علم داده در دنیای امروز ما

علم داده ریاضی و آمار، برنامه‌نویسی تخصصی، تجزیه و تحلیل پیشرفته، هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین را با تخصص موضوعی خاص ترکیب می‌کند تا بینش‌های پنهان در داده‌های سازمان را آشکار کند. از این بینش ها می توان برای هدایت، تصمیم گیری و برنامه ریزی استراتژیک استفاده کرد.

حجم فزاینده منابع داده و متعاقباً داده ها باعث شده است که علم داده یکی از سریع ترین زمینه های در حال رشد در هر صنعت باشد. در نتیجه، جای تعجب نیست که نقش دانشمند داده توسط هاروارد بیزینس ریویو به عنوان «جذاب ترین شغل قرن بیست و یکم» شناخته شد .سازمان ها برای تفسیر داده ها و ارائه توصیه های عملی برای بهبود نتایج کسب و کار به طور فزاینده ای به آنها متکی هستند.

علم داده همچنان به عنوان یکی از امیدوار کننده ترین و پر تقاضا ترین مسیرهای شغلی برای متخصصان ماهر در حال تکامل است. امروزه ، متخصصان داده های موفق درک می کنند که باید از مهارت های سنتی تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده ها ، داده های کاوی و مهارت های برنامه نویسی گذشته استفاده کنند. به منظور کشف اطلاعات مفید برای سازمان های خود ، دانشمندان داده باید بر طیف کاملی از چرخه زندگی علوم داده تسلط داشته باشند و از سطح انعطاف پذیری و درک برخوردار باشند تا به حداکثر رساندن بازده در هر مرحله از فرآیند باشد.

دیتا ساینتیست کیست

در یک دهه گذشته ، دانشمندان داده به دارایی های لازم تبدیل شده اند و تقریباً در همه سازمان ها حضور دارند. این متخصصان افراد کاملاً گرد و دارای مهارت های فنی سطح بالا هستند که قادر به ساختن الگوریتم های کمی پیچیده برای سازماندهی و سنتز مقادیر زیادی از اطلاعات مورد استفاده برای پاسخ به سؤالات و هدایت استراتژی در سازمان خود هستند. این همراه با تجربه ارتباطات و رهبری لازم برای ارائه نتایج ملموس به ذینفعان مختلف در یک سازمان یا تجارت است.

دانشمندان داده باید با دانش و مهارت های ارتباطی خاص صنعت ، کنجکاو و نتیجه گرا باشند که به آنها امکان می دهد نتایج بسیار فنی را برای همتایان غیر فنی خود توضیح دهند. آنها دارای پیشینه کمی قوی در آمار و جبر خطی و همچنین دانش برنامه نویسی با تمرکز در انبارداری داده ها ، معدن و مدل سازی برای ساخت و تجزیه و تحلیل الگوریتم ها هستند.

دانشمندان داده بررسی می کنند که سؤالات نیاز به پاسخگویی دارند و داده های مرتبط را از کجا پیدا می کنند. آنها دارای مهارت های شغلی و مهارت های تحلیلی و همچنین توانایی داده های معدن ، تمیز و ارائه هستند. مشاغل از دانشمندان داده برای منبع ، مدیریت و تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده های بدون ساختار استفاده می کنند. نتایج سپس سنتز و به ذینفعان اصلی برای هدایت تصمیم گیری استراتژیک در سازمان منتقل می شوند. پیشنهاد می کنیم مقاله " دیتا ساینتیست کیست؟" را نیز مطالعه کنید. 

مهارت های مورد در این حوزه شامل موارد زیر است:

مهارت های برنامه نویسی (SAS ، R ، Python) ، مهارت های آماری و ریاضی ، داستان پردازی و تجسم داده ها ، Hadoop ، SQL ، Learning Machine

تفاوت تحلیل گر داده و مهندس داده چیست

تحلیلگران داده فاصله بین دانشمندان داده و تحلیلگران کسب و کار را پر می کنند. سوالاتی که نیاز به پاسخ از سوی یک سازمان دارند به آنها ارائه می شود و سپس داده ها را سازماندهی و تجزیه و تحلیل می کنند تا نتایجی را بیابند که با استراتژی کسب و کار سطح بالا هماهنگ باشد. تحلیلگران داده مسئول ترجمه تحلیل تکنیکال به موارد اقدام کیفی و انتقال موثر یافته های خود به ذینفعان مختلف هستند.

مهارت های مورد در این حوزه شامل موارد زیر است:

 مهارت های برنامه نویسی (SAS، R، Python)، مهارت های آماری و ریاضی، جدال داده ها، تجسم داده ها

مهندس داده

مهندسان داده، مقادیر تصاعدی داده هایی را که به سرعت در حال تغییر هستند مدیریت می کنند. آنها بر توسعه، استقرار، مدیریت و بهینه سازی خطوط داده و زیرساخت برای تبدیل و انتقال داده ها به دانشمندان داده برای پرس و جو تمرکز می کنند.

مهارت های مورد در این حوزه شامل موارد زیر است:

زبان های برنامه نویسی (جاوا، اسکالا)، پایگاه های داده NoSQL (MongoDB، Cassandra DB)، چارچوب ها (Apache Hadoop)

مراحل یک پروژه علم داده

چرخه حیات علم داده شامل نقش‌ها، ابزارها و فرآیندهای مختلفی است که تحلیلگران را قادر می‌سازد تا بینش‌های عملی را به دست آورند. به طور معمول، یک پروژه علم داده مراحل زیر را طی می کند:

•        جذب داده: چرخه حیات با جمع‌آوری داده‌ها هم داده‌های ساختاریافته خام و هم داده‌های بدون ساختار از همه منابع مرتبط با استفاده از روش‌های مختلف آغاز می‌شود .

 این روش‌ها می‌توانند شامل ورود دستی، خراش دادن وب، و جریان داده‌های بی‌درنگ از سیستم‌ها و دستگاه‌ها باشند. منابع داده می‌تواند شامل داده‌های ساختاریافته، مانند داده‌های مشتری، همراه با داده‌های بدون ساختار مانند فایل‌های گزارش، ویدئو، صدا، تصاویر، اینترنت اشیا (IoT)، رسانه‌های اجتماعی و غیره باشد.

•        ذخیره سازی داده ها و پردازش داده ها: از آنجایی که داده ها می توانند فرمت ها و ساختارهای متفاوتی داشته باشند، شرکت ها باید سیستم های ذخیره سازی متفاوتی را بر اساس نوع داده هایی که باید جمع آوری شوند، در نظر بگیرند. تیم‌های مدیریت داده به تنظیم استانداردهایی در مورد ذخیره‌سازی و ساختار داده‌ها کمک می‌کنند، که جریان‌های کاری پیرامون تحلیل‌ها، یادگیری ماشین و مدل‌های یادگیری عمیق را تسهیل می‌کند. این مرحله شامل پاکسازی داده ها، کپی برداری، تبدیل و ترکیب داده ها با استفاده از کارهای ETL (استخراج، تبدیل، بارگذاری) یا سایر فناوری های یکپارچه سازی داده ها است. این آماده سازی داده برای ارتقای کیفیت داده ها قبل از بارگیری در انبار داده، دریاچه داده یا مخزن دیگر ضروری است.
•        تجزیه و تحلیل داده ها: در اینجا، دانشمندان داده تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی را برای بررسی سوگیری ها، الگوها، محدوده ها و توزیع مقادیر در داده ها انجام می دهند. این اکتشاف تجزیه و تحلیل داده ها باعث ایجاد فرضیه برای آزمایش a/b می شود. همچنین به تحلیلگران اجازه می‌دهد تا ارتباط داده‌ها را برای استفاده در تلاش‌های مدل‌سازی برای تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده، یادگیری ماشین و/یا یادگیری عمیق تعیین کنند. بسته به دقت مدل، سازمان‌ها می‌توانند برای تصمیم‌گیری تجاری به این بینش‌ها متکی باشند و به آنها امکان مقیاس‌پذیری بیشتری را بدهد.
•        ارتباط: در نهایت، بینش‌ها به‌عنوان گزارش‌ها و سایر تجسم‌های داده ارائه می‌شوند که درک بینش و تأثیر آنها بر تجارت را برای تحلیلگران تجاری و سایر تصمیم‌گیرندگان آسان‌تر می‌کنند. یک زبان برنامه نویسی علم داده مانند R یا Python شامل اجزایی برای تولید تجسم است. به طور متناوب، دانشمندان داده می توانند از ابزارهای تجسم اختصاصی استفاده کنند.

علم داده در مقابل دانشمند داده

علم داده به عنوان یک رشته در نظر گرفته می شود، در حالی که دانشمندان داده در آن زمینه شاغل هستند. دانشمندان داده لزوماً مسئول مستقیم همه فرآیندهای درگیر در چرخه حیات علم داده نیستند. به عنوان مثال، خطوط لوله داده معمولاً توسط مهندسان داده اداره می شود - اما دانشمند داده ممکن است توصیه هایی در مورد نوع داده مفید یا مورد نیاز ارائه دهد. در حالی که دانشمندان داده می‌توانند مدل‌های یادگیری ماشین بسازند، مقیاس این تلاش‌ها در سطحی بزرگ‌تر به مهارت‌های مهندسی نرم‌افزار بیشتری برای بهینه‌سازی یک برنامه برای اجرای سریع‌تر نیاز دارد. در نتیجه، برای یک دانشمند داده معمول است که با مهندسان یادگیری ماشین برای مقیاس‌بندی مدل‌های یادگیری ماشین شریک شود. مسئولیت‌های دانشمند داده معمولاً می‌تواند با یک تحلیلگر داده همپوشانی داشته باشد، به ویژه با تجزیه و تحلیل داده‌های اکتشافی و تجسم داده‌ها. با این حال، مجموعه مهارت های یک دانشمند داده معمولاً گسترده تر از میانگین تحلیلگر داده است. در مقایسه، دانشمندان داده از زبان های برنامه نویسی رایج مانند R و Python برای استنتاج آماری و تجسم داده ها استفاده می کنند. برای انجام این وظایف، دانشمندان داده به علوم کامپیوتر و مهارت های علمی خالص فراتر از یک تحلیلگر تجاری معمولی یا تحلیلگر داده نیاز دارند. دانشمند داده همچنین باید ویژگی‌های کسب‌وکار، مانند ساخت خودرو، تجارت الکترونیک یا مراقبت‌های بهداشتی را درک کند.

 به طور خلاصه، یک دانشمند داده باید بتواند: اطلاعات کافی در مورد کسب و کار داشته باشید تا بتوانید سوالات مربوطه را بپرسید و نقاط دردسر کسب و کار را شناسایی کنید. استفاده از آمار و علوم کامپیوتر، همراه با هوش تجاری، در تجزیه و تحلیل داده ها. از طیف گسترده ای از ابزارها و تکنیک ها برای تهیه و استخراج داده ها استفاده کنید - همه چیز از پایگاه داده و SQL گرفته تا داده کاوی و روش های یکپارچه سازی داده ها. استخراج بینش از داده های بزرگ با استفاده از تجزیه و تحلیل پیش بینی و هوش مصنوعی (AI)، از جمله مدل های یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی و یادگیری عمیق. برنامه هایی بنویسید که پردازش و محاسبات داده ها را خودکار می کند. داستان هایی را بیان کنید و به تصویر بکشید که به وضوح معنای نتایج را به تصمیم گیرندگان و ذینفعان در هر سطحی از درک فنی منتقل می کند. توضیح دهید که چگونه می توان از نتایج برای حل مشکلات تجاری استفاده کرد. با سایر اعضای تیم علم داده، مانند تحلیلگران داده و کسب و کار، معماران فناوری اطلاعات، مهندسان داده، و توسعه دهندگان برنامه همکاری کنید. این مهارت‌ها تقاضای زیادی دارند و در نتیجه، بسیاری از افرادی که وارد حرفه علم داده می‌شوند، انواع برنامه‌های علم داده مانند برنامه‌های صدور گواهینامه، دوره‌های علوم داده و برنامه‌های درجه ارائه شده توسط موسسات آموزشی را بررسی می‌کنند.

علم داده در مقابل هوش تجاری

ممکن است به راحتی بتوان اصطلاحات "علم داده" و "هوش تجاری" (BI) را اشتباه گرفت زیرا هر دو به داده های سازمان و تجزیه و تحلیل آن داده ها مربوط می شوند، اما در تمرکز متفاوت هستند.

هوش تجاری (BI) معمولاً یک اصطلاح چتر برای فناوری است که آماده سازی داده ها، داده کاوی، مدیریت داده ها و تجسم داده ها را امکان پذیر می کند. ابزارها و فرآیندهای هوش تجاری به کاربران نهایی این امکان را می‌دهند که اطلاعات عملی را از داده‌های خام شناسایی کنند و تصمیم‌گیری مبتنی بر داده را در سازمان‌ها در صنایع مختلف تسهیل کنند. در حالی که ابزارهای علم داده در بسیاری از این موارد با هم همپوشانی دارند، هوش تجاری بیشتر بر داده‌های گذشته تمرکز می‌کند و بینش‌های ابزارهای BI ماهیت توصیفی‌تری دارند. از داده‌ها برای درک آنچه قبلاً رخ داده است استفاده می‌کند تا یک دوره اقدام را اطلاع دهد. BI به سمت داده های ایستا (غیر تغییرناپذیر) که معمولاً ساختاری هستند هدایت می شود. در حالی که علم داده از داده های توصیفی استفاده می کند، معمولاً از آن برای تعیین متغیرهای پیش بینی کننده استفاده می کند، که سپس برای دسته بندی داده ها یا پیش بینی ها استفاده می شود.

علم داده و BI متقابلاً منحصر به فرد نیستند - سازمان‌های هوشمند از هر دو برای درک کامل و استخراج ارزش از داده‌های خود استفاده می‌کنند.

ابزارهای علم داده

دانشمندان داده برای انجام تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی و رگرسیون آماری به زبان های برنامه نویسی محبوب متکی هستند. این ابزارهای منبع باز از مدل سازی آماری از پیش ساخته شده، یادگیری ماشین و قابلیت های گرافیکی پشتیبانی می کنند. این زبان ها شامل موارد زیر هستند

R Studio: یک زبان برنامه نویسی متن باز و محیطی برای توسعه محاسبات آماری و گرافیک.

پایتون: یک زبان برنامه نویسی پویا و انعطاف پذیر است. پایتون شامل کتابخانه های متعددی مانند NumPy، Pandas، Matplotlib برای تجزیه و تحلیل سریع داده ها است.

برای تسهیل اشتراک‌گذاری کد و سایر اطلاعات، دانشمندان داده ممکن است از نوت‌بوک‌های GitHub و Jupyter استفاده کنند.

برخی از دانشمندان داده ممکن است یک رابط کاربری را ترجیح دهند و دو ابزار رایج سازمانی برای تجزیه و تحلیل آماری عبارتند از:

SAS: یک مجموعه ابزار جامع، شامل تجسم ها و داشبوردهای تعاملی، برای تجزیه و تحلیل، گزارش، داده کاوی و مدل سازی پیش بینی.

IBM SPSS: تجزیه و تحلیل آماری پیشرفته، کتابخانه بزرگی از الگوریتم های یادگیری ماشین، تجزیه و تحلیل متن، توسعه پذیری منبع باز، ادغام با داده های بزرگ و استقرار یکپارچه در برنامه ها را ارائه می دهد.

دانشمندان داده همچنین در استفاده از پلتفرم های پردازش داده های بزرگ مانند Apache Spark، چارچوب منبع باز Apache Hadoop و پایگاه های داده NoSQL مهارت کسب می کنند. آنها همچنین با طیف گسترده ای از ابزارهای تجسم داده ها، از جمله ابزارهای گرافیکی ساده همراه با برنامه های کاربردی ارائه تجاری و صفحه گسترده (مانند مایکروسافت اکسل)، ابزارهای تجسم تجاری ساخته شده برای هدف مانند Tableau و IBM Cognos، و ابزارهای منبع باز مانند D3 مهارت دارند. .js (یک کتابخانه جاوا اسکریپت برای ایجاد تجسم داده های تعاملی) و نمودارهای RAW. برای ساخت مدل‌های یادگیری ماشین، دانشمندان داده اغلب به چندین چارچوب مانند PyTorch، TensorFlow، MXNet و Spark MLib روی می‌آورند.

مزیت علم داده

مزیت اصلی علم داده، توانمندسازی و تسهیل تصمیم‌گیری است. سازمان‌هایی که بر علم داده سرمایه‌گذاری می‌کنند، می‌توانند از شواهد قابل سنجش و مبتنی بر داده برای تصمیم‌سازی در کسب‌و‌کار خود استفاده کنند. تصمیم‌های داده‌محور می‌تواند منجر به افزایش سود و بهبود بهره‌وری عملیاتی، کارایی کسب‌و‌کار و جریان‌های کاری بشود. در سازمان‌هایی که با ارباب رجوع سر و کار دارند، علم داده به شناسایی و جلب مخاطبان هدف کمک می‌کند. این دانش همچنین می‌تواند به سازمان‌ها در استخدام نیروهایشان کمک کند. علم داده با پردازش داخلی کاربردها و آزمون‌های احراز صلاحیت داده‌محور، می‌تواند به واحد منابع انسانی سازمان‌ها در انجام انتخاب‌های صحیح‌تر و سریع‌تر در طول فرآیند استخدام کمک کند.

و به طور کلی شاید بتوان از مزیت های علم داده به موارد زیر اشاره کرد:

•        بهینه سازی هزینه ها و منابع
•        دقت
•        تمایز از رقیبان

جمع بندی

با توجه به افزایش حجم داده ها در عصر حاضر و اهمیت بالای استفاده بهینه و پردازش این داده ها،در این مقاله به شرح کامل این عنوان پرداختیم و تفاوت های آن را با عناوین مشابه مطرح کردیم علم داده یکی از عناوین به شدت داغ در کسب و کارها و شاید بتوان گفت در تمام زندگی ما شده است. و تخصص در آن میتواند آینده بسیار خوبی را برای فرد متخصص هم از نظر علمی هم مالی هم شغلی رقم بزند.

نویسنده: نگین بشیری، کارشناس دپارتمان مهندسی برق و کامپیوتر گروه آموزشی پارس پژوهان