت دارند. در ادامه به برخی از مهم‌ترین تفاوت‌های علم داده و ماشین لرنینگ می‌پردازیم:

• علم داده حوزه وسیعی است که روش‌های مختلفی را برای مراحل انجام پروژه شامل می‌شود. یادگیری ماشین را می‌توان بخشی از علم داده در نظر گرفت که بر روی توسعه الگوریتم‌های مختلف برای پیش‌بینی مقادیر، شناسایی الگوهای آماری داده‌ها و تصمیم‌گیری درباره موضوعی خاص تمرکز دارد.
• علم داده شامل مراحل جمع‌آوری داده، پاکسازی داده، تجزیه و تحلیل داده و مدل‌سازی مسئله است. یادگیری ماشین فقط شامل طراحی و آموزش الگوریتم‌ها می‌شود.
• علم داده نیاز به پیش‌نیاز‌ها و مهارت‌های فنی بیشتری نسبت به یادگیری ماشین است.
• علم داده شامل دانش بصری‌سازی داده و زبان‌های برنامه نویسی پایتون و R و SQL است. یادگیری ماشین بر روی پیاده‌سازی مدل و بهینه کردن عملکرد آن تمرکز دارد و آشنایی با کتابخانه‌های پایتون و R نظیر Tensorflow یا PyTorch و scikit-learn جزء پیش نیازهای این حیطه است.

تفاوت علم داده و علم آمار

در این بخش به تفاوت علم داده و علم آمار می‌پردازیم و اهداف هر یک از این حوزه‌ها و پیش‌نیازهای آن‌ها را در ادامه ذکر خواهیم کرد:

• علم داده حوزه‌ای میان رشته‌ای است که از علم آمار برای تحلیل داده‌ها استفاده می‌کند. آمار شاخه‌ای از ریاضیات است که به جمع‌آوری داده، تجزیه و تحلیل و تفسیر آن‌ها و ارائه گزارشات بر اساس داده‌ها می‌پردازد.
• علم داده بر روی استخراج اطلاعات ارزشمند از داده‌ها تمرکز دارد. علم آمار شامل مفاهیم نظری آمار و روش‌های مختلف آماری و استنتاج از داده‌ها است.
• علم داده شامل مفاهیم برنامه نویسی، یادگیری ماشین و داده‌کاوی است. علم آمار بر روی مدل‌سازی آماری و تحلیل آماری داده‌ها تمرکز دارد.
• از علم داده برای مدل‌سازی داده‌ها و پیش‌بینی مسائل و تصمیم‌گیری پیرامون موضوعی خاص استفاده می‌شود. علم آمار بر روی تست فرضیه‌ها و نظریات احتمالاتی تمرکز دارد.
• علم داده از تحلیل آماری به منظور حل مسائل استفاده می‌کند. علم آمار بر روی روش‌های آماری برای نتیجه‌گیری و استنتاج از داده‌ها متمرکز است.

مسیر یادگیری علم داده

حال که به پرسش علم داده چیست ، پاسخ جامع ارائه دادیم، در این بخش به مسیر یادگیری آن می‌پردازیم. به منظور یادگیری علم داده باید دانش و مهارت‌های خود را در این زمینه تقویت کنید و سپس با انجام پروژه‌های مختلف، با چالش‌های این حوزه آشنا شوید. در ادامه، مراحل یادگیری علم داده ذکر شده‌اند:

1. یادگیری مفاهیم ریاضی و آمار
2. یادگیری برنامه نویسی
3. یادگیری مفاهیم پایگاه داده و کار با آن
4. آشنایی با روش‌های تحلیل داده
5. تمرین و تکرار
6. انجام پروژه‌های مختلف علم داده
7. آماده کردن رزومه و ارتباط گرفتن با افراد فعال در حوزه علم داده
8. کسب دانش روز در حوزه علم داده

در بخش‌های بعدی، به توضیح هر یک از مهارت‌های ذکر شده در فهرست بالا می‌پردازیم و به اهمیت یادگیری آن‌ها در حوزه علم داده اشاره خواهیم کرد.

یادگیری ریاضی و آمار برای Data Science

همانند سایر حوزه‌های فناوری اطلاعات، یادگیری مباحث ریاضی و آمار از اهمیت ویژه‌ای در علم داده برخوردار هستند. مدل‌های هوش مصنوعی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین بر پایه ریاضیات و علم آمار تعریف شده‌اند و برای درک آن‌ها لازم است دانش خود را در این دو مبحث تقویت کنید.

اهمیت یادگیری برنامه نویسی برای علم داده

پس از یادگیری مباحث ریاضیات هوش مصنوعی و علم آمار، باید مهارت خود را در حوزه برنامه نویسی تقویت کنید تا بتوانید به پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین بپردازید. پایتون و R دو تا از پرکاربرد‌ترین زبان‌های برنامه نویسی حوزه علم داده هستند که منابع یادگیری زیادی را می‌توان در اینترنت برای آن‌ها پیدا کرد. از این دو زبان می‌توان در سیستم‌عامل‌های ویندوز و لینوکس و مک برای توسعه پروژه‌های علم داده استفاده کنید.

اهمیت یادگیری پایگاه داده برای Data Science

بخشی از وظایف دانشمند داده به بازیابی داده‌ها از بانک اطلاعاتی و ذخیره داده‌ها در پایگاه داده پس از پردازش آن‌ها اختصاص دارد. بنابراین، یادگیری زبان SQL به عنوان یکی از پرکاربردترین زبان‌های کوئری نویسی از نیازهای اصلی علم داده است. همچنین، یادگیری ابزارهایی نظیر هدوپ آپاچی اسپارک برای کار با مه داده نیز در حوزه علم داده ضرورت دارد.

یادگیری روش‌های تحلیل داده

روش‌های مختلفی با رویکردهای متفاوت برای تحلیل داده و حل مسائل در علم داده وجود دارند. به عنوان متخصص علم داده باید انواع مسائل را بشناسید و روش‌های حل آن‌ها را یاد بگیرید. تحلیل خوشه‌های داده‌ها، رگرسیون و مسائل تحلیل سری زمانی چند نمونه از مسائلی هستند که با روش‌های علم داده می‌توان به حل آن‌ها پرداخت.

تمرین و تکرار برای یادگیری علم داده

پس از این که رو‌های تحلیل داده را یاد گرفتید، می‌توانید کار خود را به عنوان یک نیروی تازه‌کار آغاز کنید. سعی کنید مفاهیم نظری را پیاده‌سازی کنید و صرفاً به مطالعه آن‌ها بسنده نکنید. به عنوان مثال، اگر با مفهوم میانگین وزنی در علم آمار آشنا شدید، به عنوان تمرین عملی می‌توانید آن را در زبان پایتون به عنوان یک مثال ساده پیاده‌سازی کنید.

انجام پروژه های Data Science

پس از تقویت دانش نظری و مهارت‌های عملی در این مرحله می‌توانید بر روی پروژه‌های مختلف علم داده کار کنید. موضوعات رایجی در علم داده وجود دارند که داده‌های مناسبی را می‌توان برای آن‌ها از اینترنت پیدا کرد. به عنوان مثال، مسائلی نظیر عقیده‌کاوی و تحلیل احساسات یا سیستم‌های پیشنهاد دهنده از موضوعات رایج علم داده محسوب می‌شوند. می‌توانید داده‌های مختلفی را از اینترنت برای هر یک از این مسائل پیدا کنید و به پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از این داده‌ها بپردازید.

تهیه رزومه و برقراری ارتباط با افراد فعال در حوزه Data Science

پس از گذارندن مراحل قبل و کسب مهارت کافی برای شروع کار در سازمان، در این گام باید یک رزومه مناسب برای خود تهیه کنید و مهارت‌های خود را در آن شرح دهید. سپس، با افراد فعال در حوزه علم داده ارتباط برقرار کنید و درباره مهارت و توانمندی خود با آن‌ها صحبت کنید و از فعالیت سازمان آن افراد سوالات مختلف بپرسید تا با حوزه کار آن‌ها آشنا شوید.

یادگیری مهارت و دانش روز

با انجام چندین پروژه علم داده یا پیدا کردن فرصت شغلی، کار شما به اتمام نمی‌رسد. پژوهش‌های علم داده همانند سایر حوزه‌های فناوری اطلاعات به سرعت رو به پیشرفت است و ابزارها و روش‌های جدیدی برای حل مسائل مختلف در این حیطه به‌طور مداوم ارائه می‌شوند. بنابراین، به‌روز نگهداشتن دانش و مهارت‌های فنی لازمه کسب موفقیت در این حوزه است.

منابع یادگیری علم داده

امروزه، افراد علاقه‌مند به حوزه علم داده می‌توانند از آموزش‌های حضوری و آنلاین بهره‌مند شوند تا به پاسخ این پرسش دست یابند که علم داده چیست و به چه پیش‌نیازهایی برای ورود به این مسیر احتیاج دارند. منابع مختلفی برای یادگیری علم داده وجود دارد که اکثر آن‌ها به زبان انگلیسی هستند. فرادرس به عنوان بزرگترین پلتفرم آموزشی زبان فارسی، دوره‌های کاملی از علم داده و مباحث مرتبط با این حوزه را برای مشتاقان فراهم کرده است. دوره‌های آموزشی سایت فرادرس به گونه‌ای فراهم شده‌اند که افراد با سطوح مهارتی مختلف می‌توانند از آن‌ها بهره‌مند شوند.

افرادی که هیچ گونه پیش‌زمینه‌ای در حوزه علم داده ندارند، می‌توانند در دوره آموزشی مسیر تبدیل شدن به دانشمند علم داده شرکت کنند. این دوره پاسخ جامعی را به این پرسش می‌دهد که علم داده چیست و چه کاربردی دارد و چه فرصت‌های شغلی برای این حیطه می‌توان پیدا کرد. لازم به ذکر است که شرکت در این دوره آموزشی برای علاقه‌مندان به این حوزه رایگان است و افراد می‌توانند با استفاده از این دوره با مقدمات علم داده آشنا شوند.

از دیگر مهارت‌های لازم برای ورود به حوزه علم داده، مهارت برنامه نویسی است. علاقه‌مندانی که قصد دارند مهارت برنامه نویسی علم داده را به دست آورند، می‌توانند در دوره‌های جامع برنامه نویسی فرادرس شرکت کنند. در بخش‌های پیشین مطلب حاضر اشاره شد که زبان برنامه نویسی پایتون و زبان R به عنوان مهم‌ترین زبان‌های برنامه نویسی علم داده شناخته می‌شوند که دارای ابزارها و کتابخانه‌های مختلفی برای پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین و الگوریتم‌های یادگیری عمیق هستند.

در سایت فرادرس، مجموعه دوره‌های آموزشی برنامه نویسی پایتون و مجموعه دوره‌های آموزشی زبان R فراهم شده‌اند و افراد مبتدی و حرفه‌ای می‌توانند بنا به نیاز خود، در دوره‌های مختلف این مجموعه‌های آموزشی شرکت کنند.

یادگیری مفاهیم پایه‌ای و اصلی ریاضی مربوط به یادگیری ماشین از دیگر پیش‌نیازهای لازم برای ورود به علم داده است. در سایت فرادرس دوره‌ای با عنوان آموزشی ریاضی برای یادگیری ماشین + پیاده سازی در پایتون فراهم شده است که مباحث تئوری و عملی جبر خطی و آمار و احتمالات مورد نیاز یادگیری ماشین را شامل می‌شود.

مجموعه آموزش‌های داده‌کاوی و یادگیری ماشین از دیگر دوره‌های جامع فرادرس هستند که افراد علاقه‌مند به علم داده می‌توانند در دوره‌های این مجموعه آموزش‌ها شرکت کنند تا با مفاهیم الگوریتم‌ها و روش‌های علم داده به صورت تئوری آشنا شوند و طریقه پیاده‌سازی آن‌ها را با زبان‌های برنامه نویسی یاد بگیرند.

از دیگر مهارت‌های لازم برای ورود به علم داده، مهارت کار با پایگاه داده‌ها و یادگیری زبان SQL است. در پلتفرم فرادرس یک مجموعه آموزشی با عنوان مجموعه آموزش‌های پایگاه داده فراهم شده است که فیلم‌های آموزشی پایگاه اده را از سطوح مقدماتی تا پیشرفته برای افراد با پیشینه مختلف شامل می‌شود.

علاوه بر منابع آموزشی فارسی، منابع آموزشی انگلیسی مختلفی برای یادگیری علم داده در اینترنت وجود دارند که در ادامه به معتبرترین آن‌ها اشاره می‌کنیم:

• Data Science Specialization — Coursera [+]
• Applied Data Science with Python Specialization — Coursera [+]
• Data Science MicroMasters — UC San Diego - edX [+]
• Dataquest [+]
• CS109 Data Science — Harvard [+]
• Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp — Udemy [+]

جمع‌بندی

علم داده حوزه‌ای میان رشته‌ای است که مفاهیم شاخه‌های آمار و ریاضیات و هوش مصنوعی را شامل می‌شود. در سال‌های اخیر پژوهش‌های این حوزه بسیار پیشرفت کرده‌اند و با توجه به مزیت‌ها و کاربردهای مختلف علم داده، در سال‌های اخیر فرصت‌های شغلی بسیاری برای آن در سازمان‌ها فراهم شده است. در مطلب حاضر از مجله فرادرس قصد داشتیم به این پرسش پاسخ دهیم که علم داده چیست و به چه پیش‌نیاز‌های اصلی برای ورود به این حیطه نیاز داریم. همچنین، به ابزارها و روش‌های این حوزه اشاره شد و به منابع آموزشی معتبر و جامع برای یادگیری علم داده پرداخته شد تا افراد مشتاق به این حیطه بتوانند با مطالعه این مطلب، دید جامعی نسبت به این شاخه از فناوری اطلاعات به دست آوردند و با آگاهی بیشتری قدم‌های بعدی خود را در این مسیر بردارند.