دیتا ساینس چیست و چرا یادگیری آن اهمیت دارد؟

علم داده یا دیتا ساینس چیست؟

در دنیای امروز داده ها حرف اول را می زنند. تقریبا می توان گفت هر چیزی در این دنیا به نوعی؛ به داده ها ربط دارد و همین عامل باعث شده تا استخراج، ذخیره سازی و در نهایت استفاده از آن ها به یک چالش اساسی تبدیل شود. مهم ترین تغییری که با حضور هوش مصنوعی در دنیا به وجود آمده، شیوه پردازش داده ها است که به وسیله علم داده صورت می گیرد. دیتا ساینس به عنوان یکی از زیر شاخه های اصلی هوش مصنوعی وظایف خطیری در برابر داده ها دارد. قطعا این سوال در ذهنتان شکل گرفته است که علم داده یا دیتا ساینس چیست و دقیقا چه کاری انجام می دهد؟ 

دیتا ساینس یکی از شاخه های اصلی و کاربردی هوش مصنوعی است. این حوزه پر تقاضا ترین زیرمجموعه هوش مصنوعی به حساب می آید. بیشتر افرادی که به این حوزه علاقه دارند و می خواهند به یک دیتا ساینس تبدیل شوند، کسانی هستند که به ریاضی، برنامه نویسی، تحقیق و تفحص علاقه زیادی دارند و به نوعی می توان گفت خوره کامپیوتر به حساب می آیند. علم داده دقیقا همان حوزه ای است که می تواند به غریزه جستجوگر آن ها پاسخ دهد و حس هیجان را در آن به وجود بیاورد. 

اگر بخواهیم کمی در تعریف علم داده داده عمیق شویم، باید بگوییم علم داده یک رشته بین رشته ای است که از الگوریتم ها برای بررسی میلیون ها داده استفاده می کند و الگو های پنهان بین آن داده ها را کشف می کند. هدف از این کشف این است که بتوانند تولید بینش یا همان پیش بینی را انجام دهند و تصمیم گیری را راحت تر کنند. برای ایجاد مدل هایی از داده برای پیش بینی و تصمیم گیری ها، دیتا ساینس ها از الگوریتم های پیشرفته یادگیری ماشین استفاده می کنند.

با استفاده از این الگوریتم ها حتی می توان داده ها را مرتب و سازماندهی کرد و در نهایت از آن ها استفاده کرد. دیتا ساینس حوزه ای است که به سرعت در حال رشد کردن است و در صنایع بسیاری کاربرد دارد. این حوزه فرصت های شغلی متنوعی را برای یادگیرندگانش دارد. در این مطلب قصد داریم به دنیای داده ها برویم و به شما بگوییم که دیتا ساینس چیست، چه کاربردی دارد و چه چشم اندازی برای آن پیش بینی شده است. تا انتها همراه ما باشید، چون قرار است کامل ترین مطالب درباره علم داده را در اختیار شما قرار دهیم.

آشنایی با پرتقاضا ترین حوزه هوش مصنوعی؛ دیتا ساینس

علم داده یا دیتا ساینس از بخش های مختلفی تشکیل شده است. دیتا ساینس آمار و ریاضی، برنامه نویسی پایتون، تجزیه و تحلیل پیشرفته، هوش مصنوعی و در نهایت یادگیری ماشین را ترکیب کرده است تا بتواند آن چه را که در دنیای داده ها پنهان شده است، کشف کند و آشکار سازد. با استفاده از این اطلاعات به دست آمده می توان برای پیشبرد هدفی خاص استفاده کرد و برنامه ریزی ها و تصمیم گیری ها را بر اساس آن ها انجام داد. به لطف حجم بالای داده ها؛ دیتا ساینس روز به روز در حال پیشرفت است و به مشاغل بسیاری یاری می رساند. چرخه حیات علم داده به نقش ها، ابزار ها و فرایند ها مرتبط است. 

کاربرد دیتا ساینس چیست؟

پیش از آن که به شما بگوییم کاربرد های دیتا ساینس چیست، از شما دعوت می کنیم به این موضوع فکر کنید و ببینید که کابرد های اصلی و حتی فرعی علم داده چیست؟ علم داده یا دیتا ساینس به مطالعه عمیق پیرامون مقدار زیادی داده می گویند. داده هایی که در دیتا ساینس مورد مطالعه قرار می گیرد، داده های خام است که این نوع از داده ها به دو دسته ساختار یافته و بدون ساختار تقسیم می شوند. متخصصین علم داده با مطالعه روی داده ها، آن ها را پردازش می کنند تا بتوانند به نتیجه ای خاص دست پیدا کنند.  

اگر بخواهیم یک مثال خیلی ساده از تاثیر و کارایی دیتا ساینس در زندگی روزمره خود بگوییم و بدانیم که دیتا ساینس چیست، می توانیم به خرید از سایت های آنلاینی مانند دیجی کالا یا آمازون اشاره کنیم. فرض کنید می خواهید یک گوشی موبایل را به صورت آنلاین خریداری کنید. شما بار ها و بار ها به این سایت سر زده اید و اطلاعات چندین گوشی را مورد بررسی قرار داده اید. 

این بار تصمیم به خرید گوشی گرفته اید. هنگامی که به سایت وارد می شوید؛ بر اساس جستجو هایی که تا کنون داشته اید، چندین گوشی را به شما پیشنهاد می دهد. در کنار آن نیز به شما پیشنهاد می دهد که برای این گوشی بهتر است کدام مدل شارژر، کاور گوشی و ایرپاد یا هندزفری را خریداری کنید. این موارد را نیز تحت عنوان محصولاتی که کاربران در کنار موبایل خریداری کرده اند، به نمایش در می آورد. تمام این پیشنهادات با استفاده از دیتا ساینس صورت می گیرد. 

این مثال تنها بخش کوچکی از کاربرد علم داده است. علم داده توسط کسب و کار بزرگ و کوچک مورد استفاده قرار می گیرد. از شرکت های Fortune 50 (شامل شرکت های بزرگ تجاری، شرکت های ارائه دهنده خدمات شهری، شرکت های بیمه عمر، شرکت های حمل و نقل و خرده فروشان است) گرفته تا استارتاپ های نوپا، از دیتا ساینس به عنوان ابزاری برای بررسی و جستجو در الگوها و ارتباطات و همچنین پیش بینی استفاده می کنند. برای آن که بهتر متوجه شویم که دیتا ساینست چیست، به بررسی کارهایی که برای ما انجام می دهد، می پردازیم. 

تجزیه و تحلیل داده های پیچیده

اولین کاربرد علم داده امکان تجزیه و تحلیل داده های پیچیده و زیاد در کمترین زمان ممکن است. دیتا ساینتیست ها با استفاده از ابزار هایی که علم داده در اختیارشان قرار داده است به راحتی روند و الگویی که داده ها دارند را شناسایی کنند. شاید بپرسید مزیت این کار چیست؟ کسب و کار ها با استفاده از این مزیت علم داده می توانند تصمیمات بهتری اتخاذ کنند. 

در کنار آن نیز با توجه به دیتایی که استخراج می کنند، می توانند مشتریانشان را گروه بندی کند و بر اساس رفتار آن ها هدف گذاری های تجاری خود را انجام دهند. یکی دیگر از مزیت های تجزیه و تحلیل داده ها توسط علم داده برای کسب و کار های بزرگ و کوچک این است که می توانند وضعیت بازار را به طور کامل تجزیه و تحلیل کنند و به نوعی نبض بازار را بگیرد. 

مدل سازی پیش بینی کننده

مدل سازی پیش بینی کننده یکی دیگر از کاربرد های دیتا ساینس است. آنچه در مدل سازی پیش بینی کننده اتفاق می افتد به این صورت است که با استفاده از علم داده و یادگیری ماشین به یافتن الگو هایی در داده ها می پردازیم. تحلیلگران با استفاده از اطلاعات به دست آمده به پیش بینی نتیجه احتمالی که ممکن است در آینده پیش بیاید می پردازند. 

قطعا این سوال در ذهنتان شکل گرفته است که در این موقعیت کارایی دیتا ساینس چیست و چه رسالتی را بر عهده دارد؟ کارایی مدل های پیش بینی کننده در صنایعی چون بازاریابی، بیمه، مالی، مراقبت های بهداشتی و به طور کلی هر کسب و کاری است که نیاز به پیش بینی احتمال وقوع رویداد های خاصی را دارد تا بتواند به موفقیت دست پیدا کند. 

نسل توصیه 

نسل توصیه در نگاه اول کمی سردرگم کننده است، اما مطمئنا بعد از شنیدن مثال هایی که خواهیم گفت متوجه می شوید نسل توصیه چه چیزی است و ارتباط آن با دیتا ساینس چیست. شرکت های نام آشنایی مانند نتفلیکس، آمازون و اسپاتیفای برای آن که توصیه ها و پیشنهادات خود را براساس رفتار گذشته کاربرانشان به همان افراد ارائه دهند از علم داده و کلان داده ها کمک می گیرند. ارتباط نسل توصیه و دیتا ساینس چیست؟ ارتباط این دو به این صورت است که کاربران پلتفرم های مذکور و موارد مشابه، با استفاده از این ویژگی محتوا هی منحصر به فردی را تولید و ارائه می کنند که بر اساس علایق و سلایق کاربران صورت گرفته است. 

تجسم داده ها

کاربرد بعدی دیتا ساینس، تجسم داده ها و گزارش است. منظور از تجسم داده ها؛ نمودار های فکری و داشبورد ها است. با استفاده از این ویژگی صاحبین کسب و کار ها و همچنین مدیر های پر مشغله می توانند به راحتی اطلاعات پیچیده ای که در مورد کسب و کارشان وجود دارد را درک کنند. 

ابزار های علم داده چیست؟

متخصصان علم داده به زرادخانه ای از ابزار های علم داده و هوش مصنوعی نیاز دارند تا بتوانند فعالیت های حرفه ای خود را انجام دهند. زبان های برنامه نویسی نیز یکی از ابزار های مورد استفاده توسط دیتا ساینتیست ها است. در بین متخصصین این حوزه؛ دیتا ساینس با پایتون بیش از دیگر از زبان های برنامه نویسی مرسوم است. به نظر شما رایج ترین زبان برنامه نویسی در دیتا ساینس چیست؟ پر کاربرد ترین ابزار های علم داده چیست؟در ادامه به این سوال ها پاسخ می دهیم.

مرسوم ترین زبان های برنامه نویسی در علم داده 

رایج ترین زبان های برنامه نویسی در Data Science به شرح زیر است: 

• Python 
• SQL
• C
• C++
• R

محبوب ترین ابزار های علم داده 

محبوب ترین و پر کاربرد ترین ابزار های علم داده به شرح زیر است: 

• Apache Spark (ابزاری برای تجزیه و تحلیل داده) 
• TensorFlow (ابزاری برای ماشین لرنینگ)
• Apache Hadoop (ابزاری برای کلان داده)
• Tableau (ابزاری برای تجسم داده ها)
• KNIME (ابزاری برای تجزیه و تحلیل داده ها)
• Scikit Learn (ابزاری برای یادگیری ماشین)
• Microsoft Power BI (ابزاری برای تجزیه و تحلیل داده ها در هوش تجاری و همچنین ابزار تجسم داده ها) 
• SAS (ابزار تجزیه و تحلیل داده ها)
• QlikView (ابزاری برای تجسم داده ها)
• MongoDB (ابزار پایگاه داده)
• Qlik (ابزاری برای تجزیه و تحلیل داده ها و همچنین یکپارچه سازی داده ها) 

چرخه حیات دیتا ساینس چیست؟ 

برای آن که بهتر متوجه شویم که دیتا ساینس چیست، باید به سراغ چرخه حیات data science برویم. علم داده دارای یک چرخه حیات است که شامل 5 مرحله هست. این مراحل را در ادامه به سمع و بصر شما عزیزان می رسانیم. 

مرحله یک: Capture یا گرفتن 

این مرحله از چرخه حیات دیتا ساینس زمانی اتفاق می افتد که دانشمندان داده های خام و بدون ساختار را گردآوری می کنند. مرحله ضبط داده معمولا شامل دریافت سیگنال، ورود داده ها، اکتساب داده ها و در نهایت استخراج داده ها است. 

مرحله دو: Maintain یا حفظ و نگهداری

این مرحله از چرخه حیات دیتا ساینس مربوط به زمانی است که داده ها به شکلی در آمده اند که قابل استفاده می شوند. اعمالی چون ذخیره سازی داده ها، پردازش داده ها، مرحله بندی داده ها، معماری داده ها و همچنین پاکسازی داده ها در این مرحله اتفاق می افتد. 

مرحله سه: Process یا فرآیند

مرحله فرآیند یکی دیگر از مراحل چرخه حیات دیتا ساینس است. در این مرحله داده ها را بر اساس الگو ها و همچنین سوگیری ها مورد بررسی قرار می دهیم تا متوجه شویم که چگونه می توان از آن ها به عنوان ابزاری برای تحلیل و پیش بینی استفاده کرد. این مرحله شامل خوشه بندی اطلاعات، داده کاوی، طبقه بندی، خلاصه سازی و مدل سازی داده ها می شود. 

مرحله چهارم: Analyze یا آنالیز 

در مرحله تجزیه و تحلیل یا همان آنالیز چندین نوع تحلیل روی داده ها انجام می شود. این مرحله از چرخه حیات علم داده اعمالی چون تجسم داده ها، گزارش داده ها، هوش تجاری و در نهایت تصمیم گیری ها انجام می شود. 

مرحله پنجم: Communicate یا برقراری ارتباط

این مرحله از چرخه حیات علم داده مربوط به زمانی است که دانشمندان داده و تحلیگران داده، دیتا های به دست آمده را از طریق نمودار ها به نمایش می گذارند. مرحله برقراری ارتباط شامل اعمالی چون تجزیه و تحلیل اکتشافی، تجزیه و تحلیل تاکیدی، تحلیل و پیش بینی، متن کاوی، رگرسیون و در نهایت تحلیل کیفی است. 

تکنیک های دیتا ساینس چیست؟

پیش از آن که به شما بگوییم که تکنیک های دیتا ساینس چیست و شامل چه مواردی می شود، خوب است بدانید که در این حوزه نیز مانند هر حوزه دیگری یک سری تکنیک ها وجود دارد که افراد فعال در این حوزه باید آن ها را بشناسند و از آن ها استفاده کنند. در این بخش؛ برای آن که درک بهتری از این حوزه پیدا کنید و متوجه شوید که علم داده چیست، برخی از محبوب ترین تکنیک های علم داده را آورده ایم. این تکنیک ها عبارت اند از: 

تکنیک Regression یا بازگشت

اولین تکنیکی که قصد صحبت درباره آن را داریم، تکنیک بازگشت یا رگرسیون است. این تکنیک نوعی یادگیری تحت نظارت است. اگر در علم داده برای تجزیه و تحلیل خود از تکنیک رگرسیون استفاده کنید، می توانید بر اساس متغیر هایی که دارید و تاثیری که روی یکدیگر می گذارند، یک نتیجه را پیش بینی کنید. رگرسیون خطی مرسوم ترین تکنیک تحلیلی در رگرسیون است. 

تکنیک Classification یا طبقه بندی 

فرآیند پیش بینی دسته بندی ها یا برچسب نقاط داده مختلف در تکنیک Classification یا طبقه بندی اشاره می کند. تکنیک طبقه بندی نیز مانند تکنیک رگرسیون از نوع یادگیری تحت نظارت است. از این تکنیک در فیلتر ایمیل های اسپم و تحلیل احساسات استفاده می شود. 

تکنیک Clustering یا خوشه بندی

یکی دیگر از شناخته شده ترین تکنیک ها در علم داده، تکنیک خوشه بندی یا تجزیه و تحلیل خوشه ای است. این تکنیک جزو تکنیک های یادگیری های بدون نظارت است. آنچه در تجزیه و تحلیل به روش خوشه بندی اتفاق می افتد به این صورت است که اشیائی که نزدیک به هم هستند را در یک خوشه یا همان دسته بندی قرار می دهد. اشیایی که در یک گروه قرار دارند، ویژگی های یکسانی را به خود اختصاص می دهند. استفاده از این تکنیک نیز برای پیدا کردن الگو هایی که بین داده ها است، استفاده می شود. این تکنیک مناسب داده های برگ و بدون ساختار است. 

تکنیک Anomaly Detection یا تشخیص ناهنجاری

آخرین تکنیک معروف دیتا ساینس، تکنیک تشخیص نا هنجاری است. نام دیگر این تکنیک «تشخیص پرت» است. در این تکنیک به شناسایی داده هایی با مقادیر پرت می پردازیم. استفاده از این تکنیک در تشخیص ناهنجاری هایی در امور مالی یا امنیت سایبری مرسوم است. 

مشاغل دیتا ساینس 

علم داده از آن حوزه هایی است که مشاغل مختلفی را پوشش داده است. مزیت ورود به این حوزه این است که در هر موقعیت شغلی که استخدام شوید؛ جایگاه شغلی امنی را برای خود رقم زده اید. هر موقعیت شغلی که زیر مجموعه علم داده وجود دارد، نیازمند یک سری مهارت های نرم و مهارت های فنی است. البته بیشتر این نیازمندی ها را پس از آن که به این حوزه ورود پیدا کنید، به دست می آورید. در ادامه تعدادی از رایج ترین مشاغل پیرامون علم داده را آورده ایم تا با این حوزه ها بیش از پیش آشنا شوید. 

دانشمند داده (Data Scientist) 

دانشمند داده اولین شغلی است که قصد داریم، درباره آن صحبت کنیم. دانشمند داده مسئولیت جمع آوری داده ها، سازماندهی، تجزیه و تحلیل آن ها را بر عهده دارد. این افراد بر اساس اطلاعاتی که پس از جمع آوری داده ها به دست آورده اند، شروع به ارائه راه حل های عملی می کنند. به طور کلی دانشمندان داده در کشف و پیدا کردن الگو های پنهانی که بین داده های بسیار وجود دارد، تبحر دارند. آن ها برای انجام این کار از یادگیری ماشین و پیاده سازی الگوریتم های پیچیده استفاده می کنند. برای آن که به یک دانشمند داده تبدیل شوید؛ باید در ریاضی و آمار به تسلط کافی رسیده باشید و به زبان های برنامه نویسی پایتون، SQL و R مسلط باشید. 

تحلیلگر داده (Data Analyst)

تحلیلگران داده موظف هستنداز بین مجموعه های داده به دنبال اطلاعاتی عملی بگردند و پس از آن که این اطلاعات را پیدا کردند، به سراغ تفسیرشان می روند. پس از تفسیر داده ها نوبت به این می رسد که گزارشی تهیه کنیم و هر آن چیزی را که از پس این داده ها به دست آمده است به دیگران منتقل کنیم. اصلی ترین ابزار هایی که توسط تحلیلگران داده مورد استفاده قرار می گیرد، Microsoft Power BI و Tableau است. بر خلاف دانشمندان داده، از تحلیلگران داده انتظار نمی رود که توانایی الگوریتم نویسی داشته باشند، بتوانند یک نتیجه را پیش بینی کنند و در نهایت از تکنیک های آماری پیشرفته استفاده کنند. 

مهندس داده (Data Engineer)

مهندس داده یکی دیگر از مشاغل زیر مجموعه علم داده است. مهندسان داده موظف هستند سیستم هایی را طراحی و پیاده سازی و مدیریت کنند که دانشمندان داده بتوانند با استفاده از آن ها به تجزیه و تحلیل داده ها بپردازند. ساخت مدل های داده، خط لوله داده، نطارت بر استخراج، بارگذاری و تبدیل (ELT) توسط این افراد انجام می شود. 

تحلیلگر هوش تجاری (Business Intelligence Analyst)

تحلیلگران هوش تجاری از آن دسته افرادی هستند که با شرکت ها و سازمان ها سروکار دارند و به تجزیه و تحلیل داده هایی می پردازند که مربوط به عملکرد یک شرکت یا سازمان است. خروجی کار تحلیلگران هوش تجاری به سازمان ها این امکان را می دهد که بهترین تصمیم ممکن را برای کسب و کار خود بگیرند. از آنجایی که این افراد با داده های یک سازمان به صورت مستقیم سروکار دارند، زود تر از بقیه متوجه آسیب ها و خطراتی می شوند که در کمین آن کسب و کار هستند. 

مهارت های ضروی برای شروع دیتا ساینس چیست؟

تقریبا می توان گفت هر شخصی که علاقه مند به علم داده است و می خواهد به این حوزه ورود کند، این سوال را میپرسد که برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده یا معمار داده یا حتی مهندس داده به چه مهارت هایی نیاز داریم؟ در پاسخ به این سوال باید بگوییم که هیچ پاسخ قطعی وجود ندارد. علم داده زیر شاخه های متفاوتی دارد که هر کدام از آن ها مهارت های خاص خودش را می طلبد. 

در اصل می توان گفت مهارت هایی که برای هر یک از زیر شاخه های علم داده نیاز دارید، از حوزه ای به حوزه ای دیگر تغییر می کند. در این بین یک سری مهارت ها عمومی هستند و بین تمام زیر شاخه های علم داده مشترک است. در اینجا به معرفی این مهارت های عمومی می پردازیم. 

برنامه نویسی (Programming):

یادگیری و استفاده از زبان های برنامه نویسی مانند پایتون.

مدیریت پایگاه داده (Database Management):

یادگیری و استفاده از SQL به منظور ایجاد ارتباط با پایگاه داده. 

آمار (Statistics):

استفاده از آمار به منظور تجزیه و تحلیل داده ها برای رسیدن به راه حلی برای مشکلات. 

حس کنجکاوی (Curiosity):

یکی از مهم ترین مهارت های نرمی که باید هر علاقه مند به فعالیت در علم داده بیاموزد، حس کنجکاوی است. شما باید مشکلات را پیدا کنید و برای آن ها به دنبال راه حل باشید. کلید اصلی موفقیت در علم داده وجود حس کنجکاوی در افراد و توقف ناپذیری آن ها در یادگیری است.

داستان سرایی (Storytelling):

شاید باورتان نشود که توانایی داستان سرایی یکی از مهارت های نرمی است که برای موفق شدن در این حوزه باید بیاموزید. شما باید توانایی داستان سرایی را با استفاده از داده ها و نگرش بازپخش داشته باشید.

برقراری ارتباط (Communication):

توانایی برقراری ارتباط نیز یکی دیگر از مهارت های نرمی است که هر فعال حوزه علم داده باید آن را بیاموزید. کار در این حوزه از بخش های مختلفی تشکیل شده است و این باعث می شود پروژه های علم داده وابسته به انجام فعالیت های گروهی باشد. شما باید بیاموزید که با دیگران به راحتی همکاری کنید و بتوانید مشکلاتتان را به راحتی مطرح کنید و برای آن ها به دنبال پاسخ باشید. 

کاربرد ها، مزایا و معایب علم داده چیست؟

در این بخش به معرفی مزایا و معایب علم داده می پردازیم. علم داده به ما کمک می کند کار هایی را انجام دهیم که تا چند سال پیش انجام آن ها ممکن نبود یا زمان و انرژی بسیاری می طلبید. در ادامه نمونه ای از کاربرد های هوش مصنوعی را آورده ایم تا با موارد استفاده آن در دنیای واقعی آشنا شوید. 

• تشخیص ناهنجاری (بیماری، کلاهبرداری و تقلب، جرم و جنایت)
• طبقه بندی (بررسی زمینه ای مانند یک سرور ایمیل که یک سری ایمیل ها را به عنوان ایمیل مهم طبقه بندی می کند) 
• پیشبینی (حفظ مشتری، درآمد و فروش)
• تشخیص الگو (تشخیص الگو های آب و هوا، تشخیص الگو های بازار های مالی)
• تشخیص ( تشخیص چهره، متن و صدا)
• توصیه (عمل بر اساس ترجیحاتی که آموزش داده شده است، مانند توصیه رفتن به یک رستوران خاص)
• رگرسیون (پیش بینی قیمت خانه بر اساس امکنات کار شده در خانه یا پیش بینی زمان تحویل غذا)
• بهینه سازی (زمانبندی برای تحویل یک بسته یا پیک آپ های اشتراکی)

همه این موارد و موارد بسیار دیگری که در اینجا به آن ها نپرداخته ایم، از کاربرد های علم داده هستند. در ادامه تعدادی از این مثال ها را باز تر کرده ایم تا متوجه نقش علم داده در آن ها شوید. 

علم داده در بهداشت و درمان 

پیشرفت های چشمگیری که به واسطه علم داده در حوزه بهداشت و درمان اتفاق افتاده است، امری انکار نا پذیر است. علم داده به این حوزه کمک کرد تا بانکی از اطلاعات را جمع آوری مند و از آن ها در بخش های مختلفی استفاده کنند. پزشکان و متخصصان با استفاده از هوش مصنوعی و علم داده توانستند راه های متفاوتی برای تشخیص و شناسایی بیماری ها پیدا کنند. با استفاده از علم داده حتی می توان زود تر از آن که بیماری بروز پیدا کند، آن را تشخیص داد. تشخیص سریع بیماری ها و همچنین درمان سریع آن ها از دیگر مزایای استفاده علم داده در حوزه پزشکی است. 

علم داده در صنعت سرگرمی

اگر از علاقه مندان به موسقی باشید، برای یک بار هم که شده به اپلیکیشن Spotify سری زده اید. تا به حال از خودتان پرسیده اید که اسپاتیفای چگونه آهنگ هایی را به شما پیشنهاد می دهد که متناسب با حال و هوای شما است؟ چطور نتفلیکس به شما فیلم هایی را پیشنهاد می دهد که مطمئن است جزو فیلم های مورد علاقه شماست؟ 

این غول های صنعت سرگرمی با استفاده از علم داده متوجه می شود شما به دنبال چه سبک فیلم هایی هستید و به چه ژانر هایی علاقه مندید و به واسطه همان علاقه مندی و جستجو، آهنگ ها و فیلم هایی را به شما پیشنهاد می دهد که به سلیقه شما نزدیک تر است. 

علم داده در خودرو های خودران 

علم داده حتی کنترل خودرو های شما را نیز به دست گرفته است. اصل اساسی که موجب ظهور خودرو های خودران شده است، دیتا ساینس است. کمپانی های خودروسازی بزرگ مانند تسلا، فورد و فولکس واگن با استفاده از علم داده سیستمی را در خودرو های خودران پیاده سازی کرده اند که موجب تجزیه و تحلیل و پیشبینی های حرکتی خودرو ها می شود. 

خودرو های خودران دارای هزاران سنسور و دوربین کوچک هستند که موجب انتقال اطلاعات در شرایط واقعی می شوند. حال با استفاده از یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیلی که به واسطه علم داده انجام می شود، خودروهای خودران تشخیص می دهند که با چه سرعتی حرکت کنند و چگونه از خطرات احتمالی دوری کنند و در عین حال مسافران را به سرعت به مقصد برسانند. 

کلام آخر درباره این که دیتا ساینس چیست؟

در این مطلب شما را به دنیای بی پایان داده بردیم و به شما گفتیم که دیتا ساینس چیست و چه خدماتی را به بشر ارائه می دهد. بعضی از فعالان حوزه داده معتقد هستند که دنیا روی پاشنه داده می چرخد و این داده ها هستند که به ما کمک می کنند تا بتوانیم تصمیم گیری کنیم و اتفاقات را برای کسب و کارهایمان رقم بزنیم. پس از آن که متوجه شدید دیتا ساینس یا علم داده چیست، نوبت به آن رسید که ابزار های علم داده را بشناسید تا بتوانید از آن ها استفاده کنید. 

دیتا ساینس نیز مانند هر حوزه دیگری دارای چرخه حیات است که در این مطلب به آن نیز پرداخته ایم. برای آن که بتواند در این حوزه حرفی برای گفتن داشته باشد باید تکنیک های مختلفی که در این حوزه وجود دارد را بشناسید که ما نیز در قسمت های قبل مهم ترین و کار راه انداز ترین تکنیک ها را آورده ایم. با یادگیری دیتا ساینس می توانید در مشاغل مختلفی دست به کار شوید که این مشاغل و شرح وظایفشان و همچنین مهارت های ضروری برای تبدیل شدن به یک دیتا ساینتیست را به شما گفته ایم. کافی است عزم خود را جزم کنید تا بتوانید وارد این حوزه شوید و علم آینده را بیاموزید. به نظر شما علم داده در آینده چه تغییراتی در زندگی بشر ایجاد می کند؟ 

 

سوالات متداول: 

1. یک دانشمند داده دقیقا چه کاری انجام می دهد؟

دانشمند داده کسی است که مشکلات را استخراج می کند و بر اساس ابزارها، تکنیک ها و فناوری های مربوطه در علم داده شروع به بررسی می کند تا بتواند دقیق ترین و بهترین راه حل ممکن را ارائه دهد. نقش یک دانشمند داده در یک سازمان، بسته به نیاز های آن سازمان متفاوت است. هر چقدر کسب و کار بزرگ تر باشد، سروکار دانشمند داده نیز با افراد بیشتری چون تحلیلگران، مهندسان و کارشناسان است تا بتوانند به صورت گروهی فعالیت کنند و اطمینان حاصل کنند که فرآیند به کارگیری علم داده در راستای اهداف تجاری آن کسب و کار است. فعالیت دانشمند علم داده در کسب و کار های کوچک تر نیز با توجه به نیاز سازمان است و به طور مثال ممکن است از آن ها بخواهند که متدولوژی های علم داده را به کار ببندند و تجزیه و تحلیل کرده و تصمیم گیری کنند. 

2. چگونه تبدیل به دانشمند داده شویم؟

خیلی از افراد معتقد هستند برای تبدیل شدن به یک دیتا ساینتیست، باید در رشته یک رشته مرتبط مانند علوم کامپیوتر درس بخوانند و پس از آن به سراغ مدرک کارشناسی ارشد در علم داده بروند و در نهایت نیز به کسب تجربه در این راه بپردازند. این مشسیر شاید در نگاه اول مناسب باشد، اما با اندکی تفکر و تعمق متوجه می شویم که این راه دست کم 6 الی 7 سال طول می کشد تا فرد آماده ورود به بازارکار و درآمدزایی از این حوزه برسد. 

آیا این مسیر، تنها راه تبدیل شدن به یک دانشمند داده است؟ قطعا خیر. راه های کوتاه تری نیز وجود دارد. ما در آکادمی درسمن این راه را بهینه کرده ایم و با ارائه جامع ترین و بزرگ ترین دوره هوش مصنوعی به نام استادی هوش مصنوعی کاری کرده ایم که بتوانید مباحث مرتبط با هوش مصنوعی، علم داده و ماشین لرنینگ را از صفر تا صد بیاموزید و پس از اتمام دوره با آمادگی کامل به بازارکار ورود کنید. 

تمامی این جریانات در حدود یک سال اتفاق می افتد و این یعنی زودتر از آنچه که فکرش را کنید، به یک دانشمند داده تبدیل شده اید و به بازارکار ورود کرده اید و می توانید درآمدزایی کنید. بزرگ ترین مزیت استادی هوش مصنوعی درسمن این است که تمامی مباحث آن متناسب بابازارکار است و به صورت عملی آموزش داده می شود و این یعنی همزمان که دوره را می گذرانید؛ مباحث را نیز پیاده سازی می کنید تا با کارایی و کاربردشان نیز آشنا شوید. 

3. تفاوت علم داده و آنالیز داده چیست؟

علم داده و تجزیه و تحلیل داده، دو اصطلاحی هستند که به جای یکدیگر استفاده می شوند. این اشتباه در صورتی رخ می دهد که آنالیز داده زیر مجموعه علم داده است. با توجه به تعریف علم داده می توان گفت که علم داده یک اصطلاح جامع برای تمام جنبه های پردازش داده است. از مجموعه گرفته تا مدل سازی همگی زیر مجموعه علم داده هستند. آنالیز داده ها عمدتا با آمار، ریاضیات و تجزیه و تحلیل آماری سروکار دارد. که تنها می توان یک کار که همان تجزیه و تحلیل داده ها است را انجام داد. 

این در حالی است که علم داده دایره فعالیت بزرگ تری دارد و مربوط به داده های سازمان ها و شرکت ها است. در اکثر کسب و کار ها، دانشمند داده و تحلیلگر داده با یکدیگر در جهت محقق سازی اهداف تجاری آن کسب و کار فعالیت می کنند.تحلیلگران داده ممکن است زمان بیشتری را صرف آنالیز داده ها کنند و گزارش گیری های منظم انجام دهند. این در حالی است که دانشمندان داده ممکن است روشی را ابدا کنند که بتوان با استفاده از آن داده ها را ذخیره سازی، دستکاری و آنالیز کرد.

4. چالش های پیش روی دانشمندان داده چیست؟

درک مشکلات کسب و کارها: 

دیتا ساینتیست ها افرادی هستند که باید با صاحبان کسب و کار ها و افراد ذینفع دائما در ارتباط باشند تا بتوانند مشکلات را استخراج کنند و راه حلی برای بر طرف کردنشان ارائه دهند. چالش اصلی این افراد زمانی است که در سازمان های بزرگ دست به کار می شوند، چرا که تعداد افرادی که باید با آن ها کار کنند بیشتر شده که هر کدام از آن ها نیز نیاز های متفاوتی دارند. 

منابع داده چندگانه:

یکی دیگر از چالش های پیش روی دانشمندان داده، منابع داده چندگانه است. برنامه ها و ابزارهای داده در قالب های مختلف ایجاد می شود و این وظیفه دانشمند داده است که به آن ها سر و سامان بدهد تا سازگار شده و آماده استفاده شوند. این کار به شدت خسته کننده و زمانبر است. 

حذف تعصب و جانبداری: 

ابزار های علم داده و یادگیری ماشین دقت صد در صدی ندارند و همین دلیل باعث می شود تا به قطعیت کامل نرسند و سوگیری رخ دهد. این سوگیری‌ها می تواند در عدم تعادل در داده ‌های آموزشی یا چگونگی رفتار پیش‌بینی مدل در گروه ‌های مختلف، مانند سن یا درآمد باشد. 

به طور مثال، فرض کنید اساس یک ابزار روی داده‌ های افراد میانسال آموزش داده شده است. این ابزار ممکن است حین پیش ‌بینی برای افراد جوان‌ تر از آن بازه و مسن‌ تر از آن ها، دقت کمتری داشته باشد. با استفاده از علم داده و مکمل کردن آن با یادگیری ماشین می توان این سوگیری ها را شناسایی کرد و آن ها را برطرف نمود.