دیتا چیست و انواع Data کدام است؟ – به زبان ساده

دیتا زیربنای اصلی دنیای دیجیتال است. در ساده‌ترین حالت، دیتا از اعداد و حقایق خام تشکیل شده است. اما با تجزیه و تحلیل این داده‌های خام می‌توانیم نتیجه‌ها و ایده‌های مفیدی بدست بیاوریم. در این مطلب از مجله فرادرس گفته‌ایم که Data چیست، در چند نوع مختلف، وجود دارد. چرا در حوزه‌هایی مانند هوش مصنوعی و کسب‌وکار اهمیت دارد. چطور می‌توان آن را تحلیل کرد و استفاده از آن چه چالش‌هایی را به همراه دارد. داده‌ها مانند اکسیژن برای زندگی دیجیتالی هستند. با کمک داده‌ها می‌توانیم به ایده‌های جدید برسیم، تصمیمات بهتری بگیریم و در حوزه‌های مختلف رشد کنیم. در سال ۲۰۲۵ میزان Data موجود در سراسر جهان از ۱۸۲ زتابایت فراتر رفت. این مسئله، نشان‌ دهنده سرعت بسیار زیاد رشد داده است. این روند جدید، آینده‌ دنیا را شکل می‌دهد.

در این مطلب با دیتا و اهمیت آن آشنا می‌شویم. ابتدا توضیح می‌دهیم که دیتا چیست. بعد، انواع داده را معرفی کرده و علت استفاده از آن‌ها را بیان می‌کنیم. سپس مفاهیم مهمی مانند چرخه پردازش Data را توضیح می‌دهیم. بعد از آن هم تکنیک‌های مختلف به کار برده شده برای تحلیل داده را معرفی می‌کنیم. در نهایت هم با مهم‌ترین شغل‌های حوزه تحلیل داده‌ها آشنا می‌شویم.

دیتا چیست؟

تقریبا در همه‌جا می‌توان کلمه دیتا را شنید. به طور کلی دیتا را می‌توان به عنوان مجموعه‌ای از حقایق، اطلاعات و داده‌های آماری در نظر گرفت. Data در شکل‌های بسیار متنوعی مانند عدد، متن، صدا، تصویر و غیره وجود دارد. دیکشنری آکسفورد، دیتا را به عنوان تکه‌های مجزایی از اطلاعات تعریف می‌کند که در اشکال خاصی قالب‌بندی می‌شوند.

داده‌ها باید ویژگی‌های زیر را داشته باشند.

• قابل اندازه‌گیری باشند.
• بتوان آن‌ها را جمع‌آوری کرد.
• بتوان داده‌ها را گزارش داد.
• امکان تحلیل کردن آن‌ها وجود داشته باشد.

معمولا داده‌ها را با استفاده از نمودار، تصویر یا سایر ابزارهای گرافیکی، نمایش می‌دهند. داده خام به مجموعه‌ای از اعداد یا کارکترها گفته می‌شود که هنوز پاک‌سازی و اصلاح نشده‌اند. داده‌های خام معمولا با نام داده‌های پردازش نشده هم شناخته می‌شوند.

پاک‌سازی داده‌ها به معنی تمیز کردن داده‌های خراب یا غلط است. برای مثال، بعضی از داده‌ها اشتباه هستند. چون با ابزارهای غیر دقیق جمع‌آوری شده‌اند یا کسی در زمان وارد کردن آن‌ها خطا کرده است. در هنگام پاک‌سازی باید داده‌های پرت یا غلط را حذف کنیم. عملیات پردازش داده معمولا در چند مرحله اتفاق می‌افتد. داده‌های پردازش شده در هر مرحله به داده‌های خام برای برای مرحله بعدی تبدیل می‌شوند.

• «داده‌های میدانی» (Field Data): به داده‌هایی گفته می‌شود که از محیط کنترل نشده و طبیعی، جمع‌آوری می‌شوند.
• «داده‌های تجربی» (Experimental Data): به داده‌های تولید شده در بررسی‌ها یا مشاهدات علمی، داده‌های تجربی گفته می‌شود.

به عبارت کلی داده‌ها یا با کمک انسان تولید می‌شوند یا ماشین‌ها یا ترکیبی از انسان و ماشین. در هرجایی که نوع خاصی از اطلاعات تولید شود، داده نیز وجود دارد. داده‌ها را می‌توان به شکل ساختاریافته - مرتب و دسته‌بندی شده - یا بدون ساختار - نامرتب و پراکنده - ذخیره کرد.

اطلاعات چیست؟

به دیتایی که از قبل، پردازش و سازماندهی شده است یا اینکه برای با معنی شدن در چهارچوب خاصی قرار گرفته‌، اطلاعات می‌گویند. این داده‌ها با ارزش و قابل استفاده هستند. از چنین داده‌هایی می‌توان «دانش» (Knowledge)، «درک» (Understanding) و «بینش» (Insight) استخراج کرد. از این خروجی‌ها در انجام کارهایی مانند «تصمیم‌گیری» (Decision-Making)، «حل مسئله»‌ (Problem-Solving)، «ارتباطات» (Communication) و غیره استفاده می‌شود.

روش‌های نمایش داده

با استفاده از ابزارهای گرافیکی می‌توان به شکل واضح داده‌ها را نمایش داد. نمودار‌، گراف و جدول چند نمونه از این ابزارها هستند. در فهرست پایین، رایج‌ترین روش‌های نمایش داده را معرفی کرده‌ایم.

• «نمودار میله‌ای» یا ستونی (Bar Graph)
• «نمودار دایره‌ای» (Pie Chart)
• «نمودار خطی» (Line Graph)
• «نمودار تصویری» (Pictograph) - پیکتوگراف
• «هیستوگرام» (Histogram)
• «نمودار نقطه‌ای» (Dot Plot)
• «نمودار‌های ساقه‌وبرگ» (Stem and Leaf Plots)
• «توزیع فراوانی» (Frequency Distribution)

چرا دیتا مهم است؟

داده‌ها نقش بسیار مهمی در توسعه و پیشرفت زندگی بشر دارند. در فهرست زیر، بعضی از مهم‌ترین دلایل اهمیت دیتا را نوشته‌ایم.

• داده به گرفتن تصمیمات بهتر کمک می‌کند.
• داده با پیدا کردن نقاط ضعف سیستم می‌تواند به حل مسائل مختلف کمک کند.
• داده به افراد برای ارزیابی کارایی خودشان یا سیستم‌های مختلف کمک می‌کند.
• داده به افزایش بهره‌وری سیستم‌ها و فرایند‌های گوناگون کمک می‌کند.
• داده به استخراج بینش قوی از مصرف‌کنندگان و بازار کمک می‌کند.

دسته بندی دیتا

به طور کل، می‌توان انواع Data را در سه گروه اصلی دسته‌بندی کرد.

• «داده‌های ساختاریافته» (Structured Data): این نوع از Data، به داده‌هایی گفته می‌شود که در چهارچوب مشخصی سازماندهی شده‌اند. در نتیجه تحلیل، پردازش و جست‌وجو در بین آن‌ها ساده است. داده‌های ساختار یافته را می‌توان در پایگاه‌های داده رابطه‌ای ذخیره کرد. این پایگاه‌های داده شامل اطلاعاتی مانند اعداد، تاریخ و دسته‌بندی‌های مختلف هستند.
• «داده‌های غیرساختاریافته» (Unstructured Data): Data غیرساختاریافته در هیچ چهارچوب مشخص و منظمی قرار ندارد. این داده‌ها شاید شامل چند سند متنی، تصویر، ویدئو و انواع دیگری از Data باشند. بدون استفاده از فرایند‌های اضافی نمی‌توان این نوع Data را به سادگی سازماندهی و تحلیل کرد.
• «داده‌های نیمه ساختاریافته» (Semi-Structured Data): داده‌های نیمه ساختاریافته به داده‌هایی گفته می‌شود که در پایگاه‌های داده سنتی و SQL ذخیره نمی‌شوند. اما هنوز‌ هم از ساختار و چهارچوب مشخصی پیروی می‌کنند. برای مثال می‌توان به داشتن برچسب اشاره کرد. این مسئله باعث شده که مطالعه داده‌های نیمه ساختاریافته نسبت به داده‌های بدون‌ساختار بسیار ساده‌تر شود.

فیلم آموزش تشخیص و طبقه بندی اعداد با یادگیری عمیق و پردازش تصویر در متلب + گواهینامه در فرادرس

کلیک کنید

به غیر از دسته‌بندی بالا از جهات دیگری هم می‌توان داده‌ها را تقسیم کرد. در بخش بعد یکی از رایج‌ترین تقسیم‌بندی‌های انواع داده را معرفی کرده و برای هر کدام چند مثال ساده‌ آورده‌ایم.

انواع Data کدام است؟

به طور کلی می‌توان گفت دو نوع Data مهم وجود دارند. هر نوع Data، خودش چندین زیر مجموعه مختلف دارد. در این بخش به مهم‌ترین آن‌ها اشاره کرده‌ایم.

• «داده‌های دسته‌ای» (Categorical Data)
• «داده‌های عددی» (Numerical Data)

در ادامه هر دو نوع اصلی Data را معرفی کرده‌ایم.

داده‌های دسته‌ای

در «داده‌های دسته‌ای» (Categorical Data) هر داده‌ به دسته‌ مشخصی تعلق می‌گیرد. برای مثال می‌توان به درجات نظامی، احزاب سیاسی، رنگ چشم و غیره اشاره کرد.

Categorical Data به دو بخش مستقل از هم تقسیم می‌شود. این بخش‌ها را در فهرست پایین معرفی کرده‌ایم.

• «مقیاس اسمی» (Nominal Scale): مقیاس اسمی، Data را به دسته‌های مجزا از هم تقسیم می‌کند. بین این دسته‌ها هیچ معیاری برای رتبه‌بندی معنادار وجود ندارد. برای مثال، نمی‌‌توان دسته‌بندی‌های جنسیت و درجات نظامی را رتبه‌بندی کرد. این دسته‌ها کاملا از هم جدا هستند.
• «مقیاس ترتیبی» (Ordinary Scale): مقیاس ترتیبی نیز Data را به دسته‌های جدا از هم تقسیم می‌کند. اما بر عکس مقیاس اسمی، می‌توان دسته‌ها را رتبه‌‌بندی کرد. در پایین، دو مثال ساده برای مقیاس ترتیبی نوشته‌ایم.
  • رتبه‌بندی هیئت علمی دانشگاه از بالا به پایین شامل استاد، دانشیار و استادیار است.
  • ارزش‌یابی دانش‌آموزان از بیشترین به کمترین شامل درجات A و B و C و D و E و F می‌شود.

داده‌های عددی

«داده‌های عددی» (Numerical Data) را می‌توان به دو گروه مجزا از هم تقسیم کرد.

• «داده‌های گسسته» (Discrete Data): داده‌های گسسته به دیتایی گفته می‌‌شود که از مقادیر عددی مجزا از هم تشکیل شده‌اند. برای نمونه می‌توان به تعداد بچه‌ها، تعداد خطا در هر ساعت و غیره اشاره کرد.
• «داده‌های متناوب» (Continuous Data): داده متناوب شامل دیتاهایی است که از مقادیر عددی پیوسته تشکیل شده‌اند. برای مثال می‌توانیم به وزن، ولتاژ و غیره اشاره کنیم.

هر گروه از داده‌های بالا را هم می‌‌توان به دو دسته دیگر، تقسیم کرد.

• «ﻣﻘﯿﺎس ﻓﺎﺻﻠﻪ‌ای» (Interval Scale): مقیاس فاصله‌ای به درجه‌بندی مرتبی گفته می‌شود که تفاوت بین اعداد در آن‌ها بامعنی است. اما در این مقیاس‌ها صفر واقعی وجود ندارد. برای مثال می‌توانیم به درجه دما بر اساس فارنهایت یا سلسیوس و سال اشاره کنیم.
• «مقیاس نسبی» (Ratio Scale): مقیاس نسبی به درجه‌بندی مرتبی گفته می‌شود که تفاوت بین اعداد در آن‌ها بامعنی است. در این درجه‌بندی صفر واقعی وجود دارد. در ضمن می‌توان محاسبات ریاضی بر اساس درجه‌های مختلف انجام داد. برای مثال می‌توانیم به وزن، سن، مقدار حقوق و غیره اشاره کرد.

آموزش تحلیل و مدیریت دیتا

با پیشرفت تکنولوژی، حجم Data به وجود آمده روز‌به‌روز بیشتر می‌شود. همین موضوع، چالش‌های تازه‌ای ایجاد می‌کند. برای حل این چالش‌ها، علمی به نام مدیریت داده به وجود آمد. به مجموعه کارهایی که برای بررسی، ذخیره‌سازی، مرتب کردن و استفاده از داده‌ها انجام می‌شود، مدیریت داده می‌گویند. تحلیل داده هم به عملیاتی گفته می‌شود که برای استخراج اطلاعات مفید و امکان پیش‌بینی رویداد‌های آینده اجرا می‌شوند. به وجود آمدن این علم باعث ظهور فرصت‌های شغلی تخصصی متنوعی در بازار کار شده است.

برای اینکه داده‌ها به منبعی ارزشمند برای سازمان‌ها تبدیل شوند، باید با کمک ابزارها، روش‌ها و فرایندهای گوناگون آن‌ها را تحلیل کرد. وب‌سایت آموزشی فرادرس، فیلم‌های بسیار خوبی برای آموزش این ابزارها و روش‌ها تولید و منتشر کرده است. با مشاهده این فیلم‌ها و مسلط شدن بر دروس داده شده، آمادگی لازم برای حضور در بازار کار را بدست می‌آورید. در پایین چند مورد از فیلم‌های مربوط به تحلیل و مدیریت دیتا را معرفی کرده‌ایم.

• فیلم آموزش تحلیل داده ها با نرم افزار «مینی تب» (Minitab)، دوره مقدماتی
• فیلم آموزش فرایندکاوی با نرم افزار دیسکو Disco
• فیلم آموزش تحلیل کمی و کیفی داده ها در SPSS با جدول سفارشی
• فیلم آموزش کتابخانه Pinia در Vue.js 3 برای کاهش پیچیدگی کد و مدیریت داده ها
• فیلم آموزش گرافانا درباره ساخت داشبورد تحلیل داده با Grafana، دوره تکمیلی

برای مشاهده فیلم‌های بیشتر بر روی تصویر بالا کلیک کنید. در بخش بعدی چرخه پردازش دیتا را توضیح داده‌ایم.

چرخه پردازش دیتا چیست؟

به مجموعه‌ای از مراحل پشت سر هم که داده خام را به اطلاعات مفید تبدیل می‌کند، «چرخه پردازش داده» (Data Processing Cycle) گفته می‌شود. آن را می‌توان مثل پایپ‌لاینی در نظر گرفت که از چند مرحله مشخص ساخته شده است.

• «گردآوری داده» (Data Acquisition): به مرحله جمع‌آوری داده‌های خام از منابع مختلف، گردآوری داده گفته می‌شود. به عنوان چند نمونه از این منابع می‌توان به سنسور‌ها، وب‌اسکرپینگ، نظرسنجی‌ها و فایل گزارش اپلیکیشن‌های مختلف اشاره کرد.
• «آماده‌سازی داده‌ها» (Data Preparation): داده‌های خام، تقریبا همیشه نامرتب هستند. این داده‌ها به پاک‌سازی و پردازش نیاز دارند. عملیات پاک‌سازی و پردازش باید قبل از تحلیل داده انجام شود. این مرحله شامل وظایفی مانند شناسایی و مدیریت داده‌های گمشده، اصلاح داده‌های مناقض،‌ حذف داده‌های پرت و قالب‌بندی داده‌ها در ساختار ثابت و منظم می‌شود.
• وارد کردن Data: معمولا داده‌های پیش‌پردازش شده را وارد سیستم‌های مخصوصی می‌کنند تا بتوان روی آن‌ها تحلیل و پردازش‌های بیشتری انجام داد. این مرحله شامل تبدیل کردن داده‌ به قالب‌های خوانا برای ماشین است. همچنین باید Data را در پایگاه‌های داده یا «انبار داده» (Data Warehouse) ذخیره کرد.
• پردازش داده: برای پیدا کردن اطلاعات مفید در این مرحله، داده‌ها تغییر کرده و پردازش می‌شوند. وظایف این مرحله شامل ترکیب داده‌ها، حذف داده‌های ناخواسته، مرتب‌سازی، ساخت ویژگی‌های جدید - به این کار «مهندسی ویژگی» (Feature Engineering) گفته می‌شود - و استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای استخراج الگو‌ها و رابطه‌های موجود بین داده‌های مختلف است.
• خروجی داده‌: در این مرحله برای دستیابی به دانش و بینش‌های جدید، Data‌-های پردازش شده مورد تجزیه و تحلیل قرار می‌گیرند. برای مثال می‌توان به تحلیل‌های آماری، بررسی نمودار‌ها و مدل‌های پیش‌بینی کننده اشاره کرد.
• ذخیره‌سازی داده: در این مرحله هم نتایج و داده‌های پردازش شده را برای استفاده در آینده، ارجاع به عنوان منبع یا تحلیل‌های بیشتر به صورت امن ذخیره‌سازی می‌کنیم.

چرخه پردازش دیتا قابل پیمایش است. یعنی آن که خروجی هر مرحله می‌تواند به عنوان داده خام برای ورودی مرحله بعد استفاده شود. این مسئله امتیازات زیر را دارد.

• کیفیت داده‌ها به طور مداوم بهتر می‌شود.
• تحلیل‌های دقیق‌تری انجام می‌شود.
• بینش‌های پیچیده‌تری از داده‌های خام به دست می‌آید.

چطور دیتا را تحلیل کنیم؟

تحلیل داده، مهم‌ترین مرحله در چرخه پردازش Data است. در این مرحله می‌توانیم دانش و اطلاعات ارزشمندی از درون داده‌های خام بدست بیاوریم. این کار مانند جست‌وجو به دنبال جواهرات در اعماق شن‌هاست. اگر نسبت به تحلیل داده کنجکاو هستید و نیاز به کسب اطلاعات بیشتری دارید، پیشنهاد می‌کنیم مطالب مرتبط با این حوزه را در مجله فرادرس مطالعه کنید.

در فهرست پایین، گام‌های کلیدی و مهم در تجزیه و تحلیل داده‌ها را نوشته‌ایم.

1. تعریف اهداف و سوالات
2. انتخاب روش درست
3. بررسی و پاک‌سازی Data
4. انجام عملیات تحلیل
5. تفسیر نتایج بدست آمده
6. ارتباط برقرار کردن بین تفسیر‌های مختلف

یکی از ابزارهای بسیار مناسب برای تحلیل داده، زبان برنامه نویسی پایتون است. این زبان برنامه نویسی، از کتابخانه‌های تخصصی متنوعی برای پیاده‌سازی این تکنولوژی استفاده می‌کند. به عنوان مثال می‌توانیم از کتابخانه قدرتمند PyForest نام ببریم. برای یادگیری تحلیل داده با این کتابخانه پیشنهاد می‌کنیم که فیلم آموزش ​تحلیل داده با PyForest در پایتون، همراه با معرفی کاربردهای پیشرفته در داده کاوی را از فرادرس مشاهده کنید. برای کمک به مخاطبان مجله، لینک این فیلم را در پایین نیز قرار داده‌ایم.

در ادامه این بخش از مطلب، تمام گام‌های مهم در تجزیه و تحلیل داده‌ها را یک به یک بررسی کرده‌ایم.

تعریف اهداف و سوالات

برای شروع کار باید بفهمیم چرا به داده نیاز داریم. به عبارت دیگر، اهداف خود را از انجام این کار مشخص کنیم. آیا می‌خواهیم که ترکیبات فصلی جدیدی طراحی کنیم، الگوهای رفتاری مشتریان را درک کنیم یا چند پیش‌بینی، انجام دهیم؟ داشتن هدف مشخص و انتخاب درست تکنیک‌های تحلیل، تاثیر مستقیم در رسیدن به نتیجه مورد نظر دارند.

انتخاب روش درست

تکنیک‌های بسیار زیادی برای اجرای عملیات تجزیه و تحلیل داده وجود دارند. این مسئله ممکن است باعث بروز سردرگمی در انتخاب روش درست بشود. در فهرست پایین، چند مورد از رایج‌ترین روش‌های تحلیل داده‌ها را معرفی کرده‌ایم.

• «تحلیل آماری» (Statistical Analysis): در این روش،‌ دانشمندان داده به دنبال اعدادی مانند «میانگین» (Average | Mean)، «میانه» (Median) و «انحراف معیار» (Standard Ddeviation) می‌گردند. همچنین از «آزمون فرض» (Hypothesis Testing) برای درک بهتر داده‌ها استفاده می‌کنند. این نوع تحلیل به پیدا کردن دلیل تغییرات و ارتباطات بین داده‌ها کمک می‌کند.
• «یادگیری ماشین» (Machine Learning): در این تکنیک از بررسی داده‌های گذشته برای پیدا کردن الگو و انجام پیش‌بینی استفاده می‌کنیم. این روش برای انجام وظایفی مانند «طبقه بندی» (Classification) - قرار دادن داده‌های همسان در گروه‌های مختلف - و «رگرسیون» (Regression) - پیش‌بینی روند حرکت در مقادیر متناوب - به کار برده می‌شود.
• «داده کاوی» (Data Mining): تکنیک داده کاوی به جست‌وجو در میان مجموعه‌ داده‌های بسیار بزرگ می‌پردازد. داده کاوی برای پیدا کردن الگو‌های مخفی یا رویداد‌های ناشناخته و عجیب در داده‌ها به کار برده می‌شود. در این تکنیک از روش‌هایی مانند «خوشه بندی» (Clustering) - دسته‌بندی داده‌های شبیه به هم - و «یادگیری قواعد همبستگی» (Association Rule Learning) - پیدا کردن رویداد‌هایی که با همدیگر اتفاق می‌افتند - استفاده می‌کنیم.
• «مصور‌سازی داده» (Data Visualization): در این روش، برای نمایش واضح داده‌ها از نمودار، گراف و داشبورد‌های مختلف استفاده می‌کنیم. با کمک مصور‌سازی داده‌ها می‌توانید روند تغییرات، الگو‌ها و نتایجی را مشاهده کنید که در داده‌های خام به سختی دیده می‌شوند.

بررسی و پاک‌سازی Data

قبل از انجام دادن تحلیل‌های عمیق، لازم است داده‌ها را به درستی متوجه شویم. «تحلیل کاوشگرانه داده» (Exploratory Data Analysis | EDA) با کارهای زیر، آن‌ها را بررسی می‌کند. این مسئله به دانشمندان داده کمک می‌کند که بدانند داده‌ها واقعا شبیه به چه چیزی هستند.

• ایجاد سند برای ذخیره مشخصات داده‌ها
• یافتن مقادیر گمشده
• رسم نمودار برای مشاهده شکل پراکندگی در داده‌ها

فرایند پاک‌سازی داده‌ به معنای برطرف کردن اشتباهات،‌ رفع خطاها و پر کردن جای مقادیر گمشده است. انجام دادن این کار، داده‌ها را شفاف‌تر و قابل‌ اطمینان‌تر می‌کند. بنابراین نتایج را بر اساس اطلاعات با کیفیتی بدست می‌آوریم.

انجام عملیات تحلیل

بعد از انتخاب روش درست و به پایان رساندن عملیات بررسی و پاک‌سازی داده‌ها می‌توانید تحلیل داده را شروع کنید. در این مرحله ممکن است کارهایی مانند موارد زیر را آزمایش کنید.

• رگرسیون پیشرفته
• استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• ساخت مصور‌سازی‌های واضح‌تر از داده‌ها

تفسیر نتایج بدست آمده

باید نتیجه تحلیل‌های انجام شده را با دقت استخراج کنید. زیرا پاسخ این مرحله به اهداف اصلی تحلیل داده مرتبط هستند.

• نباید فقط مدلی ساده ایجاد کنید. بلکه چیز‌هایی را توصیف کنید که از نتایج مشخص می‌شوند.
• محدودیت‌های عملیات تحلیل را پیدا کنید.
• همچنین بین نتایج بدست آمده از تحلیل و سوالات اصلی تحقیق ارتباط برقرار کنید.

برقرار کردن ارتباط بین تفسیر مختلف

تجزیه و تحلیل داده‌ها اغلب اوقات برای کمک به تصمیم‌گیری‌های بهتر انجام می‌شوند. با کمک گزارش، ارائه یا نمودار‌های تعاملی نتایج بدست آمده را صادقانه با تمام افراد درگیر در پروژه به اشتراک بگذارید. به این روش می‌توان بین تفسیرهای مختلف از داده‌ها ارتباط برقرار کرد.

۱۰ شغل برتر در ارتباط با دیتا

در این بخش از مطلب،‌ ۱۰ شغل برتر را در زمینه کار با دیتا معرفی کرده‌ایم. این شغل‌ها بر اساس حوزه‌های کاری مختلف، انتخاب شده‌‌اند. می‌توان تمام شغل‌های مربوط به Data را در چهار گروه اصلی دسته‌بندی کرد.

• علم داده و یادگیری ماشین
• مهندسی و معماری داده
• هوش تجاری و تحلیل داده
• سایر رشته‌های داده‌محور

فیلم علم داده یا دیتا ساینس Data Science چیست؟ + فرصت‌های شغلی (آموزش رایگان) در فرادرس

کلیک کنید

در هر کدام از این گروه‌ها چند شغل مختلف قرار می‌گیرند. در این بخش آن‌ها را معرفی کرده‌ایم.

علم داده و یادگیری ماشین

در این حوزه، دو رشته شغلی مهم وجود دارند. این دو شغل را در پایین معرفی کرده‌ایم.

• «دانشمند داده» (Data Scientist): Data به عنوان مهم‌ترین عنصر پایه در دنیای دیجیتال، شناخته می‌شود. دانشمندان داده از علوم آماری، برنامه نویسی و یادگیری ماشین برای درک دیتا استفاده می‌کنند. وظیفه آن‌ها پیدا کردن الگو‌ها، مرتبط کردن اطلاعات مختلف و بعضی وقت‌ها پیش‌بینی اتفاقات آینده است.
• «مهندس یادگیری ماشین» (Machine Learning Engineer): این متخصصان وظیفه ساخت، استفاده و مراقبت از مدل‌های یادگیری ماشین را برعهده دارند. وظیفه آن‌ها این است که با کمک مدل‌های یادگیری ماشین، مسائل مهم به وجود آمده در حوزه کسب‌وکار را حل کنند.

مهندسی و معماری داده

در این حوزه هم دو شغل بیشتر از بقیه مشهور شده است. در فهرست پایین این شغل‌ها را معرفی کرده‌ایم.

• «مهندس داده» (Data Engineer): به طور کلی، کار مهندسان داده، جمع‌آوری و سازماندهی Data است. برای این کار، سیستم‌هایی طراحی شده‌اند. وظیفه این سیستم‌ها جمع‌آوری درست داده، پردازش و ذخیره‌سازی کامل آن‌ها است. مهندس داده مسئولیت ساخت و نگهداری این سیستم‌ها را برعهده دارد.
• «معمار داده» (Data Architect): وظیفه این افراد، طراحی نقشه‌ای برای مدیریت داده‌های سازمان‌های مختلف است. کار آن‌ها پشتیبانی از ثبات، امنیت و مقیاس‌پذیری داده‌ها است.

هوش تجاری و تحلیل داده

در این حوزه هم مانند فضاهای کاری بالا، دو شغل مشهور‌تر از بقیه موارد هستند. در فهرست زیر این شغل‌ها را نام برده و عملکرد شاغلان آن‌ها را توضیح داده‌ایم.

• «تحلیلگر داده» (Data Analyst): وظیفه این افراد، بررسی جنبه‌های مهم داده است. برای مثال می‌توان به خطاهای موجود در Data، سازماندهی Data و پیدا کردن الگو‌های مختلف برای تصمیم‌گیری بهتر اشاره کرد.
• «تحلیل‌گر هوش تجاری» (Business Intelligence Analyst): تحلیل‌گران هوش تجاری، تمام دیتاهای مهم درون سازمان را برداشته و تحلیل می‌کنند. کار آن‌ها تبدیل دیتا‌های مهم به توصیه‌های مفیدی است که برای کمک به سازماندهی بهتر کارها به کار برده می‌شوند.

سایر شغل‌های داده‌محور

دسته‌بندی آخر شامل تمام شغل‌هایی است که در گروه‌های قبلی جای نمی‌گیرند. در میان این شغل‌ها می‌‌توان به چهار گزینه اصلی اشاره کرد.

• «تحلیل‌گر بازاریابی» (Marketing Analyst): تحلیل‌گران بازاریابی برای تشخیص الگو‌های رفتاری مشتریان از داده‌ها استفاده می‌کنند. آن‌ها کیفیت عملکرد کمپین‌های بازاریابی را نیز بررسی می‌کنند. سپس اطلاعات بدست آمده از این تحقیقات را برای بهبود استراتژی‌ها و مدل‌های بازاریابی به کار می‌برند.
• «تحلیل‌گر امور مالی» (Financial Analyst): تحلیل‌گران امور مالی، از داده‌ها برای اندازه‌گیری ریسک‌های اقتصادی و میزان بازگشت سرمایه استفاده می‌کنند. آن‌ها به سرمایه‌گذاران مشاوره می‌دهند و در گرفتن تصمیمات اقتصادی درست کمک می‌کنند.
• «تحلیل‌گر کمی» (Quantitative Analyst): تحلیل‌گران کمی از تکنیک‌های تجزیه و تحلیل و محاسبات پیچیده ریاضی برای مطالعه ریسک‌های اقتصادی استفاده می‌کنند. کار آن‌ها انجام تحلیل‌های کیفی و کمی درباره ریسک‌های مالی است. وظیفه دیگر این افراد، طراحی استراتژی‌های اقتصادی درست است.
• «تحلیل‌گر امنیت داده» (Data Security Analyst): تحلیل‌گران امنیت داده مسئول محافظت از داده‌های مهم هستند. آن‌ها جلوی حمله هکرها، نشت اطلاعات و تهدیدهای دیگر را می‌گیرند. همچنین به برقراری امنیت سایبری نیز کمک می‌کنند.

چطور با کمک فرادرس کار با پایگاه داده را یاد بگیریم؟

فرادرس برای کمک به یادگیری پایگاه داده، مجموعه آموزشی حرفه‌ای را تولید و جمع‌آوری کرده است. برای انجام هر کاری با داده‌ها از پاک‌سازی و پیش‌پردازش گرفته تا تحلیل‌های عمیق، لازم است که آن‌ها را در پایگاه‌ داده ذخیره کنیم. پایگاه داده مجموعه‌ای از اطلاعات مرتب و سازمان‌یافته است که در سیستم‌های کامپیوتری ذخیره می‌شوند. برای شاغل شدن در تمام حوزه‌های مربوط به دیتا باید روش ذخیره، فراخوانی و کار با داده‌ها را در پایگاه‌های داده یاد بگیریم. پیشنهاد می‌کنیم که برای رسیدن به این هدف از فیلم‌های آموزشی فرادرس کمک بگیرید.

در پایین چند مورد از فیلم‌های آموزش پایگاه داده در فرادرس را معرفی کرده‌ایم.

• فیلم آموزش پایگاه داده ها و اصول طراحی آن + گواهینامه
• فیلم آموزش «اس کیو ال سرور» (SQL Server)، دوره مقدماتی
• فیلم آموزش پایگاه داده MySQL
• فیلم آموزش اوراکل، مدیریت بانک اطلاعاتی با Oracle، دوره مقدماتی
• فیلم آموزش رایگان پایگاه داده «کلیک هاوس» (ClickHouse)، مبانی و مقدمات

برای مشاهده فیلم‌های بیشتر بر روی تصویر زیر، کلیک کرده و به صفحه اصلی این مجموعه آموزشی هدایت شوید.

جمع‌بندی

بعد از پردازش، تجزیه و تحلیل و تفسیر دیتا، می‌توان به بینش‌های ارزشمند و اطلاعات مفیدی دست پیدا کرد. دیتا بعد از این عملیات ارزش بسیار زیادی پیدا می‌کند. فرایند استخراج اطلاعات مفید از داده‌ها شامل استفاده از ابزارها و تکنیک‌های مختلفی است. به عنوان نمونه می‌توان به داده کاوی، تحلیل داده و یادگیری ماشین اشاره کرد. داده‌ها از جهات گوناگونی طبقه‌بندی می‌شوند. یکی از این روش‌ها طبقه‌بندی داده‌های ساختاریافته، نیمه ساختاریافته و غیر‌ساختار یافته است. از طرف دیگر می‌توانیم داده‌ها را به دو گروه کلی داده‌های دسته‌ای و داده‌های عددی تقسیم کنیم. البته هر کدام از این گروه‌ها خودشان به چند دسته دیگر تقسیم می‌شوند.

فیلم مجموعه آموزش آماده سازی و پاکسازی داده – مقدماتی تا پیشرفته در فرادرس

کلیک کنید

در این مطلب از مجله فرادرس با موضوعاتی مانند چرخه پردازش دیتا و انواع روش‌های تحلیل آن آشنا شده‌ایم. مهم‌ترین شغل‌های حوزه دیتا در چهار دسته علم داده و یادگیری ماشین، مهندسی و معماری داده، هوش تجاری و تحلیل داده و سایر رشته‌های داده‌محور قرار می‌گیرند. برای فعالیت در این حوزه باید با علوم برنامه نویسی، ریاضیات و آمار آشنایی داشته باشیم. علم داده یکی از بهترین فرصت‌های شغلی داده‌محور در دنیای رو‌به‌رشد آینده است.