استادی هوش مصنوعی
آموزش علم داده، آموزش ماشین لرنینگ

مقدمه:

با ورود جهان به عصر داده های بزرگ، نیاز به ذخیره سازی این داده ها نیز افزایش یافته است. این مسئله تا سال ها پیش یکی از بزرگ ترین نگرانی های صنایع و سازمان ها بود. تمرکز اصلی بر ایجاد چارچوب و راه حل هایی برای ذخیره داده ها بود. اکنون که مشکل ذخیره سازی داده ها حل شده است، تمرکز بر روی پردازش داده ها معطوف شده است.

تمام ایده‌هایی که در فیلم‌های علمی تخیلی هالیوود می‌بینید در واقع می‌ توانند توسط Data Science به واقعیت تبدیل شوند. علم داده، آینده هوش مصنوعی است. بنابراین، بسیار مهم است که بدانید علم داده چیست و چگونه می تواند برای کسب و کار شما ارزش آفرینی می کند؟ مسیر آموزش علم داده از کجا شروع می شود؟ تا انتها همراه ما باشید تا به پاسخ تمامی سوالاتتان درباره علم داده دست یابید.

علم داده چیست؟

علم داده Data Science))، به عنوان یکی از پرتقاضاترین مسیرهای شغلی برای متخصصان ماهر در هوش مصنوعی است که مرتبا به تکامل خود ادامه می دهد. امروزه، متخصصان موفق داده می‌دانند که باید مهارت‌های سنتی تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده‌ها، داده‌کاوی و مهارت‌های برنامه ‌نویسی را پشت سر بگذارند.

دانشمندان داده به منظور کشف اطلاعات مفید برای سازمان‌های خود، باید بر طیف کامل چرخه حیات علم داده تسلط داشته باشند و دارای سطحی از انعطاف‌ پذیری و درک برای به حداکثر رساندن بازده در هر مرحله از فرآیند باشند.

آموزش علم داده متکی به کامپیوتر و فناوری اطلاعات است. جذابیت و کاربرد این حوزه به حدی است که امروزه بیشترین میزان تقاضا را در این حوزه داریم. علم داده از مباحث مختلفی چون ریاضی، آمار، شناخت الگو، مهندسی داده تشکیل شده است که بسیاری از کسب و کارها برای سرمایه گذاری و تصمیم گیری هایشان از دیتا ساینس کمک می گیرند.

از طریق آموزش علم داده می توانیم به جمع آوری، آماده سازی، تصویر سازی، تحلیل و ارزیابی دیتا و همچنین مدیریت و نگهداری حجم زیادی از اطلاعات بپردازیم.

تاریخچه علم داده

ویلیام کلیولند در سال 2001 برای اولین بار اصطلاح علم داده را مطرح کرد. این شخص در یکی از مقالات خود عنوان کرد که علم داده باید به عنوان یک رشته مستقل شناخته شود. ویلیام کلیولند علم داده را با علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی مرتبط می دانست. وی اعتقاد داشت مهندسین کامپیوتر شناخت کمی از دیتاها و کار با آن ها را دارند و در نتیجه منافع استفاده از یک تحلیلگر داده محدود می شود.

همچنین دانش متخصصین آمار هم محدود است. پس در نتیجه با ترکیب این دو گروه می توان به نتایج فوق العاده ای دست پیدا کرد. با این که عبارت علم داده عبارت جدیدی است اما این حرفه سال های سال وجود داشته است. ناپلئون بناپارت از مدل های ریاضی برای تصمیم گیری در میادین جنگی استفاده می کرده است. این مدل ها را ریاضیدانان تهیه می کردند.

دانشکده مدیریت دانشگاه تهران؛ اولین پژوهش را در زمینه علم داده در ایران انجام داد. دانشگاه شهید بهشتی نیز اولین دانشگاه در ایران است که آموزش علم داده را در مقطع کارشناسی ارشد آغاز کرد.

مزایا و کاربرد علم داده

داده ها ارزشمند هست و علمی که به رمزگشایی آن نیز کمک کند ارزشمند است. در هر لحظه ای که می گذرد میلیارد ها بایت داده در حال تولید است. به جرئت می توان گفت ارزش این داده ها بیشتر از نفت است. نقش یک متخصص که آموزش علم داده را به صورت اصولی و به طور کامل گذرانده باشد بسیار مهم و کلیدی است.

داده بدون علم هیچ ارزشی ندارد. داده ها باید خوانده و تجزیه و تحلیل شوند. این امر نیازمند داشتن کیفیت داده و درک نحوه خواندن آن ها و اکتشافات مبتنی بر داده است. داده ها به ایجاد تجربیات بهتر مشتری کمک می کند.

برای کالاها و محصولات، علم داده از قدرت یادگیری ماشین استفاده می‌کند تا شرکت‌ها را قادر باشند محصولاتی را تولید کنند که مشتریان آن را دوست دارند. به عنوان مثال، برای یک شرکت تجارت الکترونیک، یک سیستم توصیه عالی می تواند به آنها کمک کند تا با مشاهده تاریخچه خرید هر مشتری، شخصیت های مشتری خود را کشف کنند.

کاربرد های علم داده محدود به کالاهای مصرفی یا فناوری یا مراقبت های بهداشتی نیست. تقاضای زیادی برای بهینه سازی فرآیندهای تجاری با استفاده از علم داده وجود دارد، از بانکداری و حمل و نقل تا تولید همگی نیاز مبرم به متخصص علم داده دارند. اما همه این موقعیت های کاری نیازمند نیرویی هستند که آموزش علم داده را به صورت اصولی و جامع گذرانده باشد.

پیش نیاز های علم داده

هنگام تحقیق و مطالعه برای آموزش علم داده به شما گفته می شود برای تبدیل شدن به یک متخصص علم داده به مهارت های تخصصی در زمینه‌ های مختلف مانند توسعه نرم‌افزار، زبان‌ های جستجوی پایگاه داده، یادگیری ماشین، برنامه ‌نویسی، ریاضیات، آمار، تجسم داده‌ها و ... نیاز دارید.

افراد هنگامی که با این لیست عظیم مواجه می شوند، دلسرد شده و انگیزه خود را از دست می دهند. اینجاست که تجربه دانشمندان داده به کمک می آید، زیرا این افراد می دانند که برای شروع آموزش علم داده لازم نیست یک عمر مهارت های دانشمندان را داشته باشید.

مهارت‌ های دانشمند داده به قدری متنوع است که باید درک کرد که فرد از قبل دارای چه مهارت‌هایی برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده است و کدام مهارت‌ها را می‌توان در طول زمان توسعه داد تا با مشاغل علوم داده مطابقت داشته باشد. با این حال، پیش نیازهای خاصی وجود دارد که باید قبل از شروع آموزش علم داده، آن ها را فرا بگیرید.

در اینجا به برخی از مفاهیم فنی که باید قبل از آموزش علم داده بدانید، می پردازیم:

1. یادگیری ماشین (Machine learning)

   ماشین لرنینگ ستون فقرات علم داده است. دانشمندان داده برای آموزش علم داده باید علاوه بر دانش اولیه آمار، درک کاملی از یادگیری ماشین نیز داشته باشند.

2. مدل سازی (Modeling)

   مدل های ریاضی به شما کمک می کنند تا بتوانید براساس داده های که در دست دارید، سریع ترین پیش بینی و محاسبات را داشته باشید. مدل سازی نیز بخشی از یادگیری ماشین است و شامل تشخیص این که کدام الگوریتم برای حل یک مسئله معین مناسب تر است و همچنین نحوه آموزش این مدل ها می شود.

3. آمار (Statistics)

   آمار در مرکز آموزش علم داده قرار دارد. یک دسته محکم در آمار می تواند به شما کمک کند تا هوش بیشتری را استخراج کرده و نتایج معنادار بیشتری را به دست آورید.

4. برنامه نویسی (Programming)

   برای اجرای موفقیت آمیز پروژه علم داده به سطحی خاصی از برنامه نویسی نیاز است. رایج ترین ومناسب ترین و در نهایت محبوب ترین زبان برنامه نویسی که برای آموزش علم داده به آن نیاز دارید، زبان برنامه نویسی پایتون می باشد. این زبان برنامه نویسی یادگیری آسانی دارد و از کتابخانه های قدرتمندی پشتیبانی می کند که این کتابخانه ها برای علم داده و یادگیری ماشین بسیار مناسب هستند.

5. پایگاه داده ها (Data bases)

   برای آن که پس از اموزش علم داده به یک دانشمند داده توانمند تبدیل شوید باید بدانید که پایگاه داده ها چگونه کار می کنند؟ چگونه این پایگاه داده ها را مدیریت کنید؟ و این که چگونه داده ها را از آن ها استخراج کنید؟

متخصص علم داده کیست و چه کاری انجام می دهد؟

تا کنون متوجه شدید که علم داده چیست و برای آموزش علم داده به چه پیش نیاز هایی احتیاج دارید. حتما این سوال برایتان پیش آمده است متخصص داده کیست و دقیقا چه کاری انجام می دهد.
پاسخ این است که یک دانشمند داده، داده های کسب و کار را برای استخراج بینش معنادار تجزیه و تحلیل می کند. به عبارت دیگر، یک دانشمند داده مشکلات تجاری را از طریق یک سری مراحل حل می کند. این مراحل به صورت زیر می باشد:

در مرحله اول دانشمند داده قبل از جمع آوری داده ها و تجزیه و تحلیل آن ها، با پرسیدن سوالات درست به درک مناسبی دست پیدا می کند و مشکل را مشخص می کند.
در مرحله دوم متخصص داده مجموعه صحیح متغیرها و مجموعه داده ها را تعیین می کند. یک دانشمند داده، داده های ساختار یافته و بدون ساختار را از تعداد بسیاری منابع مختلف جمع آوری می کند. این داده ها شامل داده های سازمانی، داده های عمومی و ... می باشد.

در مرحله سوم پس از جمع آوری داده، دانشمند داده موظف است داده های خام را پردازش کرده و آن را به شکلی مناسب برای تجزیه و تحلیل تبدیل کند. این شامل اعتبار سنجی داده ها برای تضمین یکنواختی و میزان دقت و کامل بودن است.
در مرحله بعد پس از اینکه داده ها به شکل قابل استفاده ارائه شدند، به سیستم تحلیلی الگوریتم یادگیری ماشین یا یک مدل آماری وارد می شوند. اینجاست که دانشمندان داده الگوها و روندها را تجزیه و تحلیل و شناسایی می کنند.

هنگامی که داده ها به طور کامل ارائه شدند، دانشمند داده ها را برای یافتن فرصت ها و راه حل ها تفسیر می کند. دانشمندان داده کار را با تهیه نتایج و بینش برای به اشتراک گذاشتن با ذینفعان مربوطه و انتقال نتایج به پایان می‌رسانند.
اکنون باید از برخی الگوریتم‌های یادگیری ماشین آگاه باشید که این الگوریتم ها در درک واضح علم داده مفید هستند.

اصطلاحات تخصصی علم داده

آموزش علم داده به صورت تئوری-عملی است و به تحولات مبتنی بر داده که امروزه در صنعت و جامعه شاهد آن هستیم، نیرو می دهد. از هوش مصنوعی گرفته تا خودروهای خودران و تجزیه و تحلیل پیش‌بینی ‌کننده ها، تنها از معدود پیشرفت‌ هایی هستند که به لطف توانایی روزافزون ما در جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها انجام شده است.

درست مانند کلان داده ها و هوش مصنوعی، حوزه علم داده نیز واژگان خاص خود را دارد. درک اصطلاحات اولیه و اصطلاحات پرکاربرد برای هرکسی که به نحوی با فناوری ها سر و کار دارد ضروری است. بنابراین در اینجا به بررسی برخی از عبارات و کلمات کلیدی که احتمالاً با آنها برخورد خواهید کرد، پرداخته ایم.

• الگوریتم (Algorithm)

  در آموزش علم داده، الگوریتم مجموعه ای از دستور العمل های غیر قابل تکرار است که افراد و ماشین ها می توانند از آن ها برای پردازش داده ها استفاده کنند. به طور معمول الگوریتم ها با وارد کردن داده ها و تنظیم متغیرها تا رسیدن به یک نتیجه دلخواه فعالیت خود را ادامه می دهند.
  به لطف پیشرفت هایی که در هوش مصنوعی شده است، امروزه ماشین ها این کار را انجام می دهند، زیرا می توانندآن را سریع تر از هر انسانی انجام دهند.

• هوش مصنوعی (Artificial Intelligence)

  امروزه هوش مصنوعی را بر اساس مفاهیم توسعه یافته و از طریق مطالعه و کاربرد علم داده می سازند. به وسیله آموزش هوش مصنوعی و آموزش علم داده می توانید هر نوع رایانه یا رباتی را کنترل کنید. به طور مثال؛ آخرین موج ماشین های هوشمند، ماشین هایی است که قادر به استفاده از علم داده برای خودشان هستند.
  این ماشین ها به جای پردازش ساده داده هایی که به آن ها داده می شود، به روشی که به آن ها گفته می شود عمل می کنند.این ماشین ها با استفاده از آموزش علم داده یاد می گیرند که چگونه پردازش بهتری داشته باشند.

• داده های عظیم (Big Data)

  Big Data اصطلاحی است که بیانگر افزایش وسیع حجم داده‌هایی است که در سال‌های اخیر در دسترس قرار گرفته ‌اند، به خصوص زمانی که جهان به طور گسترده ای آنلاین شده است. این داده ها نه تنها از نظر اندازه، بلکه به دلیل سرعت بالای تولید و تغییرات زیادی که می توانند ایجاد کنند، از داده‌هایی که قبلاً در دسترس بودند متمایز می‌شوند.

  این امر پتانسیل آنچه را که می توان با آموزش علم داده به دست آورد، که قبلاً با سرعت کم پردازش سیستم های رایانه ای و دشواری ثبت اطلاعات دقیق در حجم زیاد، قبل از دیجیتالی شدن گسترده، با مشکل مواجه می شد، به شدت بالا می برد.

• پایتون (Python)

  پایتون یکی از زبان های برنامه نویسی است که در سال های اخیر به دلیل سهولت در یادگیری و استفاده بسیار مورد استقبال قرار گرفته است. برای آموزش علم داده نیز باید سطح مناسبی از پایتون را نیز بلد باشید. کاربرد پایتون در علم داده به این صورت است که می توان با روش های پیچیده ای که وجود دارد را در کار با مجموعه های بزرگ و کوچک استفاده کرد.

  یکی از دلایلی که توصیه می شود برای آموزش علم داده و کار در این حوزه پایتون را یاد بگیرید، منبع باز بودن این زبان است؛ چرا که این ویژگی باعث ارتقا این زبان می شود. در آموزش علم داده برای فهم ساده رابطه پایتون و علم داده، آن ها را به دو قلو های بهم چسبیده تشبیه می کنند. چرا که این دو در کنار هم کامل ترین هستند و نمی توان آن ها را از یکدیگر جدا کرد.

• ناشناس سازی (Anonymization)

  هنگام تجزیه و تحلیل داده های علمی با استفاده از داده هایی که یک فرد شناسایی می کند، ناشناس سازی به فرآیند حذف یا مبهم کردن شاخص هایی در داده ها اشاره دارد که نشان می دهد به طور خاص به چه کسی اشاره دارد. این مورد همیشه آن طور که به نظر می رسد ساده نیست زیرا افراد را می توان با چیزی بیش از نامشان شناسایی کرد.

• طبقه بندی (Classification)

  توانایی استفاده از داده ها پیرامون یک شی، برای تعیین این که یک آیتم به کدام یک از گروه های از پیش تعیین شده تعلق دارد. به عنوان مثال می توان به تحلیل یک تصویر و تشخیص تمامی چهار ضلعی ها با ابعاد یکسان را که به عنوان مربع طبقه بندی می کند، اشاره کرد.

• داده کاوی (Data Mining)

  فرآیند بررسی مجموعه ای از داده ها برای تعیین روابط بین متغیرهایی که می توانند بر نتایج تأثیر بگذارند که به طور کلی در مقیاس بزرگ و توسط ماشین ها صورت می گیرد. داده کاوی در تجارت برای توصیف عملکرد اساسی یک دانشمند داده یا یک ابتکار علم داده استفاده می شود. داده کاوی یکی از مباحث بسیار مهم و کاربردی در آموزش علم داده می باشد.

• مجموعه داده ها (Data Set)

  کل مجموعه داده هایی که در یک پروژه علم داده استفاده می شود. در پروژه های پیچیده و مدرن، Big Data مجموعه ای از انواع مختلف داده ها می باشد که از منابع متفاوتی به دست آمده است.

• دانشمند داده (Data Scientist)

  دانشمند داده فردی است که روش علمی مشاهده، ثبت، تجزیه و تحلیل گزارش ها را انجام می دهد و نتایج آن ها را برای درک اطلاعات استفاده می کند. در آخر نیز همه این موارد را برای حل مسائل به کار می گیرد. آموزش علم داده توانسته در بسیاری از حوزه ها وارد شود و مشکلات بسیاری را حل کند.

• فرا داده (Metadata)

  مجموعه ای از داده ها که اطلاعاتی درباره دیگر داده ها را توصیف می کند و اطلاعاتی متفاوت در مورد آن ها ارائه می دهد، متا دیتا می گویند. اما محتوای داده ها مانند متن یا همان پیام اولیه نیست. به عنوان مثال با یک فایل تصویری می توانیم اطلاعات مربوط به اندازه آن، زمان ایجاد عکس، دوربینی که برای عکاسی استفاده شده است و حتی نسخه ای از نرم افزاری که به وسیله آن ایجاد شده است. همه این اطلاعات را می توان با آموزش علم داده به دست آورد.

• داده های خارج از محدوده یا داده های پرت (Outlier)

  اگر بخواهیم ساده و روان این ویژگی را توضیح دهیم باید بگوییم؛یک نقطه داده در یک نمودار یا در مجموعه ای از نتایج که بسیار بزرگتر یا کوچکتر از نزدیکترین نقطه داده بعدی است. این داده های پرت می توانند نشانگر رویداد های نادر یا غیره منتطره و یا داده های غیر قابل اعتماد باشند. داده های پرت یکی از مبحث مهم در آموزش علم داده است.

• Quantile

  گروهی از اشیاء که بر اساس ویژگی های مشابه طبقه بندی شده اند و سپس به طور مساوی بین تعدادی از این گروه ها توزیع شده اند. اگر چهار گروه از این مدل داشته باشیم، به هر قسمت چارک گفته می شود. چارک اول، یک چهارم به بالای ورودی های فهرستی اشاره دارد که به چهار گروه مساوی تقسیم شده است. درک این مبحث آموزش علم داده، می تواند بسیاری از سختی ها را برایتان آسان کند.

• ابعاد (Dimension)

  داده ها را می توان در پایگاه داده یک بعدی مثل لیست یا دو بعدی که متشکل از سطر ها و ستون ها است، ذخیره کرد. همچنین می ‌توان آن را در پایگاه‌های داده چند بعدی ذخیره کرد که می‌توانند به شکل یک شبکه، با سه محور، یا حتی جایگشت‌های پیچیده ‌تر ذخیره شود. ساختارهای ابعادی پیچیده تر معمولاً اجازه می دهند تا ارتباطات بیشتری بین اشیاء داده ای که در حال تجزیه و تحلیل هستند مشاهده شود.

• پایگاه داده درون حافظه (in-Memory Database)

  پایگاه داده ای که در حافظه رم کامپیوتر نگهداری می شود و می توان به آن دسترسی پیدا کرد و با سرعت بیشتری نسبت به خواندن داده ها از روی دیسک عمل کند. این چیزی است که در سال های اخیر امکان پذیر شده است، در حالی که انجام آن با مجموعه داده های بزرگ در گذشته بسیار دشوار بوده است که دلیل آن افزایش اندازه حافظه موجود، و کاهش هزینه تراشه های رم فیزیکی می باشد.

تفاوت علم داده و داده کاوی

گاهی اوقات ممکن است تشخیص تفاوت علم داده و داده‌کاوی برای برخی افراد گیج‌ کننده باشد. پس ابتدا با تعریف هر یک از این دو شروع می کنیم.

داده کاوی (Data mining):

داده کاوی فرآیندی برای کشف الگوها در مجموعه داده های بزرگ است که شامل روش هایی بین یادگیری ماشین، آمار و سیستم های پایگاه داده است. داده کاوی یک زیرشاخه بین رشته ای علوم کامپیوتر و آمار با هدف کلی استخراج اطلاعات است.
در سال 1989 اصطلاح «کشف دانش در پایگاه های داده» توسط گریگوری پیا تتسکی ابداع شد. در ادامه او اولین کارگاه با نام KDD را تاسیس کرد. در دهه 1990 اصطلاح "داده کاوی" در جامعه پایگاه داده ظاهر شد. شرکت‌های خرده‌ فروشی و جامعه مالی از داده‌ کاوی برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و شناسایی روندها برای افزایش مشتری، پیش‌ بینی نوسانات نرخ بهره، قیمت سهام و تقاضای مشتری استفاده می‌کردند.

علم داده (Data Science):

علم داده یک حوزه بین رشته ای است که از روش ها، فرآیندها، الگوریتم ها و سیستم های علمی برای استخراج دانش و بینش از بسیاری از داده های ساختاری و بدون ساختار استفاده می کند. علم داده با داده کاوی، یادگیری عمیق و کلان داده مرتبط است.
در سال 1962، جان توکی زمینه ای را توصیف کرد که او آن را «تحلیل داده» نامید، که شباهت بسیاری به علم داده مدرن داشت.

اصطلاح "علم داده" در سال 1974 مطرح شد، زمانی که پیتر ناور آن را به عنوان نامی جایگزین برای علوم کامپیوتر پیشنهاد داد. در سال 1996، فدراسیون بین‌المللی انجمن‌های طبقه‌ بندی اولین کنفرانسی بود که به طور خاص علم داده را به عنوان یک موضوع معرفی کرد. با این حال، تعریف هنوز در جریان بود.

در سال 1997 جف وو پیشنهاد کرد که آمار باید به علم داده تغییر نام دهد. او استدلال کرد که یک نام جدید به آمار کمک می کند تا کلیشه های نادرست مانند مترادف بودن با حسابداری یا محدود به توصیف داده ها را از بین ببرد. در سال 1998، چیکیو هایاشی برای علم داده به عنوان یک مفهوم جدید و میان رشته ای با سه جنبه: طراحی، جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده ها بحث کرد.

تفاوت های اساسی بین علم داده و داده کاوی

بزرگترین تفاوت بین علم داده و داده کاوی در شرایط بین آن ها است. علم داده حوزه وسیعی است که شامل فرآیندهای جمع آوری داده ها، تجزیه و تحلیل و به دست آوردن بینش از آن است. و در سمت دیگر، داده کاوی عمدتاً در مورد یافتن اطلاعات مفید در یک مجموعه داده و استفاده از آن اطلاعات برای کشف الگوهای پنهان است.

یکی دیگر از تفاوت های عمده ای که بین علم داده و داده کاوی وجود دارد این است که علم داده یک زمینه چند رشته ای است که شامل آمار، علوم اجتماعی، تجسم داده ها، پردازش زبان طبیعی، داده کاوی و غیره است در حالی که داده کاوی زیرمجموعه ای از علم داده است. برای آموزش علم داده و تخصص در این حوزه شما ملزم به یادگیری داده کاوی هستید.

نقش یک متخصص علم داده را می توان تا حدی ترکیبی از یک محقق هوش مصنوعی، یک مهندس یادگیری عمیق، یک مهندس یادگیری ماشین یا یک تحلیلگر داده در نظر گرفت. ممکن است فرد بتواند نقش یک مهندس داده را نیز ایفا کند. برعکس، یک متخصص داده کاوی لزوماً مجبور نیست که بتواند همه این نقش ها را انجام دهد.

تفاوت قابل توجه دیگری که بین علم داده و داده کاوی وجود دارد در نوع داده استفاده شده توسط این متخصصان این دو حوزه نهفته است. معمولاً علم داده با هر نوع داده اعم از ساختاریافته، نیمه ساختاریافته یا بدون ساختار سروکار دارد. از سوی دیگر، داده کاوی بیشتر با داده های ساخت یافته سر و کار دارد.

در علم داده، شما نه تنها الگوهایی را پیدا می کنید و آنها را تجزیه و تحلیل می کنید که اجزای کلیدی داده کاوی هستند، بلکه با کمک ابزارها و فناوری های علم داده، انتظار می رود که بتوانید رویدادهای آینده را با اعمال نفوذ در زمان حال و زمان حال پیش بینی هم کنید.

چرا علم داده اهمیت دارد؟

پاسخ به این سوال میلیاردی!

اهمیت علم داده، پیدا کردن تخصص در حوزه برنامه نویسی، ریاضیات و آمار است که از همه این موارد برای ایجاد بینش و درک بهتر داده ها استفاده می کنیم. هنگامی که به این موارد فکر می کنیم متوجه اهمیت فراوان علم داده می شویم. با آموزش علم داده متوجه می شویم که ارزش داده ها در حال افزایش است.

یکی از بهترین مثال هایی که در باب اهمیت آموزش علم داده و استفاده از آن می توان زد؛ خطوط هوایی Southwest است که با کمک علم داده توانست 100 میلیون دلار صرفه جویی کند. آن ها با استفاده از علم داده توانستند میزان توقف و بیکاری هواپیما های خود را به شدت کاهش دهند و تغییر اساسی در منابع خود ایجاد کنند. امروزه کسب و کار ها بدون آموزش علم داده عملا رو به افول می روند و نمی توانند به عنوان یک رقیب جدی دیده شوند.

آموزش علم داده و کار در این حوزه تقاضای زیادی دارد. با استفاده از علم داده متوجه می شوید که چگونه داده های دیجیتال می توانند کسب و کار شما را متحول کنند. همچنین با آموزش علم داده می توانید تصمیم های مهم تر و دقیق تر را به راحتی انجام دهید.
سازمان ها و کسب کار ها با آموزش علم داده و استفاده از آن توانستند بر وحشت ناشی از عدم قطعیت پیروز بشوند. هر چند علم داده هنوز در مراحل ابتدایی خودش قرار دارد اما باز هم متخصصان معتقد هستند علم داده یک تابع است که با سرعت زیادی در حال رشد است.

در سال 2003، آیتونز 100 ماه طول کشید تا به 100 میلیون کاربر برسد، در حالی که برای Pokemon در سال 2016، چند روز طول کشید تا به مرز میلیون ها برسد. این تکامل به دلیل دیجیتالی شدن گسترده پلتفرم های تبلیغاتی که بر اساس بینش داده اجرا می شوند، اتفاق افتاد. اینجاست که ارزش آموزش علم داده مشخص می شود.

گزارش Deloitte Access Economics نشان می دهد که 76 درصد از کسب و کارها هزینه های تجزیه و تحلیل داده های خود را افزایش داده اند. به عنوان مثال، در بخش بانکداری، بانک آمریکا از NLP (پردازش زبان طبیعی) استفاده می کند.
در این نظام بانکی از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده برای داشتن یک دستیار مجازی استفاده می کند که بتوانند مشتریان را به کارهای مهمی که نیاز به توجه دارند، مانند صورتحساب های آینده و غیره هدایت کنند. مزیت های آموزش علم داده بی شمارند و می توان ساعت های زیادی را در مورد شرکت ها و ارگان هایی که از آن استفاده می کنند، صحبت کرد.

چشم انداز شغلی علم داده

شرکت ها در طیف گسترده ای از صنایع شروع به پذیرش علم داده به عنوان ابزاری برای جمع آوری داده و استفاده از هوش تجاری هوشمندانه کرده اند. سازمان‌هایی که نتوانند به این روند ادامه دهند، در آینده نمی‌ توانند رقابت کنند و دیگر فرصتی برای دیده شدن و پیشرفت نیز ندارند.

رونالد ون لون، یکی از رهبران داده و تجزیه و تحلیل، در یکی ازوبینارهایی که برگزار کرده است، در مورد مزیت آموزش علم داده، میزان رشد علم داده و فرصت های شغلی فراوان آن صحبت کرد. او در مورد روند های مربوطه، پیش‌ بینی ‌های آینده، و اینکه چگونه می‌توانید شغلی به‌ عنوان یک دانشمند داده پیدا کنید، بحث کرده است.

ما دائماً با موقعیت ‌های غیرقابل پیش بینی مواجه هستیم که یکی از این موقعیت ها که می توان مثال زد همه‌ گیری کووید است که از کسب ‌و کارها خواسته است تا آنچه را که می ‌توانند برای به حداقل رساندن تماس انسان با انسان انجام دهند. آموزش علم داده و فناوری و کاربرد آن به سرعت در حال تغییر است و در اصل آموزش علم داده به ایجاد این تغییرات کمک کرده و ثابت می کند که آینده ای روشن وجود دارد. با این حال، این به کیفیت و میزان داده‌ هایی که سازمان‌ها می‌توانند به دست آورند بستگی دارد.

از آن جایی که تاکید بیشتری بر داده های رفتاری مصرف کننده وجود دارد، سازمان ها دائماً به دنبال بهترین راه برای جمع آوری این اطلاعات هستند. این امر نیاز به آموزش علم داده و استفاده از علم داده را افزایش می دهد و اطمینان حاصل می کند که داده های به دست آمده ایمن هستند و ایمن نیز ذخیره می شوند. رازداری نیز از اهمیت بالایی برخوردار است.

میزان تقاضا برای متخصصان علم داده بسیار زیاد است. به نحوی که کشور توسعه یافته ای مثل آمریکا با کمبود 190 هزار متخصص علم داده مواجه است.تعداد متخصصان ماهر برای تصاب این موقعیت های شغلی به شدت کم است و این یعنی برای افرادی که هر چه سریعتر آموزش علم داده را شروع می کنند، جایگاه شغلی منسبی وجود دارد و می توانند بدون معطلی به سر کار بروند.

در حال حاضر دانشمند علم داده یکی از پر درآمد ترین مشاغل دنیا را دارند. البته میزان دستمزد این افراد به نسبت مباحثی که در آموزش علم داده گذرانده اند و مسلط هستند، محل کار، سابقه فعالیت و بسیاری موارد دیگر بستی دارد. البته میزان تسلط یکی از عوامل اساسی است چرا که ممکن است فردی تازه کار تسلط ویژه ای در این حوزه داشته باشد که همه این ها به کیفیت آموزش علم داده ای که گذرانده است بر می گردد.

شاخه های فعالیت در علم داده بسیار گسترده است. برخی از این مشاغل که می توان نام برد عبارتند از : تحلیلگر داده، دانشمند داده، تحلیلگر کسب و کار، مدیر پایگاه داده و مدیر تجزیه و تحلیل می باشد.
علم داده آینده بسیار روشنی دارد. افرادی که مهارت های تحلیل داده ها را داشته باشند می توانند در این شغل بسیار موفق باشند و عملکرد فوق العاده ای نیز داشته باشند. اکنون بهترن فرصت برای آموزش علم داده است و نباید این فرصت طلایی را از دست داد. آموزش علم داده پلی به سمت افق های روشن کسب و کار است. آموزش علم داده می تواند به راحتی آینده افرادی را که در این مسیر قدم گذاشته اند، تضمین کند.