تفاوت علم داده و تحلیل داده : یک راهنمای جامع

چکیده مقاله :
اگرچه ممکن است با عبارات «علم داده» و «تجزیه و تحلیل داده» که به جای یکدیگر در مکالمات یا آنلاین استفاده می شوند، مواجه شوید، اما آنها به دو مفهوم کاملاً متفاوت اشاره دارند. علم داده حوزه ای از تخصص است که بسیاری از رشته ها مانند ریاضیات، علوم کامپیوتر، مهندسی نرم افزار و آمار را ترکیب می کند. این بر جمع آوری داده ها و مدیریت داده های ساختاریافته و بدون ساختار در مقیاس بزرگ برای کاربردهای مختلف دانشگاهی و تجاری تمرکز دارد. در همین حال، تحلیل داده ها عمل بررسی مجموعه داده ها برای استخراج ارزش و یافتن پاسخ به سوالات خاص است. با ما همراه باشید تا تفاوت علم داده و تحلیل داده را با جزئیات بیشتری بررسی کنیم.

1- تفاوت علم داده و تجزیه و تحلیل داده ها

علم داده را به عنوان یک چتر فراگیر در نظر بگیرید که طیف گسترده ای از وظایف انجام شده برای یافتن الگوها در مجموعه داده های بزرگ، ساختار داده ها برای استفاده، آموزش مدل های یادگیری ماشین و توسعه برنامه های کاربردی هوش مصنوعی (AI) را پوشش می دهد. تجزیه و تحلیل داده ها وظیفه ای است که در زیر چتر علم داده قرار دارد و برای پرس و جو، تفسیر و تجسم مجموعه داده ها انجام می شود. دانشمندان داده اغلب وظایف تجزیه و تحلیل داده را برای درک مجموعه داده یا ارزیابی نتایج انجام می دهند.

کاربران تجاری همچنین تجزیه و تحلیل داده ها را در پلتفرم های هوش تجاری (BI) برای بینش در مورد شرایط فعلی بازار یا نتایج احتمالی تصمیم گیری انجام می دهند. بسیاری از عملکردهای تجزیه و تحلیل داده ها – مانند انجام پیش بینی ها – بر اساس الگوریتم ها و مدل های یادگیری ماشینی ساخته شده اند که توسط دانشمندان داده توسعه یافته اند. به عبارت دیگر، با اینکه این دو مفهوم یکسان نیستند، اما به شدت در هم تنیده شده اند.

• تحلیل آماری

2- علم داده: حوزه ای از تخصص

در بررسی تفاوت علم و تحلیل داده ابتدا به بررسی خود علم داده می پردازیم. به عنوان یک حوزه تخصصی، علم داده از نظر دامنه بسیار بزرگتر از انجام تجزیه و تحلیل داده است و مسیر شغلی خود را در نظر می گیرد. کسانی که در زمینه علم داده فعالیت می کنند به عنوان دانشمندان داده شناخته می شوند. این متخصصان مدل‌های آماری می‌سازند، الگوریتم‌ها را توسعه می‌دهند، مدل‌های یادگیری ماشینی را آموزش می‌دهند و چارچوب‌هایی را ایجاد می‌کنند تا برای موارد زیر کاربردی باشد:

• پیش بینی نتایج کوتاه مدت و بلند مدت
• حل مشکلات کسب و کار
• شناسایی فرصت ها
• حمایت از استراتژی کسب و کار
• خودکار کردن وظایف و فرآیندها
• پلتفرم های Power BI

در دنیای فناوری اطلاعات، مشاغل علم داده در حال حاضر مورد تقاضای بسیاری از سازمان ها و صنایع است. برای دنبال کردن حرفه علم داده، به درک عمیق و دانش گسترده ای از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی نیاز دارید. مجموعه مهارت های شما باید شامل توانایی نوشتن به زبان های برنامه نویسی Python، SAS، R و Scala باشد. و باید تجربه کار با پلتفرم های کلان داده مانند Hadoop یا Apache Spark را داشته باشید. علاوه بر این، علم داده نیاز به تجربه در کدنویسی پایگاه داده SQL و توانایی کار با داده های بدون ساختار از انواع مختلف، مانند ویدئو، صدا، تصاویر و متن دارد.

• تفاوت SQL و MySQL چیست؟

دانشمندان داده معمولاً هنگام جمع آوری، تمیز کردن و ارزیابی داده ها، تجزیه و تحلیل داده ها را انجام می دهند. با تجزیه و تحلیل مجموعه داده ها، دانشمندان داده می توانند استفاده بالقوه آنها را در الگوریتم یا مدل یادگیری ماشین بهتر درک کنند. دانشمندان داده همچنین با مهندسان داده همکاری نزدیکی دارند، که مسئول ساخت خطوط لوله داده‌ای هستند که داده‌های مورد نیاز مدل‌هایشان را در اختیار دانشمندان قرار می‌دهند، و همچنین خطوط لوله‌ای که مدل‌ها برای استفاده در تولید در مقیاس بزرگ به آنها تکیه می‌کنند.

3- چرخه حیات علم داده

علم داده تکراری است، به این معنی که دانشمندان داده فرضیه‌ها را تشکیل می‌دهند و آزمایش می‌کنند تا ببینند آیا می‌توان با استفاده از داده‌های موجود به یک نتیجه مطلوب دست یافت یا خیر. این فرآیند تکراری به عنوان lifecycle علم داده شناخته می شود که معمولاً هفت مرحله را دنبال می کند:

• شناسایی یک فرصت یا مشکل
• داده کاوی (استخراج داده های مرتبط از مجموعه داده های بزرگ)
• پاکسازی داده ها (حذف موارد تکراری، تصحیح خطاها و غیره)
• کاوش داده ها (تجزیه و تحلیل و درک داده ها)
• مهندسی ویژگی (استفاده از دانش دامنه برای استخراج جزئیات از داده ها)
• مدل سازی پیش بینی کننده (استفاده از داده ها برای پیش بینی نتایج و رفتارهای آینده)
• تجسم داده ها (نمایش نقاط داده با ابزارهای گرافیکی مانند نمودارها یا انیمیشن ها)

4- تجزیه و تحلیل داده ها: وظایفی برای زمینه سازی داده ها

حال نوبیت به تحلیل داده در بررسی تفاوت علم و تحلیل داده می رسد. وظیفه تحلیل داده ها برای ایجاد زمینه یک مجموعه داده همانطور که در حال حاضر وجود دارد انجام می شود تا بتوان تصمیمات آگاهانه تری گرفت. اینکه یک سازمان چقدر می تواند به طور موثر و کارآمد تجزیه و تحلیل داده ها را انجام دهد، توسط استراتژی داده و معماری داده آن تعیین می شود، که به سازمان، کاربران و برنامه های کاربردی آن اجازه می دهد بدون توجه به محل قرارگیری آن داده ها، به انواع مختلف داده ها دسترسی داشته باشند. داشتن استراتژی داده و معماری داده مناسب به ویژه برای سازمانی که قصد دارد از اتوماسیون و هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل داده های خود استفاده کند بسیار مهم است.

5- انواع تحلیل داده

• تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده: تجزیه و تحلیل پیش بینی به شناسایی روندها، همبستگی ها و علیت در یک یا چند مجموعه داده کمک می کند. به عنوان مثال، خرده‌فروشان می‌توانند پیش‌بینی کنند که کدام فروشگاه‌ها بیشتر از یک نوع خاص از محصول به فروش می‌رسند. سیستم‌های مراقبت‌های بهداشتی همچنین می‌توانند پیش‌بینی کنند که کدام مناطق افزایش موارد آنفولانزا یا سایر عفونت‌ها را تجربه خواهند کرد.
• تجزیه و تحلیل تجویزی: تجزیه و تحلیل تجویزی نتایج احتمالی را پیش بینی می کند و توصیه هایی برای تصمیم گیری می کند. یک مهندس برق می‌تواند از تجزیه و تحلیل تجویزی برای طراحی دیجیتالی و آزمایش سیستم‌های الکتریکی مختلف برای مشاهده خروجی انرژی مورد انتظار و پیش‌بینی طول عمر نهایی اجزای سیستم استفاده کند.
• تجزیه و تحلیل تشخیصی: تجزیه و تحلیل تشخیصی به تعیین دقیق دلیل وقوع یک رویداد کمک می کند. سازندگان می توانند یک قطعه شکست خورده را در خط مونتاژ تجزیه و تحلیل کنند و دلیل شکست آن را تعیین کنند.
• تجزیه و تحلیل توصیفی: تجزیه و تحلیل توصیفی، کمیت ها و کیفیت یک مجموعه داده را ارزیابی می کند. یک ارائه‌دهنده جریان محتوا اغلب از تجزیه و تحلیل توصیفی استفاده می‌کند تا بفهمد در یک دوره معین چه تعداد مشترک را از دست داده یا به دست آورده است و چه محتوایی در حال تماشا است.

• آمار توصیفی چیست؟

مزایای تحلیل داده ها

تصمیم گیرندگان کسب و کار می توانند تجزیه و تحلیل داده ها را برای به دست آوردن بینش عملی در مورد فروش، بازاریابی، توسعه محصول و سایر عوامل تجاری انجام دهند. دانشمندان داده همچنین برای درک مجموعه داده‌ها و توسعه الگوریتم‌ها و مدل‌های یادگیری ماشینی به تجزیه و تحلیل داده‌ها تکیه می‌کنند که به نفع تحقیق یا بهبود عملکرد کسب‌وکار است.

• یادگیری عمیق چیست؟

تحلیلگر داده اختصاصی

تقریباً هر ذینفع در هر رشته ای می تواند داده ها را تجزیه و تحلیل کند. به عنوان مثال، تحلیلگران کسب و کار می توانند از داشبوردهای BI برای انجام تجزیه و تحلیل تجاری عمیق و تجسم معیارهای عملکرد کلیدی که از مجموعه داده های مربوطه گردآوری شده اند استفاده کنند. آنها همچنین ممکن است از ابزارهایی مانند اکسل برای مرتب سازی، محاسبه و تجسم داده ها استفاده کنند. با این حال، بسیاری از سازمان‌ها از تحلیلگران حرفه‌ای داده استفاده می‌کنند که به بحث و تفسیر داده‌ها و تفسیر یافته‌ها اختصاص دارند تا به سؤالات خاصی پاسخ دهند که زمان و توجه زیادی را می‌طلبد. برخی از موارد استفاده عمومی برای یک تحلیلگر داده تمام وقت عبارتند از:

• تلاش برای یافتن اینکه چرا یک کمپین بازاریابی در سطح شرکت نتوانست به اهداف خود برسد
• بررسی اینکه چرا یک سازمان مراقبت های بهداشتی نرخ بالایی از جابجایی کارکنان را تجربه می کند
• کمک به حسابرسان قانونی در درک رفتارهای مالی شرکت

تحلیلگران داده بر طیفی از مهارت های تحلیلی و برنامه نویسی، همراه با راه حل های تخصصی که شامل موارد زیر است، تکیه می کنند:

• نرم افزار تجزیه و تحلیل آماری
• سیستم های مدیریت پایگاه داده (DBMS)
• پلتفرم های BI
• ابزارهای تجسم داده ها و کمک های مدل سازی داده ها مانند QlikView، D3.js و Tableau

• تحلیل آماری با نرم افزار

علم داده، تجزیه و تحلیل داده و IBM

نکات تکمیلی را در رابطه با تفاوت علم و تحلیل داده در این بخش مطالعه نمایید. تمرین علم داده بدون چالش نیست. ممکن است داده های پراکنده، کمبود مهارت های علم داده و استانداردهای سخت IT برای آموزش و استقرار وجود داشته باشد. همچنین عملیاتی کردن مدل های تجزیه و تحلیل داده ها می تواند چالش برانگیز باشد.

مجموعه محصولات علم داده و چرخه عمر هوش مصنوعی IBM بر اساس تعهد دیرینه ما به فناوری‌های منبع باز ساخته شده است. این شامل طیف وسیعی از قابلیت ها است که شرکت ها را قادر می سازد تا ارزش داده های خود را به روش های جدید باز کنند. یک مثال watsonx است، یک پلتفرم داده و هوش مصنوعی نسل بعدی که برای کمک به سازمان‌ها برای چند برابر کردن قدرت هوش مصنوعی برای تجارت ساخته شده است.

Watsonx از سه جزء قدرتمند تشکیل شده است: استودیو watsonx.ai برای مدل‌های پایه جدید، هوش مصنوعی مولد و یادگیری ماشین. ذخیره‌سازی مناسب watsonx.data برای انعطاف‌پذیری یک دریاچه داده و عملکرد یک انبار داده. به علاوه، جعبه ابزار watsonx.governance، برای فعال کردن گردش‌های کاری هوش مصنوعی که با مسئولیت‌پذیری، شفافیت و توضیح‌پذیری ساخته شده‌اند.

Watsonx با هم این توانایی را به سازمان ها ارائه می دهد:

• با watsonx.ai هوش مصنوعی را در سراسر تجارت خود آموزش دهید، تنظیم کنید و به کار ببرید.
• با استفاده از watsonx.data، حجم کاری هوش مصنوعی را برای همه داده‌های خود، در هر کجا، مقیاس کنید.
• با watsonx.governance، داده‌ها و گردش‌های کاری هوش مصنوعی مسئول، شفاف و قابل توضیح را فعال کنید.

تفاوت علم داده و تحلیل داده: الزامات آموزشی

حال نوبت به بررسی تفاوت علم و تحلیل داده از نظر الزامات آموزشی می رسد. اکثر نقش‌های تحلیلگر داده حداقل به مدرک لیسانس در رشته‌هایی مانند ریاضیات، آمار، علوم کامپیوتر یا امور مالی نیاز دارند. دانشمندان داده (و همچنین بسیاری از تحلیلگران پیشرفته داده) معمولاً دارای مدرک کارشناسی ارشد یا دکترا در علوم داده، فناوری اطلاعات، ریاضیات یا آمار هستند.

در حالی که مدرک به طور کلی مسیر اصلی به سمت شغل در داده ها بوده است، برخی از گزینه های جدید برای کسانی که مدرک یا تجربه قبلی ندارند در حال ظهور هستند. با کسب گواهینامه حرفه ای در تجزیه و تحلیل داده ها از Google یا IBM، می توانید مهارت های لازم برای یک نقش اولیه به عنوان یک تحلیلگر داده را در کمتر از شش ماه مطالعه ایجاد کنید. پس از تکمیل گواهی Google، به کنسرسیوم استخدام بیش از 130 شرکت دسترسی خواهید داشت.

اگر تازه شروع به کار کرده اید، ابتدا کار به عنوان تحلیلگر داده می تواند راه خوبی برای راه اندازی شغلی به عنوان دانشمند داده باشد.