علم داده حوزه به کارگیری تکنیک‌های تحلیلی پیشرفته و اصول علمی ‌برای استخراج اطلاعات ارزشمند از داده‌ها برای تصمیم‌گیری‌های مهم تجاری، برنامه‌ریزی استراتژیک و سایر موارد است. مدل‌سازی، تشخیص الگو، تشخیص ناهنجاری و توسعه فناوری‌های مختلف از جمله کاربردهای این علم به شمار می‌رود.

با استفاده از علم داده کسب‌وکارها می‌توانند فرصت‌های جدید را شناسایی، برنامه‌های بازاریابی و فروش آینده را تحلیل و بسیاری از زمینه‌های دیگر را بهبود ببخشند. در پاسخ به این سوال که علم داده چیست می‌توان به این موضوع هم اشاره کرد که علم داده همراه با تحلیل درست داده، می‌تواند مزیت‌های رقابتی زیادی را نسبت به رقبای دیگر ایجاد کند.

علم داده چیست؟

علم داده یک حوزه چندرشته‌ای است که شامل تکنیک‌ها، فرآیند و روش‌های مختلفی برای استخراج بینش‌ها، الگوها و دانش ارزشمند از مجموعه داده‌های پیچیده و اغلب بزرگ است.

این مفهوم شامل ترکیبی از تجزیه و تحلیل آماری، یادگیری ماشین، تجسم داده‌ها، تخصص حوزه و مهارت‌های برنامه‌نویسی برای کشف روندهای پنهان، پیش‌بینی و اطلاع رسانی است. دانشمندان و متخصصصان این حوزه، داده‌ها را جمع‌آوری، پاکسازی و پیش پردازش می‌کنند، تجزیه و تحلیل‌های پیشرفته را برای کشف الگوهای معنادار به کار می‌برند و یافته‌های خود را به طور موثر برای راهنمایی سازمان‌ها در انتخاب آگاهانه و حل مشکلات پیچیده در صنایع و حوزه‌های مختلف، به اشتراک می‌گذارند.

Data Science حوزه وسیعی دارد که شامل تکنیک‌ها و فن‌آوری‌های مختلف می‌شود، اما به طور کلی به سه حوزه اصلی تقسیم می شود:

داده کاوی (Data mining): فرآیند استخراج الگو‌ها و بینش‌ها از مجموعه داده‌های بزرگ است. از تکنیک‌های داده کاوی می‌توان برای شناسایی روند‌های مشتری، پیش‌بینی تقاضای محصول یا کشف تقلب استفاده کرد.

یادگیری ماشینی (Machine learning): این رشته از علوم کامپیوتر است که به کامپیوتر‌ها توانایی یادگیری بدون برنامه‌ریزی صریح را می‌دهد. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی را می‌توان برای ساخت مدل‌هایی استفاده کرد که می‌توانند نتایج آینده را پیش‌بینی کنند یا بر اساس داده‌ها تصمیم بگیرند.

بصری‌سازی داده‌ها (Data visualization): این فرآیند نمایش داده‌ها به روشی است که درک و تفسیر آسان باشد. از تکنیک‌های تجسم داده‌ها می‌توان برای انتقال نتایج تجزیه و تحلیل داده‌ها به ذینفعان استفاده کرد.

چرا علم داده مهم است؟

علم داده تقریباً در تمام ابعاد عملیات و استراتژی‌های تجاری نقش مهمی ‌ایفا می‌کند. به عنوان مثال، این علم، اطلاعاتی در مورد مشتریان ارائه می‌دهد که به شرکت‌ها کمک می‌کند تا کمپین‌های بازاریابی قوی و تبلیغات هدفمند را برای افزایش فروش محصول ایجاد کنند.

این دانش به مدیریت ریسک مالی، شناسایی تراکنش‌های تقلبی و جلوگیری از خرابی تجهیزات در کارخانه‌های تولیدی و سایر محیط‌های صنعتی کمک می‌کند. علم داده نقش بسزایی در مسدودسازی و جلوگیری از حملات سایبری و سایر تهدیدات امنیتی در سیستم‌های فناوری اطلاعات دارد.

اطلاعاتی که با استفاده از تحلیل داده به دست می‌آید می‌تواند مدیریت زنجیره تأمین، موجودی محصول، شبکه‌های توزیع و خدمات مشتری را به صورت بهینه‌ای مدیریت کند. علم داده همچنین می‌تواند به تنظیم استراتژی‌های تجاری شرکت‌ها کمک کند تا براساس تحلیل‌های آگاهانه از رفتار مشتریان، روند بازار و رقابت ایجاد شده، به کار خود ادامه دهند. بدون استفاده از تحلیل علم داده شرکت‌ها ممکن است فرصت‌ها را از دست بدهند و تصمیمات نادرستی را اتخاذ کنند.

چرخه حیات علم داده

علم داده شامل جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها است.

مراحل چرخه حیات دیتا ساینس

در کل می‌توان ۶ مرحله برای چرخه حیات علم داده در نظر داشت که شامل:

۱– کشف

مرحله ابتدایی، کشف است. در این مرحله شما باید سوالات درستی را بپرسید. وقتی هر پروژه علم داده را شروع می‌کنید باید مشخص کنید که الزامات اساسی، اولویت‌ها و بودجه پروژه چیست. در این مرحله، باید تمام الزامات اساسی پروژه مانند تعداد افراد، فناوری، زمان، داده‌ها و هدف نهایی تعیین شود و سپس می‌توان مشکل کسب‌وکار را در سطح فرضیه اولیه چارچوب‌بندی کرد.

۲– آماده‌سازی داده‌ها

آماده‌سازی داده‌ها که با نام Data Minging نیز شناخته می‌شود شامل مراحل زیر است:

پاکسازی داده‌ها

کاهش داده‌ها

یکپارچه‌سازی داده‌ها

تبدیل داده‌ها

پس از اتمام این مراحل، به راحتی می‌توان از این داده‌ها برای فرآیندهای بعدی استفاده کرد.

۳– برنامه‌ریزی مدل

در این مرحله باید روش‌ها و تکنیک‌های مختلفی را برای ایجاد ارتباط بین متغیرهای ورودی تعیین کنیم. باید از تجزیه و تحلیل اکتشافی (EDA) با استفاده از فرمول‌های آماری مختلف و ابزارهای تجسم برای درک روابط بین متغیرها و بررسی این که چه داده‌هایی می‌توانند به ما کمک کنند استفاده کنیم. ابزارهای رایج مورد استفاده برای برنامه‌ریزی عبارتند از:

خدمات تجزیه و تحلیل SQL

R

SAS

پایتون

۴– مدل‌سازی

در این مرحله افراد باید با استفاده از اطلاعاتی که از مراحل قبل به دست آورده‌اند مدل‌سازی کنند. در اینجا مجموعه داده‌هایی را برای اهداف آموزشی و آزمایشی ایجاد خواهیم کرد. برای ساخت مدل از تکنیک‌های مختلفی مانند تداعی، طبقه‌بندی و خوشه‌بندی استفاده خواهیم کرد. برخی از ابزارهای رایج برای مدل‌سازی عبارتند از:

SAS Enterprise Miner

WEKA

SPCS Modeler

MATLAB

۵– عملیاتی سازی

در این مرحله گزارش‌های نهایی پروژه را به همراه توضیحات، کد و مدارک فنی ارائه می‌دهیم. این مرحله یک نمای کلی و واضح از عملکرد کامل پروژه و سایر اجزاء در مقیاس کوچک قبل از استقرار کامل به شما ارائه می‌دهد.

۶– ارتباط نتایج

در این مرحله بررسی می‌کنیم که آیا به هدفی که در مرحله اول تعیین کرده بودیم رسیده‌ایم یا نه. در این مرحله ما یافته‌ها و نتیجه نهایی را با تیم خود به اشتراک می‌گذاریم.

مزایای علم داده

همانطور که قبلاً در پاسخ ورسش علم داده چیست اشاره شد، علم داده فرآیند تصمیم‌گیری را آسان می‌کند و می‌توان بزرگترین مزیت علم داده را همین مورد بر شمرد. سازمان‌هایی که در زمینه علم داده سرمایه گذاری می‌کنند می‌توانند شواهدی مبتنی بر داده‌های واقعی از کسب‌وکار خود را به دست آورده و تصمیمات خود را منطبق بر این داده‌ها اتخاذ کنند. در حالت ایده‌آل، تصمیمات مبتنی بر داده باعث خواهد شد که عملکرد کسب‌وکار قوی‌تر، در هزینه‌ها صرفه‌جویی و فرآیندها و گردش کاری روان‌تر اجرا شود.

از جمله مزایای دیگر علم داده می‌توان به کاهش تقلب، مدیریت بهتر ریسک، تجارت مالی سودآوردتر، افزایش بهره‌وری، عملکرد بهتر زنجیره تامین و حفاظت از امنیت داده‌ها را می‌توان نام برد.

انواع مشاغل علم داده

با فراگیری علم داده شما این فرصت را خواهید داشت که در زمینه‌های شغلی مختلفی فعالیت داشته باشید. از جمله مشاغل مرتبط با این حوزه می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

متخصص داده: متخصص داده کسی است که با حجم عظیمی ‌از داده‌ها کار می‌کند تا از طریق استقرار ابزارها، تکنیک‌ها، روش‌ها و الگوریتم‌های مختلف به یک بینش تجاری قانع کننده دست یابد.

تحلیلگر داده: تحلیلگر داده فردی است که حجم عظیمی ‌از داده‌ها را تحلیل و مدل‌سازی می‌کند و به دنبال الگوها، روندها و هر فاکتور دیگری برای تصمیم‌گیری بهتر است. در پایان روز، او با تجسم سازی و ارائه گزارش برای تجزیه‌ و تحلیل داده‌ها به دنبال تصمیم‌گیری و حل مسئله است. مهارت‌های مورد نیاز برای این که فردی به یک تحلیل‌گر داده تبدیل شود این است که پیشینه خوبی در ریاضیات، هوش مصنوعی، داده‌کاوی و دانش اولیه آمار داشته باشد.

کارشناس یادگیری ماشین: کارشناس یادگیری ماشین کسی است که با الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشینی مورد استفاده در علم داده مانند رگرسیون، طبقه بندی، درخت تصمیم و غیره کار می‌کند. این فرد باید با یکی از زبان‌های برنامه نویسی مانند جاوا، R، C++، پایتون و HADOOP آشنایی و همچنین باید درک درستی از الگوریتم‌های مختلف، احتمالات و آمار داشته باشند.

مهندس داده: یک مهندس داده با حجم عظیمی‌ از داده‌ها کار می‌کند و مسئولیت ساخت و نگهداری معماری داده در یک پروژه را برعهده دارد. او همچنین مسئولیت راه‌اندازی خط لوله داده و کمک به آماده‌سازی داده‌ها و استقرار مدل را بر عهده دارد.

معمار داده: یک معمار داده طراحی و نظارت بر اجرای سیستم‌های اساسی مورد استفاده برای ذخیره و مدیریت داده‌ها جهت تحلیل را برعهده دارد.

توسعه دهنده تجسم داده: این شخص با دانشمندان داده کار می‌کند تا تصاویر و داشبوردهایی را ایجاد کند که برای ارائه نتایج تجزیه و تحلیل به کاربران تجاری استفاده می‌شود.

مترجم داده‌ها: این نقش، نوظهور است و به عنوان رابط واحدهای تجاری عمل می‌کند و به برنامه‌ریزی پروژه‌ها و ارتباط نتایج به‌هم کمک می‌کند.

کاربردهای علم داده

از جمله برنامه‌های کاربردی رایجی که دانشمندان داده درگیر آن می‌شوند می‌توان به مواردی مانند مدل‌سازی پیش‌بینی، تشخیص الگو، تشخیص ناهنجاری، طبقه‌بندی و تحلیل احساسات و همچنین توسعه فناوری‌هایی مانند موتور توسعه، سیستم‌های شخصی‌سازی و ابزارهای هوش مصنوعی اشاره کرد.

از جمله کاربردهای این برنامه‌ها در سازمان‌ها می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

تشخیص تصویر و گفتار: علم داده در حال حاضر برای تشخیص تصویر و گفتار استفاده می‌شود. وقتی شما تصویری را در یکی از شبکه‌های اجتماعی آپلود می‌کنید و شروع به دریافت تگ از سوی دوستان خود می‌کنید این تگ‌های خودکار از الگوریتم تشخیص تصویر استفاده می‌کند که بخشی از علم داده است. همین‌طور siri و ok google از پردازش صوتی استفاده می‌کنند که با الگوریتم‌های تشخیص گفتار پیاده‌سازی شده‌اند.

دنیای بازی: امروزه تعداد بازی‌هایی که با استفاده از یادگیری ماشینی ایجاد شده‌اند رو به افزایش است صنعت بازی‌های دیجیتالی از علم داده برای افزایش تجربه کاربری بهره می‌برند.

جست‌وجوی اینترنتی: مرورگرهای مختلفی که از آنها برای جست‌وجوی اینترنتی استفاده می‌کنیم از فناوری علم داده برای بهبود تجربه جست‌وجوی کاربران استفاده می‌کنند و شما می‌توانید مرتبط‌ترین و بهترین نتایج را با استفاده از مرورگرها دریافت کنید.

حمل و نقل: علم داده بر صنایع حمل و نقل نیز تأثیر گذاشته است و با افزایش تردد خودروهای خودران شاهد کاهش تصادفات جاده‌ای خواهیم بود.

مراقبت‌های بهداشتی: در بخش درمان از علم داده برای تشخیص تومورها، کشف دارو، تجزیه‌ و تحلیل اطلاعات پزشکی استفاده می‌شود.

تشخیص ریسک: کسب‌وکارها همواره در معرض ریسک و ضرر قرار داشته‌اند، اما با کمک علم داده می‌توانند از این موضوع نجات پیدا کنند. بسیاری از شرکت‌های مالی به دنبال کارشناسان داده هستند تا بتوانند با کاهش ریسک، سودآوری را افزایش دهند.

پیش نیاز علم داده

افرادی که قصد دارند در زمینه علم داده فعالیت داشته باشند نیازمند پیش‌نیازهایی هستند. پیش نیازهای مورد نیاز برای علم داده شامل:

پیش نیازهای غیر فنی

کنجکاوی: برای فعالیت در زمینه علم داده فرد باید کنجکاو باشد و سوالات مختلفی در ذهنش ایجاد شود. کنجکاوی، روحیه فعال و جست‌وجوگر در این حوزه از خصوصیات الزامی بر شمرده می‌شود و درحل مشکلات یک کسب‌وکار موثر است.

تفکر انتقادی: فردی که در زمینه علم داده فعالیت می‌کند لازم است تا بتواند چندین راه جدید برای حل مشکل با کارایی بهتر پیدا کند. رویکرد انتقادی و به چالش کشیدن موضوعات از دیگر ویژگی‌های فعالان این حوزه است.

مهارت‌های ارتباطی: مهارت‌های ارتباطی برای یک متخصص داده بسیار مهم است زیرا پس از حل یک مشکل تجاری باید آن را با  گروه در میان بگذارد.

پیش نیازهای فنی

یادگیری ماشین: برای درک علم داده باید با مفهوم یادگیری ماشین آشنا بود. علم داده از الگوریتم‌های مختلفی استفاده می‌کند و برخورداری از آگاهی در این زمینه ضروری است.

مدل‌سازی ریاضی: مدل‌سازی ریاضی شامل نمایش پدیده‌های دنیای واقعی با استفاده از معادلات و مفاهیم ریاضی، ارائه چارچوب ساده‌شده برای تحلیل، پیش‌بینی و درک سیستم‌ها یا موقعیت‌های پیچیده است که آشنایی با این مهارت نیاز کار و فعالیت در حوزه‌ی علم داده است.

آمار: درک اولیه از آمار، پیش‌نیاز استخراج دانش و به دست آوردن نتایج بهتر از داده‌ها مورد نیاز است.

برنامه نویسی کامپیوتر: برای فعالیت در زمینه علم داده آگاهی و کار با حداقل یک زبان برنامه نویسی الزامی است.

پایگاه داده: درک عمیق پایگاه داده مانند SQL برای دریافت داده‌ها و کار کردن با داده‌ها ضروری است.

چالش‌های فناوری علم داده

از جمله چالش‌هایی که علم داده با آن مواجه است عبارتند از:

در برابر تهدیدات آسیب پذیر است

توضیح علم داده برای دیگران دشوار است

ممکن است مورد تعصب و تبعیض انسان‌ها قرار بگیرد

در دسترس نبودن و مشکلات مربوط به دسترسی به داده‌ها

میزان بالایی از اطلاعات و داده‌ها برای تجزیه و تحلیل مورد نیاز است

تصمیم‌گیران تجاری معمولاً از نتایج داده‌ها به درستی استفاده نمی‌کنند

نتیجه گیری

پیرو سوال علم داده چیست گفته شد که علم داده شامل حوزه وسیعی است که با الگوریتم‌ها و فرآیندهای علمی ‌مختلفی سر و کار دارد. فردی که در این زمینه فعالیت می‌کند علاوه بر دانش فنی باید فردی کنجکاو باشد و بتواند مشکلات یک کسب‌وکار را شناسایی و روی همان موارد تمرکز داشته باشد. زمینه‌های شغلی متفاوتی در علم داده وجود دارد که می‌توان به دانشمند داده، تحلیلگر داده، معمار داده اشاره کرد و افراد باید با تنوع بالایی از اطلاعات و داده‌ها برای فعالیت و موفقیت در این حوزه خود را به چالش بکشند.