دیتا ساینس یا علم داده چیست؟

دیتا‌ساینس یا علم داده (Data Science) فرایند استفاده از روش‌های علمی، تحلیل داده‌ها، استخراج اطلاعات مفید و ارائه‌ دانش بر اساس آنها است. این حوزه به ترکیب مفاهیم مختلفی از آمار، ریاضیات، علم کامپیوتر، مهندسی، تجزیه و تحلیل داده و دانش حوزه‌های مختلف می‌پردازد تا از داده‌ها الهام گرفته و به تصمیم‌گیری‌های بهتر و پیش‌بینی‌های دقیق‌تر برسد. در ادامه به طور کامل به بررسی این علم و کاربردهای آن می‌پردازیم.

مراحل مختلف علم داده کدامند؟

علم داده مراحل مختلفی را شامل می‌شود که به طور کلی عبارتند از:

• جمع‌آوری داده‌ها (Data Collection): جمع‌آوری داده‌ها از منابع مختلف از جمله پایگاه‌های داده، فایل‌های متنی، حسگرها و سایر منابع اطلاعاتی.
• پیش‌پردازش داده‌ها (Data Preprocessing): تمیز کردن، تبدیل و استخراج ویژگی‌های مهم از داده‌ها به منظور آماده‌سازی آنها برای مراحل بعدی.
• تحلیل و تجسم داده (Data Analysis and Visualization): استفاده از روش‌های آماری و تجزیه و تحلیل داده‌ها به منظور استخراج الگوها و اطلاعات مفید.
• آموزش مدل (Model Training): استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های یادگیری ماشین برای آموزش بر روی داده‌ها و ساخت مدل‌های پیش‌بینی.
• ارزیابی مدل (Model Evaluation): ارزیابی عملکرد مدل‌ها و اطمینان از صحت پیش‌بینی‌ها.
• استخراج دانش (Knowledge Extraction): ارائه‌ دانش و اطلاعات به تصمیم‌گیران و سازمان‌ها بر اساس نتایج به دست آمده از تحلیل داده‌ها.

در کل، علم داده به دنبال بهبود فهم ما از دنیا اطراف و افزایش توانایی پیش‌بینی و تصمیم‌گیری‌های بهتر بر اساس داده‌هاست.

دیتا ساینس در دنیای امروز

در دنیای امروز، دیتا ساینس به عنوان یک حوزه کلان و حیاتی در فناوری اطلاعات و ارتباطات شناخته می‌شود. این حوزه تاثیر بسزایی در صنایع مختلف و زمینه‌های کاربردی دارد. سازمان‌ها از دیتا ساینس برای تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه و بهینه استفاده می‌کنند. این تصمیمات ممکن است در زمینه استراتژیک، بازاریابی، مدیریت منابع و غیره باشند. همچنین شرکت‌ها از دیتا ساینس برای پیش‌بینی رفتار مشتریان، تحلیل بازار، شناسایی الگوهای مشتری و بهبود تجربه کاربری استفاده می‌کنند.

در زمینه بهداشت و درمان، دیتا ساینس به تحلیل داده‌های پزشکی، پیش‌بینی اپیدمی‌ها، شخصی‌سازی درمان‌ها و توسعه داروهای نوین کمک می‌کند. بانک‌ها و شرکت‌های خدمات مالی از دیتا ساینس برای تشخیص تقاضا، تشخیص تقلب، پیش‌بینی ریسک و بهینه‌سازی سیستم‌های مالی استفاده می‌کنند.

در تولید، دیتا ساینس به بهبود عملکرد، پیش‌بینی خرابی ماشین‌آلات، بهینه‌سازی زنجیره تأمین و کاهش هدررفت منابع کمک می‌کند. دولت‌ها از دیتا ساینس برای مدیریت منابع عمومی، پیش‌بینی جرم، بهبود خدمات شهری و حل مسائل اجتماعی استفاده می‌کنند. در صنعت انرژی و محیط زیست، دیتا ساینس به بهینه‌سازی مصرف انرژی، کاهش آلودگی و مدیریت پایدار منابع کمک می‌کند.

دیتاساینتیست یا دانشمند داده

دیتاساینتیست و دانشمند داده دو عنوان هستند که برای حرفه‌های مشابه در حوزه دیتا ساینس به کار می‌روند. با این حال، ممکن است تفاوت‌هایی در جزئیات وظایف و مسئولیت‌های آنها وجود داشته باشد. در بسیاری از موارد، این دو عنوان به جای یکدیگر استفاده می‌شوند. اما به طور کلی:

1. دانشمند داده (Data Scientist)
   • دانشمند داده بیشتر به تحلیل داده‌ها و استخراج الگوها از آنها متمرکز می‌شود. این حرفه‌ به مهارت‌های آماری، تجزیه و تحلیل داده و توسعه مدل‌های پیش‌بینی و یادگیری ماشینی تاکید دارد. دانشمند داده ممکن است از مهندسی داده، برنامه‌نویسی و تحلیل تجربی نیز استفاده کند.
2. دیتاساینتیست (Data Scientist)
   • دیتاساینتیست نیز به صورت کلی به تحلیل داده‌ها و استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی مشغول است. با این حال، دیتاساینتیست ممکن است تمرکز بیشتری بر روی استخراج دانش از داده‌ها و ارائه راهکارهای قابل اجرا برای مسائل کسب‌وکار داشته باشد. این حرفه‌ معمولاً به ترجمه نتایج به زبان ساده برای تصمیم‌گیران و ارائه توصیه‌های عملی به شرکت‌ها مربوط می‌شود.

به طور کلی، تفاوت بین دو عنوان ممکن است بستگی به شرکت و محیط کار داشته باشد. در برخی موارد، این دو عنوان به صورت تعاملی با یکدیگر به کار می‌روند و ممکن است مسئولیت‌ها و وظایف آنها ترکیب شود.

مفاهیم مرتبط با علم داده چیست؟

علم داده یا دیتا ساینس با مفاهیم و حوزه‌های مختلفی ارتباط دارد. در زیر تعدادی از مفاهیم مرتبط با علم داده ذکر شده است.

1. آمار: آمار به تجزیه و تحلیل داده‌ها و استنباط اطلاعات از آنها اختصاص دارد. در دیتا ساینس، آمار به منظور توصیف و ارزیابی الگوها و تغییرات در داده‌ها استفاده می‌شود.
2. ریاضیات: ریاضیات یک ابزار اساسی در تحلیل داده‌ها و توسعه مدل‌های ریاضی برای پیش‌بینی و تفسیر داده‌ها است. الگوریتم‌های یادگیری ماشین و تکنیک‌های پیچیده دیتا ساینس به ریاضیات نیاز دارند.
3. مهندسی داده: مهندسی داده مربوط به تجزیه و تحلیل، ذخیره‌سازی و پردازش داده‌ها در مقیاس بزرگ است. این حوزه شامل ابزارها و تکنولوژی‌هایی مانند پایگاه‌های داده، سیستم‌های توزیع‌شده و ابزارهای مدیریت داده می‌شود.
4. یادگیری ماشینی: یادگیری ماشین به منظور استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های آموزش دیده از داده‌ها برای پیش‌بینی و تصمیم‌گیری به کار می‌رود.
5. تجزیه و تحلیل داده: تجزیه و تحلیل داده شامل استخراج الگوها، روابط و اطلاعات مفید از داده‌ها است. این فرایند از ابزارهای آماری و ریاضی و همچنین از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی استفاده می‌کند.
6. پایگاه داده: در دیتا ساینس، نیاز به ذخیره و مدیریت بهینه داده‌ها و استفاده از پایگاه‌های داده مناسب وجود دارد.
7. بهینه‌سازی: بهینه‌سازی به بهبود عملکرد و کارایی در فرآیندها و تصمیم‌گیری‌ها اشاره دارد. در دیتا ساینس، بهینه‌سازی شامل بهینه سازی مدل‌ها، فرآیندها و تصمیم‌گیری‌ها است.
8. حوزه‌های کاربردی: دیتا ساینس در حوزه‌های مختلفی مانند اقتصاد، بهداشت، تجارت، محیط زیست، حکومت و غیره کاربرد دارد. تخصص در حوزه‌های مختلف به داده‌ساینتیست این امکان را می‌دهد تا به مسائل خاص ویژه هر حوزه بپردازد.

این مفاهیم به داده‌ساینتیست‌ها کمک می‌کنند تا اطلاعات مفید و قابل فهمی از داده‌ها استخراج کنند و تصمیم‌گیری‌های بهتری را انجام دهند.

کاربرد علم داده چیست؟

علم داده کاربردهای فراوانی در انواع مختلف صنایع و حوزه‌ها دارد. در زیر، به برخی از کاربردهای علم داده اشاره می‌شود:

• استفاده از داده‌ها برای پیش‌بینی رفتار مشتریان، تحلیل بازار و بهینه‌سازی استراتژی‌های بازاریابی
• تحلیل داده‌ها به منظور شناخت الگوهای رفتاری کاربران و بهبود تجربه آن‌ها در سایت‌ها، اپلیکیشن‌ها و خدمات آنلاین
• استفاده از داده‌ها برای پیش‌بینی تقاضا، بهینه‌سازی موجودی و بهبود مدیریت زنجیره تأمین در صنایع مختلف
• تحلیل داده‌های پزشکی برای تشخیص بیماری‌ها، پیش‌بینی اپیدمی‌ها، بهبود تصمیم‌گیری‌های درمانی و ارتقاء سیستم‌های بهداشتی
• استفاده از داده‌ها برای تحلیل ریسک، تشخیص تقلب مالی، پیش‌بینی تغییرات بازار مالی و بهینه‌سازی سیستم‌های مالی.
• تحلیل داده‌های اجتماعی برای درک الگوهای رفتاری افراد، تحلیل اثرات رویدادهای اجتماعی و مدیریت مسائل اجتماعی
• تحلیل داده‌های مرتبط با کمپین‌های تبلیغاتی دیجیتال، رفتار مشتریان در فضای آنلاین و بهینه‌سازی استراتژی‌های بازاریابی دیجیتال
• بهبود تولید و نگهداری خودروها با استفاده از داده‌های حاصل از سنسورها و تجزیه و تحلیل این داده‌ها
• بهینه‌سازی مصرف انرژی، پیش‌بینی نیاز به انرژی و توسعه راهکارهای مدیریت هوشمند انرژی
• استفاده از داده‌ها برای مدیریت منابع عمومی، پیش‌بینی مسائل شهری، بهبود خدمات شهری و افزایش شفافیت

این موارد تنها چند نمونه از کاربردهای گسترده علم داده هستند. علم داده با توانایی تحلیل دقیق داده‌ها، ارائه الگوها و راهکارهای مفید برای تصمیم‌گیری در زمینه‌های مختلف، به یک ابزار حیاتی برای توسعه‌ و بهبود فعالیت‌های مختلف تبدیل شده است.

مهارت‌های مورد نیاز علم داده

برای فعالیت در حوزه علم داده، نیاز به مجموعه‌ای از مهارت‌های گسترده و تخصصی دارید. در زیر، مهارت‌های اساسی مورد نیاز برای توسعه حرفه در علم داده آورده شده است:

• توانایی تجزیه و تحلیل داده‌ها به وسیله تکنیک‌های آماری و ریاضیاتی. درک الگوها و اطلاعات مختلف از داده‌ها اساسی است.
• مهارت در یک یا چند زبان برنامه‌نویسی مانند Python، R، یا SQL به شما کمک می‌کند تا داده‌ها را تحلیل کرده و مدل‌های مختلف را پیاده‌سازی کنید.
• آشنایی با مفاهیم یادگیری ماشینی و توانایی استفاده از الگوریتم‌های مختلف برای آموزش مدل‌های پیش‌بینی.
• مهارت در تحلیل و استفاده از ابزارها و تکنیک‌های احتمالاتی برای مدیریت و تفسیر عدم قطعیت در داده‌ها.
• آشنایی با اصول مهندسی داده، مدیریت و ذخیره‌سازی داده‌ها، استخراج و تبدیل داده‌ها به صورتی که بتوانند توسط مدل‌های یادگیری ماشینی پردازش شوند.
• تجربه در کار با داده‌های بزرگ و ابزارها و تکنولوژی‌های مرتبط مانند Apache Hadoop، Spark و Hive.
• توانایی تجزیه و تحلیل داده‌های مکانی و استفاده از ابزارها و تکنیک‌های مرتبط با آن.
• توانایی ایجاد نمودارها و گراف‌های مؤثر برای نمایش داده‌ها و توضیح الگوها و اطلاعات به شیوه قابل فهم.
• توانایی مدیریت پروژه‌های علم داده از جمله تعیین اهداف، برنامه‌ریزی، مدیریت منابع و گزارش‌دهی.
• درک مفاهیم تجارت و توانایی ترکیب مهارت‌های علم داده با اهداف کسب‌وکار.
• توانایی بهبود حل مسائل و تصمیم‌گیری تحلیلی با استفاده از داده‌ها.
• توانایی تفسیر و بیان نتایج به شیوه قابل فهم برای افراد غیر متخصص.

این مهارت‌ها تنها مهارت‌های اولیه هستند و بسته به نیازهای شغلی و پروژه‌ها، ممکن است تغییر کنند. همچنین، استفاده از تکنولوژی‌ها و ابزارهای جدید نیز اهمیت دارد.

تفاوت هوش تجاری با علم داده

هوش تجاری (Business Intelligence) و علم داده (Data Science) دو حوزه مهم و پویا در زمینه فناوری اطلاعات هستند، اما هرکدام وظایف و اهداف خود را دارند. در زیر تفاوت‌های اصلی بین هوش تجاری و علم داده را بررسی می‌کنیم.

1. اهداف اصلی
   • هوش تجاری: اصلی‌ترین هدف هوش تجاری، تجزیه و تحلیل داده‌های سازمانی و ارائه اطلاعات مفید و قابل فهم به تصمیم‌گیران برای کمک به فرآیندهای تصمیم‌گیری در سازمان است.
   • علم داده: علم داده به تحلیل دقیق و پیش‌بینی‌های پیشرفته برمبنای داده‌های سازمانی می‌پردازد و درک عمیق‌تری از الگوها و روابط در داده‌ها را فراهم می‌کند.
2. نوع داده‌ها
   • هوش تجاری: معمولاً با داده‌های گزارش‌های معاملاتی و تراکنشی سازمان سروکار دارد. این داده‌ها معمولاً ساختاری هستند و از منابعی مانند پایگاه‌های داده مدیریتی (DBMS) به دست می‌آیند.
   • علم داده: علم داده با هر نوع داده‌ای سروکار دارد. این حوزه می‌تواند از داده‌های سازمانی تا داده‌های حاصل از حسگرها و دستگاه‌های متصل به اینترنت (IoT) را شامل شود.
3. زمان و مدل‌های پیش‌بینی
   • هوش تجاری: به طور عمده بر روی گزارش‌دهی گذشته تمرکز دارد و کمک می‌کند تا تصمیم‌گیرندگان بفهمند چه اتفاقی در گذشته افتاده است.
   • علم داده: مدل‌های پیش‌بینی و یادگیری ماشینی به صورت گسترده مورد استفاده قرار می‌گیرند تا از داده‌ها به عنوان یک منبع برای پیش‌بینی و تصمیم‌گیری در آینده استفاده شود.
4. چالش‌ها
   • هوش تجاری: چالش‌های هوش تجاری مرتبط با یکپارچگی داده‌ها، کیفیت داده‌ها و اطلاعات زمانی داده‌ها هستند.
   • علم داده: چالش‌های علم داده از جمله پیچیدگی در تحلیل داده‌های ناهماهنگ و ناهمگون، مدیریت داده‌های بزرگ و انتخاب مدل‌های مناسب برای مسائل خاص است.
5. ابزارها و تکنولوژی‌ها
   • هوش تجاری: معمولاً از ابزارهای گزارش‌دهی مانند Tableau، Power BI و Qlik استفاده می‌کند.
   • علم داده: ابزارهای برنامه‌نویسی مانند Python و R، کتابخانه‌های یادگیری ماشینی مانند Scikit-Learn و TensorFlow، و ابزارهای متخصص علم داده مثل Jupyter Notebooks. استفاده می‌کند.

به طور کلی، هوش تجاری بیشتر بر روی ارائه گزارشات و اطلاعات توسط تصاویر و گراف‌ها تمرکز دارد، در حالی که علم داده از تحلیل دقیق داده‌ها برای پیش‌بینی و ارائه راهکارهای هوشمندانه به مسائل مختلف استفاده می‌کند.

بازار کار و درآمد علم داده

با توجه به رشد سریع علم داده در دهه‌های اخیر، بازار کار در این حوزه نیز به شدت گسترش یافته است. متخصصان علم داده در حال حاضر یکی از پرطرفدارترین و مورد نیازترین حرفه‌ها در صنعت فناوری اطلاعات محسوب می‌شوند. در زیر، برخی از جوانب بازار کار و درآمد علم داده را بررسی می‌کنیم.

1. افزایش نیاز به متخصصان علم داده: سازمان‌ها هر روز اطلاعات بیشتری تولید می‌کنند و نیاز به متخصص‌هایی که بتوانند این داده‌ها را تجزیه و تحلیل کرده و اطلاعات مفیدی از آنها استخراج کنند، افزایش می‌یابد.
2. تنوع و گستردگی صنایع: متخصصان علم داده در صنایع مختلفی از جمله بهداشت، مالی، بازاریابی، حمل و نقل، خدمات اینترنت اشیاء (IoT) و غیره مورد نیاز هستند.
3. تأثیر مثبت بر اشتغال: توسعه علم داده به طور غیرمستقیم بر اشتغال و ایجاد فرصت‌های شغلی تأثیرگذار بوده است. با توجه به نیاز به متخصصان ماهر در این زمینه، فرصت‌های شغلی متعددی برای افراد با تخصص در علم داده فراهم شده است.
4. حقوق و درآمد بالا: متخصصان علم داده معمولاً از حقوق بالایی برخوردارند. با توجه به تخصص و مهارت‌های مورد نیاز، درآمد آنها می‌تواند بسیار بالا باشد. حقوق متخصصان علم داده معمولاً بیشتر از میانگین حقوق صنعت فناوری اطلاعات است.
5. پیشرفت تکنولوژی: پیشرفت تکنولوژی و ظهور ابزارها و فرآیندهای جدید در علم داده، نیاز به متخصصان در این حوزه را افزایش داده و فرصت‌های شغلی جدیدی ایجاد کرده است.

سخن آخر

با توجه به پویایی این حوزه، متخصصان علم داده باید به‌روز باشند و توانایی یادگیری مداوم را داشته باشند تا با تغییرات همراه شوند. همچنین، تعهد به ارتقاء مهارت‌های فردی و تخصصی نیز از اهمیت زیادی برخوردار است. از این افراد پس از یادگیری و ورود به بازار کار نیز همواره باید به دنبال کسب دانش بیشتر باشند. اگر شما نیز به یادگیری علم داده و توسعه مهارت‌های خود در این زمینه علاقه دارید، می‌توانید در بوت کمپ‌های آموزشی شرکت کنید.

بوت کمپ مپصا اچ آر برگزارکننده دوره‌های آموزش برنامه نویسی و علم داده است.با شرکت در این دوره‌ها می‌توانید مهارت‌های لازم را کسب کرده و به بازار کار وارد شوید. راه‌های ارتباطی با مجموعه مپصا در ادامه آورده شده‌اند.