علم داده (Data Science) چیست؟ بررسی تکنیک ها، کاربردها و مراحل آن

زمان مطالعه: 8 دقیقه

علم داده، به عنوان یک پل ارتباطی بین اطلاعات خام و تصمیم گیری‌های هوشمندانه عمل می‌کند. این حوزه، نوعی روش فکری یکپارچه است که دانش و تخصص چند رشته را برای کشف الگوهای پنهان و استخراج بینش‌های عملی ترکیب می‌کند. با تحلیل‌های توصیفی و پیش‌بینی‌کننده در علم داده، کسب و کار شما ضمن درک درست وضعیت فعلی، می‌تواند مسیر آینده را نیز با اطمینان بیشتری ترسیم کند. همراه ما بمانید تا به شما بگوییم علم داده چیست و چه کاربردهایی دارد.

علم داده چیست؟

علم داده (Data Science)، یکی از مباحث روز دنیا و یک حوزه مطالعاتی است که با استفاده از ابزارها و تکنیک‌های مدرن، حجم گسترده‌ای از داده‌ها را برای پیدا کردن الگوهای پنهان در داده‌ها، استخراج اطلاعات معنادار از آنها و همچنین استفاده از آنها در تصمیم‌گیری‌های تجاری، مورد استفاده قرار می‌دهد.

این روزها در اینترنت با داده‌های بزرگی سروکار داریم، استخراج اطلاعات از این حجم زیاد داده‌ باعث شکل گیری علم داده شده است. از طریق این رشته می‌توانید به جمع آوری، آماده سازی، تحلیل، ارزیابی، تصویر سازی، مدیریت و نگهداری حجم زیادی از اطلاعات بپردازیم.                                                                                از آنجا که رشته علم داده، از مباحث مختلفی مانند ریاضی، آمار، مهندسی داده، شناخت الگو و… تشکیل شده است، بسیاری از کسب و کارها برای حل مسائل سازمان، سرمایه گذاری و تصمیم‌گیری مطلوب از Data Science کمک می‌گیرند. علم داده برای ساخت مدل‌های پیش بینی از الگوریتم‌های پیچیده یادگیری ماشین (Machine Learning) استفاده می‌کند.

دانشمند علم داده (Data Scientist) کیست؟

حالا که دانستیم علم داده چیست و چه اصطلاحاتی دارد، لازم است کمی هم راجع به دانشمند علم داده (Data Scientist) و وظایف او صحبت کنیم. امروزه دانشمندان داده به دارایی‌های ضروری هر سازمان تبدیل شده‌اند و تقریبا در تمامی سازمان‌ها حضور دارند. این افراد با مهارت‌های فنی سطح بالا، قادر به ایجاد الگوریتم‌های پیچیده برای سازماندهی و ترکیب مقادیر زیادی از اطلاعات مورد استفاده برای پاسخ به سوالات و هدایت استراتژی‌ها در سازمان خود هستند.                                                                                                          دانشمندان داده، کنجکاو و نتیجه گرا هستند. همچنین آنها دانش و مهارت‌های ارتباطی خاصی دارند که اجازه می‌دهد نتایج کاملا فنی و تخصصی را برای سایر افراد بیان کنند. علاوه بر این، آنها بر مباحث آماری و همچنین دانش برنامه نویسی (با تمرکز بر انبار داده، داده کاوی و مدل سازی برای ساخت و تحلیل الگوریتم‌ها)، کاملا مسلط هستند.                                                                                                                            آنها همچنین باید در زمینه استفاده از ابزارهای و مهارت‌های فنی مانند: پایگاه های داده NoSQL، پردازش ابری، GitHub، پایتون و… توانمندی لازم را داشته باشند.

متخصص علم داده باید چه مهارت هایی کسب کند؟

یک متخصص علم داده موفق، باید مجموعه‌ای از مهارت‌ها را کسب کند که فراتر از دانش فنی صرف است. این مهارت‌ها به 3 دسته اصلی تقسیم می‌شوند:

• مهارت‌های فنی: شامل کار با ابزارها و برنامه‌هایی است که متخصص علم داده برای تغییر، تحلیل، و مدل‌سازی داده‌ها به آن‌ها نیاز دارد. مانند: برنامه نویسی، پایتون (Python)، R، پایگاه داده، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و…

• مهارت‌های آمار و ریاضی: مربوط به تحلیل داده‌هاست و برای درک چرایی عملکرد مدل‌ها ضروری است. برای این منظور، آشنایی با مهارت‌هایی مانند آمار و احتمالات، جبر خطی، حساب دیفرانسیل و انتگرال لازم است.

• مهارت‌های تجاری و ارتباطی: متخصص Data Science، علاوه بر اینکه یک تحلیلگر است، باید بتواند ارزش داده‌ها را به ذینفعان غیرفنی منتقل کند. برای این منظور به مهارت‌هایی مانند: درک کسب ‌و کار، داستان سرایی با داده‌ها، مصورسازی داده‌ها و حل مسئله نیاز دارد.

مزایای علم داده چیست؟

در زمینه‌های مختلف مانند: ارائه یک خدمت، تولید محصولات مختلف، اقدامات اجرایی مستمر و…، داده‌ها همواره در حال تولید شدن هستند. دوره علم داده از مرحله طراحی تا مرحله اصلاح محصولات و خدمات، مزایای زیادی به همراه دارد که برخی از آنها به شرح زیر است:

• تصمیم‌گیری مبتنی بر شواهد

اتکا به تحلیل‌های مبتنی بر واقعیت و داده‌های دقیق برای اتخاذ استراتژی‌های موثر

• پیش‌بینی روندها و رفتارها

استفاده از مدل‌های پیش‌بینی‌کننده برای تخمین فروش آتی، پیش‌بینی تقاضای مشتری، شناسایی ریسک‌ها یا خرابی‌ احتمالی تجهیزات

• بهبود تجربه مشتری

شخصی‌سازی محصولات، خدمات و تبلیغات بر اساس تحلیل دقیق پیشینه و علایق هر مشتری

• افزایش کارایی عملیاتی و کاهش هزینه‌ها

بهینه‌سازی زنجیره تامین، مدیریت موجودی، مسیریابی بهینه و خودکارسازی فرایندهای تکراری جهت صرفه‌جویی در منابع.

• کشف بینش‌های پنهان

شناسایی الگوها، ارتباطات و ناهنجاری‌هایی که با روش‌های سنتی تحلیل قابل مشاهده نیستند

• توسعه محصولات جدید و خلاقانه

کمک به ساخت محصولات و سرویس‌های هوشمندتر از طریق درک عمیق‌تر نیازهای بازار و داده‌های محصول

• مدیریت ریسک کارآمد و موثر

ارزیابی دقیق‌تر ریسک‌های مالی، اعتباری و امنیتی از طریق مدل‌های پیچیده

6 مرحله اصلی علم داده چیست؟

مراحل علم داده به شرح زیر است:

1. درک کسب و کار

قبل از هرگونه کدنویسی یا جمع‌آوری داده، باید هدف نهایی پروژه کاملا مشخص شود. هدف این مرحله مهم، درک کامل و دقیق مسائلی است که باید حل شوند.

2. درک داده‌ها

اکنون زمان جمع‌آوری داده‌های اولیه از منابع مختلف، بررسی ساختار و ارزیابی کیفیت آنها به منظور بررسی و درک درست داده‌هاست.

3. آماده‌سازی داده‌ها

این مرحله زمان‌بر، شامل پاکسازی و تبدیل داده‌های خام به فرمتی است که مدل‌های یادگیری ماشین بتوانند به خوبی با آن کار کنند.

هدف این مرحله، تولید مجموعه داده‌های نهایی و پاک سازی شده جهت مدل‌سازی است.

4. مدل‌سازی

در این مرحله، مهارت‌های فنی و آماری مانند: رگرسیون، دسته‌بندی، خوشه‌بندی و…، با هدف انتخاب، ساخت و آموزش مدل‌های پیش‌بینی‌کننده مناسب، مورد استفاده قرار می‌گیرند.

5. ارزیابی

هدف این بخش، ارزیابی دقیق عملکرد مدل نسبت به معیارهای تعریف شده در مرحله اول است، بنابراین، مدل‌های ساخته شده باید به دقت سنجیده شوند تا مطمئن شوید واقعا می‌توانند برخی مشکلات کسب و کار را حل کنند.

6. استقرار

اکنون مدلی که بهترین عملکرد را دارد، در سیستم‌های جاری کسب و کار ادغام شده و عملکرد آن مورد نظارت قرار می‌گیرد تا ثاثیر خود را بگذارد.

کاربردهای علم داده چیست؟

Data Science به شما کمک می‌کند تا به برخی از اهداف اصلی کسب و کار خود دست پیدا کنید. اهدافی که در سال‌های قبل، رسیدن به آنها یا غیر ممکن بود و یا به صرف هزینه و زمان زیادی نیاز داشت.

اما مواردی که می‌توانید با علم داده به بررسی آنها بپردازید، عبارتند از:

مراقبت‌های پزشکی و سلامت

پزشکان می‌توانند از علم داده برای تحلیل داده‌های به دست آمده از ردیاب‌هایی که بیماران به همراه دارند، استفاده کنند تا از سلامت بیماران خود مطمئن شوند. همچنین، شرکت‌های ارائه تجهیزات پزشکی، با استفاده از علم داده، می‌توانند برای شناسایی و درمان بیماری‌ها، ابزارهای لازم را طراحی و تولید کنند.

شرکت‌های خرده فروشی

خرده فروشی‌ها از علم داده برای حفظ مشتریان و بهبود تجربیات آنها استفاده می‌کنند.

موسسات مالی و بانکی

علم داده به طور گسترده در بانک‌ها و موسسات مالی برای کشف جرم و همچنین مشاوره در امور مالی مورد استفاده قرار می‌گیرد.

شبکه‌های اجتماعی

علم داده به شما امکان می‌دهد تا با استفاده از محتوای شبکه‌های اجتماعی، الگوی محتوایی مورد استفاده کاربران را پیدا کنید. به این ترتیب می‌توانید برای هر کاربر محتوای اختصاصی تولید کنید یا محتوای مناسب و مرتبط را به آنها پیشنهاد دهید.

رسانه و سرگرمی

در حال حاضر بازی‌های ویدئویی و کامپیوتری با کمک علم داده ساخته می‌شوند که این موضوع باعث ارتقا و به روز رسانی انواع بازی‌ها شده است.

تجارت الکترونیک

علم داده، محور اصلی فروشگاه‌های آنلاین مدرن محسوب می‌شود و هدف اصلی آن، شخصی‌سازی تجربه خرید و بهینه‌سازی زنجیره تأمین است.

هوش مصنوعی و اتوماسیون

علم داده، ابزاری است که ماشین‌ها را هوشمند می‌کند تا با فرایند خودکارسازی، بتوانند وظایف تکراری یا پیچیده را بدون دخالت انسان انجام دهند.

 بازاریابی و تبلیغات

علم داده با  تقسیم بندی مشتریان، بهینه‌سازی کمپین‌های تبلیغاتی، تمرکز بر هدف‌گیری دقیق و بهینه‌سازی هزینه‌ها، انقلابی در نحوه تعامل برندها با مشتریان ایجاد کرده است.

 حمل و نقل

علم داده در این بخش، جهت افزایش ایمنی، کاهش هزینه‌ها و بهبود کارایی لجستیک به کار می‌رود.

تحلیل ورزشی

علم داده با استفاده از داده‌ها، آمار و مدل‌های پیش‌بینی برای ارزیابی عملکرد بازیکنان، تدوین استراتژی‌های تیمی، و بهینه‌سازی تصمیمات، تصمیم‌گیری در ورزش حرفه‌ای را علمی‌تر و مبتنی بر شواهد می‌کند.

 

تفاوت داده کاوی و علم داده چیست؟

حتما متوجه شده‌اید که علم داده (Data Science)، یک حوزه میان رشته‌ای است که برای استخراج دانش و بینش، از میان حجم زیادی از داده‌های ساختار یافته و ساختار نیافته، از روش‌های علمی، فرایندها، الگوریتم‌ها و سیستم‌ها استفاده می‌کند. علم داده به داده کاوی، یادگیری عمیق و کلان داده مرتبط است.

اما داده کاوی (Data Mining)، به معنی یافتن یک روند در بین مجموعه داده‌هاست که برای این کار از یادگیری ماشین، آمار و سیستم‌های پایگاه داده استفاده می‌کند.

در واقع این علم میان رشته‌ای، یکی از زیرشاخه‌های علوم کامپیوتر با هدف استخراج اطلاعات از بین داده‌ها به وسیله روش‌های هوشمند و تبدیل این اطلاعات به ساختارهای قابل درک برای استفاده در کسب و کار است. کسب و کارهای کوچک از داده کاوی برای تحلیل داده‌ها و تشخیص روندها استفاده می‌کنند. به این ترتیب می‌توانند علاوه بر افزایش تعداد مشتریان، مواردی مانند: نرخ سود، نوسان قیمت سهام و تقاضای مشتریان را نیز پیش بینی کنند.

سوالات متداول

علم داده به زبان ساده چیست؟

علم داده، مطالعه داده‌ها برای استخراج بینش‌های معنادار برای کسب ‌و کار است. این یک رویکرد چندرشته‌ای است که اصول و روش‌های ریاضیات، آمار، هوش مصنوعی و مهندسی کامپیوتر را برای تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده‌ها ترکیب می‌کند.

مراحل علم داده چیست؟

مراحل علم داده به شرح زیر است:

1. درک کسب و کار
2. درک داده‌ها
3. آماده‌سازی داده‌ها
4. مدل‌سازی
5. ارزیابی
6. استقرار

ارتباط علم داده و هوش مصنوعی چیست؟

علم داده، ابزارها، روش‌ها و فناوری‌های آماری را برای تولید معنا از داده‌ها ترکیب می‌کند. هوش مصنوعی این کار را یک قدم فراتر می‌برد و از داده‌ها برای حل مسائل شناختی که معمولا با هوش انسانی مرتبط هستند، مانند یادگیری و تشخیص الگو استفاده می‌کند.

آیا علم داده متشکل از کد نویسی است؟

هر چند، کدنویسی برای علم داده ضروری است و متخصصان را قادر می‌سازد تا داده‌ها را به طور موثر دستکاری، بررسی و از آنها بینش‌های جدید استخراج کنند. اما، بسیاری از نقش‌های آموزش علم داده، بر مهارت‌هایی فراتر از کدنویسی، مانند تفکر تحلیلی، تخصص در حوزه مربوطه و ارتباط مؤثر، متکی هستند.

آیا علم داده بازار کار خوبی دارد؟

بر اساس گزارش‌های ارائه شده، بازار کار علم داده در سالهای اخیر همچنان جزو سریع‌ترین مشاغل به سرعت در حال رشد، هستند.

آیا علم داده یک دوره فناوری اطلاعات است؟

اگرچه کارشناسی ارشد علوم داده و کارشناسی ارشد فناوری اطلاعات را می‌توان زیر یک «چتر فناوری» طبقه‌بندی کرد و در چند واحد همپوشانی مطالعاتی وجود دارد، اما آنها حوزه‌های موضوعی متمایز با تفاوت‌های بزرگی هستند.

و در انتها…

علم داده (Data Science)، یک حوزه مطالعاتی است که با استفاده از ابزارها و تکنیک‌های مدرن، حجم گسترده‌ای از داده‌ها را برای پیدا کردن الگوهای پنهان در داده‌ها، استخراج اطلاعات معنادار از آنها و همچنین کاربرد آنها در تصمیم‌گیری‌های تجاری، مورد استفاده قرار می‌دهد. این فرایند، می‌تواند به ایجاد تغییر در کسب و کار و گرفتن تصمیمات بزرگ و موثر کمک کند.