امروزه بسیاری از کسب‌و‌کار‌ها برای حل مسائل سازمان، تصمیم‌گیری درست و همچنین سرمایه‌گذاری، ازدیتا ساینس استفاده می‌کنند. داده‌ها در صورت مدیریت صحیح، کاربرد‌های زیادی خواهند داشت و دیتا ساینس توانایی تبدیل داده‌های خام به اطلاعات ارزش‌مند را دارد. در این مطلب توضیح می‌دهیم علم داده یا دیتا ساینس چیست، چه اجزا و فرایندهایی دارد و همینطور کاربرد علم داده را با هم بررسی می‌کنیم. با ما همراه باشید.

دیتا ساینس چیست؟

علم داده یا دیتا ساینس (Data Science) همچنان یکی از موضوعات داغ در بین سازمان‌ها و متخصصان کارآزموده‌ای است که تمرکزشان بر جمع‌آوری داده و کسب اطلاعات از آن‌ها برای کمک به رشد کسب‌وکار است. داده‌ی بسیار مانند سرمایه‌ای برای سازمان‌هاست، البته به شرطی که به شکلی مؤثر پردازش شود.

با ورود به عصر داده‌های کلان (Big Data) نیاز به فضای ذخیره‎‌سازی چندبرابر شده‌است. تا سال ۲۰۱۰ تمرکز اصلی بر روی ساخت زیربنایی پیشرفته برای ذخیره‌ی این داده‌های ارزش‌مند بود. سپس این داده‌ها برای کسب اطلاعات درمورد کسب‌وکار، قابل دسترس و پردازش بودند. امروزه تمرکز بر روی پردازش داده‌هاست، چراکه با کمک چارچوب‌هایی مانند هَدوپ (Hadoop) از بخش ذخیره‌سازی داده‌ها مراقبت می‌شود.  بیایید ببینیم دیتا ساینس چیست و چگونه با وضعیت کنونی داده‌های کلان و کسب‌وکارها سازگار می‌شود.

حال که می‌دانیم دیتا ساینس چیست و چه تعریفی دارد، در ادامه به دلایل محبوبیت دیتا ساینس یا علم داده می‌پردازیم.

دیتا ساینس چه اجزایی دارد؟

• آمار (Statistics): آمار مهم‌ترین بخش از پایه‌های علم داده است. آمار روش یا علم جمع‌آوری و تجزیه‌و‌تحلیل داده‌های عددی در مقادیر بالا برای به‌دست‌آوردن نگرشی مفید است؛
• بصری‌سازی (Visualization): تکنیک بصری‌سازی به شما کمک می‌کند تا به حجم عظیمی از داده‌ها در تصاویری قابل درک دسترسی داشته‌باشید؛
• یادگیری ماشین (Machine Learning): در یادگیری ماشین، ساخت و مطالعه‌ی الگوریتم‌هایی را بررسی می‌کنید که بتوانند درباره‌ی داده‌های پیش‌بینی نشده در آینده، پیش‌بینی‌هایی را انجام دهند؛
• یادگیری عمیق (Deep Learning): روش یادگیری عمیق یکی از تحقیقات جدید یادگیری ماشین است که در آن الگوریتم، مدل تجزیه‌‌و‌تحلیل را انتخاب می‌کند.

کاربرد علم دیتا در کسب‌و‌کارها چیست؟

وقتی صحبت از این مجموعه‌ی عظیم از داده‌های ساختارنیافته می‌شود، ابزارهای سنتی هوش تجاری (Business Intelligence) ناکافی به‌نظر می‌رسند. در نتیجه، دیتا ساینس از ابزارهای پیشرفته‌تری برای کار بر روی حجم عظیمی از داده‌ها استفاده می‌کند که از منابعی مختلف مانند گزارش‌های مالی، فایل‌های چندرسانه‌ای، فرم‌های بازاریابی، حسگر و ابزارها و فایل‌های متنی به‌دست می‌‌آیند. دیتا ساینس میان مشاغل حوزه‌های مختلفی کاربرد زیادی دارد. مانند مشاغل حوزه‌ی درمانی، مالی، آموزش و پرورش، خریدوفروش کالا و غیره.

در ادامه موارد کاربرد دیتا ساینس را با هم بررسی می‌کنیم. موارد استفاده‌ای که در ادامه ذکر می‌کنیم از دلایل محبوبیت علم دیتا در بین سازمان‌ها هستند:

مطلب مرتبط: هوش هیجانی در فروش

• تحلیل پیش‌گویانه (Predictive Analytics):

علم داده کاربردهایی بسیار در تحلیل پیش‌گویانه دارد. مثلاً در پیش‌بینی آب‌وهوا به وسیله‌ی دیتا ساینس، داده‌ها از ماهواره‌، رادار، کشتی و هواپیماها جمع‌آوری می‌شوند تا مدل‌هایی بسازند که وضعیت آب‌وهوا و بلایای طبیعی قریب‌الوقوع را با دقت زیادی پیش بینی کنند. این امر کمک می‌کند تا در زمان درست، اقدامات لازم انجام گیرد و از خسارات احتمالی زیاد جلوگیری شود؛

• پیشنهادات محصول (Recommendations Product):

پیشنهادات محصول که با مدل‌های سنتی به کسب اطلاعات از تاریخچه‌ی مرورگر، تاریخچه‌ی خرید و مشخصه‌های ابتدایی جمعیت‌شناختی می‌پرداختند هیچ‌وقت مانند الآن دقیق نبوده‌اند. حجم و تنوع زیاد داده‌ها به کمک دیتا ساینس می‌توانند مدل‌های بهتر و مؤثرتری را برای پیشنهاداتی دقیق‌تر فراهم کنند؛

• تصمیم‌گیری مؤثر (Effective Decision Making):

دیتا ساینس در تصمیم‌گیری مؤثر نیز کمک‌کننده است. مثالی خوب از کاربرد دیتا ساینس در تصمیم‌گیری، می‌تواند اتومبیلی خودران یا هوشمند باشد. یک خودروی هوشمند اطلاعات را درلحظه و از محیط اطرافش به کمک سنسورهای مختلفی مانند رادار، دوربین و لیزرها جمع‌آوری می‌کند تا نقشه‌ای بصری از محیط اطراف خود به‌دست آورد. خودرو بر اساس این داده‌ها و الگوریتم یادگیری ماشین (Machine Learning Algorithm) تصمیماتی حیاتی هنگام رانندگی می‌گیرد. مانند چرخش، توقف، افزایش سرعت و غیره.

اکنون که با کاربرد علم داده آشنا شدید، در ادامه قصد داریم فرایندهای علم داده را بررسی کنیم.

علم دیتا چه فرایندی دارد؟

۱. اکتشاف:

مرحله‌ی اکتشاف در فرایند علم دیتا، شامل به‌دست‌آوردن اطلاعات از تمام منابع داخلی و خارجی که به شما کمک می‌کند تا به سؤالات مختلف در حوزه‌ی تجارت پاسخ دهید.

داده‌هایی که استفاده می‌کنید، می‌توانند شامل موارد زیر باشند:

• گزارش‌ها از وب‌سرور‌ها؛
• داده‌های جمع‌آوری شده از رسانه‌های اجتماعی؛
• مجموعه‌ی داده‌های سر‌شماری؛
• داده‌های پخش شده از منابع آنلاین توسط API‌ها.

۲. آماده‌سازی:

دومین گام از فرایند دیتا ساینس، آماده‌سازی نام دارد. داده‌ها می‌توانند نا‌سارگاری‌های بسیاری مانند مقادیر گم‌شده، ستون‌های خالی و فرمت‌های نا‌درست داشته‌باشند که باید حذف شوند. قبل از مدل‌سازی باید داده‌ها را پردازش، بررسی و شرطی‌سازی شوند. هر چه داده‌هایتان تمیز‌تر باشند، پیش‌بینی‌هایتان بهتر از آب در می‌آیند.

۳. برنامه‌ریزی مدل‌ها:

در این مرحله از فرایند دیتا ساینس، باید روش و تکنیک رسم رابطه میان متغیر‌های ورودی را مشخص کنید. برنامه‌ریزی برای یک مدل با استفاده از فرمول‌های آماری مختلف و ابزار‌های تصویر‌سازی استفاده می‌شود. سرویس‌های تحلیل SQL، Access و R برخی از ابزار‌هایی هستند که برای برنامه‌ریزی مدل‌ها در دیتا ساینس استفاده می‌شوند.

۴. ساخت مدل:

در این مرحله فرایند ساخت مدل واقعی شروع می‌شود. در این مرحله دانشمند داده مجموعه‌های داده را برای تمرین و آزمایش توزیع می‌کند. تکینک‌هایی مانند پیوستگی، دسته‌بندی و خوشه‌بندی، روی مجموعه‌ی داده‌های تمرینی اعمال می‌شوند. مدل پس از آماده شدن در برابرمجموعه‌ی داده‌ی آزمایشی امتحان می‌شود.

۵. عملیاتی‌سازی:

در این مرحله، مدل نهایی را همراه با گزارش‌ها، کد‌ها و اسناد فنی تحویل می‌دهید. مدل پس از آزمایش کامل، در یک محیط تولید واقعی آماده‌به‌کار می‌شود.

۶. ارسال نتایج:

در آخرین گام از فرایند دیتا ساینس، تمامی نتایج به تمامی ذینفعان اطلاع می دهند. نتایج به شما کمک می‌کنند تا بر اساس ورودی‌های مدل، تصمیم گیری کنید که آیا نتایج یک پروژه موفقیت‌آمیز خواهد‌ بود یا خیر.

موقعیت‌های شغلی در زمینه‌ی دیتا ساینس چیست؟

برجسته‌ترین عناوین شغلی برای متخصصان دیتا عبارت‌اند از:

دیتا ساینتیست (Data Scientist)

نقش: دیتا ساینتیست فرد متخصصی است که با استفاده از ابزار‌ها، تکنیک‌ها، راهکار‌ها و الگوریتم‌های مختلف، حجم عظیمی از داده‌ها را مدیریت می‌کند تا چشم‌اندازی دقیق را از آینده‌ی تجارت ارائه دهد؛

زبان‌های برنامه‌نویسی: R، SAS، Python، SQL، Hive، Matlab، Pig، Spark.

مهندس دیتا (Data Engineer)

نقش: مهندس دیتا از دیگر موقعیت‌های شغلی در زمینه‌ی دیتا ساینس است. نقش مهندس دیتا کار با حجم بالایی از داده‌هاست. مهندس داده معماری‌هایی مانند سیستم‌های پردازش در مقیاس‌های عظیم و پایگاه‌های دیتا را توسعه می‌دهد، می‌سازد، آزمایش و نگه‌داری می‌کند.

زبان‌های برنامه‌نویسی: SQL، Hive، R، SAS، Matlab، Python، Java، Ruby، C + + و Perl.

تحلیل‌گر دیتا (Data Analyst)

نقش: از دیگر موقعیت‌های شغلی در زمینه‌ی دیتا ساینس می‌توان به تحلیل‌گر دیتا اشاره کرد. تحلیل‌گر دیتا مسئول استخراج مقادیر زیادی از داده‌هاست. تحلیل‌گران دیتا به دنبال روابط، الگو‌ها و روند‌ها در داده‌ها هستند. پس از تحلیل دیتا، گزارش و نمودارهای قانع‌کننده‌ای را برای تحلیل دیتا ها ارائه می‌کنند تا تصمیمات موفقیت‌آمیزی برای کسب‌و‌کار اخذ کنند.

زبان‌های برنامه‌نویسی: R، Python، HTML، JS، C، C++، SQL.

آمارگر (Statistician)

نقش: آمار‌گر با به‌کار‌گیری نظریه‌ها و روش‌های آماری، داده‌های کمی و کیفی را جمع‌آوری، تحلیل و درک می‌کند؛

زبان‌های برنامه‌نویسی: SQL، R، Matlab، Tableau، Python، Perl، Spark و Hive.

سرپرست دیتا (Data Administrator)

نقش: سرپرست دیتا باید مطمئن شود که پایگاه داده‌ها برای کاربران مجاز قابل دسترسی است. سرپرست دیتا هم‌چنین باید از عملکرد صحیح پایگاه اطلاعات مطمئن شود و از آن در برابر هک شدن محافظت کند؛

زبان‌های برنامه‌نویسی: Ruby on Rails، SQL، Java، C# و Python.

تحلیل‌گر کسب‌و‌کار (Business Analyst)

نقش: کار تحلیل‌گر کسب‌و‌کار، بهبود فرایند‌های تجاری است. او واسطه‌ای میان تیم اجرایی کسب‌و‌کار و بخش فناوری اطلاعات است؛

زبان‌های برنامه‌نویسی: SQL، Tableau، Power BI و Python.

خلاصه

در این مطلب توضیح دادیم دیتا ساینس چیست و کاربرد آن را  نیز مرور کردیم. دیتا ساینس یکی از موضوعات داغ در بین سازمان‌ها و متخصصان کارآزموده‌ای است که تمرکزشان بر جمع‌آوری اطلاعات و کسب اطلاعات از آن‌ها برای کمک به رشد کسب‌وکار است. تخصص در ریاضیات، داشتن مهارت در فناوری و نیز شمّ تجاری قوی پایه و اساس دیتا ساینس را تشکیل می‌دهند. نظر شما درباره‌ی دیتا ساینس و آینده‌ی این حوزه چیست؟ لطفا نظرات و انتقادات خود را با ما به اشتراک بگذارید.

پایشگران پارسیان با بیش از یک دهه تجربه در زمینه آموزش و مشاوره و برنامه ریزی کسب و کار در کنار شماست.

جهت اطلاع از دوره های آموزشی پایشگران پارسیان از لیست دوره ها دیدن فرمایید.

از صفحه اینستاگرام هلدینگ پایشگران پارسیان دیدن فرمایید.