زمان مطالعه: 10 دقیقه 0 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.

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؟

کار تحلیلگران داده و دانشمندان داده می‌تواند مشابه به نظر برسد - هر دو روندها یا الگوهایی را در داده‌ها پیدا می‌کنند تا راه‌های جدیدی را برای تصمیم‌گیری بهتر سازمان ها در مورد عملیات هایشان نشان دهند. اما دانشمندان داده معمولا مسئولیت بیشتری دارند و عموماً ارشدتر از تحلیلگران داده در نظر گرفته می شوند.

بسیاری از دانشمندان داده می‌توانند شغل خود را به عنوان تحلیلگر داده یا آماردان آغاز کنند.

حقوق دانشمند داده و رشد شغل

طبق گزارش Lightcast ، یک دانشمند داده در ایالات متحده به طور متوسط ​​108659 دلار حقوق دریافت می کند. تقاضا برای متخصصان داده زیاد است - طبق دفتر آمار کار ایالات متحده (BLS)  انتظار می رود مشاغل دانشمندان داده در 10 سال آینده 36 درصد رشد کنند (بسیار سریعتر از میانگین).

تقاضای بالا با افزایش داده های بزرگ و اهمیت فزاینده آن برای مشاغل و سایر سازمان ها مرتبط است.

چگونه یک دانشمند داده شویم

تبدیل شدن به یک دانشمند داده به طور کلی نیاز به آموزش رسمی دارد. در اینجا چند مرحله وجود دارد که باید در نظر بگیرید.

1. مدرک علوم داده کسب کنید.

کارفرمایان معمولاً دوست دارند برخی از مدارک تحصیلی را ببینند تا اطمینان حاصل کنند که شما دانش لازم برای مقابله با یک شغل علم داده را دارید، اگرچه همیشه لازم نیست. با این حال، یک مدرک لیسانس مرتبط مطمئنا می تواند کمک کند - سعی کنید در رشته علوم داده، آمار یا علوم کامپیوتر مطالعه کنید تا در این زمینه پیشرفت کنید.

از قبل مدرک لیسانس دارید؟

2. مهارت های مرتبط را تقویت کنید.

اگر احساس می کنید می توانید برخی از مهارت های داده های سخت خود را بهبود ببخشید، به گذراندن یک دوره آنلاین یا ثبت نام در یک بوت کمپ مربوطه فکر کنید. در اینجا برخی از مهارت هایی است که می خواهید در زیر کمربند خود داشته باشید.

• زبان‌های برنامه‌نویسی: دانشمندان داده می‌توانند انتظار داشته باشند زمانی را با استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی برای مرتب‌سازی، تجزیه و تحلیل، و در غیر این صورت مدیریت تکه‌های بزرگ داده صرف کنند. زبان های برنامه نویسی محبوب برای علم داده عبارتند از:

• Python

• R

• SQL

• SAS

• تجسم داده: توانایی ایجاد نمودارها و نمودارها بخش مهمی از دانشمند داده بودن است. آشنایی با ابزارهای زیر باید شما را برای انجام کار آماده کند:

• Tableau

• PowerBI

• Excel

• یادگیری ماشینی: ادغام یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق در کار شما به عنوان یک دانشمند داده به معنای بهبود مستمر کیفیت داده‌هایی است که جمع‌آوری می‌کنید و به‌طور بالقوه قادر به پیش‌بینی نتایج مجموعه داده‌های آینده هستید. یک دوره آموزشی در یادگیری ماشینی می‌تواند شما را با اصول اولیه شروع کند.

• کلان داده: بعضی از کارفرمایان ممکن است بخواهند ببینند که شما در مقابله با کلان داده آشنایی دارید. برخی از چارچوب های نرم افزاری مورد استفاده برای پردازش داده های بزرگ شامل Hadoop و Apache Spark هستند.

• ارتباطات: درخشان‌ترین دانشمندان داده اگر نتوانند یافته‌های خود را به خوبی بیان کنند، نمی‌توانند بر هیچ تغییری تأثیر بگذارند. توانایی به اشتراک گذاشتن ایده ها و نتایج به صورت شفاهی و نوشتاری مهارتی است که اغلب برای دانشمندان داده جستجو می شود.

3. یک شغل تجزیه و تحلیل داده در سطح ورودی دریافت کنید.

اگرچه راه‌های زیادی برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده وجود دارد، شروع در یک شغل سطح ابتدایی مرتبط می‌تواند اولین قدم عالی باشد. به دنبال صگزینه هایی که به شدت با داده ها کار می کنند، مانند تحلیلگر داده، تحلیلگر هوش تجاری، آمارگیر یا مهندس داده. از آنجا، با گسترش دانش و مهارت‌های خود، می‌توانید به دانشمند شدن برسید.

4. برای مصاحبه های علم داده آماده شوید.

مزایای علم داده

چرا علم داده به عنوان پایه ای برای ارتقای کسب و کارها به سطح بعدی مهم است

داده ها ارزشمند هستند و علم در رمزگشایی آن نیز ارزشمند است. میلیاردها بایت داده در حال تولید است و اکنون ارزش آن از نفت نیز پیشی گرفته است. نقش یک دانشمند داده برای سازمان ها در بسیاری از بخش های عمودی از اهمیت بالایی برخوردار است و خواهد بود.

• داده بدون علم چیزی نیست.

داده ها باید خوانده و تجزیه و تحلیل شوند. این امر نیاز به داشتن کیفیت داده و درک نحوه خواندن آنها و اکتشافات مبتنی بر داده را می طلبد.

• داده ها به ایجاد تجربیات بهتر مشتری کمک خواهند کرد.

برای کالاها و محصولات، علم داده از قدرت یادگیری ماشینی استفاده می‌کند تا شرکت‌ها را قادر می‌سازد محصولاتی را ایجاد و تولید کنند که مشتریان آن را دوست دارند. به عنوان مثال، برای یک شرکت تجارت الکترونیک، یک سیستم توصیه عالی می تواند به آنها کمک کند تا با مشاهده تاریخچه خرید، شخصیت های مشتری خود را کشف کنند.

•داده ها در سراسر عمودی استفاده خواهند شد.

علم داده فقط به کالاهای مصرفی یا فناوری یا مراقبت های بهداشتی محدود نمی شود. تقاضای زیادی برای بهینه سازی فرآیندهای تجاری با استفاده از علم داده از بانکداری و حمل و نقل تا تولید وجود خواهد داشت. بنابراین، هرکسی که بخواهد دانشمند داده باشد، دنیای کاملا جدیدی از فرصت ها در آنجا باز خواهد شد. آینده داده است.

استفاده از علم داده

عمودهای صنعت از قدرت داده ها استفاده می کنند

علم داده برای کسب‌وکارها مهم است زیرا راه‌حل‌های شگفت‌انگیز و تصمیم‌های هوشمندانه را در بسیاری از بخش‌های صنعت پرده‌برداری کرده است. روش حماسی استفاده از ماشین‌های هوشمند برای تولید حجم عظیمی از داده‌ها برای درک و کشف رفتار و الگوها، به سادگی گیج‌کننده است. به همین دلیل است که علم داده در کانون توجه قرار گرفته است.

گزارش Deloitte Access Economics نشان می‌دهد که ۷۶ درصد از کسب‌وکارها هزینه‌های تجزیه و تحلیل داده‌های خود را افزایش خواهند داد. به عنوان مثال، داده های بزرگ به آنها کمک می کند تا شخصیت های مشتری خود را درک کنند و با یادگیری از داده های خرید تاریخی، تجربیات خود را بهبود بخشند. برای مثال، پزشکی عمودی می‌تواند از علم داده برای جمع‌آوری تاریخچه بیمار و کمک به درک وضعیت سلامتی او و تجویز درمان‌های صحیح گهگاهی استفاده کند. به عنوان مثال، در بخش بانکداری، بانک آمریکا از NLP (پردازش زبان طبیعی) استفاده می کند. از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده برای داشتن یک دستیار مجازی استفاده می‌کند و مشتریان را به کارهای مهمی که به توجه آنها نیاز دارد، مانند صورت‌حساب‌های آتی و غیره هدایت می‌کند.

علم داده به عنوان یک اصطلاح برای اولین بار در سال 2001 ابداع شد. از چند سال گذشته برای درک اهمیت آن برای شرکت‌های عمودی کسب‌وکار که سعی در تصمیم‌گیری هوشمندانه و ساختن نقشه‌های راه آینده دارند، سفری باورنکردنی بوده است. داده ها نیرویی است که می توان با آنها حساب کرد و سازمان ها در سراسر جهان از این دارایی ارزشمند برای توسعه راه حل ها و قابلیت های هوشمندتر سرمایه گذاری می کنند.

چرا می خواهید علم داده را یاد بگیرید؟

5 دلیل ارزشمند برای دنبال کردن علم داده به عنوان شغل

در سال 2019، Salesforce، Tableau را خریداری کرد و Google، Looker را که یک استارت‌آپ در حوزه تجزیه و تحلیل داده است، خریداری کرد. این دو داستان نشان دادند که چگونه کسب و کارها در سراسر جهان تمرکز خود را به اهداف داده محور تغییر می دهند. برخی از داستان‌های دیگر که ارزش آن را برجسته می‌کنند در اینجا هستند

• Lionbridge جنگو را تصاحب کرد

• DataRobot سه شرکت را خریداری کرد - ParallelM، Cursor، و Paxata

• HPE MapR را خریداری کرد

آیا به شروع کار در علم داده فکر می کنید؟ زمانی بهتر از الان وجود ندارد!

آیا می دانستید که Glassdoor کشف کرد که نقش دانشمند داده یکی از مشاغل پر امتیاز در سال 2020 است؟ نه تنها از نظر تقاضا بلکه از نظر معیارهای رضایت شغلی نیز رتبه بندی می شود. یادگیری علم داده امروز دیگر سخت نیست. شما می توانید دوره های حرفه ای را بگذرانید یا حتی به مجموعه ای از دوره های آنلاین متوسل شوید تا سفر خود را به عنوان یک دانشمند داده آغاز کنید. اگر دانشجوی کارشناسی با دانش اولیه برنامه نویسی و مهارت های تحلیلی عالی هستید، می توانید در امتداد منحنی علم داده حرکت کنید.

در تجارت، استفاده از علم داده در حوزه های مختلفی است. این به شما فضای زیادی برای یادگیری و رشد در نقش یک دانشمند داده می دهد. در اینجا 5 دلیل وجود دارد که چرا باید علم داده را یاد بگیرید.

• مسیر شغلی عالی با علم داده – بله، شما در این زمینه رشد شغلی مفیدی خواهید داشت. دانشمندان داده برای سازمان‌ها ارزش زیادی به ارمغان می‌آورند و در سناریوی امروزی بیشترین نقش را دارند و در آینده نیز خواهند بود.

• پتانسیل بسیار خوبی برای انشعاب با گزینه های مختلف - می توانید به عنوان مهندس داده، تحلیلگر، یا مهندس ML یا حتی مدیر علوم داده، شاخه را انتخاب کنید.

• بالاترین نرخ دریافتی حقوق – به عنوان یک دانشمند داده، می توانید انتظار داشته باشید که بسته حقوقی عالی را از بین ببرید. به دانشمندان داده‌های معمول حقوق‌های زیادی پرداخت می‌شود که گاهی اوقات به دلیل نقش‌ها و مسئولیت‌های حیاتی، بسیار بالاتر از استانداردهای عادی بازار است.

تصمیم گیرنده شوید – هر فرصت شغلی به شما قدرت تصمیم گیری آگاهانه در زمینه کاری را نمی دهد. برای یک دانشمند داده، این مسئولیت اصلی است. اینجوری شروع میکنی اعتبار همیشه به دلیل فقدان استعداد در اکوسیستم پاداش خواهد گرفت.

• رقابتی کمتر، زیرا نقشی بسیار تحلیلی دارد - رقابت کمتر است، اما تقاضا نه. با وجود یک مجموعه استعداد محدود، همیشه یک چالش برای مشاغل برای استخدام در این نقش ها وجود دارد. هنگامی که به آن ملحق می شوید، تصمیم گیرنده می شوید و با رقابت کمتری از سوی همتایان سازمان خود مواجه می شوید زیرا مجموعه مهارت های منحصر به فردی دارید.

واجد شرایط بودن برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده

اگر از دانشگاهیان رشته ریاضی یا علوم کامپیوتر هستید، می توانید علوم داده را دنبال کنید. اگر پیشینه علمی دارید یا از زمینه های کمی مانند امور مالی یا تجارت هستید، می توانید به راحتی این گزینه شغلی را انتخاب کنید.

گزینه شغلی برای افراد غیر فنی

برای دانش‌آموزانی که از زمینه‌های غیرفنی می‌آیند، دانش قبلی خوب از ابزارهای تحلیلی مانند SQL، Tableau یا Excel می‌تواند به آنها کمک کند تا یک حرفه علم داده را شروع کنند. اگر شما مهارت های برنامه نویسی ندارید اما هنوز درک خوبی از مفاهیمی مانند برنامه نویسی منطقی، تابعns و حلقه‌ها، با سفر شغلی خود در علم داده همراه شوید.

آینده علم داده: مشاغل ،مهارت ها و کاربردها

حوزه آینده دانشمندان داده

دنیای امروز داده های عظیمی تولید می کند و کسب و کارها برای توسعه بیشتر به آن تکیه می کنند. داده‌های بی‌ساختار عظیمی که روی ابر ذخیره می‌شوند باید پردازش و آماده شوند تا به یک دارایی برای صنایع تبدیل شوند. فناوری داده محور در دهه گذشته زندگی روزمره و کسب و کار ما را متحول کرده است.

هدف علم داده حفاری داده ها برای کشف پتانسیل های پنهان و ایجاد ارزش است. بخشی جدایی ناپذیر از مشاغل در تمام سطوح بوده است. تقاضای غیرقابل جایگزینی برای تجزیه و تحلیل داده ها، جایگاهی را برای دانشمندان داده در مشاغل ایجاد می کند.

در این مقاله با اهمیت و دامنه علم داده آشنا می شوید. ما در مورد حوزه آینده دانشمند داده بحث خواهیم کرد تا به شما کمک کنیم به موقعیت های پردرآمد در صنعت خود برسید. دامنه علم داده در هند را آشکار می کند و پاسخ می دهد که چرا علم داده یک گزینه شغلی خوب است.

AnalytixLabs راه شما را برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده هموار می کند. دوره ما Data Science 360 یک پایگاه دانش قوی ایجاد می کند. این یک برنامه صدور گواهینامه جهانی است که به تسلط بر مفاهیم نظری کمک می کند و شما را وادار می کند روی ابزارهای یادگیری کار کنید. برای ایجاد یک حرفه ارزشمند در علم داده در هند، باید روی پروژه های بلادرنگ کار کنید و از کارشناسان صنعت یاد بگیرید.

به لیگ متخصصان علم داده در سطح جهانی بپیوندید. اکنون در دوره علوم داده ثبت نام کنید. همچنین می‌توانید یک دوره PG در علم داده را انتخاب کنید و در مصاحبه‌های آینده خود برتری کسب کنید.

پیش نیازهای تبدیل شدن به یک دانشمند داده

برنامه نویسی برنامه نویسی برای اجرای پروژه های علم داده ضروری است. زبان های برنامه نویسی متن باز مانند پایتون و استودیو R حیاتی ترین ابزار در کیت ابزار یک دانشمند داده هستند. اینها برای انجام تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی و رگرسیون در مجموعه داده های بزرگ استفاده می شوند. با استفاده از برنامه نویسی می توان ابزارهای جدیدی برای خودکارسازی رویه های موجود ایجاد کرد. استودیوی R عمدتاً برای توسعه محاسبات آماری و گرافیک شناخته شده است. با کتابخانه های متعدد، انعطاف پذیری و استحکام، پایتون پر استفاده ترین زبان برنامه نویسی برای تجزیه و تحلیل داده ها است.

پایگاه داده ها مدیریت، مدیریت و استخراج داده ها از مجموعه داده های بزرگ یک مهارت لازم برای یک دانشمند داده است.

آنها با استفاده از پلتفرم‌های پردازش داده‌های بزرگ مانند Apache Spark، چارچوب منبع باز Apache Hadoop و پایگاه‌های داده NoSQL به تخصص دست می‌یابند.

تکنیک‌های ML و یادگیری عمیق یک دانشمند داده باید سیستم‌ها را برای خودکارسازی فرآیندها با یک ورودی مشخص درک کرده و آموزش دهد. یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برای ساختن الگوریتم‌های ریاضی و مدل‌سازی انتزاعات پیچیده استفاده می‌شوند.

مدل‌سازی بخش مهمی از یادگیری ماشینی است که به سیستم کمک می‌کند تا محاسبات را انجام دهد و پیش‌بینی کند. یک دانشمند داده باید درک درستی برای انتخاب الگوریتم های مناسب برای آموزش و بهینه سازی سیستم داشته باشد.

Cloud ToolsData علم با گنجاندن رایانش ابری در رویه های خود عملکرد بهتری دارد. این قابلیت ها را با اعطای دسترسی به قدرت پردازش داده های اضافی، ذخیره سازی فوق العاده و برنامه های کاربردی قوی در زمان واقعی افزایش می دهد.

افزودن قابلیت‌های AWS، Microsoft Azure، Google Cloud و Hadoop مجموعه مهارت‌های دانشمند داده را غنی می‌کند.

مهارت های تحلیلی تجزیه و تحلیل کمی توانایی دانشمند داده را برای اجرای تحلیل های تجربی، ایجاد یک استراتژی داده کارآمد و کمک به اجرای یادگیری ماشینی افزایش می دهد.

دانشمندان داده باید برای رمزگشایی الگوها و روندهای پیچیده در مجموعه داده های بزرگ کنجکاو باشند.

تجزیه و تحلیل قوی از محتوا، شناسایی ریسک، یافتن نقاط دردناک یک کسب و کار، و تجزیه و تحلیل متن از مهارت های مهم برای یک دانشمند داده است.

شما باید این مهارت ها را برای ایجاد بینش و افزایش تصمیم گیری گرد هم بیاورید.

تجزیه و تحلیل آماری و ریاضیات منحنی یادگیری یک دانشمند داده بر پایه ریاضیات، آمار و توزیع احتمال متکی است. یک مدل ریاضی به انجام محاسبات و پیش‌بینی سریع‌تر در دانش از پیش تعیین‌شده داده‌ها کمک می‌کند.

تجزیه و تحلیل آماری، جبر خطی چند متغیره و حساب دیفرانسیل و انتگرال به استخراج اطلاعات مفید برای هوش تجاری و دستیابی به نتایج معنادارتر کمک می کند.

پردازش داده بحث در مورد داده های خام یک مرحله ضروری است، زیرا داده های ذخیره شده در ابر برای پردازش آماده نیستند. نقش کلیدی یک دانشمند داده نظارت بر رویه های خط لوله داده است.

بلع، استخراج، پاکسازی داده ها و پردازش مجموعه داده های بزرگ در مرحله مقدماتی انجام می شود. ایجاد می کنندالگوریتم‌های پردازش داده‌ها را به‌طور خودکار برای بهینه‌سازی فرآیند تصمیم‌گیری انجام دهید.

ResearchResearch در حال حفاری داده ها برای یافتن احتمالاتی در اطلاعات موجود است. دانشمندان داده باید بتوانند داده های جمع آوری شده را از همان مرحله اولیه به طور جامع تجسم کنند.

شما باید بتوانید مجموعه داده های خام را تجزیه و تحلیل کنید تا پتانسیل ایجاد بینش های معنادار برای کسب و کار را کشف کنید.

ذخیره سازی داده ها و ساختارها دانش پایه و ذخیره سازی داده ها به دانشمند داده کمک می کند تا با مهندسان داده هماهنگ شود. تجسم و گزارش دهی داده ها و استنتاج های آن باید در قالب گرافیکی یا تصویری برای تجزیه و تحلیل آسان ارائه شوند.

یک دانشمند داده باید بتواند روی ابزارهای تجسم داده مانند Excel، Tableau و IBM Cognos کار کند.

شهود محصول و تجزیه و تحلیل بازار داشتن دانش دامنه برای دانشمندان داده ضروری است. برای کسب سود به آن نیاز دارید.

دانشمندان داده باید به طور منظم تجزیه و تحلیل بازار را برای جمع آوری اطلاعات ارزشمند برای بهبود محصول یا خدمات انجام دهند.

کار تیمی و ارتباطات دانشمندان داده باید از نزدیک با مهندسان و مدیران داده در ارتباط باشند. همکاری در مراحل مختلف چرخه حیات علم داده مورد نیاز است، بنابراین یک دانشمند داده باید یک کارگر تیم باشد.

مهارت های ارتباطی خوب شما را قادر می سازد تا به طور موثر در تیم خود و با سایر بخش ها هماهنگ شوید. بنابراین، آن نیز پیش نیاز نقش است.

چه کسی می تواند یک دانشمند داده باشد؟

مهارت های لازم برای دانشمند داده

مراحل زیر به شما کمک می‌کند شغلی در علم داده شروع کنید:

• در رشته علوم کامپیوتر، علوم داده، آمار کاربردی یا ریاضیات مدرک کارشناسی بگیرید.

• در موارد ضروری علم داده مهارت داشته باشید و پیش نیازهای دانشمند داده شدن را، همانطور که در بخش قبل ذکر شد، برآورده کنید.

• دوره‌های تخصصی مانند IBM Data Science Professional Certificate، SAS Certified AI and Machine Learning Professional، SAS Certified Data Scientist یا گواهی توسعه‌دهنده Tensorflow را انتخاب کنید.

• برای شروع کار خود یک شغل دانشمند داده سطح ابتدایی پیدا کنید.

• دوره کارشناسی ارشد را در زمینه های مرتبط با علم داده دنبال کنید، که مهارت های شما را از طریق تخصص ها افزایش می دهد.

اگر قبلاً حرفه ای هستید و قصد دارید دامنه جدیدی را کشف کنید، دامنه علم داده در آینده بسیار زیاد است. علاوه بر این که علاوه بر افزودن خوبی به رزومه، مهارت هایی که به عنوان یک دانشمند داده به دست خواهید آورد، درک شما را گسترش می دهد و توانایی تحلیلی شما را بهبود می بخشد.

با ثبت نام در دوره های مرتبط با صنعت ارائه شده توسط AnalytixLabs برای موفقیت تضمینی، اصول علم داده را بیاموزید و مهارت های فنی خود را ارتقا دهید. این دوره‌های آموزشی که توسط متخصصان علوم داده ایجاد شده‌اند به شما کمک می‌کنند تا به تخصص برسید و به سرعت به یک دانشمند داده آماده برای صنعت تبدیل شوید.

مهارت ها نقش مهمی در ایجاد شغل در علم داده ایفا می کنند. علاوه بر یک دوره علوم داده، استخدام کنندگان همچنین داوطلبانی را ترجیح می دهند که تجربه مقابله با مشکلات تجزیه و تحلیل داده های واقعی را دارند.

برای داشتن حوزه آینده دانشمند داده بهتر، هم تجربه و هم مهارت به اندازه تحصیل اهمیت دارند. هیچ «راهنمای احمق» وجود ندارد که بتواند یک فرد را به یک دانشمند داده موفق تبدیل کند. دانش‌آموزان باید زمان و تلاش خود را صرف کنند تا از طریق تمرین منظم، موضوع را به خوبی به دست آورند و در آن تخصص پیدا کنند.

•در اینجا پنج مهارت لازم برای دانشمند داده آورده شده است:

1. جبر خطی چند متغیره و حساب دیفرانسیل و انتگرال- بیشتر مدل‌های علم داده و یادگیری ماشین با متغیرهای مختلف توسعه داده می‌شوند. درک عمیق حساب چند متغیره هنگام ایجاد یک مدل یادگیری ماشینی یک مزیت است. مباحث زیر در ریاضیات برای شما در کسب مهارت های علم داده مفید خواهد بود.

• تابع هزینه

• برداری و اسکالر

• توابع تانسور و ماتریس

• یافتن مقادیر یک تابع (حداکثر و حداقل)

• تابع گام به گام و تابع واحد خطی اصلاح شده

• گرادیان ها و مشتقات

2. جدال داده‌ها - داده‌های خام برای اهداف مدل‌سازی آماده نیستند. بنابراین دانشمندان داده باید با تبدیل و نقشه برداری داده ها را برای بررسی بیشتر آماده کنند. بحث و جدل داده ها یک مهارت حیاتی برای دستیابی به حوزه آینده علم داده بیشتر است. آن کمک می کند:

• دانشمندان داده بیشتر بر فرآیند تجزیه و تحلیل تمرکز می کنند تا فرآیند پاکسازی.

• داده های با کیفیت خوب را از منابع متعدد آشکار کنید

• زمان استخراج، زمان پاسخ و زمان پردازش را محدود کنید

• منجر به راه حل های داده محور با پشتیبانی از داده ها یا اطلاعات دقیق شود.

3. رایانش ابری- کارهای روزانه دانشمندان داده شامل تجسم و بررسی داده‌های ذخیره‌سازی ابری است. رایانش ابری و علم داده دست به دست هم می دهند زیرا دانشمندان داده را قادر می سازند از پلتفرم هایی مانند Google Cloud، AWS و Azure استفاده کنند. برای دسترسی به ابزارهای عامل، پایگاه داده ها، زبان های برنامه نویسی و چارچوب ها مفید است.

4. مایکروسافت اکسل- مایکروسافت اکسل به یکی از ابزارهای اساسی تبدیل شده استالزامات برای هر شغل پشت و جلو. این پلت فرم اصلی برای یک الگوریتم داده تعریف شده است. اکسل بهترین ویرایشگر برای داده های دو بعدی است و یک تماس زنده را با یک صفحه اکسل در حال انجام در پایتون فعال می کند. همچنین دستکاری داده ها را نسبتاً ساده تر از هر پلتفرم دیگری می کند. بنابراین، داشتن درک خوب از مایکروسافت اکسل می تواند به شما در موفقیت به عنوان یک دانشمند داده کمک کند.

5. DevOps – یک تصور غلط رایج این است که DevOps هیچ ارتباطی با علم داده ندارد و فردی که در آن مهارت دارد هرگز نمی‌تواند به علم داده روی بیاورد. این یک افسانه است زیرا برد DevOps تقریباً با توسعه دهندگان برای مدیریت چرخه برنامه ها کار می کند. تیم DevOps مجموعه‌های بسیار قابل دسترس Apache Spark، Apache Hadoop، Apache Airflow و Apache Kafka را برای مدیریت جمع‌آوری و تبدیل اطلاعات فراهم می‌کند.

شکل دادن به آینده: مشارکت علم داده

علم داده در سطوح مختلف برای عملیات تجاری ملی و جهانی گنجانده شده است. به افزایش درآمد کمک می کند، محدودیت های بازار را افزایش می دهد، استراتژی های قیمت گذاری را طراحی می کند و تقسیم بندی مشتریان را بهبود می بخشد. علم داده در آینده یک ابزار مهم باقی خواهد ماند و راهی برای تصمیم گیری بر اساس بینش های مبتنی بر داده ارائه می دهد.سازمان‌ها نیاز به داده‌های به‌روز و تجزیه‌وتحلیل‌های بلادرنگ را در حالی که دنیا به طور فزاینده‌ای به هم متصل می‌شود، تشخیص می‌دهند. دانشمندان داده برای کمک به سازمان‌ها برای استفاده از داده‌های جمع‌آوری‌شده برای اطلاع‌رسانی تصمیمات تجاری بهتر، تقاضای زیادی دارند.

ترکیبی از داده های بزرگ و یادگیری ماشینی به طور عمده بر مشاغل تأثیر می گذارد زیرا آنها تلاش می کنند کارآمدتر و سازنده تر شوند.

علم داده همچنین می‌تواند بیماری‌ها را پیش‌بینی کند، بازارهای سهام را پیش‌بینی کند یا حتی روند رسانه‌های اجتماعی را تحلیل کند. با توانایی پردازش سریع حجم وسیعی از داده ها، شرکت ها اکنون می توانند تصمیمات آگاهانه تری در مورد محصولات و خدمات خود بگیرند. با رواج بیشتر فناوری‌های جدید مانند هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، دانشمندان داده باید مدل‌های پیش‌بینی را توسعه و حفظ کنند.

علم داده علاوه بر کاربردهای عملی آن به ابزاری مهم برای تحقیق و نوآوری تبدیل شده است. با تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده ها از منابع متفاوت، محققان قادر به کشف الگوهایی هستند که می تواند منجر به نوآوری شود.کشفیات در پزشکی یا سایر زمینه ها.

---