علم داده (Data Science) چیست؟ جامع ترین راهنما

چکیده مقاله: علم داده مطالعه داده ها برای استخراج بینش معنادار برای تجارت است. این یک رویکرد چند رشته‌ای است که اصول و شیوه‌های حوزه‌های ریاضی، آمار، هوش مصنوعی و مهندسی کامپیوتر را برای تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده‌ها ترکیب می‌کند. این تجزیه و تحلیل به دانشمندان داده کمک می کند تا سؤالاتی مانند آنچه اتفاق افتاده، چرا اتفاق افتاده، چه اتفاقی خواهد افتاد و با نتایج چه کاری می توان انجام داد، بپرسند و به آنها پاسخ دهند.

علم داده مهم است زیرا ابزارها، روش‌ها و فناوری را برای تولید معنا از داده‌ ها ترکیب می‌کند. سازمان های مدرن غرق در داده ها هستند. دستگاه‌ هایی که می‌ توانند به‌طور خودکار اطلاعات را جمع‌ آوری و ذخیره کنند، رو به افزایش است. سیستم‌ های آنلاین و درگاه‌های پرداخت داده‌ های بیشتری را در زمینه‌ های تجارت الکترونیک، پزشکی، مالی و هر جنبه دیگری از زندگی انسان جمع‌آوری می‌کنند. ما داده های متنی، صوتی، تصویری و ویدئویی را در مقادیر زیادی در دسترس داریم.

در این مطلب به طور مفصل به بررسی علم داده به همراه کاربرد و مزایا و مهارت های لازم و به طور کلی یک راهنمای جامع از این مفهوم ارائه می کنیم. با ما همراه باشید.

علم داده‌ چیست؟

علم داده‌ یا همان Data Science مربوط به جمع‌آوری داده‌ها، تحلیل و تصمیم‌گیری است. این حوزه به یافتن الگوهای موجود در داده‌ها از طریق تحلیل و پیش‌بینی آینده کمک می‌کند. علم داده‌ها ترکیبی از چندین رشته است که از آمار، تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌ها و استخراج دانش و اطلاعات از آن استفاده می‌کند.

با استفاده از علم داده‌، شرکت‌ها می‌توانند:

• تصمیمات بهتری بگیرند (آیا گزینه A را انتخاب کنیم یا B؟)
• تحلیل پیش‌بینانه انجام دهند (در آینده چه اتفاقی خواهد افتاد؟)
• کشف الگوها (الگوهای پنهان یا اطلاعات مخفی را در داده‌ها پیدا کنند)

علم داده به‌عنوان یکی از مسیرهای شغلی پرامید و پرتقاضا برای متخصصان ماهر به‌طور مداوم در حال تحول است. امروزه، متخصصان موفق علم داده فراتر از مهارت‌ های سنتی تحلیل حجم زیادی از داده‌ها، داده‌ کاوی و برنامه‌ نویسی حرکت می‌کنند. برای کشف اطلاعات مفید برای سازمان‌ها، دانشمندان داده باید به چرخه زندگی کامل علم داده تسلط داشته و انعطاف‌پذیری و درکی عمیق از فرآیندهای مختلف برای به حداکثر رساندن بازدهی در هر مرحله از این چرخه داشته باشند.

• تحلیل آماری

تاریخچه علم داده

اگرچه اصطلاح “علم داده” جدید نیست، معانی و مفاهیم آن در طول زمان تغییر کرده است. این اصطلاح اولین بار در دهه ۱۹۶۰ به‌عنوان نام جایگزینی برای “آمار” ظاهر شد. در اواخر دهه ۱۹۹۰، متخصصان علوم کامپیوتر این اصطلاح را رسمی کردند. تعریف پیشنهادی برای علم داده آن را به‌عنوان یک حوزه مجزا با سه جنبه توصیف کرد: طراحی داده، جمع‌آوری داده و تحلیل داده. با این حال، حدود یک دهه دیگر طول کشید تا این اصطلاح در خارج از محیط‌های دانشگاهی مورد استفاده قرار گیرد.

• تفاوت علم داده و تحلیل داده

آینده علم داده

نوآوری‌ها در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین باعث شده است که پردازش داده‌ها سریع‌تر و کارآمدتر انجام شود. تقاضای صنعت برای این حوزه، اکوسیستمی از دوره‌ها، مدارک تحصیلی و موقعیت‌های شغلی مرتبط با علم داده ایجاد کرده است. به دلیل مهارت‌ های چند‌ جانبه و تخصص مورد نیاز، علم داده در دهه‌های آینده با رشد قابل توجهی پیش‌بینی می‌ شود.

لایف سایکل علم داده

چرخه زندگی علم داده از پنج مرحله اصلی تشکیل شده است:

• جمع‌آوری داده: شامل کسب داده‌ ها، ورود داده‌ ها، دریافت سیگنال‌ ها و استخراج داده‌ ها.
• نگهداری داده: شامل انبار داده‌ها، پاک‌ سازی داده‌ ها، مرحله‌سازی داده‌ ها، پردازش داده‌ ها و معماری داده.
• پردازش داده: شامل داده‌ کاوی، خوشه‌بندی/طبقه‌بندی، مدل‌ سازی داده و خلاصه‌ سازی داده.
• تحلیل داده: شامل تحلیل اکتشافی/تاییدی، تحلیل پیش‌بینی‌ کننده، رگرسیون، متن‌ کاوی و تحلیل کیفی.
• ارتباط‌گیری: شامل گزارش‌ دهی داده‌ها، مصورسازی داده‌ها، هوش تجاری و تصمیم‌گیری.

علم داده‌ها کجا کاربرد دارد؟

امروزه علم داده‌ها در بسیاری از صنایع مانند بانکداری، مشاوره، بهداشت و درمان و تولید استفاده می‌شود. برخی از نمونه‌های کاربرد علم داده‌ عبارتند از:

• برنامه‌ریزی مسیر: برای یافتن بهترین مسیرهای حمل‌ونقل
• پیش‌بینی تأخیر در پرواز/کشتی/قطار (از طریق تحلیل پیش‌بینانه)
• ایجاد پیشنهادات تبلیغاتی
• یافتن بهترین زمان برای تحویل کالا
• پیش‌بینی درآمد سال آینده یک شرکت
• تحلیل فواید سلامتی تمرینات ورزشی
• پیش‌بینی نتایج انتخابات

علم داده‌ تقریباً در هر بخشی از یک کسب‌ و کار که داده موجود باشد، قابل استفاده است. مثال‌هایی از این بخش‌ها شامل کالا های مصرفی، بازارهای سهام، صنعت، سیاست، شرکت‌ های لجستیک و تجارت الکترونیک است.

کاربردهای علم داده

علم داده در مطالعه داده‌ها به چهار روش اصلی استفاده می‌شود:

تحلیل توصیفی (Descriptive Analysis)

تحلیل توصیفی داده‌ها را برای کسب بینش درباره آنچه اتفاق افتاده یا در حال وقوع است، بررسی می‌کند. این نوع تحلیل از نمایش‌های بصری داده مانند نمودارهای دایره‌ای، نمودارهای میله‌ای، نمودارهای خطی و جداول استفاده می‌کند. به‌عنوان مثال، یک سرویس رزرو پرواز می‌تواند داده‌هایی مانند تعداد بلیط‌های رزرو شده در هر روز را ثبت کند. تحلیل توصیفی الگوهای افزایش و کاهش رزروها و ماه‌های پربازده را نشان می‌دهد.

• آمار توصیفی چیست؟

تحلیل تشخیصی (Diagnostic Analysis)

تحلیل تشخیصی برای درک علت وقوع یک رویداد، عمیق‌تر به داده‌ها می‌ پردازد. از تکنیک‌ هایی مانند بررسی جزئیات (drill-down)، کشف داده، داده‌ کاوی و شناسایی همبستگی‌ ها استفاده می‌کند. برای مثال، سرویس پرواز ممکن است ماهی با عملکرد بالا را بررسی کند تا دلیل افزایش رزرو را دریابد؛ ممکن است کشف کند که مشتریان زیادی به یک شهر خاص برای شرکت در یک رویداد ورزشی می‌روند.

تحلیل پیش‌ بینی‌ کننده (Predictive Analysis)

این نوع تحلیل از داده‌های تاریخی برای پیش‌بینی الگوهای داده‌ای که ممکن است در آینده رخ دهد استفاده می‌کند. از تکنیک‌هایی مانند یادگیری ماشین، مدل‌ سازی پیش‌ بینی و تطبیق الگو استفاده می‌کند. به‌ عنوان مثال، تیم پرواز ممکن است با استفاده از علم داده، الگوهای رزرو پرواز برای سال آینده را پیش‌بینی کند. الگوریتم‌ها با تحلیل داده‌های گذشته، افزایش رزرو در برخی مقاصد را در ماه می پیش‌بینی می‌کنند و شرکت می‌تواند تبلیغات هدفمند را از ماه فوریه آغاز کند.

• انواع مدل سازی پیش بینی کننده

تحلیل تجویزی (Prescriptive Analysis)

تحلیل تجویزی فراتر از پیش‌بینی است؛ نه تنها پیش‌ بینی می‌ کند چه اتفاقی خواهد افتاد، بلکه بهینه‌ ترین پاسخ را نیز پیشنهاد می‌دهد. این تحلیل از ابزارهایی مانند تحلیل گراف، شبیه‌ سازی، پردازش رویدادهای پیچیده و شبکه‌ های عصبی استفاده می‌ کند. به‌عنوان مثال، با استفاده از تحلیل تجویزی، یک دانشمند داده می‌ تواند نتایج کمپین‌ های بازاریابی گذشته را تحلیل کرده و میزان هزینه بهینه برای کانال‌ های مختلف بازاریابی را برای بهره‌ برداری حداکثری از افزایش رزروهای پیش‌ بینی‌ شده محاسبه کند.

دانشمند داده‌ کیست و چگونه کار می‌ کند؟

یک دانشمند داده باید در چندین حوزه تخصص داشته باشد:

• یادگیری ماشین
• آمار
• برنامه‌نویسی (پایتون یا R)
• ریاضیات
• پایگاه داده‌

دانشمند داده باید الگوهایی در داده‌ها پیدا کند. پیش از یافتن الگوها، او باید داده‌ها را به یک قالب استاندارد تبدیل کند. روش کار دانشمند داده به این صورت است:

1. پرسیدن سوالات درست – برای درک مشکل کسب‌وکار.
2. بررسی و جمع‌آوری داده – از پایگاه داده، گزارشات وب، بازخورد مشتریان و غیره.
3. استخراج داده – تبدیل داده‌ها به یک قالب استاندارد.
4. پاک‌سازی داده – حذف مقادیر اشتباه از داده‌ها.
5. یافتن و جایگزینی مقادیر از دست‌رفته – بررسی داده‌ها برای مقادیر مفقود و جایگزینی آن‌ها با مقادیر مناسب (مثلاً مقدار میانگین).
6. نرمال‌سازی داده – مقیاس‌گذاری مقادیر در یک دامنه مناسب (مثلاً ۱۴۰ سانتی‌متر از ۱٫۸ متر کوچک‌تر است، اما عدد ۱۴۰ از ۱٫۸ بزرگ‌تر است؛ بنابراین مقیاس‌ گذاری اهمیت دارد).
7. تحلیل داده‌ ها – یافتن الگوها و انجام پیش‌ بینی‌ های آینده.
8. ارائه نتایج – ارائه نتایج به همراه بینش‌ های مفید به شکلی که شرکت بتواند آن را درک کند.

تاریخچه و اهمیت دانشمند داده

اصطلاح “دانشمند داده” زمانی ایجاد شد که شرکت‌ها برای اولین بار نیاز به متخصصانی را که قادر به سازماندهی و تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها باشند، درک کردند. ده سال پس از پذیرش گسترده اینترنت در تجارت، هال وریان، اقتصاددان ارشد گوگل و استاد بازنشسته علوم اطلاعات، تجارت و اقتصاد در دانشگاه برکلی کالیفرنیا، اهمیت تطبیق با تأثیر فناوری و بازآرایی صنایع مختلف را پیش‌بینی کرد.

مهارت‌ های لازم برای دانشمندان داده

امروزه، دانشمندان داده ماهر به‌خوبی قادر به شناسایی سوالات مرتبط، جمع‌آوری داده‌ها از منابع مختلف، سازماندهی اطلاعات، ترجمه نتایج به راه‌حل‌ها و ارائه یافته‌ ها به‌گونه‌ای هستند که به تصمیمات تجاری مثبت کمک کند. این مهارت‌ها اکنون در تقریباً تمام صنایع مورد نیاز است، که باعث شده دانشمندان داده به دارایی‌ های ارزشمندی برای شرکت‌ها تبدیل شوند.

وظایف یک دانشمند داده چیست؟

دانشمندان داده به یکی از مهم‌ترین دارایی‌های سازمان‌ها در سراسر جهان تبدیل شده‌اند و در تقریباً همه شرکت‌ها حضور دارند. این افراد حرفه‌ای، تحلیلگرانی جامع و دارای مهارت‌ های فنی پیشرفته هستند که می‌ توانند الگوریتم‌ های پیچیده کمی ایجاد کنند تا حجم زیادی از اطلاعات را سازماندهی و تحلیل کنند. این اطلاعات برای پاسخ به سوالات و هدایت استراتژی در سازمان‌ هایشان استفاده می‌ شود. همچنین، دانشمندان داده دارای تجربه رهبری و مهارت‌ های ارتباطی قوی هستند تا نتایج ملموسی را به سهام‌ داران مختلف در سراسر سازمان یا کسب‌ و کار ارائه دهند.

دانشمندان داده معمولاً افرادی کنجکاو و نتیجه‌گرا هستند و دانش عمیق و تخصصی در صنایع مختلف دارند. مهارت‌های ارتباطی استثنایی آن‌ها به آن‌ها این امکان را می‌دهد که نتایج فنی پیچیده را برای همکاران غیرفنی خود توضیح دهند. آن‌ها دارای پیش‌زمینه قوی در آمار و جبر خطی بوده و مهارت‌ های برنامه‌ نویسی با تمرکز بر انبارداری داده‌ها، داده‌کاوی و مدل‌سازی برای ساخت و تحلیل الگوریتم‌ها دارند.

ابزارها و مهارت‌های کلیدی دانشمند داده

دانشمندان داده از ابزارها و مهارت‌ های فنی کلیدی زیر استفاده می‌ کنند:

• R
• Python
• Apache Hadoop
• MapReduce
• Apache Spark
• پایگاه‌های داده NoSQL
• محاسبات ابری
• D3
• Apache Pig
• Tableau
• iPython Notebooks
• GitHub

چرا دانشمند داده شویم؟

با افزایش دسترسی به حجم بیشتری از داده‌ها، دیگر تنها شرکت‌های بزرگ فناوری به دانشمندان داده نیاز ندارند. اکنون تقاضا برای متخصصان علم داده در سازمان‌های کوچک و بزرگ وجود دارد.

متخصصان علم داده این فرصت را دارند که با استفاده از داده‌ها تصمیمات کلیدی بگیرند، چالش‌های دنیای واقعی را حل کنند و در بخش‌های متنوع تأثیرات معناداری بگذارند. این حرفه به دانشمندان داده امکان می‌دهد مسیرهای شغلی مختلفی را دنبال کنند و در حوزه‌های متنوعی تأثیرگذار باشند.

تفاوت علم داده و دانشمند داده

علم داده به‌عنوان یک رشته تحصیلی در نظر گرفته می‌شود، در حالی که دانشمندان داده، افراد عملیاتی در این زمینه هستند. دانشمندان داده لزوماً مسئول تمام فرآیندهای مرتبط با چرخه عمر علم داده نیستند. به عنوان مثال، مسیرهای داده معمولاً توسط مهندسان داده مدیریت می‌شود، اما ممکن است دانشمند داده توصیه‌هایی درباره نوع داده‌های مفید یا مورد نیاز ارائه دهد. بااینکه دانشمندان داده قادر به ساخت مدل‌های یادگیری ماشین هستند، مقیاس‌دهی این تلاش‌ها در سطح بزرگ‌تر نیازمند مهارت‌های بیشتری در مهندسی نرم‌افزار است تا برنامه بهینه‌ سازی شده و سریع‌تر اجرا شود. به همین دلیل، رایج است که دانشمندان داده با مهندسان یادگیری ماشین برای مقیاس‌ دهی مدل‌ های یادگیری ماشین همکاری کنند.

مسئولیت‌های دانشمند داده معمولاً می‌تواند با تحلیل‌گر داده هم‌پوشانی داشته باشد، به‌ویژه در تحلیل اکتشافی داده‌ها و مصورسازی داده‌ها. با این حال، مهارت‌های یک دانشمند داده معمولاً از تحلیل‌گر داده فراتر است. به‌طور مقایسه ای، دانشمندان داده از زبان‌ های برنامه‌ نویسی متداول مانند R و Python برای انجام تحلیل‌های آماری و مصورسازی داده‌ها استفاده می‌کنند.

برای انجام این وظایف، دانشمندان داده به مهارت‌های علوم کامپیوتر و علوم پایه نیاز دارند که فراتر از مهارت‌های معمول یک تحلیل‌گر کسب‌وکار یا تحلیل‌گر داده است. همچنین، دانشمند داده باید با جزئیات خاص کسب‌ و کار مانند تولید خودرو، تجارت الکترونیک یا بهداشت و درمان آشنا باشد.

مزایای علم داده برای کسب‌وکار

علم داده روش‌ های عملکرد شرکت‌ ها را متحول کرده است و بسیاری از کسب‌وکارها، صرف‌نظر از اندازه، به یک استراتژی قوی برای رشد و حفظ مزیت رقابتی نیاز دارند.

برخی از مزایای کلیدی علم داده شامل موارد زیر است:

کشف الگوهای جدید و تحول‌ آفرین

علم داده به کسب‌وکارها کمک می‌کند الگوها و روابط جدیدی را که پتانسیل تحول دارند، شناسایی کنند. این الگوها می‌توانند تغییرات کم‌هزینه‌ای را در مدیریت منابع ایجاد کنند که تأثیر زیادی بر حاشیه سود دارد. برای مثال، یک شرکت تجارت الکترونیک ممکن است کشف کند که بسیاری از درخواست‌های مشتریان پس از ساعات کاری انجام می‌شود و ارائه خدمات ۲۴/۷ باعث افزایش ۳۰ درصدی درآمد شود.

نوآوری در محصولات و راه‌ حل‌ ها

علم داده می‌تواند مشکلاتی را که به‌طور معمول نادیده گرفته می‌شوند، آشکار کند. بینش بیشتر درباره تصمیمات خرید، بازخورد مشتریان و فرایندهای تجاری می‌تواند به نوآوری در عملیات داخلی و راه‌حل‌های خارجی منجر شود. برای مثال، یک سیستم پرداخت آنلاین ممکن است متوجه شود که مشتریان در زمان‌های اوج خرید رمز عبور خود را فراموش می‌کنند و از سیستم بازیابی رمز فعلی ناراضی هستند، بنابراین با ایجاد یک راه‌حل بهتر رضایت مشتریان بهبود می‌یابد.

بهینه‌سازی در زمان واقعی

بسیاری از کسب‌وکارها به‌ویژه شرکت‌های بزرگ در پاسخ به شرایط در زمان واقعی با چالش مواجه می‌شوند که می‌تواند منجر به ضرر و وقفه در فعالیت‌ها شود. علم داده به شرکت‌ها کمک می‌کند تغییرات را پیش‌بینی کرده و بهینه‌تر به شرایط واکنش نشان دهند. برای مثال، یک شرکت حمل‌ و نقل با استفاده از علم داده، الگوهای خرابی کامیون‌ها را شناسایی و زمان‌های تعمیر را بهینه‌ سازی می‌کند تا وقفه‌ های ناشی از خرابی‌ ها کاهش یابد.

فرآیند علم داده

فرآیند علم داده معمولاً با یک مشکل تجاری آغاز می‌شود. دانشمند داده با سهامداران کسب‌وکار همکاری می‌کند تا نیازهای تجاری را شناسایی کند. پس از تعریف مشکل، دانشمند داده می‌تواند از فرآیند OSEMN برای حل آن استفاده کند:

O – به‌دست‌آوردن داده‌ها (Obtain Data)

در اولین مرحله، دانشمند داده باید منابع اطلاعاتی را برای حل مسئله شناسایی کند. این داده‌ها می‌توانند به روش‌های مختلفی به‌دست آیند:

• داده‌های موجود داخلی: این نوع داده‌ ها از پایگاه‌ های داده داخلی شرکت، سیستم‌های CRM، لاگ‌های سرورهای وب، تراکنش‌های تجاری و موارد دیگر استخراج می‌شوند.
• داده‌های خارجی: گاهی لازم است که داده‌ها از منابع خارجی مانند داده‌های عمومی یا داده‌های خریداری شده از شرکت‌های شخص ثالث به دست آیند.
• داده‌های آنلاین: دانشمندان داده ممکن است از APIها، وب اسکرپینگ یا دانلود مجموعه داده‌های آماده از منابع معتبر برای استخراج داده‌ها استفاده کنند.

S – پاکسازی داده‌ها (Scrub Data)

داده‌ هایی که جمع‌آوری شده‌اند، اغلب حاوی نقص‌ها، خطاها یا ناسازگاری‌ هایی هستند که می‌ توانند باعث کاهش کیفیت تحلیل شوند. در این مرحله، دانشمند داده اقدام به پاکسازی و استاندارد سازی داده‌ها می‌کند. مراحل پاکسازی داده شامل موارد زیر است:

• حل مشکلات داده‌های گم‌شده (Missing Data): شناسایی مقادیر گم‌شده در داده‌ها و جایگزینی آن‌ها با مقادیر مناسب مانند میانگین یا مد.
• استانداردسازی داده‌ها: تبدیل تمامی مقادیر به یک فرمت استاندارد. مثلاً اگر داده‌های تاریخ در فرمت‌های مختلف مانند “DD/MM/YYYY” و “YYYY-MM-DD” باشند، آن‌ها را به یک فرمت یکسان تبدیل می‌کنند.
• حذف خطاهای املایی و نحوی: در برخی موارد، داده‌ها شامل خطاهای املایی یا نحوی هستند که باید اصلاح شوند.
• حذف نقاط دورافتاده (Outliers): داده‌هایی که از الگوهای معمول خارج هستند و ممکن است تحلیلات را تحت تأثیر قرار دهند، باید شناسایی و حذف شوند.
• تصحیح نادرستی‌های ریاضی: مثل حذف ویرگول‌ ها از اعداد بزرگ یا تصحیح خطاهای مربوط به واحدها.

• خطای استاندارد در آمار چیست؟

E – کاوش داده‌ها (Explore Data)

پس از پاکسازی داده‌ها، دانشمند داده وارد مرحله کاوش می‌شود که در آن تلاش می‌کند الگوهای اولیه را شناسایی کند. این مرحله شامل موارد زیر است:

• آمار توصیفی (Descriptive Statistics): استفاده از شاخص‌هایی مانند میانگین، میانه، واریانس و انحراف معیار برای درک کلی از داده‌ها.
• بصری‌ سازی داده‌ ها (Data Visualization): استفاده از نمودارها، گراف‌ها و جداول برای شناسایی الگوهای پنهان و ارتباطات میان داده‌ها.
• کشف الگوهای جالب: دانشمند داده به دنبال الگوهایی است که می‌توانند به حل مسئله کمک کنند. به عنوان مثال، ممکن است در داده‌های مربوط به خرید مشتریان الگوهای فصلی یا تغییرات ناگهانی در رفتار مشتریان مشاهده شود.

M – مدل‌ سازی داده‌ ها (Model Data)

این مرحله جایی است که دانشمند داده از الگوریتم‌ های یادگیری ماشین و مدل‌ سازی آماری برای به‌دست آوردن بینش‌های عمیق‌تر و پیش‌ بینی‌ های دقیق‌ تر استفاده می‌کند. مدل‌ سازی داده‌ ها شامل موارد زیر است:

• تکنیک‌ های یادگیری ماشین: استفاده از تکنیک‌ هایی مانند دسته‌ بندی (Classification)، خوشه‌ بندی (Clustering) و تداعی (Association) برای مدل‌ سازی داده‌ها و استخراج الگوهای پیچیده.
• مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده: ایجاد مدل‌هایی برای پیش‌ بینی نتایج آینده بر اساس داده‌های گذشته. به عنوان مثال، پیش‌ بینی تقاضای محصول یا رفتار مشتری.
• آموزش مدل‌ها: داده‌ها به دو بخش آموزش و تست تقسیم می‌شوند. مدل‌ها ابتدا روی داده‌های آموزشی ساخته می‌شوند و سپس با استفاده از داده‌های تست، کارایی آن‌ها ارزیابی می‌شود.
• تنظیم مدل‌ها (Fine-tuning): مدل‌ها ممکن است چندین بار با تغییرات جزئی تنظیم شوند تا دقت نتایج افزایش یابد.

N – تفسیر نتایج (Interpret Results)

پس از مدل‌ سازی، نتایج بدست‌ آمده باید بصورت عملی و قابل‌ فهم برای سهام‌ داران ارائه شود. در این مرحله:

• بصری‌ سازی نتایج: نتایج به‌ دست‌ آمده از مدل‌ سازی به صورت نمودارها، گراف‌ها و جداول ارائه می‌ شوند تا روندها و الگوها به‌خوبی نمایش داده شوند.
• خلاصه‌ سازی داده‌ ها: نتایج مدل‌سازی به‌صورت خلاصه شده و قابل‌ درک برای سهام‌ داران ارائه می‌ شود.
• ارائه راهکارها و توصیه‌ها: دانشمند داده نتایج را به مدیران و تصمیم‌ گیران سازمان منتقل می‌ کند و توصیه‌ هایی برای اقدام‌ های آتی ارائه می‌ دهد. این اقدامات ممکن است شامل تغییرات در استراتژی بازاریابی، بهبود فرآیندها یا تصمیم‌ گیری‌ های عملیاتی باشند.

تکنیک‌ های علم داده

حرفه‌ای‌ های علم داده از سیستم‌های محاسباتی برای پیروی از فرآیند علم داده و تحلیل داده‌ها استفاده می‌کنند. برخی از تکنیک‌های کلیدی که توسط دانشمندان داده به‌کار می‌رود شامل موارد زیر است:

1. دسته‌ بندی (Classification)

دسته‌ بندی یکی از تکنیک‌های اساسی است که برای مرتب‌ سازی داده‌ها به گروه‌ها یا دسته‌ های مشخص استفاده می‌شود. در این روش، کامپیوترها آموزش می‌بینند تا داده‌ها را شناسایی و دسته‌ بندی کنند. از مجموعه داده‌های شناخته شده برای ایجاد الگوریتم‌های تصمیم‌گیری استفاده می‌شود، که به کامپیوترها اجازه می‌دهد داده‌ها را به سرعت پردازش و دسته‌ بندی کنند.

نمونه‌هایی از کاربرد دسته‌ بندی:

• دسته‌بندی محصولات به عنوان «محبوب» یا «غیر محبوب».
• دسته‌بندی درخواست‌های بیمه به عنوان «پرریسک» یا «کم‌ریسک».
• دسته‌بندی نظرات کاربران در شبکه‌های اجتماعی به عنوان «مثبت»، «منفی» یا «خنثی».

این تکنیک برای مواردی مناسب است که دسته‌های مشخص و از پیش تعریف شده‌ای وجود دارند که داده‌ها باید در آن‌ها قرار بگیرند.

2. رگرسیون (Regression)

رگرسیون یک تکنیک ریاضیاتی است که برای یافتن رابطه بین دو یا چند متغیر که به نظر نمی‌رسد مستقیماً مرتبط باشند، استفاده می‌شود. این رابطه اغلب به صورت یک فرمول ریاضی مدل‌ سازی و به شکل نمودار یا منحنی نمایش داده می‌شود. از رگرسیون برای پیش‌بینی مقادیر یک متغیر بر اساس متغیر دیگر استفاده می‌شود.

نمونه‌هایی از کاربرد رگرسیون:

• محاسبه سرعت گسترش بیماری‌های هوابرد.
• بررسی رابطه بین رضایت مشتریان و تعداد کارمندان.
• پیش‌بینی رابطه بین تعداد ایستگاه‌های آتش‌نشانی و تعداد صدمات ناشی از آتش‌سوزی در یک منطقه خاص.

رگرسیون به دانشمندان داده اجازه می‌دهد که بر اساس داده‌های موجود، پیش‌بینی‌هایی دقیق در مورد متغیرهای آینده انجام دهند.

3. خوشه‌ بندی (Clustering)

خوشه‌ بندی روشی است که برای گروه بندی داده‌ های مرتبط به هم بر اساس شباهت‌ ها و الگو ها استفاده می‌ شود. در خوشه‌ بندی، برخلاف دسته‌ بندی، داده‌ها به دسته‌های از پیش تعیین‌ شده تعلق ندارند. بلکه هدف یافتن گروه‌ هایی است که بر اساس بیشترین شباهت به یکدیگر نزدیک هستند. این تکنیک برای کشف الگوهای جدید و ناهنجاری‌ ها بسیار مفید است.

نمونه‌هایی از کاربرد خوشه‌ بندی:

• گروه‌ بندی مشتریانی که رفتار خرید مشابهی دارند به‌ منظور بهبود خدمات مشتری.
• گروه‌ بندی ترافیک شبکه برای شناسایی الگوهای مصرف روزانه و تشخیص حملات سایبری.
• خوشه‌ بندی مقالات به دسته‌های خبری مختلف و استفاده از این اطلاعات برای شناسایی اخبار جعلی.

خوشه‌ بندی می‌تواند الگوهایی را کشف کند که به‌صورت واضح قابل دسته‌بندی نیستند، اما از لحاظ داده‌ها با یکدیگر ارتباط دارند.

در علم داده‌ها در چه جایگاهی قرار می‌ گیرید؟

داده‌ ها همه جا هستند و روز به روز گسترده‌تر می‌شوند. اصطلاحات مختلفی در رابطه با استخراج، پاک‌سازی، تحلیل و تفسیر داده‌ها وجود دارد که گاهی به‌طور متناوب به کار می‌روند، اما در واقع نقش‌های مرتبط با داده‌ ها مهارت‌ های متفاوتی نیاز دارند. پیچیدگی داده‌هایی که تحلیل می‌شوند نیز متفاوت است.

دانشمند داده (Data Scientist)

دانشمندان داده بررسی می‌کنند که چه سوالاتی باید پاسخ داده شوند و داده‌ های مرتبط از کجا قابل دسترسی هستند. آنها علاوه بر داشتن مهارت‌های تحلیلی و درک کسب‌وکار، توانایی استخراج، پاک‌ سازی و ارائه داده‌ ها را دارند. کسب‌وکارها از دانشمندان داده برای جمع‌ آوری، مدیریت و تحلیل حجم‌های زیادی از داده‌ های بدون ساختار استفاده می‌کنند. دانشمندان داده همچنین از تکنیک‌ های یادگیری ماشین برای مدل‌ سازی اطلاعات و تفسیر نتایج به طور مؤثر استفاده می‌کنند، مهارتی که آنها را از تحلیل‌ گران داده متمایز می‌سازد. سپس نتایج بدست‌ آمده را ترکیب کرده و به سهام‌ داران کلیدی ارائه می‌دهند تا به تصمیم‌ گیری‌ های استراتژیک سازمان کمک کنند.

مهارت‌های مورد نیاز: مهارت‌های برنامه‌نویسی (SAS، R، Python)، مهارت‌ های آماری و ریاضی، داستان‌ سرایی و مصورسازی داده‌ها، Hadoop، SQL، یادگیری ماشین

• برنامه نویسی

تحلیلگر داده (Data Analyst)

تحلیل گران داده پل ارتباطی بین دانشمندان داده و تحلیل گران کسب‌وکار هستند. آنها سوالاتی که سازمان نیاز به پاسخ آن‌ها دارد را دریافت می‌کنند و سپس داده‌ها را سازمان‌دهی و تحلیل می‌کنند تا نتایجی پیدا کنند که با استراتژی کلان کسب‌وکار همسو باشد. تحلیل گران داده مسئولیت ترجمه تحلیل‌های فنی به اقدامات کیفی و همچنین ارائه نتایج به مخاطبان مختلف را بر عهده دارند.

مهارت‌های مورد نیاز: مهارت‌های برنامه‌ نویسی (SAS، R، Python)، مهارت‌ های آماری و ریاضی، کار با داده‌ها، مصور سازی داده‌ ها

• زبان برنامه نویسی چیست؟

مهندس داده (Data Engineer)

مهندسان داده مسئول مدیریت داده‌هایی هستند که به سرعت در حال رشد و تغییر هستند. آنها بر توسعه، پیاده‌سازی، مدیریت و بهینه‌ سازی زیرساخت‌ ها و مسیرهای داده تمرکز می‌کنند تا داده‌ها را به دانشمندان داده و تحلیل گران داده منتقل کرده و برای پرس‌وجو آماده کنند.

مهارت‌های مورد نیاز: زبان‌های برنامه‌ نویسی (Java، Scala)، پایگاه‌ های داده NoSQL (مانند MongoDB، Cassandra DB)، فریم‌ ورک‌ ها (مانند Apache Hadoop)

• مشاوره برنامه نویسی

فناوری های مختلف علم داده

• هوش مصنوعی: مدل های یادگیری ماشین و نرم‌افزارهای مرتبط برای تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده و تجویزی استفاده می‌شوند.
• رایانش ابری: فناوری های ابری به دانشمندان داده امکان انعطاف‌پذیری و قدرت پردازش لازم برای تحلیل های پیشرفته داده را می‌دهد.
• اینترنت اشیا (IoT): دستگاه های مختلفی که به‌طور خودکار به اینترنت متصل می‌شوند و داده‌های زیادی را برای ابتکارات علم داده جمع آوری می‌کنند. این داده‌ها برای استخراج و کاوش داده‌ها مفید است.
• رایانش کوانتومی: رایانه‌ های کوانتومی قادر به انجام محاسبات پیچیده با سرعت بسیار بالا هستند و دانشمندان داده از آن‌ها برای ایجاد الگوریتم های پیچیده استفاده می‌کنند.

مقایسه علم داده با سایر حوزه‌های مرتبط

تفاوت علم داده و تحلیل داده

علم داده یک مفهوم جامع است که تمام جنبه‌های پردازش داده از جمع آوری تا مدل سازی و استخراج بینش‌ها را شامل می‌شود. اما تحلیل داده بخشی از علم داده است که بیشتر بر تحلیل آماری و ریاضیاتی داده‌ها تمرکز دارد. تحلیلگر داده روی تجزیه و تحلیل داده های موجود تمرکز می‌کند، در حالی که دانشمند داده ابزارها و روش‌های جدیدی برای پردازش داده‌ها ایجاد می‌کند.

تفاوت علم داده و تحلیل کسب و کار

تحلیل گران کسب‌وکار بیشتر روی درک نیازهای تجاری و ایجاد راه‌حل‌ها تمرکز دارند، در حالی که دانشمندان داده از فناوری برای پردازش داده‌های تجاری استفاده می کنند. تحلیل‌گر کسب‌وکار بیشتر روی اطلاعات تجاری و ارتباط با ذینفعان تمرکز دارد، اما دانشمند داده ابزارها و الگوریتم های جدیدی را توسعه می‌دهد تا داده‌ها را تحلیل کند.

تفاوت علم داده و مهندسی داده

مهندسان داده سیستم‌هایی را ایجاد و مدیریت می‌کنند که داده‌ها را در دسترس دانشمندان داده قرار می‌دهد. آن‌ها بیشتر با فناوری‌های زیربنایی کار می‌کنند، مانند ساخت مدل‌های داده و ایجاد خطوط لوله داده. دانشمندان داده از داده‌هایی که توسط مهندسان پردازش شده‌اند، برای ساخت و آموزش مدل های پیش بینی استفاده می‌کنند.

تفاوت علم داده و یادگیری ماشین

یادگیری ماشین یکی از روش‌هایی است که در پروژه های علم داده برای تحلیل خودکار داده‌ها استفاده می‌شود. مهندسان یادگیری ماشین در محاسبات و الگوریتم‌ها تخصص دارند، در حالی که دانشمندان داده ممکن است از روش‌های یادگیری ماشین به عنوان ابزاری برای پردازش داده‌ها استفاده کنند.

تفاوت علم داده و آمار

آمار بر جمع‌آوری و تفسیر داده‌های کمی تمرکز دارد، در حالی که علم داده یک حوزه چندرشته‌ای است که از روش‌های علمی برای استخراج دانش از داده‌ها استفاده می‌کند. اگرچه علم داده از روش‌های آماری استفاده می‌کند، اما این دو حوزه در فرآیندها و مسائل مورد بررسی تفاوت‌هایی دارند.

ابزارهای مختلف علم داده

ذخیره‌سازی داده:

Amazon Redshift برای اجرای کوئری‌های پیچیده روی داده‌های ساخت‌یافته یا بدون ساختار استفاده می‌شود. AWS Glue برای مدیریت و جستجوی داده‌ها به کار می‌رود و به‌صورت خودکار کاتالوگی از تمام داده‌ها ایجاد می‌کند.

یادگیری ماشین:

Amazon SageMaker یک سرویس یادگیری ماشین کاملاً مدیریت‌شده است که کاربران را قادر می‌سازد داده‌ها را سازمان‌دهی، مدل های یادگیری ماشین بسازند، آموزش دهند و مستقر کنند.

تحلیل داده:

Amazon Athena یک سرویس کوئری تعاملی است که تحلیل داده‌ها را آسان می‌کند و با استفاده از کوئری های SQL استاندارد کار می‌کند. همچنین Amazon Kinesis برای پردازش داده‌های استریم در زمان واقعی استفاده می‌شود.

چشم انداز شغلی و فرصت های درآمدی در علم داده

افراد فعال در حوزه علم داده به دلیل داشتن مهارت های فنی بالا با حقوق‌های رقابتی و فرصت‌های شغلی عالی در شرکت‌های بزرگ و کوچک در صنایع مختلف پاداش می گیرند. متخصصان علم داده با تجربه و تحصیلات مناسب، این فرصت را دارند که در برخی از نوآورانه ترین شرکت‌ های جهان تأثیرگذار باشند.

کسب مهارت‌های تخصصی در حوزه علم داده می‌تواند دانشمندان داده را بیشتر متمایز کند. به عنوان مثال، کارشناسان یادگیری ماشین از مهارت‌های برنامه‌نویسی پیشرفته برای ایجاد الگوریتم‌هایی استفاده می‌کنند که به طور مداوم داده‌ها را جمع‌ آوری کرده و یادگیری خود را برای بهبود دقت پیش‌ بینی‌ ها تطبیق می‌دهند.