دیتا ساینس ( Data Science ) یا علم داده چیست؟
زمان مطالعه: 10 دقیقه از 5

دیتا ساینس ( Data Science ) یا علم داده چیست؟

دیتا ساینس (Data Science) چیست؟

تاریخچه دیتاساینس

علم داده یک حوزه چند رشته ای است که روی داده های بزرگ کار می کند تا دانش و استنتاج را از آن استخراج کند. این تلفیقی از برنامه نویسی تخصصی، هوش مصنوعی، تجزیه و تحلیل و یادگیری ماشین با ریاضیات و آمار است.گردش کار علم داده، داده ها و بینش های آن را برای افزایش تصمیم گیری و برنامه ریزی استراتژی به کسب و کارها آماده می کند، پردازش می کند، تجزیه و تحلیل می کند.علم داده به عنوان یکی از امیدوارکننده ترین و پرتقاضاترین مسیرهای شغلی برای متخصصان ماهر به تکامل خود ادامه می دهد. امروزه، متخصصان موفق داده می‌دانند که باید مهارت‌های سنتی تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده‌ها، داده‌کاوی و مهارت‌های برنامه‌نویسی را پشت سر بگذارند. به منظور کشف هوشمندی مفید برای سازمان های خود، دانشمندان داده باید بر طیف کامل چرخه حیات علم داده تسلط داشته باشند و دارای سطحی از انعطاف پذیری و درک برای به حداکثر رساندن بازده در هر مرحله از فرآیند باشند.

چرخه حیات علم داده


تصویر نشان دهنده پنج مرحله چرخه حیات علم داده است:گردش کار علم داده یک رویه گام به گام است.

• مصرف داده: اکتساب داده، از جمله دریافت سیگنال داده های خام (چه ساختار یافته و چه بدون ساختار).

• پاک‌سازی و برچسب‌گذاری داده: برچسب‌گذاری و پاک‌سازی داده‌های بدون ساختار برای حذف ابهامات و تبدیل آن به فرم قابل استفاده.

• مدل‌سازی داده: به‌کارگیری مدل‌سازی داده‌ها، طبقه‌بندی/خوشه‌بندی، تکنیک‌های استخراج، و مشاجره برای ساخت یک مدل آموزشی. استخراج بینش معنادار با استفاده از تکنیک های آماری و شبیه سازی.

• استقرار مدل: پیش‌بینی و توسعه تفاسیر از طریق تحلیل پیش‌بینی‌کننده، رگرسیون، و تکنیک‌های تحلیل پیشرفته. ساخت داده های مدل، درک داده ها را آسان می کند.

• تجسم داده و ارتباطات: گزارش، تهیه پیش‌نویس، و ارائه تجزیه و تحلیل داده‌ها به اشکال فنی یا غیرفنی. بینش ها در تصمیم گیری و توسعه هوش تجاری استفاده می شود.

تاریخچه دیتا ساینس


اصطلاح "علم داده" در اوایل دهه 1960 برای توصیف حرفه جدیدی ایجاد شد که از درک و تفسیر حجم زیادی از داده هایی که در آن زمان جمع آوری می شد پشتیبانی می کرد. (در آن زمان، هیچ راهی برای پیش‌بینی حجم واقعاً عظیم داده‌ها در طول پنجاه سال آینده وجود نداشت.) علم داده به عنوان یک رشته با استفاده از علم کامپیوتر و روش‌شناسی آماری برای انجام پیش‌بینی‌های مفید و کسب بینش در طیف گسترده‌ای از علوم، به تکامل خود ادامه می‌دهد. زمینه های. در حالی که علم داده در زمینه هایی مانند نجوم و پزشکی استفاده می شود، در تجارت نیز برای کمک به تصمیم گیری هوشمندانه استفاده می شود.

آمار، و استفاده از مدل های آماری، عمیقاً در حوزه علم داده ریشه دارد. علم داده با آمار شروع شد و به گونه‌ای تکامل یافته است که مفاهیم/عملیاتی مانند هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و اینترنت اشیا را شامل می‌شود. با دستیابی به اطلاعات بیشتر و بیشتر، ابتدا از طریق رفتارها و روندهای خرید ثبت شده، کسب و کارها آن را در مقادیر بیشتری جمع آوری و ذخیره می کنند. با رشد اینترنت، اینترنت اشیا و رشد تصاعدی حجم داده های موجود در اختیار شرکت ها، سیل اطلاعات جدید یا کلان داده ها به وجود آمده است. هنگامی که درها توسط مشاغلی که به دنبال افزایش سود و تصمیم گیری بهتر بودند باز شد، استفاده از داده های بزرگ در زمینه های دیگر مانند پزشکی، مهندسی و علوم اجتماعی شروع شد.

یک دانشمند داده عملکردی، بر خلاف یک آماردان عمومی، درک خوبی از معماری نرم افزار دارد و چندین زبان برنامه نویسی را درک می کند. دانشمند داده مشکل را تعریف می کند، منابع کلیدی اطلاعات را شناسایی می کند و چارچوبی را برای جمع آوری و غربالگری داده های مورد نیاز طراحی می کند. نرم افزار معمولاً مسئول جمع آوری، پردازش و مدل سازی داده ها است. آن‌ها از اصول علم داده، و همه زیرشاخه‌ها و شیوه‌های مرتبط با علم داده استفاده می‌کنند تا بینش عمیق‌تری نسبت به دارایی‌های داده مورد بررسی به دست آورند.

تاریخ‌ها و زمان‌بندی‌های مختلفی وجود دارد که می‌توان از آنها برای ردیابی رشد آهسته علم داده و تأثیر فعلی آن بر صنعت مدیریت داده استفاده کرد، برخی از مهم‌ترین آن‌ها در زیر توضیح داده شده‌اند.

از دهه 1960 تا امروز : در سال 1962، جان توکی مقاله ای با عنوان آینده تجزیه و تحلیل داده ها نوشت و تغییری را در دنیای آمار توصیف کرد و گفت: «... همانطور که آمارهای ریاضی را در حال تکامل دیدم، دلیلی برای تعجب و شک داشتم... احساس کردم. توکی به ادغام آمار و رایانه اشاره می کند، زمانی که کامپیوترها برای اولین بار برای حل مسائل ریاضی و کار با آمار به جای انجام کار با دست استفاده می شدند.

در سال 1974، پیتر ناور، بررسی مختصر روش‌های رایانه‌ای را با استفاده از اصطلاح «علم داده‌ها» مکرراً نوشت. ناور تعریف پیچیده خود را از مفهوم جدید ارائه کرد: سودمندی داده ها و فرآیندهای داده از کاربرد آنها در ساخت و مدیریت مدل های واقعیت ناشی می شود.

در سال 1977، IASC، همچنین به عنوان انجمن بین المللی محاسبات آماری تشکیل شد. اولین عبارت بیانیه مأموریت آنها چنین است: "مأموریت IASC این است که روش های آماری سنتی، فناوری رایانه مدرن و دانش متخصصان حوزه را به هم پیوند دهد تا داده ها را به اطلاعات و دانش تبدیل کند."

در سال 1977، توکی مقاله دومی با عنوان تجزیه و تحلیل داده‌های اکتشافی نوشت که اهمیت استفاده از داده‌ها در انتخاب فرضیه‌های «کدام» را برای آزمایش و اینکه تجزیه و تحلیل داده‌های تأییدی و تجزیه و تحلیل داده‌های اکتشافی باید دست به دست هم دهند.

در سال 1989، کشف دانش در پایگاه‌های داده، که به کنفرانس ACM SIGKDD در زمینه کشف دانش و داده‌کاوی تبدیل شد، اولین کارگاه خود را برگزار کرد.

در سال 1994، بیزینس ویک داستان جلدی تحت عنوان بازاریابی پایگاه داده را منتشر کرد و فاش کرد که شرکت‌های خبری شوم شروع به جمع‌آوری مقادیر زیادی از اطلاعات شخصی کرده‌اند و قصد دارند کمپین‌های بازاریابی جدید و عجیب را شروع کنند. سیل داده ها، در بهترین حالت، برای بسیاری از مدیران شرکت، که در تلاش بودند تصمیم بگیرند با این همه اطلاعات قطع شده چه کنند، گیج کننده بود.

در سال 1999، ژاکوب زهاوی به نیاز به ابزارهای جدید برای مدیریت حجم عظیم و به طور مداوم در حال رشد داده های موجود در کسب و کارها در داده های استخراج برای قطعات دانش اشاره کرد. او نوشت: «مقیاس‌پذیری مسئله بزرگی در داده‌کاوی است... روش‌های آماری مرسوم با مجموعه داده‌های کوچک به خوبی کار می‌کنند. با این حال، پایگاه‌های اطلاعاتی امروزی می‌توانند شامل میلیون‌ها ردیف و تعداد ستون‌های داده باشند… چالش فنی دیگر توسعه مدل‌هایی است که می‌توانند کار بهتری را در تجزیه و تحلیل داده‌ها، تشخیص روابط غیرخطی و تعامل بین عناصر انجام دهند… ابزارهای داده کاوی ویژه ممکن است لازم باشد. برای رسیدگی به تصمیمات وب سایت توسعه یافته است.

در سال 2002، شورای بین‌المللی علم: کمیته داده‌ها برای علم و فناوری، انتشار مجله Data Science را آغاز کرد، انتشاراتی که بر موضوعاتی مانند توصیف سیستم‌های داده، انتشار آنها در اینترنت، برنامه‌های کاربردی و مسائل حقوقی متمرکز بود. مقالات مجله Data Science توسط ویراستاران آنها پذیرفته می شود و باید دستورالعمل های خاصی را دنبال کنند.

در سال 2006، Hadoop 0.1.0، یک پایگاه داده منبع باز و غیر رابطه ای منتشر شد. Hadoop بر اساس Nutch، یک پایگاه داده منبع باز دیگر ساخته شده است. دو مشکل در پردازش داده های بزرگ، ذخیره حجم عظیمی از داده ها و سپس پردازش داده های ذخیره شده است. (سیستم های مدیریت پایگاه داده های رابطه ای (RDBMS) نمی توانند داده های غیر رابطه ای را پردازش کنند.) هادوپ این مشکلات را حل کرد. Apache Hadoop اکنون یک کتابخانه نرم افزاری منبع باز است که امکان تحقیق در مورد داده های بزرگ را فراهم می کند.

در سال 2008، عنوان "دانشمند داده" به یک کلمه رایج و در نهایت بخشی از زبان تبدیل شد. DJ Patil و Jeff Hammerbacher، از LinkedIn و Facebook، برای شروع استفاده از آن به عنوان یک کلمه عمومی اعتبار دارند. (در سال 2012، دانشگاه هاروارد اعلام کرد که دانشمندان داده جذاب ترین شغل قرن بیست و یکم را دارند.)

در سال 2009، اصطلاح NoSQL مجدداً معرفی شد (نوعی از سال 1998 مورد استفاده قرار گرفت) توسط یوهان اسکارسون، زمانی که او بحثی را در مورد «پایگاه‌های اطلاعاتی منبع باز و غیر رابطه‌ای» ترتیب داد.

در سال 2011، فهرست های شغلی برای دانشمندان داده تا 15000 درصد افزایش یافت. همچنین در سمینارها و کنفرانس هایی که به طور خاص به علم داده و کلان داده اختصاص داده شده بودند، افزایش یافت. علم داده خود را به عنوان منبع سود ثابت کرده بود و به بخشی از فرهنگ شرکت تبدیل شده بود. آلسی، در سال 2011، جیمز دیکسون، مدیر ارشد فناوری پنتاهو، مفهوم دریاچه‌های داده را به جای انبارهای داده تبلیغ کرد. دیکسون بیان کرد که تفاوت بین انبار داده و دریاچه داده در این است که انبار داده داده ها را در نقطه ورود از قبل دسته بندی می کند و زمان و انرژی را هدر می دهد، در حالی که دریاچه داده با استفاده از یک پایگاه داده غیر رابطه ای (NoSQL) اطلاعات را می پذیرد و انجام می دهد. داده ها را دسته بندی نمی کند، بلکه آنها را به سادگی ذخیره می کند.

در سال 2013، آی‌بی‌ام آماری را به اشتراک گذاشت که نشان می‌داد 90 درصد از داده‌های دنیا در دو سال گذشته ایجاد شده‌اند.

در سال 2015، با استفاده از تکنیک‌های یادگیری عمیق، تشخیص گفتار گوگل، Google Voice، جهش عملکردی چشمگیر 49 درصدی را تجربه کرد.

در سال 2015، جک کلارک از بلومبرگ، نوشت که سالی برجسته برای هوش مصنوعی (AI) بوده است. در گوگل، مجموع پروژه های نرم افزاری با استفاده از هوش مصنوعی از «استفاده پراکنده» به بیش از 2700 پروژه در طول سال افزایش یافت.

علم داده ی امروزی در 30 سال گذشته،علمی است که بی سر و صدا رشد کرده و کسب و کارها و سازمان ها را در سراسر جهان شامل می شود. اکنون توسط دولت ها، ژنتیک دانان، مهندسان و حتی ستاره شناسان استفاده می شود. در طول تکامل، استفاده علم داده از کلان داده صرفاً «مقیاس‌سازی» داده‌ها نبود، بلکه شامل انتقال به سیستم‌های جدید برای پردازش داده‌ها و روش‌های مطالعه و تحلیل داده‌ها بود.علم داده به بخش مهمی از تحقیقات تجاری و دانشگاهی تبدیل شده است. از نظر فنی، این شامل ترجمه ماشینی، رباتیک، تشخیص گفتار، اقتصاد دیجیتال و موتورهای جستجو می شود. از نظر حوزه های تحقیقاتی، علم داده گسترش یافته است و شامل علوم زیستی، مراقبت های بهداشتی، انفورماتیک پزشکی، علوم انسانی و علوم اجتماعی می شود. علم داده اکنون بر اقتصاد، دولت ها و تجارت و امور مالی تأثیر می گذارد.

یکی از نتایج عجیب و بالقوه منفی انقلاب علم داده، تغییر تدریجی به سمت نوشتن برنامه‌نویسی محافظه‌کارانه‌تر است. کشف شده است که دانشمندان داده می‌توانند زمان و انرژی زیادی را صرف توسعه الگوریتم‌های پیچیده غیرضروری کنند، در صورتی که الگوریتم‌های ساده‌تر کارآمدتر عمل کنند. در نتیجه، تغییرات چشمگیر «نوآورانه» کمتر و کمتر اتفاق می افتد.

دلیل اهمیت دیتا ساینس چیست؟

اهمیت علم داده، تخصص حوزه برنامه نویسی، ریاضیات و آمار را برای ایجاد بینش و درک داده ها گرد هم می آورد. وقتی به این فکر می کنیم که چرا علم داده به طور فزاینده ای اهمیت می یابد، پاسخ در این واقعیت نهفته است که ارزش داده ها در حال افزایش است. آیا می دانستید که خطوط هوایی ساوت وست در یک مقطع زمانی توانست با استفاده از داده ها 100 میلیون دلار صرفه جویی کند؟ آن‌ها می‌توانند زمان بیکاری هواپیماهایشان را که در آسفالت منتظر مانده‌اند کاهش دهند و تغییری در استفاده از منابعشان ایجاد کنند. به طور خلاصه، امروزه برای هیچ کسب و کاری امکان تصور دنیایی بدون داده وجود ندارد.

علم داده تقاضای زیادی دارد و توضیح می‌دهد که چگونه داده‌های دیجیتال کسب‌وکارها را متحول می‌کند و به آن‌ها در تصمیم‌گیری دقیق‌تر و حیاتی‌تر کمک می‌کند. بنابراین داده‌هایی که دیجیتال هستند برای افرادی که به‌دنبال کار به‌عنوان دانشمند داده هستند در همه جا وجود دارد.


دانشمند داده کیست و چه کاری انجام می دهد؟


 

یک دانشمند داده از داده ها برای درک و توضیح پدیده های اطراف خود استفاده می کند و به سازمان ها در تصمیم گیری بهتر کمک می کند.کار به عنوان یک دانشمند داده می تواند از نظر فکری چالش برانگیز، از نظر تحلیلی رضایت بخش باشد و شما را در خط مقدم پیشرفت های جدید در فناوری قرار دهد.اصطلاح "دانشمند داده" به تازگی در سال 2008 ابداع شد، زمانی که شرکت ها به نیاز به متخصصان داده که در سازماندهی و تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده ها مهارت دارند، ابداع شد.در مقالهMcKinsey&Company در سال 2009، هال واریان، اقتصاددان ارشد گوگل و استاد دانشگاه UC Berkeley علوم اطلاعات، تجارت و اقتصاد، اهمیت انطباق با نفوذ فناوری و پیکربندی مجدد صنایع مختلف را پیش‌بینی کردند. اصطلاح «دانشمند داده» به تازگی در سال 2008 ابداع شد، زمانی که شرکت‌ها نیاز به متخصصان داده‌ای را که در سازماندهی و تجزیه و تحلیل انبوه مهارت دارند، ابداع شد. در مقاله McKinsey&Company در سال 2009، هال واریان، اقتصاددان ارشد گوگل و استاد علوم اطلاعات، تجارت و اقتصاد دانشگاه کالیفرنیا برکلی، اهمیت انطباق با نفوذ فناوری و پیکربندی مجدد صنایع مختلف را پیش بینی کرد.

توانایی گرفتن داده ها – توانایی درک آن، پردازش آن، استخراج ارزش از آن، تجسم آن، برقراری ارتباط – این یک مهارت بسیار مهم در دهه های آینده خواهد بود.
– هال واریان، اقتصاددان ارشد در گوگل و دانشگاه برکلی، استاد علوم اطلاعات، تجارت و اقتصاد
دانشمندان داده مؤثر قادر به شناسایی سؤالات مرتبط، جمع آوری داده ها از تعداد زیادی از منابع داده های مختلف، سازماندهی اطلاعات، تبدیل نتایج به راه حل ها و انتقال یافته های خود به گونه ای هستند که بر تصمیمات تجاری تأثیر مثبت بگذارد. این مهارت ها تقریباً در همه صنایع مورد نیاز است و باعث می شود دانشمندان داده ماهر برای شرکت ها ارزش فزاینده ای داشته باشند.

دانشمندان داده در تقاضای دائمی هستند زیرا دنیای پر داده ای است!

دانشمندان داده نسل جدیدی از متخصصان در حال رشد هستند که امروزه بسیار مورد تقاضا هستند. این اصطلاح چند سال پیش توسط اطلاعات سرنخ‌ها به شرکت‌هایی در لینکدین و فیس‌بوک معرفی شد. و امروز، ما هجوم عظیمی از دانشمندان داده‌ای داریم که در سراسر عمودی کار می‌کنند. این تقاضا به دلیل نیاز ناگهانی به یافتن مغزهایی رخ داد که بتوانند با داده‌ها درگیر شوند و به اکتشافات کمک کنند و در نهایت سازمان‌ها را برای تصمیم‌گیری مبتنی بر داده توانمند کنند. این همچنین آغاز تحول دیجیتال را نشان داد. از سازمان‌هایی که سعی می‌کردند با پتابایت داده‌ها مداخله کنند، نقش یک دانشمند داده کمک به آنها برای استفاده از این فرصت برای یافتن بینش از این مخزن داده بود. آنها از علوم کامپیوتر، آمار و مهارت های ریاضی خود برای تجزیه و تحلیل، پردازش، تفسیر و ذخیره داده ها استفاده خواهند کرد. این فقط در مورد مهارت های تحلیلی نیست، بلکه دامنه یک دانشمند داده بهترین مهارت های اجتماعی را برای کشف روندها ترکیب می کند.

نقش دانشمند داده

در کسب و کارهای نوظهور مبتنی بر داده های امروزی، دانشمند داده نقش های حیاتی کسب و کار ایفا می کند.به طور معمول، نقش یک دانشمند داده شامل مدیریت حجم عظیمی از داده ها و سپس تجزیه و تحلیل آن با استفاده از روش های داده محور است. هنگامی که آنها می توانند داده ها را درک کنند، شکاف های تجاری را با انتقال آن به تیم های رهبری فناوری اطلاعات و درک الگوها و روندها از طریق تجسم پر می کنند. دانشمندان داده همچنین از یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی بهره می برند و از دانش برنامه نویسی خود در مورد جاوا، پایتون، SQL، Big data Hadoop و داده کاوی استفاده می کنند. آنها نیاز به مهارت های ارتباطی بالایی دارند تا بینش های کشف داده خود را به طور موثر به تجارت ترجمه کنند.

یک دانشمند داده چه می کند؟

دانشمندان داده سؤالاتی را که تیم آنها باید بپرسد را تعیین می کنند و چگونگی پاسخ به آن سؤالات را با استفاده از داده ها مشخص می کنند. آنها اغلب مدل های پیش بینی را برای نظریه پردازی و پیش بینی توسعه می دهند.در دهه گذشته، دانشمندان داده به دارایی های ضروری تبدیل شده اند و تقریباً در همه سازمان ها حضور دارند. این افراد حرفه ای افرادی کاملاً گرد و مبتنی بر داده با مهارت های فنی سطح بالا هستند که قادر به ایجاد الگوریتم های کمی پیچیده برای سازماندهی و ترکیب مقادیر زیادی از اطلاعات مورد استفاده برای پاسخ به سؤالات و هدایت استراتژی در سازمان خود هستند. این با تجربه در ارتباطات و رهبری مورد نیاز برای ارائه نتایج ملموس به سهامداران مختلف در سراسر یک سازمان یا تجارت همراه است.دانشمندان داده باید کنجکاو و نتیجه گرا باشند و دانش و مهارت های ارتباطی استثنایی خاص صنعت داشته 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 انبار داده، کاوی و مدل سازی برای ساخت و تجزیه و تحلیل الگوریتم ها هستند.

آنها همچنین باید بتوانند از ابزارها و مهارت های فنی کلیدی، از جمله:
R

Python

Apache Hadoop

MapReduce

Apache Spark

NoSQL databases

Cloud computing

D3

Apache Pig

Tableau

iPython notebooks

GitHub

یک دانشمند داده ممکن است وظایف زیر را به صورت روزانه انجام دهد:

• الگوها و روندها را در مجموعه داده ها برای کشف بینش ها پیدا کنید
• ایجاد الگوریتم ها و مدل های داده برای پیش بینی نتایج
• از تکنیک های یادگیری ماشینی برای بهبود کیفیت داده ها یا ارائه محصول استفاده کنید
• توصیه ها را به سایر تیم ها و کارکنان ارشد ابلاغ کنید
• استفاده از ابزارهای داده مانند Python، R، SAS یا SQL در تجزیه و تحلیل داده ها
• در صدر نوآوری ها در زمینه علم داده باشید

آیا علم داده یک گزینه شغلی خوب است؟

با پیشرفت سریع فناوری علم داده و ارزش گذاری داده ها، علم داده یکی از پرتقاضاترین حرفه های امروزی است. دانشمندان داده برای درک داده ها، تفسیر آنها و استفاده از آنها برای تصمیم گیری آگاهانه در شرکت ها، ادارات دولتی و سایر سازمان ها کار می کنند.نقش دانشمند داده‌ها قرار است اهمیت بیشتری پیدا کند، زیرا داده‌ها به طور فزاینده‌ای برای کسب‌وکارها حیاتی می‌شوند. همانطور که داده ها از طریق ابزارهای تجزیه و تحلیل داده های بزرگ بزرگتر، پیچیده تر و در دسترس تر می شوند، دانشمندان داده بیشتری برای درک این داده ها مورد نیاز خواهند بود. این امر دامنه علم داده را در آینده افزایش می دهد و آن را به یک گزینه شغلی فوق العاده پرسود تبدیل می کند.

برای ایجاد شغلی در علم داده در هند، باید ابزارها و فناوری های علم داده را بدانید. همچنین باید بتوانید داده ها را تفسیر کنید، مدل های داده را توسعه دهید و راه حل های تجزیه و تحلیل داده بسازید. علاوه بر این، شما باید مهارت های حل مسئله قوی، توانایی های ارتباطی عالی و انگیزه ای برای یافتن بینش در مورد داده ها داشته باشید.


به طور کلی، اگر به دنبال تأثیرگذاری در تصمیم گیری مبتنی بر داده هستید، علم داده گزینه شغلی خوبی است. با افزایش دامنه آینده علم داده، اگر می خواهید در زمینه داده کار کنید، ارزش آن را به عنوان یک مسیر شغلی در نظر بگیرید. علاوه بر این، شغل‌های علم داده معمولاً درآمد خوبی دارند و فرصت‌های هیجان‌انگیزی را برای کسانی که آن‌ها را دنبال می‌کنند ارائه می‌دهند.

چه کسی می تواند یک دانشمند داده باشد؟

دانشمند داده یک متخصص در زمینه علم داده است که می تواند مسائل پیچیده تحلیلی را حل کند و با کنجکاوی داده ها را برای احتمالات پنهان بررسی کند. آنها حرفه تحلیلی هستندافرادی که از مهارت های خود در سطوح فناوری و اشتراکی برای کشف روندها و مدیریت داده ها استفاده می کنند.دانشمندان داده راه حل هایی را برای غلبه بر چالش های تجاری با استفاده از آگاهی صنعت، درک پیشینه و عدم قطعیت فرضیات غالب کشف می کنند. دانشمند داده همچنین ممکن است در تحقیق و توسعه مدل‌های داده، پیاده‌سازی الگوریتم‌ها، طراحی سیستم‌های داده، و ایجاد تجسم داده‌هایی که بسیار تعاملی و ارتباطی هستند، مشارکت داشته باشد.

دانشمندان داده باید درک عمیقی از

• پایگاه های داده

• الگوریتم ها

• آمار

• ریاضیات

• تکنیک های یادگیری ماشین/AI

• زبان های برنامه نویسی مانند پایتون یا جاوا

• ابزارهای تجسم داده مانند Tableau یا Power BI.

آنها همچنین باید مهارت های تحلیلی عالی داشته باشند و اهمیت ارتباطات را هنگام انتقال یافته های خود به سایر ذینفعان سازمانی درک کنند.

ریاضیات، آمار، مبانی برنامه نویسی کامپیوتر، تشخیص الگو و تجزیه و تحلیل پیشرفته، همگی مهارت های اساسی مورد نیاز برای شروع یک حرفه علم داده در هند یا هر جای دیگر در سراسر جهان هستند.

برخی از نقش های دانشمند داده نیز ممکن است شامل مدیریت بخشی از چرخه حیات علم داده باشد، اما عمدتاً با هماهنگی خوب با مهندسان داده و برنامه نویسان برای کنترل خطوط لوله داده و نتایج الگوریتمی انجام می شود.

در ابتدا، پیشینه تحصیلی یک دانشمند داده، ریاضیات، آمار یا تجزیه و تحلیل داده بود. اما، با پیشرفت تکنولوژی و افزایش دامنه علم داده، برنامه درسی دوره شامل ابزارها و الگوریتم های مختلف یادگیری ماشینی شده است.

چرا دیتا ساینس مهم است؟



پاسخ ساده به این سوال میلیارد دلاری چرا علم داده؟ آسان است. ایجاد حس از داده ها، وحشت ناشی از عدم قطعیت را برای سازمان ها کاهش می دهد. علم داده یک تابع به سرعت در حال رشد است، اما کارشناسان صنعت می گویند که هنوز در مراحل اولیه است. در سال 2003، آیتونز 100 ماه طول کشید تا به 100 میلیون کاربر برسد، در حالی که برای Pokemon در سال 2016، چند روز طول کشید تا به یک میلیون کاربر برسد. در نمودار زیر، خواهید دید که چگونه از سال 1878، جدول زمانی دسترسی کاربران با تغییر مدل‌های قدیمی بازاریابی و تبلیغات تغییر کرده است. این مطلب توسط Sequoia Capital ارسال شده است که نشان می‌دهد چگونه از دو دهه قبل، کسب‌وکارها از تکنیک‌های قدیمی به رسانه‌های اجتماعی منتقل شدند. این تکامل به دلیل دیجیتالی شدن گسترده پلتفرم های تبلیغاتی که بر اساس بینش داده اجرا می شوند، اتفاق افتاد.

داده کاوی برای کاوش بینش، تقاضا برای استفاده از داده ها برای استراتژی های تجاری را مشخص کرده است. چند مرحله مهم برای علم داده مسکن در مشاغل وجود دارد. از انجام بررسی های سلامت کسب و کار، ارزیابی داده ها برای حفظ داده ها از طریق پاکسازی داده ها، انبارداری، پردازش و سپس تجزیه و تحلیل و در نهایت تجسم و برقراری ارتباط.



دلیل اهمیت به علم داده چیست؟

دلیل اینکه ما به علم داده نیاز داریم، توانایی پردازش و تفسیر داده ها است. این امر شرکت ها را قادر می سازد تا تصمیمات آگاهانه ای در مورد رشد، بهینه سازی و عملکرد بگیرند. تقاضا برای دانشمندان ماهر داده در حال حاضر و در دهه آینده رو به افزایش است. برای مثال، یادگیری ماشین در حال حاضر برای درک هر نوع داده - بزرگ یا کوچک - استفاده می شود. معیارهای داده، هر تصمیم تجاری را هدایت می کنند. سناریوی بازار کار برای دانشمندان داده تا سال 2026 به 11.5 میلیون نفر خواهد رسید [اداره آمار کار ایالات متحده]. شرکت ها مشغول افزایش نیروی کار علم داده خود هستند تا کارایی و برنامه ریزی بالاتری داشته باشند.

چرا علم داده جالب است؟

آیا می دانید در دهه 1900، مخترع آلمانی، دکتر هرمان هولریث، سیستم مکانیکی برای ثبت داده ها با کارت پانچ برای پردازش داده ها برای سرشماری ایالات متحده ایجاد کرد؟ از آن زمان، ما شاهد تحولی در نحوه استفاده از داده ها برای اندازه گیری، مقیاس و بهینه سازی بوده ایم. به عنوان یک دانشمند داده، سفر از طریق کشف بینش ها منجر به نوآوری می شود.

علم داده برای چه چیزی مفید است؟

علم داده فرآیندی است که از طریق تفسیر، مدل‌سازی و استقرار، تصمیم‌گیری بهتر کسب‌وکار را تقویت می‌کند. این به تجسم داده‌هایی کمک می‌کند که برای ذینفعان تجاری قابل درک است تا نقشه‌های راه و مسیرهای آینده را بسازند. پیاده سازی علم داده برای کسب و کارها اکنون برای هر کسب و کاری که به دنبال رشد است، یک وظیفه است.

چرا علم داده برای شما و کسب و کارها مهم است؟

اهمیت علم داده، تخصص حوزه برنامه‌نویسی، ریاضیات و آمار را برای ایجاد بینش و درک داده‌ها گرد هم می‌آورد. وقتی به این فکر می کنیم که چرا علم داده به طور فزاینده ای اهمیت می یابد، پاسخ در این واقعیت نهفته است که ارزش داده ها در حال افزایش است. آیا می‌دانستید که خطوط هوایی ساوت‌وست در یک مقطع زمانی توانست با استفاده از داده‌ها، ۱۰۰ میلیون دلار صرفه‌جویی کند؟ آن‌ها می‌توانند زمان بیکاری هواپیماهایشان را که در آسفالت منتظر مانده‌اند کاهش دهند و تغییری در استفاده از منابعشان ایجاد کنند. به طور خلاصه، امروزه برای هیچ کسب و کاری امکان تصور دنیایی بدون داده وجود ندارد.

علم داده تقاضای زیادی دارد و توضیح می‌دهد که چگونه داده‌های دیجیتال کسب‌وکارها را متحول می‌کند و به آن‌ها در تصمیم‌گیری دقیق‌تر و حیاتی‌تر کمک می‌کند. بنابراین داده‌هایی که دیجیتال هستند برای افرادی که به‌دنبال کار به‌عنوان دانشمند داده هستند در همه جا وجود دارد.

مسئولیت های یک دانشمند داده

علم داده برای سازمان ها ضروری است، به ویژه به این دلیل که سازمان ها اکنون ارزشی را که به ارمغان می آورد را درک می کنند. در اینجا وظایف کلیدی یک دانشمند داده آمده است:دامنه آینده دانشمند داده در حال گسترش است و به دلیل افزایش تقاضا برای متخصصان ماهر، فرصت های بیشتری را باز خواهد کرد. بنابراین باید خود را با مهارت هایی برای مدیریت و تجزیه و تحلیل مجموعه داده های بزرگ با استفاده از ابزارهای یادگیری ماشین مجهز کنید.

تحلیلگر داده در مقابل دانشمند داده: تفاوت چیست؟

چگونه یک دانشمند داده شویم؟