علم داده چیست و چه کاربردی دارد؟ – به زبان ساده

«علم داده یا دیتا ساینس» (Data Science) یکی از شاخه‌های «هوش مصنوعی» (Artificial Intelligence | AI) محسوب می‌شود که امروزه مورد توجه بسیاری از افراد قرار گرفته است. مدیران و افراد فعال در حوزه کسب و کار نگاه ویژه‌ای به این حوزه دارند و از نتایج حاصل شده از روش‌های علم داده در راستای رسیدن به موفقیت و پیشی گرفتن از سایر رقبا استفاده می‌کنند. اگر شما یکی از علاقه‌مندان علم داده هستید و قصد دارید در آینده در مشاغل مرتبط با این حوزه مشغول به کار شوید، مطالعه این مطلب می‌تواند به شما در این مسیر کمک کند. به عبارتی، در این مطلب از مجله فرادرس قصد داریم به این پرسش پاسخ دهیم که علم داده چیست و چه کاربردی دارد؟

در ابتدای این مطلب، به مفهوم علم داده می‌پردازیم و دلایل اهمیت آن را شرح می‌دهیم. سپس، به مراحل چرخه عمر علم داده اشاره خواهیم کرد و مهارت‌های مورد نیاز برای ورود به این حیطه را توضیح می‌دهیم. سپس، مشاغل مرتبط با علم داده را معرفی می‌کنیم و به تفاوت علم داده با سایر مفاهیم مرتبط نظیر هوش مصنوعی، «یادگیری ماشین» (Machine Learning)، «داده کاوی» (Data Mining) و «هوش تجاری» (Business Intelligence) می‌پردازیم. در نهایت، به منابع آموزشی علم داده اشاره می‌کنیم تا علاقه‌مندان بتوانند در مسیر درست آن شروع به یادگیری کنند.

علم داده چیست؟

در دنیای امروز، داده‌ها به عنوان یکی از سرمایه‌های اصلی و مهم سازمان‌ها و شرکت‌ها محسوب می‌شوند و مدیران و افراد فعال در حوزه کسب و کار سعی دارند در راستای تصمیم‌گیری و تحقق اهداف خود، از داده‌ها استفاده کنند. تصمیم‌گیری براساس داده (Data-driven Decision-making) به معنای استفاده از اطلاعات استخراج شده از داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته در راستای بهبود عملکرد و تصمیمات و تحقق اهداف و گرفتن تصمیمات آگاهانه است. استفاده از چنین رویکردی در صنایع مختلف مورد توجه قرار گرفته و روش فعالیت بسیاری از سازمان‌ها را متحول کرده است.

به عبارتی، می‌توان گفت سازمان‌ها دیگر نمی‌توانند با روش‌های سنتی داده‌های خود را مدیریت و درک کنند و به دنبال روش‌های جدیدی هستند که بتوانند با کمک آن‌ها از حجم عظیم داده‌های خود، نهایت استفاده را کنند تا از رقبای خود پیشی بگیرند. در پاسخ به پرسش علم داده‌ چیست ، می‌توان گفت این شاخه از فناوری اطلاعات حوزه‌ای میان‌رشته‌ای محسوب می‌شود که با ارائه رویکردها و روش‌های نوین هدف مدیران و راهبران کسب و کار را محقق می‌سازد. به بیان جزئی‌تر می‌توان گفت علم داده یا دیتا ساینس شامل مفاهیمی از هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، آمار، احتمالات، مصورسازی داده و تحلیل داده‌ است و با مجموعه‌ای از روش‌های مختلف، می‌تواند اطلاعات ارزشمندی را از انواع مختلفی از داده‌ها استخراج و آن‌ها را در اختیار افراد قرار دهد تا بر مبنای آن‌ها، تصمیمات مهمی را بگیرند. پیش از پرداختن به مفاهیم مهم و اصلی علم داده، بهتر است به این پرسش پاسخ دهیم که دلیل اهمیت داده چیست و چرا باعث ظهور حوزه‌ای جدید با نام علم داده شده است.

چرا داده ها مهم هستند؟

پیش از آن که پرسش علم داده چیست را با جزئیات شرح دهیم، بهتر است در ابتدا به دلایل اهمیت داده از جنبه‌های مختلف بپردازیم زیرا امروزه، جمع‌آوری داده و تحلیل آن برای کسب شناخت عمیق‌تر از کسب‌ و کار و رفتار و سلایق مشتریان، از عوامل موفقیت سازمان‌ها و شرکت‌ها محسوب می‌شوند و بسیاری از شرکت‌های بزرگ دنیا مانند آمازون، گوگل و نتفلیکس برای اهداف تجاری خود بخش قابل توجهی از سرمایه‌های مالی خود را صرف تحلیل داده می‌کنند.

به عبارتی، داده در قرن بیست و یکم به عنوان دارایی ارزشمندی برای کسب‌ و کارها به شمار می‌رود و «کلیو هامبی» (Clive Humby)، ریاضیدان بریتانیایی، از داده به عنوان نفت جدید یاد می‌کند. دلایل مختلفی وجود دارد که اهمیت و ارزش داده‌ها را تا این اندازه چشمگیر می‌کند که در فهرست زیر به آن‌ها اشاره شده است:

• استفاده از داده‌ها در گرفتن تصمیمات آگاهانه مهم است.
• از داده‌ها می‌توان برای حل مسئله استفاده کرد.
• داده‌ها برای بهینه‌سازی فرآیند سازمان و کاهش اتلاف منابع مهم هستند.
• با استفاده از داده‌ها می‌توان به درک عمیقی از رفتار مشتری دست یافت.

در ادامه، به توضیح هر یک از موارد ذکر شده در فهرست بالا می‌پردازیم.

اهمیت داده ها در گرفتن تصمیمات آگاهانه

داده‌ها معادل دانشی هستند که با در اختیار داشتن آن‌ها، رهبران و مدیران می‌توانند با آگاهی، مسیر موفقیت سازمان را مشخص کنند. به بیان دیگر، بررسی اطلاعات لحظه‌ای و تحلیل‌ شده، پشتوانه‌ای مستحکم برای توجیه تصمیمات فراهم می‌آورد.

در گذشته، افراد برای اتخاذ تصمیمات مهم بر پایه تجربیات سایر اشخاص، فرضیات و مشاهدات انتزاعی عمل می‌کردند که ممکن بود منجر به هدررفت منابع شوند. دورانی که فرضیات و احساسات درونی، هدایت مسیر را بر عهده داشتند، گذشته است. استفاده از داده‌ها به رهبران کمک می‌کند تا تصمیماتی را با ریسک کم‌تر و بر اساس حقایق ارائه‌ شده توسط داده بگیرند.

اهمیت داده ها برای حل مسئله

داده‌ها را می‌توان به عنوان کلید حل مشکلات و عاملی برای پیش‌بینی روال کسب و کار در آینده تلقی کرد. هنگامی که میزان فروش یک محصول کاهش می‌یابد یا عملکرد شما به شکست می‌خورد، چگونه علت آن را پیدا می‌کنید؟ داده‌ها به سازمان‌ها این امکان را می‌دهند که صحت فرآیندهای مختلف کسب و کار را ردیابی و بررسی کنند. به بیان دیگر می‌توان گفت با استفاده از داده‌ها می‌توان با دو رویکرد اقدام به حل مشکلات کرد:

• بازنگری به گذشته: با تحلیل داده‌ها، افراد می‌توانند عملکرد فرآیندها را بررسی کنند و با شناسایی عوامل شکست و خطاها، راه‌حل‌هایی برای رفع آن‌ها بیابند.
• آینده‌نگری: از آنجایی که داده‌ها به سازمان‌ها اجازه می‌دهند صحت عملکرد سیستم‌ها و فرآیندهای مختلف را کنترل کنند، مدیران می‌توانند به طور موثر بر کیفیت پیشبرد کارها نظارت داشته باشند و ریسک‌ها و شکست‌ها را پیش از رخداد، پیش‌بینی کنند.

استفاده از داده برای بهینه سازی فرآیند سازمان و کاهش اتلاف منابع

داده‌ها به افراد فعال در حوزه کسب و کار کمک می‌کنند تا فرآیندهایی را که منجر به کاهش اتلاف منابع می‌شوند، بهتر درک کنند و آن‌ها را بهبود بخشند. به بیان دیگر، با تجزیه و تحلیل داده‌ها و استفاده از ابزارهای تحلیل فرآیندهای کسب و کار، مدیران سازمان‌ها می‌توانند با دیدی جامع، نقاط ضعف، موانع و اختلالات در فرآیندها را شناسایی کنند و به طور همزمان به تقویت و بهینه‌سازی فرآیندها با عملکرد بالا بپردازند. با داشتن این آگاهی، کسب و کارها می‌توانند محصولات خود را سریع‌تر و با هزینه کمتری به دست مشتریان برسانند که این امر رضایت مشتری را به دنبال خواهد داشت.

کاربرد داده ها در درک عمیق رفتار مشتری

در قلب هر کسب و کار موفقی، اشتیاقی عمیق به درک و پاسخگویی به نیازهای مشتری وجود دارد. برای آن که مشتریان بالقوه و فعلی باور کنند که یک کسب و کار رضایت و منافع آن‌ها را در اولویت قرار می‌دهد، آن کسب و کار باید نیازهای مشتریان را شناسایی، درک و برآورده کند.

می‌توان گفت تحلیل مشتری یک تجارت بزرگ است و شرکت‌ها زمان و هزینه زیادی را صرف تلاش برای درک مخاطبان خود می‌کنند. با دسترسی به داده‌ها (مانند داده‌های دموگرافیک، داده‌های جغرافیایی و داده‌های فتاری)، کسب و کارها می‌توانند درک بهتری از مشتریان خود داشته باشند و نیازهای مخاطبان خاص خود را شناسایی کنند. به عنوان مثال، یک کسب و کار ممکن است روندهای مختلفی را در رفتار مشتری، مانند ریزش مشتری، تجزیه و تحلیل کند و کیفیت محصولات را بهبود بخشد یا تصمیم بگیرد که یک تغییر اساسی در استراتژی خود ایجاد کند.

مراحل علم داده چیست؟

در ادامه پاسخ به پرسش علم داده چیست ، باید اشاره کرد فردی که در این حوزه مشغول به کار می‌شود، باید به انجام چندین مرحله بپردازد. به عبارتی، فرآیند علم داده رویکردی نظام‌مند برای حل یک مسئله مبتنی بر داده است و شامل مراحل مختلفی می‌شود که از آن با اصطلاح چرخه عمر علم داده نیز یاد می‌کنند. مراحل علم داده را می‌توان به صورت فهرست زیر برشمرد:

• بیان مسئله
• جمع‌آوری داده
• پاکسازی داده
• تحلیل داده اکتشافی
• مدل‌سازی داده و تست مدل
• استقرار مدل

در ادامه، به توضیح هر یک از مراحل ذکر شده در فهرست بالا می‌پردازیم تا به درک پاسخ «علم داده چیست» کمک کند.

۱. مرحله بیان مسئله در علم داده چیست؟

درک و تعیین مسئله، اولین گام و در واقع سنگ بنای چرخه عمر علم داده است. بیان مسئله به شما کمک می‌کند تا مدلی کارآمد بسازید که تاثیر مثبتی بر سازمان شما داشته باشد. به عنوان یک «دانشمند داده» (Data Scientist)، به طور معمول با مسائل مختلفی برای حل کردن مواجه خواهید شد. اولین هدف شما باید این باشد که تعیین کنید آیا مسئله شما با روش‌های علم داده قابل حل کردن است؟ مرحله بیان مسئله در علم داده از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است که در ادامه به دلایل آن می‌پردازیم:

• تمرکز و جهت‌دهی: اگر مسئله را درست درک نکنید، ممکن است مدلی را برای پیاده‌سازی مسئله انتخاب کنید که مناسب حل آن نباشد. به عبارتی می‌توان گفت بیان مسئله به شما کمک می‌کند سوال مورد نظر را به طور دقیق مشخص و بر ساخت مدل تمرکز کنید.
• انتخاب روش مناسب: مدل‌های مختلف برای مشکلات مختلف مناسب هستند. درک صحیح مسئله، به شما کمک می‌کند تا روشی مناسب را برای حل آن انتخاب کنید.
• اعتبار مدل: چنانچه به درستی به بیان مسئله و نیازمندی‌های آن نپرداخته باشید، حتی اگر یکی از قدرتمندترین الگوریتم های هوش مصنوعی را برای پیاده‌سازی آن انتخاب کنید، به کارایی مورد نظرتان نخواهید رسید. به بیان دیگر می‌توان گفت بیان درست مسئله، اعتبار مدل شما را تضمین می‌کند.
• ارتباط بهتر با کاربران: اگر مسئله را به زبان قابل درک برای ذینفعان توضیح دهید، آن‌ها بهتر می‌توانند نتایج مدل را درک و برای بهبود کار از آن استفاده کنند.

۲. مرحله جمع آوری داده در علم داده چیست؟

پس از آن که مشخص کردید مسئله شما با علم داده قابل حل است، گام بعدی جمع‌آوری داده‌های مناسب برای حل مسئله است. برای رسیدن به نتایج معنادار، باید داده‌های باکیفیت، هدفمند و ابزارهای مناسب برای جمع‌آوری آن‌ها در اختیار داشته باشیم.

از آنجا که حجم زیادی از داده‌‌هایی که در طی روز تولید می‌شوند، به صورت ساختارنیافته هستند، احتمالاً نیاز خواهید داشت تا داده‌ها را استخراج کرده و به فرمت مناسبی مانند CSV یا JSON تبدیل کنید. به خاطر داشته باشید که داشتن حجم داده‌ بیشتر، لزوماً دستیابی به نتایج بهتر را تضمین نمی‌کند و تمرکز بر جمع‌آوری داده‌های مرتبط و قابل اعتماد اهمیت بیشتری دارد. به بیان دیگر، در جمع‌آوری داده هدفمند باشید و فقط داده‌هایی را فراهم کنید که برای حل مشکل شما ضروری هستند زیرا داده‌های اضافی فقط زمان و منابع را هدر می‌دهند.

همچنین، بسته به نوع و محل ذخیره‌سازی داده‌ها، ممکن است به ابزارهای استخراج و تبدیل داده نیاز داشته باشید. به علاوه، به هنگام جمع‌آوری داده مطمئن شوید که جمع‌آوری و استفاده از آن‌ها مطابق با حریم خصوصی و قوانین اخلاقی باشد.

۳. مرحله پاکسازی داده در علم داده چیست؟

پس از جمع آوری داده از منابع مختلف، باید آن‌ها را پاکسازی کنید زیرا داده‌های نامناسب، نتایج نادرستی را به بار می‌آورند و دقت و اثرگذاری تحلیل شما وابستگی شدیدی به کیفیت داده‌ها دارد. در حین جمع‌آوری داده ممکن است با داده‌هایی مواجه شوید که خصوصیات فهرست شده در زیر را داشته باشند:

• داده‌های ساختارنیافته: داده‌هایی هستند که هیچ نوع دسته‌بندی برای آن‌ها لحاظ نشده است.
• داده‌های نامرتبط: داده‌هایی هستند که با مسئله شما ارتباط مستقیم ندارند و وجودشان باعث پیچیده کردن محاسبات و حتی خطای مدل می‌شود.
• داده‌های فیلتر نشده: داده‌های جمع‌آوری شده همیشه کامل و بی‌نقص نیستند و شامل نویز و اشتباهات یا داده‌های از دست رفته (داده‌های تهی) هستند.

مرحله پاکسازی داده شامل انجام کارهای مختلف در راستای تهیه داده‌های مناسب مسئله تعریف شده است. در این مرحله، از روش‌های مختلفی برای تهیه داده‌های باکیفیت استفاده می‌شود که در ادامه به آن‌ها اشاره شده است:

• حذف داده‌های تکراری و تهی: داده‌هایی که تکراری هستند باید شناسایی و حذف شوند. به علاوه، برخی داده‌ها کامل نیستند و باید با مقادیری آن‌ها را تکمیل کرد.
• یکسان‌سازی نوع داده: داده‌ها باید به لحاظ نوع داده مشابه هم باشند. به عنوان مثال، اگر داده‌های شما عددی است، باید اطمینان حاصل کنید که هیچ داده‌ای از نوع غیرعددی در بین داده‌ها وجود ندارد.
• تصحیح اطلاعات نادرست: اشتباهات تایپی، عبارات نامفهوم و سایر خطاهای داده‌ها را باید برطرف کرد.
• اصلاح فرمت داده‌ها: داده‌ها باید با فرمت مورد نیاز ابزارهای تحلیل شما سازگار باشند.

فرایند پاکسازی داده‌ها معمولا زمان‌بر است، اما یافتن و رفع ایرادات در داده‌ها، برای ساخت مدل‌های موثر ضروری است. به عبارتی، هر چه داده‌های تمیزتر و باکیفیت‌تری داشته باشید، نتایج تحلیل شما معنادارتر و قابل اعتمادتر خواهند بود.

۴. مرحله تحلیل داده اکتشافی در علم داده چیست؟

حالا که به مجموعه‌ای عظیم از داده‌های منظم و باکیفیت دسترسی دارید، می‌توانید به سراغ «تحلیل اکتشافی داده‌ها» (Exploratory Data Analysis | EDA) بروید. EDA مؤثر به شما امکان می‌دهد تا به بینش‌های ارزشمندی از داده دست پیدا کنید که در مرحله بعدی چرخه عمر علم داده مفید خواهند بود. در ادامه چند نکته کلیدی را ملاحظه می‌کنید که برای درک اهمیت این مرحله وجود دارند:

• مرحله EDA مانند کاوش کردن یک سرزمین ناشناخته است. شما داده‌ها را بررسی، الگوها و روندها را شناسایی می‌کنید، و چیزهای جدیدی در مورد داده‌ها و مسئله‌ای یاد می‌گیرید که روی آن‌ها کار می‌کنید.
• مرحله EDA مانند یک نقشه راه عمل می‌کند. با شناخت بهتر ماهیت داده‌ها و چالش‌هایی که با آن مواجه هستید، می‌توانید روش‌های مناسب برای پیشبرد کار را انتخاب کنید.
• مرحله EDA دیدگاه‌هایی را ارائه می‌دهد که ممکن است انتظار آن‌ها را نداشته باشید. گاهی اوقات، بینش‌های غیرمنتظره می‌تواند منجر به کشف‌های مهم و راه‌حل‌های نوآورانه شود.
• در مرحله EDA، ممکن است کارهای مختلفی را انجام دهید که عبارت‌اند از:
  • محاسبه آمارهای توصیفی نظیر میانگین، انحراف معیار، تشخیص توزیع احتمالاتی داده‌ها و مواردی از این قبیل.
  • ساخت نمودارهای مختلف بر اساس داده‌ها نظیر هیستوگرام، نمودارهای پراکندگی و Box Plot.
  • تعیین همبستگی بین ویژگی‌ها
  • شناسایی «اعداد پرت» (Outliers) و حذف آن‌ها

به خاطر داشته باشید که EDA یک فرآیند تکراری است. ممکن است نیاز داشته باشید چندین بار به مراحل مختلف برگردید تا درک عمیقی از داده‌های خود به دست آورید. هدف نهایی این است که قبل از اقدام به ساخت مدل، اطلاعات و بینش‌های ارزشمندی از داده‌ها استخراج کنید.

۵. مرحله مدلسازی داده در علم داده

پس از انجام تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA) و داشتن درک عمیقی از اطلاعات خود، نوبت به مدل‌سازی داده می‌رسد. این همان مرحله‌ای است که در آن از ابزارهای قدرتمندی مانند الگوریتم های یادگیری ماشین، مدل‌های آماری و الگوریتم‌های یادگیری عمیق و شبکه عصبی برای استخراج اطلاعات باارزش از داده‌های خام و انجام پیش‌بینی‌های قابل اعتماد استفاده می‌کنید. به عبارتی، در این مرحله باید مدل مورد نظر خود را برای حل مسئله انتخاب کنید که برای این کار باید نکاتی را مد نظر قرار دهید که در ادامه به آن‌ها اشاره شده است:

• نوع مسئله: مدلی که انتخاب می‌کنید، باید با نوع مسئله شما سازگار باشد. مسائل مختلفی نظیر پیش‌بینی مقادیر خاص و طبقه‌ بندی داده‌ها، خوشه‌ بندی داده‌ها وجود دارند که برای هر یک از آن‌ها از الگوریتم‌های خاصی استفاده می‌شود.
• کمیت داده‌ها: مدل‌های هوش مصنوعی پیچیده ممکن است برای یادگیری مسئله به داده‌های بیشتری نیاز داشته باشند.
• منابع محاسباتی: برخی مدل‌ها برای آموزش و اجرا به منابع محاسباتی بیشتری نیاز دارند.
• قابلیت تفسیرپذیری عملکرد و نتایج مدل: در برخی مسائل نظیر پزشکی درک چگونگی تصمیم‌گیری مدل برای حل مسئله ضروری است.

نکته مهمی که باید به آن اشاره کرد، این است که مدل‌سازی یک فرآیند تکرارشونده محسوب می‌شود. ممکن است نیاز داشته باشید مدل‌های مختلف را امتحان و نتایج آن‌ها را ارزیابی کنید و تا رسیدن به بهترین نتایج، پارامترها را تنظیم نمایید.

۶. مرحله استقرار مدل در علم داده

مرحله استقرار مدل، گام نهایی در چرخه عمر علم داده است. پس از این که مدل خود را با دقت آموزش دادید و آن را بهینه کردید، باید آن را در دنیای واقعی به کار ببرید تا بتوانید از مزایای آن بهره‌مند شوید. این مرحله شامل موارد مختلفی است که در ادامه به آن‌ها اشاره شده است:

• انتخاب محیط مناسب برای استقرار مدل: از سه محیط می‌توانید برای استقرار مدل استفاده کنید:
  • محیط محلی: این محیط برای تست و آزمایش اولیه مدل کاربرد دارد.
  • محیط ابری: از این محیط می‌توان برای مقیاس‌بندی و دسترسی آسان به مدل استفاده کرد.
  • محیط on-premise: از این محیط برای کنترل و امنیت بیشتر مدل به کار می‌رود.
• آماده‌سازی مدل برای استقرار: این مرحله می‌تواند شامل اقداماتی باشند که در ادامه ذکر شده‌اند:
  • تبدیل مدل به فرمت قابل اجرا مانند فرمت‌های TensorFlow، PyTorch، ONNX
  • فشرده‌سازی مدل برای کاهش زمان بارگیری و مصرف منابع
  • مستندسازی مدل برای شفافیت عملکرد و سهولت استفاده از آن
• استقرار مدل: برای این مرحله، باید اقدامات زیر را انجام دهید:
  • انتشار مدل در API برای ارائه رابط کاربری برای تعامل با مدل
  • ادغام مدل با سیستم‌های موجود سازمان مانند سیستم‌های CRM و ERP
  • نظارت بر عملکرد مدل برای اطمینان از صحت و کارایی مداوم
• مدیریت چرخه عمر مدل: پس از استقرار مدل، باید مدل را با داده‌های جدید به‌روزرسانی کنید و نیازمندی‌های کاربران را برای تکمیل آن مد نظر قرار دهید. نکاتی که برای مدیریت چرخه عمر مدل باید در نظر گرفت، عبارت‌اند از:
  • امنیت: مدل شما باید در برابر حملات سایبری محافظت شود.
  • قابلیت مقیاس‌بندی: مدل شما باید بتواند حجم‌های مختلف داده را پردازش کند.
  • قابلیت نظارت: شما باید بتوانید عملکرد مدل را به طور مداوم رصد کنید.
  • قابلیت تفسیرپذیری: شما باید بتوانید نحوه عملکرد مدل را درک کنید.

چگونه علم داده یاد بگیریم؟

حال که می‌دانیم علم داده چیست، در این بخش به معرفی منابع یادگیری آن می‌پردازیم. چنانچه قصد دارید در مسیر یادگیری علم داده قدم بگذارید و در آینده در سمت‌های شغلی مرتبط با این حوزه مشغول به کار شوید، می‌توانید از منابع آموزشی مختلفی استفاده کنید. در فضای اینترنت منابع مطالعاتی و ویدیویی مختلفی برای آموزش علم داده وجود دارند اما اگر برای شروع یادگیری علم داده سردرگم هستید و نمی‌دانید از کجا شروع به یادگیری آن کنید، مطالعه این بخش را از دست ندهید.

در بخش‌های قبلی مطلب حاضر، درباره مهارت‌ها و دانش تخصصی علم داده توضیح دادیم. شما می‌توانید با جستجوی هر یک از مفاهیم تخصصی ذکر شده در این مطلب در اینترنت، به منابع مختلفی دست پیدا کنید و به صورت خودخوان یادگیری علم داده را شروع کنید. اما اگر به دنبال یک پلتفرم آموزش جامع برای یادگیری این حوزه هستید، می‌توانید از سایت آموزشی فرادرس استفاده کنید و با شرکت در دوره‌های تخصصی آن دانش تئوری و مهارت‌های فنی خود را در این زمینه را به دست آورید. 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.

افرادی که در حوزه علم داده مبتدی هستند و می‌خواهند بدانند علم داده چیست و چطور می‌توان به یک دانشمند داده تبدیل شد، می‌توانند در دوره رایگان آموزشی مسیر تبدیل شدن به دانشمند علم داده شرکت کنند تا با فضای علمی و کاری این حوزه آشنا شوند و علاقه‌مندی خود را نسبت به این حیطه بسنجند.

• فیلم آموزش مسیر تبدیل شدن به دانشمند علم داده (رایگان)

همان‌طور که در این مطلب اشاره کردیم، یادگیری برنامه نویسی از مهم‌ترین مهارت‌های مسیر شغلی علم داده محسوب می‌شود. افراد علاقه‌مند به این حوزه باید زبان‌های برنامه نویسی پایتون و R را یاد بگیرند و با کتابخانه‌های این زبان‌ها به منظور توسعه پروژه‌های مختلف علم داده آشنا شوند. 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.

• مجموعه فیلم آموزش برنامه نویسی پایتون Python – مقدماتی تا پیشرفته

به علاوه، اگر قصد دارید یادگیری علم داده را با زبان R شروع کنید، مجموعه دوره‌های آموزشی R و نرم افزارهای RStudio در سایت فرادرس می‌تواند منبع خوبی برای یادگیری شما باشد.

• مجموعه فیلم آموزش برنامه نویسی آر R و RStudio – مقدماتی تا پیشرفته

پس از آن که با حوزه علم داده آشنا شدید و زبان‌های برنامه نویسی این حیطه را یاد گرفتید، می‌توانید با شرکت در دوره آموزشی ریاضی برای یادگیری ماشین + پیاده سازی در پایتون با مفاهیم پایه‌ای و اصلی ریاضی مربوط به یادگیری ماشین آشنا شوید و دانش فنی و تئوری خود را در حوزه جبر خطی و آمار و احتمالات مورد نیاز یادگیری ماشین بالا ببرید.

• فیلم آموزش ریاضی برای یادگیری ماشین + پیاده سازی در پایتون

روش‌ها و ابزارهای تجزیه و تحلیل و آماده‌سازی داده‌ها از دیگر مهارت‌های لازم برای علم داده محسوب می‌شوند. 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 از داده‌های مسئله، گزارشات تفسیرپذیر و نمودارهای مختلف تهیه کنند که به تحلیل داده‌ها کمک به‌سزایی می‌کنند.

• آموزش تجزیه و تحلیل و آماده سازی داده ها با پایتون Python

پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین از دیگر وظایف متخصصان علم داده است. اگر با مدل‌های ماشین لرنینگ و نحوه استفاده از آن‌ها آشنا نیستید، مجموعه دوره‌های آموزشی داده کاوی و یادگیری ماشین در سایت فرادرس می‌تواند به شما در تحقق این هدف کمک کند.

• مجموعه فیلم آموزش داده کاوی و یادگیری ماشین

همچنین، با شرکت در مجموعه دوره‌های آموزشی هوش مصنوعی نیز می‌توانید با انواع روش‌های هوش مصنوعی، یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی آشنا شوید و نحوه استفاده از کتابخانه‌های پرکاربرد این حوزه نظیر «تنسورفلو» (Tensorflow) و «پای‌تورچ» (PyTorch) را یاد بگیرید و از آن‌ها در توسعه پروژه‌های علم داده استفاده کنید.

• مجموعه فیلم آموزش هوش مصنوعی

همان‌طور که در بخش‌های پیشین مطلب حاضر اشاره شد، افرادی که در حوزه علم داده 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 در سایت فرادرس برای پردازش کلان داده می‌تواند در این راستا به علاقه‌مندان حوزه علم داده کمک کند.</p>

• فیلم آموزش مقدماتی آپاچی اسپارک برای پردازش کلان داده

مهارت های مورد نیاز علم داده

در ادامه پاسخ به پرسش علم داده چیست ، قصد داریم به مهارت‌های مورد نیاز این شاخه از فناوری اطلاعات اشاره کنیم تا علاقه‌مندان به این حوزه بتوانند با آگاهی بیشتری قدم در این مسیر بگذارند. برخی از افراد فعال در حیطه علم داده دارای مدارک دانشگاهی دکترا یا کارشناسی ارشد در رشته‌های آمار، ریاضی، علوم کامپیوتر یا مهندسی کامپیوتر هستند. این پیشینه تحصیلی، پایه و اساس محکمی را برای هر دانشمند داده مشتاق فراهم می‌کند و همچنین مهارت‌های ضروری مورد نیاز برای موفقیت در این حوزه را به آن‌ها آموزش می‌دهد. با این حال، سایر افراد که چنین پیشینه تحصیلی ندارند، می‌توانند با کسب مهارت‌های لازم علم داده، به عنوان متخصص این حوزه وارد بازار کار شوند. این مهارت‌ها را می‌توان به صورت فهرست زیر برشمرد:

• مهارت‌های فنی مورد نیاز علم داده
  • ریاضیات و آمار
  • برنامه نویسی
  • هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق
  • بانک اطلاعاتی
  • «بیگ دیتا | مه داده | کلا داده» (Big Data)
  • مصورسازی داده
• مهارت‌های غیرفنی مورد نیاز علم داده
  • کسب دانش کسب و کار
  • مهارت ارتباطی
  • آشنایی به اصول اخلاقی و مسائل امنیتی درباره پروژه‌های داده‌محور

در ادامه مطلب، به منظور تکمیل‌تر شدن پاسخ سوال «علم داده چیست»، به توضیح هر یک از مهارت‌های ذکر شده در فهرست بالا می‌پردازیم.

ریاضیات و آمار در علم داده

زمانی که از یک دانشمند داده سوال می‌کنید علم داده چیست؟، ممکن است با این پاسخ مواجه شوید که این رشته بر مبنای مفاهیم ریاضیاتی و آمار شکل گرفته است. به عبارتی باید گفت هدف اصلی علم داده، تحلیل داده‌ها به منظور استخراج اطلاعات ارزشمند از آن‌ها است و تحقق این هدف بدون استفاده از روش‌های آماری و ریاضیاتی میسر نمی‌شود، تقویت دانش ریاضی و آمار یکی از ضروریات این حوزه است. البته شاید تعجب کنید که بگوییم برای شروع یادگیری علم داده به پیشینه و دانش ریاضی نیازی ندارید، اما در صورت عدم آشنایی با برخی مفاهیم ریاضی و آماری، پیشرفت و موفقیت در این مسیر برایتان دشوار خواهد بود. در ادامه دلایلی را مرور می‌کنیم که چرا آشنایی با ریاضیات هوش مصنوعی و آمار در علم داده مهم است:

• انتخاب روش‌های مناسب برای حل مسئله: هر مسئله‌ای در علم داده، نیازمند رویکرد و ابزار خاص است. داشتن دانش آمار به شما کمک می‌کند بهترین روش را برای مسئله‌تان انتخاب کنید.
• ساخت مدل‌های کارآمد: مدل‌های علم داده از فرمول‌های ریاضی ساخته می‌شوند. فهم چگونگی کار این فرمول‌ها و روابط بین متغیرها، به ساخت مدل‌های دقیق‌تر و قابل اعتمادتر منجر می‌شود.
• تفسیر نتایج: خروجی مدل‌های داده‌ای اغلب شامل اعداد و نمودارهای پیچیده است. دانش آمار به شما کمک می‌کند تا این نتایج را به درستی تفسیر و از آن‌ها بینش ارزشمندی استخراج کنید.
• ارتباط موثر با دیگر اعضای تیم توسعه: هنگام برقراری ارتباط با دیگر اعضای تیم یا ذینفعان، با داشتن درک درستی از مفاهیم ریاضی و آماری می‌توانید یافته‌های خود را با وضوح و به شیوه‌ای قابل درک، ارائه دهید.

اگرچه با دانش پایه ریاضی از دوران مدرسه می‌توانید یادگیری علم داده را شروع کنید، ولی برای پیشرفت در این حوزه بیشتر توصیه می‌شود زمان خود را به یادگیری اصول حسابان، احتمال، آمار و جبر خطی اختصاص دهید. علاوه بر این، درک «نظریه بیزی» (Bayes Theory) نیز برای کسانی که در حوز هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ کار می‌کنند، بسیار مفید است.

اهمیت برنامه نویسی در علم داده

در پاسخ به پرسش علم داده چیست ، می‌توان گفت که یکی از مهارت‌های اصلی این حوزه، مهارت برنامه نویسی است. دانشمند داده با استفاده از برنامه نویسی، می‌تواند مدل‌های هوش مصنوعی را به منظور حل مسئله پیاده‌سازی کند. یکی از مهم‌ترین زبان‌های برنامه نویسی علم داده، زبان برنامه نویسی پایتون است که «نحو» (Syntax) ساده و شباهت آن به زبان انگلیسی، یادگیری آن را برای برنامه نویسان مبتدی آسان می‌کند.

دلایل زیادی برای محبوبیت جهانی پایتون در علم داده وجود دارد، اما یکی از مهم‌ترین دلایل، مناسب بودن آن برای انجام کارهای مختلف مرتبط با تحلیل داده‌ها است. هرچند پایتون در ابتدا برای علم داده ساخته نشده بود، اما با گذشت زمان به زبانی پیشرو در این حوزه تبدیل شده است.

کتابخانه های پایتون برای هوش مصنوعی نظیر NumPy ،Pandas و matplotlib قدرتمند و غنی هستند و به عنوان یکی از بهترین ابزارها برای توسعه پروژه‌های علم داده در بسیاری از شرکت‌ها در نظر گرفته می‌شوند. با استفاده از این کتابخانه‌ها، می‌توانید کارهای مختلفی نظیر دستکاری و پاکسازی داده‌ها، تحلیل آماری و نمایش داده‌ها در قالب نمودار را به راحتی انجام دهید. علاوه بر این، پایتون دارای فریم‌ورک‌های مختلفی برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین، الگوریتم‌های یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی مصنوعی نظیر scikit-learn، Keras و TensorFlow است که کار توسعه پروژه‌ها را برای برنامه نویسان و توسعه دهندگان ساده‌تر می‌کنند.

با این که زبان برنامه نویسی پایتون را می‌توان به عنوان یکی از بهترین زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی و علم داده دانست، زبان R نیز می‌تواند به عنوان یکی دیگر از ابزارهای مهم در این حیطه محسوب شود. زبان برنامه نویسی R یک زبان «متن باز | اپن سورس» (Open Source) است که در سال ۱۹۹۲ به طور خاص برای انجام تحلیل آماری و محاسباتی توسعه داده شد. این زبان که به طور گسترده در تحقیقات علمی و دانشگاهی، و همچنین در بخش‌هایی مانند امور مالی و کسب و کار مورد استفاده قرار می‌گیرد، به شما امکان انجام انواع مختلفی از تحلیل‌های داده را می‌دهد.

برخی از محبوب‌ترین کتابخانه‌های R، مانند tidyr و ggplot2 به عنوان پرکاربردترین ابزارهای علم داده شناخته می‌شوند. در حال حاضر، تقاضا برای برنامه نویسان R به سرعت در حال افزایش است. با این که به نسبت کاربران پایتون، تعداد دانشمندان داده‌ای که دارای مهارت‌ برنامه نویسی R هستند، محدودتر است، برنامه نویسان R در میان پردرآمدترین متخصصان در حوزۀ فناوری اطلاعات و علم داده قرار دارند. R یک گزینه قدرتمند برای افرادی است که به انجام تحلیل‌های آماری پیچیده و ورود به دنیای علم داده علاقه‌مند هستند. اگر به دنبال یک زبان تخصصی با جامعه کاربری فعال و امکانات منحصر به فرد هستید، R می‌تواند انتخاب مناسبی برای شما باشد.

کاربرد هوش مصنوعی و یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در علم داده چیست؟

در تکمیل پاسخ به سوال علم داده چیست ، باید گفت یادگیری ماشین و هوش مصنوعی جزو مفاهیم مهم علم داده تلقی می‌شوند. البته ممکن است در ذهن یک سری افراد این پرسش شکل بگیرد که تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین چیست؟ و آیا نیاز هست به یادگیری جداگانه این دو حیطه بپردازیم؟ باید گفت هوش مصنوعی مفهوم جامع‌تری را در برمی‌گیرد و هدف آن ساخت ابزارهای هوشمندی است که همانند انسان درباره مسائل فکر کنند و به تصمیم‌گیری بپردازند. یادگیری ماشین یکی از شاخه‌ های هوش مصنوعی است که روی توسعه الگوریتم‌هایی تمرکز دارد که بدون برنامه‌ریزی مستقیم، یادگیری انجام وظایف مختلف را می‌آموزند.

در زندگی روزمره ما، ردپای یادگیری ماشین را می‌توان در بسیاری از اپلیکیشن‌ها و ابزارها نظیر نتفلیکس، دستیار هوشمند موبایل، آمازون، فیس‌بوک، گوگل ملاحظه کرد. با افزایش کاربرد سیستم‌های یادگیری ماشین، نیاز به کارشناسان علم داده با مهارت‌های یادگیری ماشین نیز به طور فزاینده‌ای در حال رشد است. این افراد باید به منظور حل مسائل از الگوریتم‌های ماشینن لرنینگ استفاده کنند که برای این کار لازم است به کاربرد هر یک از این الگوریتم‌ها اشراف داشته باشند.

به علاوه، برای متخصصان یادگیری ماشین، مسیر پیشرفت می‌تواند به سمت یادگیری عمیق ادامه پیدا کند. یادگیری عمیق، زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که با الگوریتم‌های قدرتمندی مانند شبکه‌های عصبی مصنوعی کار می‌کند. به منظور طراحی این شبکه‌ها از ساختار و عملکرد مغز انسان الهام گرفته‌ شده است. امروزه، آشنایی با تئوری و عملی شبکه‌های عصبی به سرعت در حال تبدیل شدن به یک امتیاز کلیدی برای استخدام یا ارتقای شغلی دانشمندان داده است. با این حال، باید گفت که یادگیری عمیق یک حوزه‌ی پیچیده است که نیاز به سطح پیشرفته‌ای از ریاضی و برنامه‌نویسی دارد. به همین دلیل، متخصصان حرفه‌ای داده در حوزه‌ یادگیری عمیق، از پردرآمدترین افراد در حیطه علم داده هستند.

اهمیت مفاهیم پایگاه داده در علم داده

اگرچه از پایگاه داده‌های رابطه‌ای و زبان پرس و جوی ساخت‌یافته (SQL) سالیان زیادی استفاده می‌شوند، همچنان به عنوان مهارت‌های ضروری برای هر دانشمند داده به شمار می‌روند. در پاسخ به این سوال که اهمیت پایگاه داده در علم داده چیست؟، ضروری است تا به زبان SQL به عنوان ابزار استاندارد در صنعت برای مدیریت و برقراری ارتباط با پایگاه‌های داده رابطه‌ای اشاره کنیم و کاربرد آن را در علم داده توضیح دهیم.

پایگاه‌های داده رابطه‌ای به ما این امکان را می‌دهند تا داده‌های ساخت‌یافته را در جدول‌هایی ذخیره کنیم که از طریق ستون‌های مشترک به هم مرتبط هستند. بخش قابل توجهی از داده‌های موجود در جهان، به ویژه داده‌های اختصاصی شرکت‌ها، در پایگاه‌های داده رابطه‌ای ذخیره می‌شوند. بنابراین، دانشمند داده باید کار با پایگاه داده و بانک اطلاعاتی را بداند و با کوئری نویسی به زبان SQL آشنا باشد. خبر خوب این است که زبان SQL در مقایسه با زبان‌های دیگری مانند پایتون و R، زبانی ساده‌ای است و افراد می‌توانند به راحتی آن را یاد بگیرند. با تسلط بر SQL، می‌توانید عملیات مختلفی را انجام دهید که در ادامه به برخی از مهم‌ترین آن‌ها اشاره شده است:

• با استفاده از SQL می‌توانید داده‌ها را از پایگاه‌های داده استخراج و بازیابی کنید.
• با SQL می‌توانید داده‌ها را فیلتر، مرتب‌سازی و گروه‌بندی نمایید.
• با زبان SQL می‌توانید داده‌ها را با سایر جدول‌ها مرتبط کنید.
• نتایج پرس و جوهای خود را می‌توانید با SQL به اشتراک بگذارید.

در نتیجه، دانستن SQL نه تنها به شما در دسترسی و مدیریت داده‌های مهم کمک می‌کند، بلکه توانایی همکاری موثر با سایر متخصصان حوزه داده را نیز برایتان فراهم می‌سازد. اگر به دنبال فرصت‌های شغلی در علم داده هستید، مطمئن شوید که مهارت‌های SQL خود را تقویت کرده و این ابزار ارزشمند را به جعبه ابزار خود اضافه کنید.

اگرچه SQL ابزار بی‌نظیری برای مدیریت و پردازش داده‌های ساخت‌یافته در جداول‌های منظم (دارای ردیف و ستون) است، زمانی که صحبت از داده‌های غیرساخت‌یافته می‌شود، با اوضاع کمی پیچیده‌تر روبه‌رو خواهیم شد که نمی‌توان با آن‌ها مشابه با داده‌های ساخت‌یافته برخورد کرد. بخش عمده‌ای از داده‌های تولید شده‌ی امروز (مثل صدا، ویدیو، تصاویر ماهواره‌ای، گزارش‌های سرور) غیرساخت‌یافته هستند و ذخیره و پردازش آن‌ها با روش‌های پایگاه داده‌های رابطه‌ای دشوار است.

برای کار با انواع مختلف داده‌های غیرساخت‌یافته، باید از پایگاه‌ داده‌هایی از نوع NoSQL نظیر MongoDB، Neo4j و Cassandra استفاده کرد که قادر به مدیریت حجم عظیمی از داده‌های پیچیده هستند. به عبارتی، این پایگاه داده‌ها ویژگی‌های مهمی دارند که در ادامه به آن‌ها اشاره شده است:

• انعطاف‌پذیری: این پایگاه‌ داده‌ها با ساختار منعطف خود، برای ذخیره‌سازی انواع مختلف داده (متن، تصویر، فایل‌های چندرسانه‌ای و غیره) مناسب هستند.
• مقیاس‌پذیری: پایگاه‌ داده‌های NoSQL می‌توانند به راحتی با رشد حجم داده‌ها، مقیاس‌بندی شوند و عملکرد خوبی را ارائه دهند.
• سرعت بالا: با توجه به این که داده‌های غیرساخت‌یافته اغلب حجیم هستند، پایگاه‌ داده‌های NoSQL قادرند عملیات خواندن و نوشتن را با سرعت بالایی انجام دهند.

البته استفاده از پایگاه‌ داده‌های NoSQL بدون چالش نیست. پیچیدگی ساختار و زبان پرس و جو متفاوت از SQL، از چالش‌های این نوع پایگاه‌ داده به شمار می‌روند. با این حال، درک و تسلط بر این فناوری برای هر دانشمند داده لازم است زیرا این افراد برای توسعه پروژه‌های خود ممکن است با انواع مختلفی از داده‌ها سر و کار داشته باشند.

اهمیت مفهوم کلان داده در علم داده چیست؟

اگر شما یکی از افرادی هستید که در باره سوال علم داده چیست ، در منابع مختلف به جستجو پرداختید، احتمالا با عبارت کلان داده یا مه داده یا بیگ دیتا رو‌به‌رو شده‌اید. در اینجا لازم است که به توضیح این اصطلاح بپردازیم و شرح دهیم دلیل اهمیت کلان داده در علم داده چیست؟

زمانی که با حجم عظیمی از داده‌های پیچیده و بسیار حجیم روبرو هستیم، تکیه‌ تنها بر پایتون یا R کارآمد نیست. در این جا مفهومی به نام بیگ دیتا یا کلان داده مطرح می‌شود که مجموعه‌ای از ابزارها و فناوری‌های رو به رشد برای انجام تحلیل داده‌های زیاد به شکلی سریع‌تر، مقیاس‌پذیرتر و قابل‌اعتمادتر است. این حوزه طیف گسترده‌ای از فرآیندهای «استحراج، تبدیل، بارگذاری» (Extract, Transformation, Load | ETL) و مدیریت پایگاه داده تا تحلیل داده‌های لحظه‌ای و زمان‌بندی کارها را شامل می‌شود. در ادامه به دلایل اهمیت کلان داده در دیتا ساینس می‌پردازیم:

• مقیاس‌پذیری: پایتون و R نمی‌توانند به راحتی پردازش داده‌های عظیم را مدیریت کنند، در حالی که ابزارهای کلان داده برای مقیاس‌پذیری با مجموعه داده‌های در حال رشد طراحی شده‌اند.
• سرعت بالا: با افزایش حجم داده، زمان پردازش آن‌ها با ابزارهای سنتی بیشتر می‌شود. فناوری‌های کلان داده برای پردازش سریع داده‌ها در یک محیط توزیع‌شده بهینه‌سازی شده‌اند.
• مقابله با تنوع داده: هنگامی که با داده‌های ساخت‌یافته، نیمه ساخت‌یافته و غیرساخت‌یافته سر و کار داریم، پایتون و R ابزارهای محدودی ارائه می‌دهند. ابزارهای کلان داده از روش‌های متفاوتی برای مدیریت انواع مختلف داده استفاده می‌کنند.
• قابلیت همکاری و مدیریت: کار با پروژه‌های بزرگ کلان داده اغلب نیازمند همکاری تیمی است. ابزارهای کلان داده ویژگی‌های مدیریتی و همکاری را برای تسهیل کار گروهی ارائه می‌دهند.

ابزارهای مختلفی برای کلان داده وجود دارند که در ادامه به برخی از پرکاربردترین و محبوب‌ترین آن‌ها اشاره شده است:

• ابزار Apache Hadoop: «هادوپ» (Hadoop) یک چارچوب متن باز برای پردازش گسترده داده‌ها است.
• ابزار Apache Spark: یک موتور محاسباتی توزیع‌شده برای پردازش سریع داده‌ها است.
• ابزار Kafka: یک پلتفرم پیام‌رسانی با تأخیر کم برای مدیریت جریان داده‌ها است.
• ابزار Elasticsearch: یک موتور جستجوی متن کامل و تحلیلی است.
• ابزار MongoDB: یک پایگاه داده NoSQL انعطاف‌پذیر برای داده‌های نیمه ساخت‌یافته است.

در نتیجه، اگرچه پایتون و R ابزارهای ارزشمندی در علم داده هستند، اما هنگامی که با چالش‌های کلان داده روبرو می‌شویم، استفاده از ابزارهای اختصاصی و بهینه این حوزه ضروری است. این ابزارها به دانشمندان داده کمک می‌کنند تا کارآمدتر، سریع‌تر و مقیاس‌پذیرتر با داده‌های عظیم کار کنند و بینش‌های ارزشمندی از آن‌ها استخراج نمایند.

مصورسازی داده در علم داده

در راستای پاسخ به پرسش علم داده چیست ، اشاره کردیم که از این حوزه به منظور تحلیل داده‌ها برای کشف اطلاعات ارزشمند از آن‌ها استفاده می‌شود. به عبارتی، زمانی که تصمیم‌گیرندگان و ذینفعان نتایج تحلیل داده‌ها را درک کنند، می‌توانند داده‌ها را برای اقدامات مهم دیگری به کار ببرند. یکی از موثرترین روش‌های دستیابی به این هدف، مصورسازی داده است که شامل استفاده از تصاویر گرافیکی برای نمایش داده‌ها مانند نمودارها، جداول و نقشه‌ها می‌شود. برای مصورسازی داده‌ می‌توان از ابزارهای مختلفی نظیر کتابخانه‌های پایتون مانند matplotlib، کتابخانه‌های R مانند ggplot2 و نرم‌افزارهای رایج هوش تجاری مانند Tableau و «پاور بی آی» (Power BI) استفاده کرد.

نمایش داده به دانشمندان داده این امکان را می‌دهند تا هزاران ردیف و ستون از داده‌های پیچیده را خلاصه کنند و آن‌ها را به شکلی قابل‌فهم و در دسترس ارائه دهند. به عبارتی، می‌توان دلایل اهمیت نمایش داده در علم داده را به صورت موارد زیر خلاصه کرد:

• درک بهتر توسط مخاطبان: اکثر افراد اطلاعات بصری را راحت‌تر از داده‌های خام درک می‌کنند. نمایش داده به مخاطبان غیرفنی کمک می‌کند تا یافته‌های کلیدی را راحت‌تر درک کنند.
• شناسایی الگوها و روندها: با استفاده از نمایش داده، شناسایی الگوها و روندهای پنهان در داده‌ها آسان‌تر می‌شود. این امر به تصمیم‌گیری هوشمندانه‌تر و مبتنی بر شواهد کمک می‌کند.
• جلب توجه و ایجاد علاقه: نمایش داده‌ای جذاب و تاثیرگذار می‌تواند توجه مخاطبان را جلب و آن‌ها را علاقه‌مند به موضوع کند. این امر برای جلب حمایت برای پروژه‌های مبتنی بر داده‌ها بسیار مهم است.
• مشارکت و همکاری: نمایش داده می‌تواند یک زبان مشترک برای تیم‌های مختلف ایجاد کند و امکان مشارکت و همکاری موثر را فراهم آورد.

دانش کسب و کار برای علم داده

افرادی که در حوزه دیتا ساینس مشغول به کار هستند، علاوه‌ بر مهارت‌های فنی، باید از «مهارت‌ های نرم» (Soft Skills) که پیش‌تر هم در مجله فرادرس راجع به آن‌ها صحبت شده،‌ برخوردار باشند تا در این جایگاه شغلی عملکرد موفقی داشته باشند. یکی از این مهارت‌ها، مهارت کسب و کار و افزایش دانش در این زمینه است.

می‌توان گفت داده‌ها همان اطلاعات هستند. درست همانطور که بدن ما به طور مداوم از طریق حواسمان اطلاعات را از محیط پیرامون ما جمع آوری می‌کند و برای درک آن‌ها باید مفاهیم و ماهیت آن‌ها را بفهمیم، این موضوع در مورد تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها نیز صدق می‌کند. برای کشف اطلاعات معنی‌دار از داده‌ها، ابتدا باید آن‌ها را درک کنیم.

به عبارتی، دانشمندان داده باید درک درستی از کسب و کار و صنعتی (خواه بخش مالی، پزشکی، بازاریابی یا هر حوزه دیگری) داشته باشند که در آن کار می‌کنند. کسب دانش تخصصی از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است که در ادامه به دلایل آن اشاره می‌کنیم:

• پرسیدن سوالات درست: درک زمینه کسب و کار به دانشمندان داده کمک می‌کند سوالات درستی را درباره داده‌ها بپرسند. بدون چنین درکی، ممکن است سوالات نامناسبی پرسیده شود که منجر به نتایج گمراه‌کننده خواهند شد.
• انتخاب ابزار و روش‌های مناسب: برای انتخاب ابزار و روش مناسب تحلیل داده باید اطلاعات کاملی درباره داده‌ها در اختیار داشته باشیم تا متناسب با هر نوع داده، روش و ابزار خاص و مرتبطی انتخاب شوند.
• تفسیر نتایج در چارچوب کسب و کار: به دست آوردن اعداد و ارقام جالب کافی نیست. دانشمندان داده باید بتوانند نتایج را در چارچوب کسب و کار تفسیر کنند و توضیح دهند که این نتایج چه معنایی برای تصمیم‌گیری‌های تجاری دارند.
• ارتباط موثر با ذینفعان: برای توسعه پروژه‌های مبتنی بر داده، دانشمندان داده باید بتوانند یافته‌های خود را به طور واضح و قابل درک به مخاطبان غیرفنی، مانند مدیران اجرایی و بازاریابان، منتقل کنند. درک کسب و کار به این افراد کمک می‌کند تا ارتباط موثرتری با دیگران برقرار کنند.

اهمیت مهارت ارتباطی در علم داده

در راستای پاسخ به پرسش علم داده چیست ، باید گفت این حوزه تنها به ریاضی و برنامه‌ نویسی محدود نمی‌شود بلکه ارائه و انتقال اطلاعاتی که از تحلیل داده به دست می‌آید نیز بخش مهمی از آن محسوب می‌شود. اگر مخاطبان نتایج تحلیل شما را درک نکنند، کار شما به عنوان یک دانشمند داده ارزشی برای شرکت و سازمان نخواهد داشت.

برای تبدیل داده به ابزار تصمیم‌گیری، دانشمندان داده باید توانایی برقراری ارتباط موثر با دیگر افراد را داشته باشند و فراتر از آن، باید بدانند چگونه با داده‌ها مطالبی گیرا و قانع‌کننده‌ در قالب داستان‌سرایی ارائه دهند. در ادامه، به دلایلی اشاره می‌کنیم که اهمیت مهارت ارتباطی در علم داده چیست و چرا لازم است دانشمند داده مهارت بازگو کردن داده‌ها را در قالب داستانی داشته باشد:

• جذب مخاطب و جلب توجه آن‌ها: مخاطبان غیرمتخصص اغلب تمایل بیشتری به درک اطلاعات از طریق داستان دارند و با شنیدن گزارش‌های فنی و خشک جذب گوینده نمی‌شوند. استفاده از داستان‌سرایی با داده، توجه مخاطب را جلب می‌کند و باعث می‌شود آن‌ها تمایل بیشتری به دنبال کردن یافته‌های شما داشته باشند.
• بهبود درک مفاهیم پیچیده: داستان‌سرایی با داده می‌تواند مفاهیم پیچیده را به شکلی ساده و قابل درک ارائه دهد. با استفاده از روایت، ارائه مثال‌های واقعی و تجسم‌های جذاب، داده‌ها معنا پیدا می‌کنند و ارتباط آن‌ها با دنیای واقعی برقرار می‌شود.
• ایجاد انگیزه و ترغیب به اقدام: یک داستان خوب می‌تواند با برانگیختن احساسات و ایجاد حس فوریت، مخاطب را به انجام اقدامات مختلف ترغیب کند. دانشمندان داده می‌توانند از این قدرت برای تشویق مخاطبان به اتخاذ تصمیماتی بر اساس یافته‌های خود استفاده کنند.
• مشارکت و همکاری موثر: داستان‌سرایی با داده می‌تواند زبان مشترکی برای تیم‌های مختلف در یک سازمان ایجاد کند و امکان مشارکت و همکاری موثر را فراهم آورد.

آگاهی از مسائل امنیتی داده

فناوری به خودی خود خطرآفرین نیست اما به کارگیری آن توسط برخی افراد می‌تواند پیامدهای منفی به بار آورد. در سال‌های اخیر، برخی شرکت‌های مبتنی بر داده به دلیل توسعه روش‌ها و اپلیکیشن‌هایی که می‌توانند تاثیر منفی بر مردم و جامعه داشته باشند، مورد توجه رسانه‌ها و عموم قرار گرفته‌اند. این امر اعتبار و اعتمادی را که شهروندان به شرکت‌ها و به طور کلی به فناوری دارند، مخدوش کرده است.

برای اطمینان از این که داده‌ها نتایج مثبت به همراه دارند، دانشمندان داده باید با مسائل اخلاقی حوزه علم داده آشنا باشند. این مسائل شامل مفاهیمی همچون حریم خصوصی داده‌ها، سوگیری الگوریتم و بازخورد، و تلاش برای توسعه الگوریتم‌های منصفانه، شفاف و پاسخگو می‌شود. به عبارتی، می‌توان مزیت‌های آگاهی از مسائل اخلاقی حوزه علم داده را در فهرست زیر برشمرد:

• افزایش اعتماد عموم و پذیرش فناوری: هنگامی که مردم نسبت به استفاده مسئولانه از داده‌ها اطمینان داشته باشند، احتمال بیشتری برای پذیرش فناوری‌های داده محور وجود دارد. مهارت‌های اخلاقی مورد نیاز علم داده به دانشمندان داده کمک می‌کند تا نشان دهند که به نحوه استفاده از داده‌ها اهمیت می‌دهند.
• کاهش آسیب و ریسک: استفاده غیرمسئولانه از داده‌ها می‌تواند منجر به آسیب به افراد و جامعه شود. مهارت‌های اخلاقی در علم داده به دانشمندان داده کمک می‌کند تا خطرات بالقوه را شناسایی و برای کاهش آن‌ها اقدام کنند.
• رعایت قوانین و مقررات: با افزایش قوانین و مقررات مربوط به استفاده از داده، افراد فعال در حوزه علم داده که درک درستی از مسائل امنیتی و اخلاقی مربوط به استفاده از داده دارند، بهتر می‌توانند توسعه پروژه را با رعایت با این قوانین پیش ببرند.
• ایجاد نوآوری مسئولانه: مسائل اخلاقی مربوط به داده نباید مانع نوآوری شود، بلکه باید با آن همراه شود. به عبارتی، با رعایت اصول اخلاقی، دانشمندان داده می‌توانند نوآوری‌هایی ایجاد کنند که برای همه سودمند باشد.

مشاغل مرتبط با علم داده

دنیای داده با فعالیت‌‌های مختلفی سروکار دارد که هر کدام نیازمند مهارت‌های خاصی هستند. اگر به دنیای داده علاقه‌مند هستید، انتخاب مسیر شغلی می‌تواند چالش‌برانگیز باشد. مهم است که به علایق و مهارت‌های خود توجه کنید و ببینید کدام نقش با شما همخوانی بیشتری دارد. در ادامه به نقش‌های مرتبط با علم داده اشاره می‌کنیم:

• دانشمند داده
• تحلیلگر داده
• مهندس داده
• معمار داده
• داستان‌سرای داده
• دانشمند یادگیری ماشین
• مهندس یادگیری ماشین
• مهندس هوش تجاری
• مدیر پایگاه داده

در ادامه این بخش، به توضیح هر یک از مشاغل ذکر شده در فهرست بالا می‌پردازیم و مهارت‌های مورد نیاز آن‌ها را شرح می‌دهیم.

وظایف متخصص علم داده چیست؟

دانشمند داده مسئول تمام مراحل یک پروژه، از درک نیازمندی‌های تجاری کسب‌وکار گرفته تا جمع‌آوری و تحلیل و مدل‌سازی داده‌ها و در نهایت، نمایش و ارائه نتایج، است. به عبارت دیگر، دانشمند داده باید چاقوی همه‌کاره باشد تا بتواند بهترین راه‌حل‌ها را برای یک پروژه خاص پیشنهاد دهد و در عین حال، الگوهای مهمی از داده‌ها را کشف کند. علاوه بر این، شرکت‌ها اغلب از دانشمندان داده می‌خواهند تا الگوریتم‌ها و رویکردهای جدیدی را توسعه دهند.

در شرکت‌های بزرگ، مدیران تیم اغلب از میان دانشمندان داده انتخاب می‌شوند، زیرا مجموعه‌ مهارت‌های آن‌ها اجازه می‌دهند بر کار سایر کارمندان با مهارت‌های تخصصی نظارت داشته باشند و همزمان، پروژه را از ابتدا تا انتها هدایت کنند.

وظایف تحلیلگر علم داده چیست؟

از دیگر مشاغل مرتبط با داده، شغل تحلیلگر داده است که وظایف آن گاهی اوقات با وظایف دانشمند داده همپوشانی دارند. در واقع، ممکن است یک شرکت شما را به عنوان دانشمند داده استخدام کند، در حالی که بیشتر کارهایی را که در واقع انجام می‌دهید، مربوط به تحلیل داده باشد. با این حال، می‌توان تفاوت‌هایی برای این دو سمت شغلی در نظر گرفت که در ادامه به آن‌ها اشاره است:

• محدوده مسئولیت: به طور کلی، تحلیلگران داده بر بخش خاصی از یک پروژه تمرکز می‌کنند، در حالی که دانشمندان داده مسئولیت کل فرآیند، از جمع‌آوری داده‌ها تا ایجاد مدل‌ها و ارائه نتایج را بر عهده دارند.
• مهارت‌ها: یک تحلیلگر داده معمولا بر روی مهارت‌های فنی مانند آمار، تمیز کردن داده‌ها و مصورسازی آن‌ها تمرکز دارد، در حالی که یک دانشمند داده باید به مجموعه گسترده‌تری از مهارت‌ها، از جمله مدل‌سازی، برنامه نویسی و هوش تجاری تسلط داشته باشد.
• تحصیلات: تحلیلگران داده اغلب دارای مدرک لیسانس در رشته‌ای مانند آمار، علوم کامپیوتر یا ریاضی هستند، در حالی که دانشمندان داده ممکن است دارای مدرک کارشناسی ارشد یا دکترا باشند.

اگر به تحلیل داده‌ها علاقه‌مند هستید، اما مطمئن نیستید که آیا به دنبال نقش تحلیلگر داده باشید یا دانشمند داده، به مهارت‌ها و علایق خود فکر کنید. اگر تمایل دارید روی بخش خاصی از پروژه تمرکز کنید و مهارت‌های فنی خود را توسعه دهید، ممکن است نقش تحلیلگر داده برای شما مناسب باشد. اگر به حل مشکلات پیچیده با داده‌ها و توسعه راه‌حل‌های مبتنی بر داده علاقه‌مند هستید، ممکن است مسیر شغلی دانشمند داده بیشتر شما را جذب کند.

وظایف مهندس داده چیست؟

مهندس داده، نقش کلیدی در دنیای داده ایفا می‌کند و به اصطلاح، معمار پشت صحنه‌ این دنیاست. این افراد مسئول طراحی، ساخت و نگهداری «خطوط انتقال داده» (Data Pipelines) هستند. خطوط انتقال داده وظیفه جابجایی و آماده‌سازی داده‌ها را بر عهده دارند تا برای استفاده‌ دانشمندان داده و تحلیلگران آماده شوند. فعالیت‌های اصلی یک مهندس داده را می‌توان به شرح زیر خلاصه کرد:

• طراحی و ساخت خطوط انتقال داده: مهندس داده، سیستم‌هایی طراحی می‌کند که داده‌ها را از منابع مختلف جمع‌آوری کرده، آن‌ها را با فرمت خاصی پردازش و آماده‌سازی و در نهایت به محل ذخیره‌سازی نهایی منتقل می‌کند.
• آزمایش و بهینه‌سازی زیرساخت داده: آن‌ها باید اطمینان حاصل کنند که زیرساخت داده‌ها و خطوط انتقال، قابل اتکا و بهینه هستند. به این معنی که داده‌ها بدون خطا و به صورت روان حرکت و پردازش شوند.
• آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل: مهندسان داده، داده‌های خام را به شکلی تبدیل می‌کنند که برای تحلیل توسط دانشمندان داده و تحلیلگران قابل استفاده باشد. این امر ممکن است شامل تمیز کردن داده‌ها، تغییر فرمت آن‌ها، و ادغام داده‌ها از منابع مختلف شود.
• نگهداری و بروزرسانی سیستم‌ها: مهندسان داده مسئولیت نگهداری و بروزرسانی سیستم‌های انتقال و ذخیره‌سازی داده‌ها را بر عهده دارند تا همواره عملکرد صحیح و امنیت داده‌ها تضمین شود.

به طور خلاصه می‌توان گفت مهندسان داده وظیفه دارند پایه‌ای مستحکم برای تحلیل داده‌ها را ایجاد کنند. آن‌ها با اطمینان از دسترسی سریع و آسان به داده‌های تمیز و بهینه، به دانشمندان داده و تحلیلگران امکان می‌دهند تا روی تحلیل داده‌ها و استخراج بینش‌های ارزشمند برای سازمان تمرکز کنند.

معمار داده چه وظایفی دارد؟

معماران داده وظایف مشترکی با مهندسان داده دارند، اما نقش آن‌ها کمی گسترده‌تر است. هر دوی این افراد باید اطمینان حاصل کنند که داده‌ها به خوبی سازماندهی شده‌اند و قابل دسترسی برای تحلیلگران و دانشمندان داده هستند و عملکرد خطوط انتقال داده بهینه است. اما مسئولیت‌های منحصربه‌فرد معماران داده را می‌توان به صورت فهرست زیر برشمرد:

• طراحی و ایجاد سیستم‌های پایگاه داده‌ جدید: با توجه به نیازهای خاص مدل کسب‌ و کار، معماران داده مسئول طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های پایگاه داده‌ جدید هستند. این سیستم‌ها باید قابلیت ذخیره‌سازی، مدیریت و پردازش حجم عظیمی از داده‌ها را داشته باشند.
• نگهداری و مدیریت سیستم‌های پایگاه داده: علاوه بر طراحی، معماران داده وظیفه نگهداری و مدیریت این سیستم‌ها را نیز بر عهده دارند. این شامل اطمینان از عملکرد صحیح، بروزرسانی و امنیت داده‌هاست.
• کنترل دسترسی و امنیت داده‌ها: این افراد مسئول تعریف سطوح دسترسی مختلف برای کاربران هستند و تعیین می‌کنند چه کسانی مجاز به مشاهده، استفاده یا تغییر بخش‌های مختلف داده‌ها هستند. این کار برای حفظ امنیت و محرمانگی داده‌ها ضروری است.
• همسو کردن داده‌ها با اهداف کسب‌ و کار: معماران داده باید مطمئن شوند که سیستم‌های پایگاه داده و استراتژی مدیریت داده با اهداف و استراتژی‌های کلی کسب‌وکار همسو هستند. به این ترتیب، داده‌ها می‌توانند به درستی برای تصمیم‌گیری‌های تجاری استفاده شوند.

به طور خلاصه، معماران داده طراحان و نگهبانان نقشه راه داده‌ها هستند. آن‌ها با ایجاد سیستم‌های پایگاه داده‌ مناسب، کنترل دسترسی به داده‌ها و همسو کردن استراتژی داده با اهداف کسب‌ و کار، اطمینان می‌دهند که داده‌ها به عنوان یک دارایی ارزشمند برای سازمان مورد استفاده قرار می‌گیرند. اگر به چالش‌های طراحی و مدیریت سیستم‌های پیچیده داده‌ای علاقه دارید و می‌خواهید نقش کلیدی در ایجاد زیرساخت‌های اطلاعاتی سازمان‌ها ایفا کنید، معماری داده می‌تواند مسیر شغلی مناسبی برای شما باشد.

داستان سرای داده چه مسوولیتی دارد؟

شاید داستان‌سرایی داده اصطلاح جدیدی برای شما باشد. اما باید گفت این اصطلاح در علم داده موضوع مهمی در نظر گرفته می‌شود تا حدی که برای آن یک سمت شغلی جداگانه تعریف شده است. در پاسخ به این سوال که داستان‌سرایی در علم داده چیست ، باید بگوییم اغلب، این کار توسط بسیاری از افراد با مصورسازی داده اشتباه گرفته می‌شود. در حالی که مسوولیت‌های این دو حوزه نقاط مشترکی دارند، اما دارای تفاوت‌های بارزی نیز هستند. داستان‌سرایی با داده تنها نمایش داده به صورت بصری و ساختن گزارش‌هایی برای اشتراک‌گذاری اطلاعات آماری داده‌ها نیست؛ بلکه شامل روایتی نیز می‌شود که به بهترین شکل نشان‌دهنده‌ داده و توسعه‌ راه‌های خلاقانه برای بیان آن روایت است.

داستان‌سرایی با داده مرز بین تحلیل خالص داده و ارتباطات متمرکز بر انسان را درنوردیده است. یک داستان‌گوی داده باید داده را برای تمرکز بر جنبه‌ای خاص ساده کند، رفتار آن را تجزیه و تحلیل و سپس از بینش‌های خود برای ایجاد داستانی جذاب استفاده کند تا به این طریق به افراد (هم‌تیمی‌ها، مشتریان و غیره) کمک کند پدیده‌های مشخص را بهتر درک کنند. سمت شغلی داستان‌سرایی داده احتمالا جدیدترین نقش شغلی مرتبط با داده است که می‌تواند ارزش قابل‌توجهی را برای یک تیم به ارمغان بیاورد و همچنین فرصتی برای دانشمندان داده فراهم می‌کند تا قوه‌ خلاقیت خود را به کار گیرند. تفاوت‌های کلیدی بین داستان‌سرایی داده و مصورسازی داده را می‌توان در فهرست زیر ملاحظه کرد:

• هدف: هدف اصلی مصورسازی داده، نمایش بصری اطلاعات است، در حالی که هدف داستان‌سرایی با داده، القای معنای این اطلاعات و انتقال آن به مخاطب است.
• روایت: داستان‌سرایی داده شامل یک روایت واضح و منسجم است و به داده‌ها معنا می‌بخشد. تجسم داده معمولاً بر نمایش مستقیم داده‌ها بدون روایت یا توضیح گسترده تمرکز می‌کند.
• مخاطب: هدف داستان‌سرایی داده جلب توجه متخصصان و افراد غیرمتخصص است، در حالی که تجسم داده ممکن است برای مخاطبان حرفه‌ای که با ماهیت داده‌ها آشنا هستند، مناسب‌تر باشد.
• خلاقیت: داستان‌سرایی داده نیاز به خلاقیت بیشتری برای توسعه‌ روایت جذاب و انتخاب عناصر بصری مناسب دارد. با این که مصورسازی داده همچنان به مهارت و سلیقه نیاز دارد، معمولاً خیلی به خلاقیت وابسته نیست.

در نتیجه، اگر به دنبال این هستید که نه تنها داده‌ها را مصورسازی کنید، بلکه آن‌ها را به روشی قانع‌کننده و قابل درک به دیگران منتقل کنید، نقش داستان‌سرایی داده ممکن است برای شما مناسب باشد. این سمت شغلی فرصتی را برای ترکیب مهارت‌های فنی و تحلیلی با تفکر خلاق و ارتباطی موثر فراهم می‌آورد.

دانشمند یادگیری ماشین کیست؟

در دنیای علم داده، عنوان «دانشمند» معمولا نشان‌دهنده‌ فردی است که به تحقیق و توسعه‌ الگوریتم‌های جدید و بینش‌های نوآورانه می‌پردازد. در همین راستا، تمرکز دانشمند یادگیری ماشین تحقیق در مورد رویکردهای نوین برای دستکاری داده‌ها و طراحی الگوریتم‌های جدید است. به عبارتی می‌توان فعالیت‌ها و ویژگی‌های اصلی این حرفه را به صورت زیر خلاصه کرد:

• تحقیق و توسعه: بخش بزرگی از وظایف یک دانشمند یادگیری ماشین به تحقیق و توسعه‌ روش‌های جدید برای حل مسائل با استفاده از داده اختصاص دارد. این کار می‌تواند شامل ایجاد مدل‌های جدید یادگیری ماشین، توسعه‌ الگوریتم‌های بهینه‌سازی و یافتن راه‌های جدید برای جمع‌آوری و استفاده از داده باشد.
• انتشار یافته‌های پژوهشی: یافته‌های به دست آمده از تحقیقات دانشمندان یادگیری ماشین اغلب از طریق مقالات پژوهشی منتشر می‌شود. این انتشارات به پیشرفت علمی این حوزه کمک می‌کند و دانشمندان دیگر را از رویکردها و نتایج جدید مطلع می‌سازد.
• کار در بخش تحقیق و توسعه: محیط کاری اکثر دانشمندان یادگیری ماشین، بخش‌های تحقیق و توسعه‌ دانشگاه‌ها و مراکز تحقیقاتی است.
• مهارت‌های تخصصی: این متخصصان اغلب دارای مدرک تحصیلی پیشرفته در رشته‌های مرتبط مانند علوم کامپیوتر، آمار، یا ریاضی هستند. آن‌ها همچنین نیاز به تسلط بر زبان‌های برنامه‌ نویسی تخصصی و ابزارهای یادگیری ماشین دارند.
• روحیه‌ پیشگام‌ بودن: یکی از ویژگی‌های مهم این حرفه، نیاز به تفکر خلاق و جسارت برای کاوش در روش‌های جدید و حل مسائل چالش‌برانگیز است.

اگرچه تمرکز اصلی دانشمندان یادگیری ماشین بر پژوهش‌های دانشگاهی است، اما برخی از شرکت‌های پیشرو در حوزه‌ی فناوری نیز به دنبال جذب این متخصصان برای توسعه‌ محصولات و خدمات جدید مبتنی بر هوش مصنوعی هستند. اگر به حل چالش‌های پیچیده با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، تحقیق و توسعه‌ روش‌های نوین و انتشار یافته‌های خود علاقه دارید، شغل دانشمند یادگیری ماشین می‌تواند مسیر مناسبی برای شما باشد.

وظایف مهندس یادگیری ماشین چیست؟

مهندس یادگیری ماشین یکی از مشاغل داغ حال حاضر دنیای فناوری است. این متخصصان نقش کلیدی در پل زدن بین تحقیقات در زمینه‌ یادگیری ماشین و کاربردهای عملی آن در دنیای واقعی دارند. وظیفه آن‌ها طراحی، توسعه و پیاده‌سازی سیستم‌های یادگیری ماشین است. مهارت‌های کلیدی یک مهندس یادگیری ماشین عبارتند از:

• آشنایی با الگوریتم‌های مختلف: مهندس یادگیری ماشین باید دانش عمیق از الگوریتم‌های متنوع یادگیری ماشین مانند خوشه‌بندی، دسته‌بندی و طبقه‌بندی برای انتخاب، تنظیم و پیاده‌سازی الگوریتم مناسب برای هر پروژه داشته باشد.
• مهارت‌های برنامه‌ نویسی: تسلط بر زبان‌های برنامه‌ نویسی رایج در این حوزه مانند پایتون و R برای پیاده‌سازی و اجرای مدل‌های یادگیری ماشین برای مهندس ماشین لرنینگ الزامی است.
• دانش آمار: درک مفاهیم و روش‌های آماری برای تحلیل داده‌ها، ارزیابی مدل‌ها و تفسیر نتایج به دست آمده از دیگر وظایف مهندسان یادگیری ماشین هستند.
• دانش مهندسی نرم‌افزار: مهندس یادگیری ماشین باید با اصول مهندسی نرم‌افزار به ساخت سیستم‌های قابل اعتماد، مقیاس‌پذیر و قابل نگهداری آشنا باشد.
• آگاهی از پیشرفت‌های اخیر: یادگیری ماشین حوزه‌ای پویا است و مهندسان این حوزه باید دائما خود را با تحقیقات و تکنیک‌های جدید به روز نگه دارند.

مهندسان یادگیری ماشین در صنایع مختلفی مانند فناوری اطلاعات، مالی، مراقبت‌های بهداشتی و تولید فعالیت می‌کنند. اگر به هوش مصنوعی و کاربردهای آن در دنیای واقعی علاقه دارید و از مهارت‌های فنی قوی برخوردار هستید و از حل چالش‌های جدید لذت می‌برید، مسیر شغلی مهندس یادگیری ماشین می‌تواند انتخاب مناسبی برای شما باشد.

مسوولیت های مهندس هوش تجاری چیست؟

توسعه‌ دهندگان هوش تجاری یا همان BI مسئول طراحی راهبردهایی هستند که به کسب‌ و کارها امکان می‌دهند اطلاعات مورد نیاز برای تصمیم‌گیری سریع و کارآمد را پیدا کنند. برای انجام این کار، توسعه‌دهندگان BI باید استفاده از ابزارهای جدید BI یا طراحی ابزارهای سفارشی ارائه دهنده تحلیل و بینش تجاری را به‌خوبی بلد باشند. کار توسعه‌ دهندگان BI عمدتاً بر حوزه کسب‌ و کار متمرکز است، بنابراین آن‌ها باید حداقل درک پایه‌ای از اصول استراتژی کسب‌ و کار و همچنین مدل کسب‌ و کار شرکت خود داشته باشند. وظایف اصلی توسعه‌ دهندگان BI را در ادامه ملاحظه می‌کنید:

• طراحی ابزارهای تحلیل داده: توسعه‌ دهندگان BI ابزارهای مختلفی مانند داشبوردها، گزارش‌ها و مدل‌های تحلیلی طراحی می‌کنند که به کارکنان سازمان امکان می‌دهد با داده‌ها تعامل داشته و الگوهای مهم را درک کنند.
• گردآوری و آماده‌سازی داده‌ها: این افراد مسئول جمع‌آوری داده‌های مورد نیاز از منابع مختلف، تمیز کردن و سازماندهی آن داده‌ها برای استفاده در ابزارهای تحلیلی هستند.
• برقراری ارتباط بین داده‌ها و کسب‌ و کار: وظیفه اصلی توسعه‌ دهندگان BI، یافتن راه‌هایی برای برقراری ارتباط بین داده‌ها و نیازهای عملیاتی و استراتژیک کسب‌ و کار است.
• آموزش و پشتیبانی کاربران: این افراد نحوه استفاده از ابزارهای تحلیلی را به کارکنان آموزش می‌دهند و در صورت نیاز از آن‌ها پشتیبانی فنی می‌کنند.
• نگهداری و بروزرسانی سیستم‌های BI: توسعه‌ دهندگان BI مسئول بررسی عملکرد صحیح و به روز بودن سیستم‌های تحلیل داده هستند.
• مهارت‌های مورد نیاز توسعه‌ دهندگان BI: متخصصان هوش تجاری باید به مهارت‌های مختلفی تسلط داشته باشند که در ادامه به آن‌ها اشاره شده است:
  • مهارت‌های فنی: برنامه‌ نویسی، پایگاه داده، ابزارهای BI، زبان‌ پرس و جو SQL
  • مهارت‌های تحلیلی: توانایی تحلیل داده‌ها و برقراری ارتباط بین داده‌ها و کسب‌ و کار
  • مهارت‌های ارتباطی: توانایی برقراری ارتباط موثر با طیف وسیعی از افراد با سطوح مختلف دانش فنی
  • درک کسب‌ و کار: آشنایی با اصول استراتژی کسب‌ و کار و مدل کسب‌ و کار سازمان

مدیر پایگاه داده چه وظایفی دارد؟

در دنیای داده‌های حجیم، پایگاه داده نقش کلیدی در ذخیره‌سازی و سازماندهی اطلاعات ایفا می‌کند. اما همیشه تیمی که به طراحی پایگاه داده می‌پردازد، مسئول مدیریت آن نیست. در بسیاری از موارد، شرکت‌ها سیستم‌های پایگاه داده را با توجه به نیازهای خاص کسب‌ و کار طراحی می‌کنند، اما شرکت دیگری که این محصول را خریداری می‌کند، مسئولیت مدیریت آن را بر عهده می‌گیرد.

در چنین شرایطی، شرکتی که محصول را خریداری کرده است، فرد یا تیمی را برای مدیریت پایگاه داده استخدام می‌کند. این فرد که با عنوان مدیر پایگاه داده شناخته می‌شود، وظیفه دارد عملکرد صحیح پایگاه داده را تضمین کند و از جریان روان داده‌ها اطمینان حاصل نماید. فعالیت‌های اصلی یک مدیر پایگاه داده را می‌توان به صورت زیر برشمرد:

• نظارت بر عملکرد بانک اطلاعاتی: مدیر پایگاه داده به طور مداوم عملکرد پایگاه داده را تحت نظر دارد تا از کارکرد صحیح آن، پاسخگویی مناسب و عدم وجود خطا یا مشکل اطمینان حاصل کند.
• ردیابی جریان داده: این فرد بر جریان ورود و خروج داده‌ها در پایگاه داده نظارت می‌کند و مطمئن می‌شود که داده‌ها به درستی ذخیره‌سازی و بازیابی می‌شوند.
• ایجاد نسخه‌های پشتیبان: تهیه نسخه‌های پشتیبان از پایگاه داده توسط این فرد به صورت دوره‌ای امری ضروری است تا در صورت بروز هرگونه مشکل، امکان بازیابی اطلاعات وجود داشته باشد.
• بازیابی داده‌ها: در صورت بروز خطا یا حذف ناخواسته، مدیر پایگاه داده مسئولیت بازیابی داده‌ها از نسخه‌های پشتیبان را بر عهده دارد.
• مدیریت امنیت: امنیت داده‌ها بسیار حائز اهمیت است. مدیر پایگاه داده دسترسی کاربران مختلف به بخش‌های مختلف پایگاه داده را بر اساس نیازهای کاری و سطح دسترسی آن‌ها تنظیم می‌کند و اقدامات لازم برای حفظ امنیت و محرمانگی اطلاعات را انجام می‌دهد.
• بهبود عملکرد: مدیر پایگاه داده همواره به دنبال راه‌هایی برای بهبود عملکرد پایگاه داده و افزایش سرعت دسترسی به اطلاعات است.

کاربردهای علم داده چیست؟

در این مطلب از مجله فرادرس، به این پرسش پاسخ دادیم که علم داده چیست و شامل چه مهارت‌ها و مراحلی می‌شود. همچنین، به مشاغل مرتبط با این حوزه اشاره کردیم و وظایف هر یک از آن‌ها را شرح دادیم. در این بخش قصد داریم به پرسش جدیدی پاسخ دهیم و آن هم این است: کاربردهای علم داده چیست و نمونه‌های کاربردی این حوزه در جنبه‌های مختلف زندگی انسان کدامند؟ افراد فعال در حوزه علم داده به دنبال پاسخ سوالاتی در مورد آینده هستند. آن‌ها کار خود را با داده‌های حجیم (Big Data) آغاز می‌کنند سپس این داده‌ها را به عنوان سوخت الگوریتم‌ها و مدل‌های پیش‌بینی‌کننده به کار می‌برند. دستاوردهای علم داده را می‌توان تقریباً در تمام صنایع ملاحظه کرد که در ادامه به برخی از آن‌ها اشاره شده است:

• کاربرد علم داده در طراحی موتورهای جستجو
• استفاده از علم داده در صنعت حمل و نقل
• کاربرد علم داده در امور مالی
• کاربرد علم داده در تجارت الکترونیک
• کاربرد علم داده در حوزه پزشکی
• کاربرد علم داده در صنعت هوایی
• کاربرد علم داده در طراحی بازی‌های کامپیوتری

در ادامه، به توضیح کاربردهای علم داده در هر یک از موارد فهرست شده در بالا می‌پردازیم.

کاربرد علم داده در طراحی موتورهای جستجو

اگر بخواهیم یک مثال ملموس برای این پرسش ارائه دهیم که کاربرد علم داده چیست؟، می‌توانیم به موتورهای جستجو مانند گوگل اشاره کنیم که در طراحی آن‌ها از روش‌های علم داده برای بهبود نتایج جستجو استفاده می‌شود. البته، هدف اصلی به کارگیری این روش‌ها صرفاً نمایش پربازدیدترین وب‌سایت‌ها به کاربران نیست. موتورهای جستجو ویژگی‌های بسیاری را در نظر می‌گیرند تا نتایجی متناسب، مرتبط و با کیفیت بالا برای هر کاربر ارائه دهند. این ویژگی‌ها می‌توانند شامل موارد زیر باشند:

• کلمات کلیدی: کلماتی که کاربر در نوار جستجو وارد می‌کند.
• مرتبط بودن محتوا: محتوای صفحه وب چقدر با کلمات کلیدی جستجو شده مطابقت دارد.
• کیفیت محتوا: اعتبار، خوانایی، و مفید بودن اطلاعات موجود در صفحه وب از دیگر ویژگی‌هایی هستند که در موتورهای جستجو مد نظر قرار می‌گیرند.
• تجربه کاربری: بررسی این که طراحی و ساختار صفحه وب چقدر برای کاربران راحت و قابل استفاده است.
• محبوبیت و اعتبار وب‌سایت: موتورهای جستجو میزان بازدید از وب‌سایت، لینک‌های ورودی از سایر وب‌سایت‌ها، و محبوبیت کلی آن‌ها را بررسی می‌کنند.

با استفاده از الگوریتم‌های پیچیده که با تکنیک‌های علم داده طراحی شده‌اند، موتورهای جستجو این داده‌ها را پردازش می‌کنند و صفحاتی را به کاربر نشان می‌دهند که به احتمال زیاد نیازهای او را برآورده می‌کنند. به عبارت دیگر، هدف نهایی موتورهای جستجو نمایش وب‌سایت‌های مرتبط، باکیفیت و مفید و نه صرفاً صفحات پربازدید است. بدین ترتیب اگر یک صفحه وب برای عبارت مورد جستجوی کاربر در رتبه اول گوگل ظاهر می‌شود، به این معنی نیست که این صفحه صرفاً به دلیل پربازدید بودن در رتبه اول قرار گرفته است. بلکه به این معنی است که این صفحه از نظر موتور جستجو دارای محتوای مرتبط، باکیفیت، محبوب و همچنین تجربه کاربری مناسبی است و می‌تواند نیازهای کاربر را به خوبی برآورده کند.

استفاده از علم داده در صنعت حمل و نقل

یکی از دستاوردهای مهم حوزه علم داده، طراحی ماشین‌های خودران است. خودروهای بدون راننده صرفاً داده‌های از پیش آماده شده را دریافت نمی‌کنند، بلکه به طور مداوم و لحظه‌ای اطلاعات را از محیط اطرافشان از طریق دوربین‌ها، رادارها و حسگرهای دیگر جمع‌آوری و پردازش می‌کنند. علم داده به خودروهای خودران کمک می‌کند تا داده‌ها را به درستی درک و تفسیر کنند و بتوانند اقدامات زیر را انجام دهند:

• تشخیص اشیاء متحرک و ثابت: ماشین‌های خودران با استفاده از روش‌های علم داده عابرین پیاده، دوچرخه‌سوار، سایر خودروها، علائم راهنمایی و رانندگی و موانع را تشخیص می‌دهند.
• برآورد فاصله و سرعت اشیاء: ماشین‌های بدون سرنشین بر پایه الگوریتم‌های علم داده می‌توانند فاصله و سرعت سایر خودروها، عابرین و موانع رو به درستی محاسبه کنند.
• پیش‌بینی رفتار سایر رانندگان و عابرین: حرکات و تصمیمات احتمالی سایر رانندگان و عابرین توسط ماشین‌های خودران قابل تشخیص هستند.
• انتخاب مسیر و سرعت مناسب: ماشین‌های بدون سرنشین با در نظر گرفتن قوانین راهنمایی و رانندگی، شرایط جاده و رفتار دیگران، بهترین مسیر و سرعت را برای رساندن مسافر به مقصد انتخاب می‌کنند.

کاربرد علم داده در امور مالی

یکی دیگر از کاربردهای مهم و موثر علم داده را می‌توان در حوزه مالی ملاحظه کرد. از روش‌های این حوزه می‌توان برای انجام وظایف مختلفی به خوبی بهره‌مند شد که در ادامه به برخی از مهم‌ترین آن‌ها اشاره شده است:

• مقابله با کلاهبرداری: علم داده در بخش‌های مختلفی از مبارزه با کلاهبرداری در حوزه مالی کاربرد دارد. الگوریتم‌های علم داده می‌توانند الگوهای مشکوک را شناسایی کنند و به مدیران و افراد فعال در این حیطه هشدار بدهند، اما در نهایت تصمیم‌گیری و اقدام نهایی برای مقابله با کلاهبرداری اغلب نیازمند دخالت نیروی انسانی متخصص است.
• پیش‌بینی آینده: پیش‌بینی‌های علمی در حوزه‌ بازار سهام به دلیل عوامل متعدد و غیرقابل کنترل همیشه با درصدی خطا همراه هستند. علم داده ابزارهایی در اختیار تحلیلگران قرار می‌دهد تا با بررسی داده‌های تاریخی و تحلیل الگوها، سناریوهای احتمالی برای آینده‌ بازار را با احتمال بیشتری پیش‌بینی کنند. اما این به معنی تضمین سود یا اطمینان قطعی از آینده نیست.

به عنوان مثال، می‌توان کاربرد علم داده را در بازار سهام بررسی کنیم. علم داده نقش مهمی در تحلیل بازار سهام دارد، اما هدف اصلی بررسی داده‌های گذشته، پیش‌بینی دقیق قیمت سهام نیست. تحلیلگران از مدل‌های علم داده برای بررسی عوامل مختلفی مثل اخبار روز، وضعیت اقتصادی، عملکرد شرکت‌ها و احساسات بازار استفاده می‌کنند تا تصویری جامع از عوامل موثر بر قیمت سهام به دست بیاورند و بر اساس آن به تصمیماتی درباره سرمایه‌گذاری آگاهانه‌تر دست بزنند. در واقع، علم داده به تحلیلگران بازار سهام کمک می‌کند تا با دیدگاهی بازتر و بر اساس شواهد و الگوهای واقعی، احتمالات آتی رو بسنجند و تصمیم بگیرند. اما این نکته را در نظر داشته باشید که هیچ تضمینی برای پیش‌بینی قطعی بازار و کسب سود وجود ندارد.

کاربرد علم داده در تجارت الکترونیک

شرکت‌ها و سازمان‌های بین‌المللی بزرگی نظیر آمازون از علم داده برای بهبود تجربه کاربری با توصیه‌های شخصی‌سازی شده استفاده می‌کنند تا میزان سوددهی و سطح رضایت مشتری بیشتر شوند. به عبارتی، مدیران می‌توانند از روش‌های علم داده در حوزه تجارت الکترونیک در امور مختلفی استفاده کنند که در ادامه به برخی از آن‌ها اشاره شده است:

• بررسی علاقه‌مندی‌های مشتریان: بر اساس جستجوهای قبلی کاربر، کلیک‌های انجام شده و صفحاتی که بازدید شده‌اند، علاقه‌مندی و سلایق مشتریان بررسی می‌شوند تا نیازهای کاربر شناسایی شده و مطابق با آن‌ها خدمات و محصولات مرتبط به مشتریان پیشنهاد شوند.
• بررسی نظرات کاربران: بر اساس بازخورد مشتریان و کاربران می‌تواند به نقاط قوت و نقاط ضعف خدمات و محصولات پی برد و از آن‌ها در راستای بهبود خدمات و کیفیت محصولات استفاده کرد.
• تشخیص ترندهای بازار: محصولات پرفروش، ترندهای خرید در دوره‌های زمانی خاص و تحلیل‌های عمومی بازار را می‌توان با استفاده از روش‌های علم داده مشخص کرد و مطابق با آن‌ها خدماتی را به کاربران ارائه داد.

به عبارتی می‌توان گفت هدف نهایی تجارت الکترونیک ارائه پیشنهادات شخصی‌سازی شده به مشتریان صرفاً به منظور فروش بیشتر نیست. بلکه افزایش میزان رضایت مشتری و در نهایت وفاداری او به سازمان نیز جزو اهداف مهم است. با پیشنهاد محصولات مرتبط و مورد علاقه، مشتری تجربه مثبتی کسب می‌کند و احتمال خرید مجدد از آن وب‌سایت افزایش می‌یابد.

کاربرد علم داده در حوزه پزشکی

در پاسخ به پرسش مهم‌ترین کاربرد علم داده چیست؟، شاید بتوان به حوزه پزشکی اشاره کرد. امروزه، از روش‌های نوین علم داده در مراقبت‌های بهداشتی استفاده می‌شود و به پزشکان و محققان در درمان و تشخیص انواع مختلف بیماری‌ها کمک می‌کنند. در ادامه، به برخی از مهم‌ترین کاربردهای علم داده در حوزه پزشکی اشاره می‌کنیم:

• تشخیص تومور: علم داده در روش‌های تشخیصی مختلفی مثل رادیولوژی، پاتولوژی و آنالیز خون با شناسایی الگوهای پنهان در تصاویر و داده‌های آزمایشگاهی به پزشکان کمک می‌کند تا احتمال وجود تومور و نوع آن را با دقت بیشتری تشخیص دهند.
• کشف دارو: علم داده نقش مهمی در فرآیند طولانی و پیچیده کشف دارو دارد. با استفاده از ابزارهای تحلیل داده، پژوهشگران می‌توانند ترکیبات شیمیایی مختلف رو شبیه‌سازی کنند تا سریع‌تر به ترکیبات با پتانسیل درمانی مؤثر برسند.
• تحلیل تصاویر پزشکی: علاوه بر تومور، علم داده در تحلیل انواع تصاویر پزشکی مثل سی‌تی‌اسکن، ام‌آرآی و سونوگرافی استفاده می‌شود. الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند تغییرات جزئی در این تصاویر رو تشخیص دهند و به تشخیص بیماری‌های مختلف مثل شکستگی استخوان، بیماری‌های قلبی و حتی آلزایمر کمک کنند.
• ربات‌های مجازی پزشکی: در حال حاضر استفاده از ربات‌های مجازی در حوزه‌های مختلف مراقبت‌های بهداشتی مثل مشاوره اولیه، پاسخ به سوالات رایج بیماران و حتی برخی مراقبت‌های بعد از عمل، در حال توسعه و گسترش هستند. این ربات‌ها با استفاده از تکنیک‌های «پردازش زبان طبیعی» (Natural Language Processing | NLP) می‌توانند با بیماران تعامل داشته باشند و به پزشکان و کادر درمان کمک کنند.
• ژنتیک و ژنومیک: علم داده نقش مهمی در تحلیل داده‌های ژنتیکی و ژنومیکی دارد. با بررسی توالی ژن‌ها و تغییرات آن‌ها، می‌توان ریسک ابتلا به برخی بیماری‌ها رو پیش‌بینی، راه‌های مؤثرتر برای درمان بیماری‌های ارثی را پیدا کرد و حتی داروهای شخصی‌سازی شده برای هر فرد طراحی کرد.
• مدل‌سازی پیش‌بینی برای تشخیص: با استفاده از داده‌های جمع‌آوری شده از بیماران مختلف، می‌توان مدل‌های پیش‌بینی کننده‌ای ساخت که خطر ابتلا به بیماری‌های خاص، عوارض داروها و یا پاسخ بدن به درمان‌های مختلف رو با دقت بیشتری پیش‌بینی کنند. این مدل‌ها به پزشکان در تصمیم‌گیری‌های درمانی کمک می‌کنند و می‌توانند روند درمان رو بهبود بخشند.

کاربرد علم داده در صنعت هوایی

علم داده نقش مهمی در رشد صنعت هواپیمایی دارد و به شرکت‌های فعال در این حوزه در مدیریت بهتر عملیات و ارائه خدمات به مشتری کمک می‌کند. به عبارتی، می‌توان کاربرد علم داده را در امور مختلف مربوط به صنعت هوایی ملاحظه کرد که در ادامه به برخی از آن‌ها اشاره شده است:

• پیش‌بینی تأخیر پرواز: علم داده می‌تواند با تحلیل داده‌های مختلف مثل شرایط آب و هوایی، مشکلات فنی قبلی، ترافیک هوایی و داده‌های مربوط به خود هواپیما، احتمال تأخیر پرواز رو با دقت بیشتری پیش‌بینی کند. این پیش‌بینی‌ها به شرکت‌های هواپیمایی کمک می‌کند تا برنامه‌ریزی بهتری داشته باشند و در صورت لزوم اقدامات پیشگیرانه‌ای انجام دهند تا میزان تأخیر پرواز کاهش پیدا کند.
• تصمیم‌گیری درباره مسیر پرواز: انتخاب مسیر بهینه‌تر برای پروازهای طولانی می‌تواند منجر به صرفه‌جویی قابل توجهی در مصرف سوخت و زمان شود. علم داده با در نظر گرفتن عواملی مثل شرایط باد، مسافت، مدت زمان پرواز و محدودیت‌های سوخت می‌تواند به شرکت‌های هواپیمایی در انتخاب بهترین مسیر پرواز کمک کند.
• مدیریت قیمت‌گذاری: روش‌های علم داده به شرکت‌های هواپیمایی کمک می‌کند تا با در نظر گرفتن تقاضا، بازار رقابت و هزینه‌های عملیاتی، بهترین قیمت رو برای بلیط‌ها تعیین کنند.
• نگهداری و تعمیر هواپیما: با تحلیل داده‌های موتورها و سایر اجزای هواپیما، می‌توان زمان مناسبی را برای تعمیر و نگهداری پیشگیرانه مشخص و از بروز مشکلات جدی جلوگیری کرد.
• تجربه کاربری: شرکت‌های هواپیمایی با استفاده از ابزارهای علم داده می‌توانند خدمات و امکانات خود را با توجه به نیازها و ترجیحات مسافران شخصی‌سازی و تجربه سفر را برای آن‌ها لذت‌بخش‌تر کنند.

کاربرد علم داده در طراحی بازی های کامپیوتری

شاید برای افرادی که به دنبال پاسخ پرسش علم داده چیست ، جالب باشد که بدانند از این حوزه در طراحی و ساخت بازی‌های کامپیوتری استفاده می‌شود و امروزه، با به‌کارگیری روش‌های نوین آن شاهد تحول عظیمی در ساخت و طراحی بازی‌های کامپیوتری هستیم و شرکت‌های بزرگ و فعال در این حوزه سرمایه‌گذاری‌های کلانی برای استفاده از روش‌های علم داده در تولید بازی‌های جدید می‌کنند. برخی از اهداف استفاده از علم داده در بازی‌ها را می‌توان به صورت زیر برشمرد:

• ایجاد تجربه‌ای چالش‌برانگیز و لذت‌بخش برای کاربر: با استفاده از روش‌های علم داده می‌توان سطوح بازی را متناسب با مهارت‌های بازیکن تنظیم کرد. در این حالت، هم بازیکن‌های حرفه‌ای چالش کافی را در بازی پیدا می‌کنند و هم بازیکن‌های جدید می‌توانند از بازی لذت ببرند.
• ایجاد تنوع در رفتار حریف: هوش مصنوعی نباید قابل پیش‌بینی باشد و همیشه حرکت‌های یکسانی انجام دهد. به کمک علم داده، می‌توانیم برای حریف رفتارهای هوشمندانه، غیرمنتظره و متنوع طراحی کنیم تا بازی جذاب‌تر شود.
• یادگیری از بازیکنان: با جمع‌آوری و تحلیل داده‌های مربوط به نحوه‌ بازی بازیکنان، روش‌های علم داده می‌توانند سبک بازی افراد رو یاد بگیرند و خودشان را با آن‌ها وفق دهند. البته این قابلیت به این معنی نیست که هر کاربری در انجام تمام بازی‌ها شکست بخورد، بلکه با این ویژگی می‌توان تجربه بازی را برای هر بازیکن شخصی‌سازی کرد.

تفاوت علم داده و هوش مصنوعی

تا به این قسمت از مطلب حاضر به مفاهیم کلی درباره پرسش علم داده چیست ، پاسخ دادیم. اما ممکن است سوالاتی در ذهن علاقه‌مندان به این حوزه شکل گیرد که علم داده و هوش مصنوعی چه تفاوتی با یکدیگر دارند؟ آیا می‌توان این دو حوزه را یکسان در نظر گرفت؟ باید گفت با این که علم داده و هوش مصنوعی دارای مفاهیم زیادی هستند که با یکدیگر همپوشانی دارند، اما نمی‌توان آن‌ها را یکسان در نظر گرفت. به عبارتی، هوش مصنوعی حوزه‌ای کلی محسوب می‌شود و می‌توان علم داده را زیرشاخه‌ای از آن تعریف کرد. این دو حیطه از جنبه‌های مختلف با یکدیگر متفاوت هستند که در ادامه به آن‌ها اشاره شده است:

• هدف: علم داده بر استخراج دانش و بینش از داده‌ها برای حل مسائل خاص و بهبود تصمیم‌گیری متمرکز است در حالی که هوش مصنوعی بر ایجاد سیستم‌هایی شبیه انسان تمرکز دارد که می‌توانند بدون برنامه‌ریزی صریح، وظایف خاصی را انجام دهند.
• رویکرد: علم داده از روش‌های آماری و محاسباتی برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و تبدیل آن به دانش استفاده می‌کند. هوش مصنوعی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و سایر تکنیک‌های محاسباتی برای ایجاد مدل‌هایی استفاده می‌کند که می‌توانند از داده‌ها یاد بگیرند و بدون برنامه‌ریزی صریح تصمیم بگیرند.
• مهارت‌های مورد نیاز: برای فعالیت در حوزه علم داده باید به مباحث آمار، ریاضیات، برنامه‌نویسی، مصورسازی داده، تفکر تحلیلی و حل مسئله اشراف داشته باشید. هوش مصنوعی شامل مهارت‌ها و مفاهیم کلی‌تر نظیر علوم کامپیوتر، ریاضیات، آمار، یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی مصنوعی و مهندسی نرم‌افزار می‌شود.
• نقش‌ها: علم داده مشاغلی نظیر دانشمند داده، تحلیلگر داده و مهندس داده را در بر می‌گیرد. هوش مصنوعی شامل مشاغل کلی‌تری نظیر مهندس یادگیری ماشین، محقق هوش مصنوعی و متخصص رباتیک می‌شود.

تفاوت علم داده و داده کاوی

در پاسخ به پرسش علم داده چیست ، باید به مفهوم داده‌کاوی نیز بپردازیم زیرا ممکن است این حیطه توسط برخی از افراد با علم داده اشتباه گرفته شود. البته، باید گفت هر دوی این مفاهیم روی استخراج اطلاعات ارزشمند از داده ها تمرکز دارند، اما از جنبه‌های مختلفی می‌توان به تفاوت آن‌ها اشاره کرد که در ادامه به آن‌ها می‌پردازیم:

• هدف: داده‌کاوی معمولا بر کشف الگوهای پنهان و روابط غیرمنتظره در داده‌ها تمرکز دارد. هدف اصلی این حوزه شناسایی الگوهای قابل استفاده برای پیش‌بینی، طبقه‌بندی یا توصیف داده‌های جدید است. از سوی دیگر، علم داده هدف گسترده‌تری دارد و تلاش می‌کند دانش و بینش عملی از داده‌ها را استخراج کند که بتوان از آن‌ها برای حل مشکلات کسب و کار یا پاسخ به سوالات تجاری استفاده کرد. این دانش نه تنها شامل پیدا کردن الگوها، بلکه تفسیر و تبدیل آن‌ها به راه‌حل‌های قابل اجرا نیز می‌شود.
• رویکرد: داده‌کاوی بیشتر بر تکنیک‌های آماری و الگوریتم‌های خاص مانند طبقه‌بندی، خوشه‌بندی و رگرسیون متمرکز است. این تمرکز بر روی تکنیک‌های خاص باعث می‌شود داده‌کاوی تا حدودی محدود به استخراج الگوهای شناخته شده باشد. از طرف دیگر، علم داده یک رویکرد جامع‌تر دارد و از ابزار و تکنیک‌های مختلفی از جمله داده‌کاوی، آمار، یادگیری ماشین، مصورسازی داده و محاسبات ابری استفاده می‌کند. این رویکرد جامع‌تر اجازه می‌دهد تا به سوالات پیچیده‌تر پاسخ داده شده و راه‌حل‌های خلاقانه‌تری برای حل مسئله ارائه داده شود.
• دامنه کاری: داده‌کاوی معمولا روی مجموعه داده‌های خاص و سوالات از پیش تعریف شده متمرکز است. به عنوان مثال، یک تحلیلگر داده‌کاوی ممکن است تلاش کند الگوهایی را در داده‌های مشتری برای بهبود استراتژی‌های بازاریابی شناسایی کند. علم داده طیف گسترده‌تری از فعالیت‌ها از جمله جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها، توسعه مدل‌های پیش‌بینی، مصورسازی داده‌ها و برقراری ارتباط بین یافته‌ها و تصمیمات کسب و کار را شامل می‌شود. به عبارتی می‌توان گفت علم داده یک رویکرد جامع‌تر است که می‌تواند در پاسخ به سوالات مختلف در سراسر سازمان مورد استفاده قرار گیرد.

تفاوت علم داده و ماشین لرنینگ

یکی از پرسش‌های رایج و مرتبط به سوال علم داده چیست ، این است که این حوزه چه تفاوتی با ماشین لرنینگ دارد؟ باید گفت این دو حیطه تا حد زیادی با یکدیگر همپوشانی دارند اما می‌توان برای آن‌ها تفاوت‌های مهمی قائل شد. در ادامه به برخی از مهم‌ترین تفاوت‌های این دو حیطه پرداخته شده است:

• حوزه: علم داده حوزه گسترده‌تری است که شامل تمام چرخه عمر تحلیل داده می‌شود. این چرخه عمر شامل مراحل مختلفی نظیر جمع‌آوری و پاکسازی داده‌ها، ساخت مدل‌ها، تحلیل نتایج و برقراری ارتباط بین یافته‌ها می‌شود. این حوزه از تکنیک‌ها و ابزارهای مختلفی از جمله یادگیری ماشین، آمار، برنامه نویسی و تخصص در زمینه مورد نظر استفاده می‌کند. یادگیری ماشین را می‌توان زیرمجموعه‌ای از علم داده به حساب آورد که به طور خاص بر ساخت الگوریتم‌هایی تمرکز دارد که می‌توانند بدون نیاز به برنامه نویسی صریح، از داده‌ها یاد بگیرند. این حوزه از تکنیک‌هایی مانند طبقه‌بندی، رگرسیون و خوشه‌بندی برای پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری بر اساس داده‌ها استفاده می‌کند.
• تمرکز: هدف از علم داده استخراج معنی و دانش از داده‌ها برای حل مشکلات و کمک به تصمیم‌گیری است. این حوزه شامل درک مسئله و سوالات تجاری، پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها، انتخاب مدل‌های مناسب، تفسیر نتایج و برقراری ارتباط بین یافته‌ها و ذینفعان است. از سوی دیگر، یادگیری ماشین بر ساخت مدل‌های پیش‌بینی تمرکز دارد که می‌توانند از داده‌ها یاد بگیرند و پیش‌بینی‌های دقیقی انجام دهند. این حوزه بر الگوریتم‌ها، تکنیک‌های بهینه‌سازی و معیارهای ارزیابی در یادگیری ماشین برای سنجش عملکرد مدل تأکید می‌کند.
• مهارت‌ها: علم داده به طیف وسیع‌تری از مهارت‌ها از جمله آمار، برنامه نویسی (پایتون و R)، مصورسازی داده‌ها، ارتباطات و هوش تجاری نیاز دارد. داشتن مهارت‌های حل مسئله قوی و تفکر تحلیلی نیز در این حوزه از اهمیت بالایی برخوردار است. یادگیری ماشین به دانش قوی در جبر خطی، حساب دیفرانسیل و انتگرال، احتمال و آمار نیاز دارد. مهارت‌های برنامه نویسی در پایتون و آشنایی با کتابخانه‌های خاص یادگیری ماشین نیز برای این حوزه ضروری هستند.

تفاوت هوش تجاری و علم داده چیست؟

هوش تجاری از دیگر حوزه‌های فناوری اطلاعات است که برخی افراد فرقی بین آن با علم داده قائل نمی‌شوند. با این که هر دو حیطه با داده‌ها سر و کار دارند، اما هدف و رویکرد آن‌ها متفاوت است. در ادامه خلاصه‌ای از تفاوت‌های کلیدی این دو حوزه ارائه شده است:

• هدف: هدف هوش تجاری کمک به کسب‌ و کارها در درک عملکرد گذشته و فعلی برای تصمیم‌گیری‌های روزمره و بهبود کارایی عملیاتی است در حالی که علم داده بر استخراج بینش‌های عمیق‌ و پیش‌بینی‌کننده از داده‌ها برای حل مسائل پیچیده و نوآوری و تصمیم‌گیری بلندمدت تمرکز دارد.
• رویکرد: هوش تجاری بر داده‌های ساخت‌یافته مانند پایگاه‌ داده‌ رابطه‌ای و تجزیه و تحلیل توصیفی از آن‌ها تمرکز دارد و از ابزارهای گزارش‌گیری و داشبوردسازی برای ارائه بصری اطلاعات استفاده می‌کند. علم داده داده‌های ساخت‌یافته و غیرساخت‌یافته (مانند متن، تصاویر، حسگرها) و انواع مختلفی از تجزیه و تحلیل (توصیفی، تشخیصی، پیش‌بینی‌کننده) را به کار می‌گیرد و از تکنیک‌های آمار پیشرفته، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی برای استخراج الگوهای پنهان استفاده می‌کند.
• مهارت‌ها: برای هوش تجاری مهارت‌های تحلیل کسب‌ و کار، مصورسازی داده‌ها و ابزارهای BI و زبان‌های کوئری‌نویسی نظیر SQL نیاز است. در علم داده به مهارت‌های فنی بیشتری مانند آمار، ریاضیات، برنامه‌ نویسی و درک یادگیری ماشین احتیاج داریم.
• مخاطب: هوش تجاری عمدتاً برای مدیران کسب‌ و کار و تحلیلگران تجاری در نظر گرفته شده است. در حالی که علم داده می‌تواند برای بخش‌های مختلف سازمان از جمله بازاریابی، مالی، تولید و تحقیق و توسعه مفید و کاربردی باشد.

سوالات متداول درباره علم داده

در این بخش، قصد داریم به پرتکرارترین سوالات مربوط به علم داده بپردازیم و بر اساس مطالب گفته شده در قسمت‌های پیشین مطلب حاضر، به آن‌ها پاسخ دهیم.

تفاوت بین علم داده، تحلیل داده و یادگیری ماشین چیست؟

به طور خلاصه می‌توان گفت علم داده یک حوزه‌ فراگیر است که از روش‌های آماری و محاسباتی برای استخراج بینش از داده‌ها استفاده می‌کند و شامل هر دو حیطه تحلیل داده و یادگیری ماشین می‌شود. تحلیل داده بر تفسیر داده‌ها برای نتیجه‌گیری و گرفتن تصمیمات مهم بر اساس داده‌ها تمرکز می‌کند و  یادگیری ماشین که زیرمجموعه‌ای از علم داده است، از الگوریتم‌ها برای پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری استفاده می‌کند و به ماشین‌ها اجازه می‌دهد بدون برنامه‌ریزی صریح از داده‌ها یاد بگیرند.

آیا یادگیری علم داده سخت است؟

یادگیری فرایند علم داده سخت نیست اما انجام برخی از مراحل آن نظیر پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی و تحلیل داده‌ها به دانش ریاضی و آمار و برنامه نویسی احتیاج دارد. بنابراین، افراد علاقه‌مند به این حیطه باید دانش تخصصی خود را در این زمینه‌ها افزایش دهند.

آیا علم داده به برنامه نویسی نیاز دارد؟

بله، علم داده به برنامه‌ نویسی نیاز دارد و بخشی از فعالیت‌های دانشمند داده، پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین و کار با کلان داده‌ها است. افراد علاقه‌مند به این حوزه باید به یادگیری زبان‌های برنامه نویسی این حوزه نظیر پایتون و R بپردازند.

آیا برای ورود به علم داده مدرک دانشگاهی لازم است؟

خیر، برای این که به عنوان دانشمند داده مشغول به کار شوید، داشتن مدرک دانشگاهی همیشه ضروری نیست. شما می‌توانید با تقویت مهارت‌های تخصصی خود در این حوزه و انجام پروژه‌های شخصی، یا گذراندن دوره‌های آموزشی آنلاین و کارآموزی به عنوان متخصص وارد این حوزه شوید.

علم داده در کدام صنایع کاربرد دارد؟

علم داده تقریباً در تمام صنایع از جمله مالی، مراقبت‌های بهداشتی، فناوری، خرده فروشی، تولید و غیره قابل استفاده است. به عبارتی می‌توان گفت هر صنعتی که تصمیمات خود را بر پایه داده‌ها اتخاذ می‌کند، می‌تواند از علم داده بهره‌مند شود.

آیا هوش مصنوعی جایگزین دانشمندان داده خواهد شد؟

هوش مصنوعی یک ابزار قدرتمند برای دانشمندان داده محسوب می‌شود، اما بعید به نظر می‌رسد بتواند جایگزین آن‌ها شود. برای حل مسائل حوزه علم داده به مهارت‌های نرم نظیر تفکر انتقادی، خلاقیت و مهارت‌های حل مسئله نیاز است که هوش مصنوعی قادر نیست در این زمینه مشابه انسان عمل کند.

آیا برای شروع یادگیری علم داده به داده‌های زیادی نیاز دارم؟

خیر. داده‌های عمومی زیادی در دسترس است که می‌توانید برای تمرین و آزمایش از آن‌ها استفاده کنید. همچنین، می‌توانید کار خود را با پروژه‌های کوچک شروع کنید و به تدریج با مجموعه داده‌های بزرگتر پیش بروید.

آینده علم داده چیست؟

پیش‌بینی می‌شود علم داده همچنان به رشد و تکامل خود ادامه دهد. انتظار می‌رود شاهد نوآوری‌های بیشتر در یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و سایر حوزه‌های مرتبط باشیم. در نتیجه، تقاضا برای دانشمندان داده ماهر همچنان بالا خواهد رفت.

جمع‌بندی

علم داده حوزه‌ای میان‌رشته‌ای است و یکی از زیرشاخه‌های رشته هوش مصنوعی محسوب می‌شود. امروزه، از این حیطه در اکثر سازمان‌ها و شرکت‌ها به منظور تحلیل داده‌ها استفاده می‌شود و مدیران بر اساس نتایج حاصل شده از روش‌های علم داده درباره مسائل مهم تصمیم‌گیری می‌کنند. به عبارتی، می‌توان گفت دستیابی به موفقیت و پیشی گرفتن از رقبا در دنیای امروز بدون در نظر گرفتن داده‌ها امکان‌پذیر نیست و علم داده روش‌ها و ابزارهای قدرتمندی را در اختیار ما قرار می‌دهد تا با کمک آن‌ها، از داده‌های خام، اطلاعات ارزشمندی را به عنوان کلید موفقیت استخراج کنیم.

در این مطلب از مجله فرادرس به این پرسش پاسخ دادیم که علم داده چیست و چه کاربردهایی در زندگی انسان دارد. به علاوه، به مراحل چرخه علم داده اشاره کردیم و مهارت‌های مورد نیاز برای ورود به این حیطه و منابع آموزشی مرتبط با آن را توضیح دادیم تا علاقه‌مندان بتوانند با آگاهی برای قدم گذاشتن در این مسیر تصمیم‌ بگیرند.