علم داده چیست؟

علم داده به یکی از پرتقاضاترین مشاغل قرن بیست و یکم تبدیل شده است. این روزها تقریباً همه در مورد آن صحبت می کنند.اما علم داده چیست؟ در این مطلب، علم داده را تشریح نموده و نگاهی به ابزارهای مورد نیاز برای تسلط بر علم داده خواهیم داشت.

علم داده چیست؟

“علم داده در مورد استخراج، آماده سازی، تجزیه و تحلیل، تجسم و نگهداری اطلاعات است. این یک زمینه بین رشته ای است که از روش ها و فرآیندهای علمی برای استخراج بینش از داده ها استفاده می کند. ”

با ظهور فن آوری های جدید، افزایش تصاعدی در داده ها وجود داشته است. این فرصتی را برای تجزیه و تحلیل و استخراج بینش معنادار از داده ها ایجاد کرده است.

این نیاز به تخصص ویژه یک “دانشمند داده” دارد. که می تواند از ابزارهای مختلف آماری و یادگیری ماشینی برای درک و تجزیه و تحلیل داده ها استفاده کند. یک دانشمند داده، متخصص در علم داده، نه تنها داده ها را تجزیه و تحلیل می کند، بلکه از الگوریتم های یادگیری ماشین برای پیش بینی وقوع رویدادهای آینده استفاده می کند.

بنابراین، می‌توان علم داده را به‌عنوان حوزه‌ای که با پردازش، تجزیه و تحلیل و استخراج بینش از داده‌ها با استفاده از روش‌های مختلف آماری و الگوریتم‌های رایانه‌ای سروکار دارد، درک کرد. این یک رشته چند رشته ای است که ترکیبی از ریاضیات، آمار و علوم کامپیوتر است.

چرا از  علم داده استفاده می‌شود؟

بنابراین، پس از دانستن اینکه علم داده دقیقا چیست، باید بررسی کنید که چرا علم داده مهم است. شرکت ها برای رشد و بهبود عملکرد کسب و کار خود به داده ها نیاز دارند.

دانشمندان داده با داده ها سروکار دارند تا به شرکت ها در تصمیم گیری صحیح کمک کنند. رویکرد داده‌محور که توسط شرکت‌ها با کمک دانشمندان داده انجام می‌شود حجم زیادی از داده‌ها را برای به دست آوردن بینش معنادار تجزیه و تحلیل می‌کنند.

این بینش برای شرکت هایی که مایل به تجزیه و تحلیل خود و عملکردشان در بازار هستند مفید خواهد بود. به غیر از صنایع تجاری، صنایع مراقبت های بهداشتی نیز از  علم داده استفاده می کنند.

جایی که این فناوری برای تشخیص تومورهای میکروسکوپی  در مراحل اولیه تشخیص تقاضای زیادی دارد.

تعداد مشاغل برای دانشمندان داده از سال 2012 تا 650 درصد افزایش یافته است. طبق آمار اداره آمار کار ایالات متحده، حدود 11.5 میلیون شغل تا سال 2026 ایجاد خواهد شد.

همچنین، شغل دانشمند داده در میان مشاغل نوظهور برتر در لینکدین قرار دارد. تمام آمارها به تقاضای رو به رشد برای دانشمندان داده اشاره دارد.

نقش یک دانشمند داده چیست؟

شاید بخواهید بدانید که دانشمند داده کیست و نقش های او در زمینه های مختلف چیست. یک دانشمند داده هم با داده های بدون ساختار و هم با داده های ساخت یافته سر و کار دارد.

داده‌های بدون ساختار در قالبی خام وجود دارند که به پیش‌پردازش و سازماندهی گسترده داده‌ها نیاز دارد تا ساختاری معنادار به مجموعه داده منتقل شود.

سپس دانشمند داده این داده های سازمان یافته را بررسی می کند و آن ها را به طور کامل تجزیه و تحلیل می کند تا با استفاده از روش های آماری مختلف، اطلاعاتی را از آن استخراج کند. ما از این روش های آماری برای توصیف، تجسم و فرضیه سازی اطلاعات از داده ها استفاده می کنیم.

سپس با استفاده از الگوریتم های پیشرفته یادگیری ماشین، دانشمند داده وقوع رویدادها را پیش بینی می کند و تصمیمات مبتنی بر داده را می گیرد.

یک دانشمند داده آرایه های وسیعی از ابزارها و شیوه ها را برای تشخیص الگوهای درون داده ها به کار می گیرد. این ابزارها از SQL، Hadoop تا Weka، R و Python را شامل می شود.

دانشمندان داده معمولاً به‌عنوان مشاوری عمل می‌کنند که توسط شرکت‌هایی که در فرآیندهای مختلف تصمیم‌گیری و ایجاد استراتژی‌ها شرکت می‌کنند، استخدام می‌شوند. به عبارت دیگر، دانشمندان داده از بینش معناداری از داده ها برای کمک به شرکت ها در اتخاذ تصمیمات تجاری هوشمندانه استفاده می کنند.

به عنوان مثال، شرکت هایی مانند نتفلیکس، گوگل و آمازون از علم داده برای توسعه سیستم های قدرتمند برای کاربران خود استفاده می کنند. به طور مشابه، شرکت های مالی مختلف از روش های تحلیل پیش بینی برای پیش بینی قیمت سهام استفاده می کنند.

علم داده به ایجاد سیستم‌های هوشمندتر کمک کرده است که می‌توانند بر اساس مجموعه داده‌ها تصمیمات مستقل بگیرند.

علم داده از طریق همسان سازی با فناوری های نوظهور مانند بینایی ماشین، پردازش زبان طبیعی و یادگیری تقویتی، خود را نشان داده است تا تصویر بزرگتری از هوش مصنوعی ایجاد کند.

حل مسائل با علم داده:

هنگام حل یک مسئله دنیای واقعی با علم داده، اولین قدم برای حل آن پیش پردازش داده ها است. هنگامی که به یک دانشمند داده یک مجموعه داده ارائه می شود، ممکن است این مجموعه داده در قالبی بدون ساختار با تناقضات مختلف باشد.

سازماندهی داده ها و حذف اطلاعات نادرست، تجزیه و تحلیل و ترسیم بینش را آسان تر می کند. این فرآیند شامل حذف داده‌های اضافی، تبدیل داده‌ها در قالب تعیین‌شده، مدیریت مقادیر از بین رفته و غیره است.

یک دانشمند داده داده ها را از طریق روش های آماری مختلف تجزیه و تحلیل می کند. به طور خاص، دو نوع روش مورد استفاده عبارتند از:

• آمار توصیفی
• آمار استنباطی

فرض کنید شما یک دانشمند داده هستید که برای یک شرکت تولید کننده تلفن های همراه کار می کنید. شما باید مشتریان را با استفاده از تلفن های همراه شرکت خود تجزیه و تحلیل کنید. برای انجام این کار، ابتدا نگاهی کامل به داده ها بیندازید و روندها و الگوهای مختلف درگیر را درک خواهید کرد.

در پایان داده ها را خلاصه کرده و به صورت نمودار ارائه دهید. بنابراین، از آمار توصیفی برای حل مسئله استفاده کنید.

سپس از داده ها “استنتاج” یا نتیجه گیری خواهید گرفت. ما آمار استنباطی را از طریق مثال زیر درک خواهیم کرد – فرض کنید می خواهید تعدادی از عیوب را که در طول تولید رخ داده است، بیابید.

با این حال، آزمایش فردی تلفن های همراه می تواند زمان بر باشد. بنابراین شما نمونه ای از گوشی های داده شده را در نظر می گیرید و در مورد تعداد گوشی های معیوب در کل نمونه کلی تعمیم می دهید.

حال باید میزان فروش گوشی های موبایل را در یک بازه زمانی دو ساله پیش بینی کنید. در نتیجه از الگوریتم های رگرسیون استفاده خواهید کرد. بر اساس فروش های تاریخی داده شده، از الگوریتم های رگرسیون برای پیش بینی فروش در طول زمان استفاده خواهید کرد.

علاوه بر این، می‌خواهید تجزیه و تحلیل کنید که آیا مشتریان محصول را بر اساس حقوق سالانه، سن، جنسیت و امتیاز اعتباری خود خریداری می‌کنند یا خیر. شما از داده های گذشته استفاده خواهید کرد تا بفهمید آیا مشتریان (1) خرید خواهند کرد یا خیر (0). از آنجایی که دو خروجی یا “کلاس” وجود دارد، از یک الگوریتم طبقه بندی باینری استفاده خواهید کرد.

همچنین، اگر بیش از دو کلاس خروجی وجود داشته باشد، از الگوریتم طبقه‌بندی چند متغیره برای حل مسئله استفاده می‌کنیم. هر دو مسئله ذکر شده در بالا بخشی از “یادگیری تحت نظارت” هستند.

نمونه هایی از داده های “بدون برچسب” نیز وجود دارد. در این، هیچ تفکیک خروجی در کلاس های ثابت همانطور که در بالا ذکر شد وجود ندارد. فرض کنید که باید دسته‌هایی از مشتریان و سرنخ‌های بالقوه را بر اساس پیشینه اجتماعی-اقتصادی آنها پیدا کنید.

از آنجایی که در داده‌های گذشته خود مجموعه ثابتی از کلاس‌ها ندارید، از الگوریتم خوشه‌بندی برای شناسایی خوشه‌ها یا مجموعه‌ای از مشتریان بالقوه استفاده خواهید کرد. خوشه بندی یک الگوریتم “یادگیری بدون نظارت” است.

خودروهای خودران به یک فناوری پرطرفدار تبدیل شده‌اند. اصل پشت خودروی خودران، استقلال است، یعنی توانایی تصمیم گیری بدون دخالت انسان. كامپيوترهاي سنتي براي توليد خروجي نياز به ورود انسان داشتند. یادگیری تقویتی مشکل وابستگی به انسان را حل کرده است.

یادگیری تقویتی در مورد انجام اقدامات خاص برای جمع آوری حداکثر پاداش است. شما می توانید این را با مثال زیر درک کنید: فرض کنید که در حال آموزش یک سگ برای آوردن توپ هستید. سپس هر بار که سگ توپ را بیاورد، به او یک هدیه یا جایزه می دهید.

اگر توپ را نیاورد، به آن پاداش نمی دهید. سگ اگر توپ را به عقب بیاورد، پاداش را خواهد فهمید. یادگیری تقویتی از همین اصل استفاده می کند. ما به عامل بر اساس عملکردش پاداش می دهیم و او سعی می کند پاداش را به حداکثر برساند.

یک دانشمند داده به ابزارها و نرم افزارهایی برای مقابله با مسائل ذکر شده در بالا نیاز دارد. اکنون نگاهی خواهیم داشت به برخی از ابزارهایی که یک دانشمند داده برای آن مسائل استفاده می کند.

ابزارهایی برای علم داده:

دانشمندان داده از روش‌های آماری سنتی استفاده می‌کنند که ستون اصلی الگوریتم‌های یادگیری ماشین را تشکیل می‌دهند. آنها همچنین از الگوریتم های یادگیری عمیق برای تولید پیش بینی های قوی استفاده می کنند. دانشمندان داده از ابزارها و زبان های برنامه نویسی زیر استفاده می کنند:

:R

R یک زبان برنامه نویسی است که به طور خاص برای محاسبات آماری طراحی شده است. به طور گسترده ای برای تجزیه و تحلیل داده ها، مدل سازی آماری، پیش بینی سری های زمانی، خوشه بندی و غیره استفاده می شود. R بیشتر برای عملیات های آماری استفاده می شود.

همچنین دارای ویژگی های یک زبان برنامه نویسی شی گرا است. R یک زبان مبتنی بر مفسر است و به طور گسترده در صنایع مختلف محبوب است.

:Python

مانند R، پایتون یک زبان برنامه نویسی سطح بالا مبتنی بر مفسر است. پایتون یک زبان همه کاره است. بیشتر برای علوم داده و توسعه نرم افزار استفاده می شود. پایتون به دلیل سهولت استفاده و خوانایی کد محبوبیت پیدا کرده است.

در نتیجه، پایتون به طور گسترده برای تجزیه و تحلیل داده ها، پردازش زبان طبیعی و بینایی ماشین استفاده می شود. پایتون با بسته‌های گرافیکی و آماری مختلفی مانند Matplotlib، Numpy، SciPy و بسته‌های پیشرفته‌تر برای یادگیری عمیق مانند TensorFlow، PyTorch، Keras و غیره عرضه می‌شود.

به منظور داده کاوی، بحث، تجسم و توسعه مدل های پیش بینی، ما از Python استفاده می کنیم. این باعث می شود پایتون یک زبان برنامه نویسی بسیار انعطاف پذیر باشد.

:SQL

SQL مخفف Structured Query Language است. دانشمندان داده از SQL برای مدیریت و جستجوی داده های ذخیره شده در پایگاه های داده استفاده می کنند. توانایی استخراج اطلاعات از پایگاه های داده اولین گام برای تجزیه و تحلیل داده ها است. پایگاه های داده رابطه ای مجموعه ای از داده ها هستند که در جداول سازماندهی شده اند.

ما از SQL برای استخراج، مدیریت و دستکاری داده ها استفاده می کنیم. به عنوان مثال یک دانشمند داده که در صنعت بانکداری کار می کند از SQL برای استخراج اطلاعات مشتریان استفاده می کند. در حالی که پایگاه‌های داده رابطه‌ای از SQL استفاده می‌کنند، NoSQL یک انتخاب محبوب برای پایگاه‌های داده غیررابطه یا توزیع شده است.

اخیراً NoSQL به دلیل مقیاس پذیری انعطاف پذیر، طراحی پویا و ماهیت منبع باز محبوبیت پیدا کرده است. MongoDB، Redis و Cassandra برخی از زبان های محبوب NoSQL هستند.

:Hadoop

کلان داده یکی دیگر از اصطلاحات پرطرفدار است که به مدیریت و ذخیره سازی حجم عظیمی از داده ها می پردازد. داده ها یا ساختار یافته هستند یا بدون ساختار. یک دانشمند داده باید با داده های پیچیده آشنایی داشته باشد و باید ابزارهایی را بشناسد که ذخیره مجموعه داده های عظیم را تنظیم می کند.

یکی از این ابزارها Hadoop است. در حالی که Hadoop یک نرم افزار منبع باز است، از یک سیستم ذخیره سازی توزیع شده با استفاده از مدلی به نام “MapReduce” استفاده می کند. بسته های مختلفی در Hadoop مانند Apache Pig، Hive، HBase و غیره وجود دارد.

به دلیل توانایی پردازش سریع داده های عظیم، معماری مقیاس پذیر و استقرار کم هزینه، Hadoop به محبوب ترین نرم افزار برای Big Data تبدیل شده است.

:Tableau

Tableau یک نرم افزار تجسم داده است که متخصص در تجزیه و تحلیل گرافیکی داده ها است. این به کاربران خود اجازه می دهد تا تصاویر و داشبوردهای تعاملی ایجاد کنند.

این امر Tableau را به گزینه ای ایده آل برای نمایش گرایش ها و بینش های مختلف داده ها در قالب نمودارهای قابل تعامل مانند نمودار درختی، هیستوگرام، نمودار جعبه و غیره تبدیل می کند. یکی از ویژگی های مهم Tableau توانایی آن برای اتصال با صفحات گسترده، پایگاه های داده رابطه ای و پلت فرم های ابری است. .

این به Tableau اجازه می دهد تا داده ها را مستقیماً پردازش کند و این کار را برای کاربران آسان تر می کند.

Weka:

برای دانشمندان داده که مشتاقانه با یادگیری ماشین در عمل آشنا می شوند، Weka می تواند یک گزینه ایده آل باشد. Weka به طور کلی برای داده کاوی استفاده می شود، اما همچنین شامل ابزارهای مختلفی است که برای عملیات یادگیری ماشین مورد نیاز است.

این نرم‌افزار کاملاً متن‌باز است که از رابط کاربری گرافیکی استفاده می‌کند و بدون نیاز به خط کد، تعامل با آن را برای کاربران آسان‌تر می‌کند.

کاربردهای علم داده:

علم داده در چندین صنعت از جمله پزشکی، بانکداری، تولید، حمل و نقل و غیره جای پای محکمی ایجاد کرده است. کاربردهای بسیار زیادی دارد و کاربردهای متنوعی دارد. برخی از کاربردهای زیر علم داده عبارتند از:

علم داده در بهداشت و درمان:

علم داده نقشی اساسی در صنعت مراقبت های بهداشتی ایفا کرده است. با کمک الگوریتم های طبقه بندی، پزشکان قادر به تشخیص سرطان و تومورها در مراحل اولیه با استفاده از نرم افزار تشخیص تصویر هستند.

صنایع ژنتیک از علم داده برای تجزیه و تحلیل و طبقه بندی الگوهای توالی ژنومی استفاده می کند. دستیارهای مجازی مختلف نیز به بیماران کمک می کنند تا بیماری های جسمی و روحی خود را برطرف کنند.

علم داده در تجارت الکترونیک:

آمازون از سیستم توصیه‌ای استفاده می‌کند که محصولات مختلفی را بر اساس خرید تاریخی به کاربران توصیه می‌کند. دانشمندان داده سیستم‌های توصیه‌ای را توسعه داده‌اند که ترجیحات کاربر را با استفاده از یادگیری ماشینی پیش‌بینی می‌کنند.

علم داده در تولید:

روبات‌های صنعتی نقش‌های پیش پا افتاده و تکراری مورد نیاز واحد تولیدی را بر عهده گرفته‌اند. این ربات‌های صنعتی ماهیت مستقلی دارند و از فناوری‌های علوم داده مانند یادگیری تقویتی و تشخیص تصویر استفاده می‌کنند.

علم داده به عنوان عامل گفتگو:

الکسای آمازون و سیری اپل از تشخیص گفتار برای درک کاربران استفاده می کنند. دانشمندان داده این سیستم تشخیص گفتار را توسعه داده اند که گفتار انسان را به داده های متنی تبدیل می کند. همچنین، از الگوریتم های مختلف یادگیری ماشین برای طبقه بندی پرسش های کاربر و ارائه پاسخ مناسب استفاده می کند.

علم داده در حمل و نقل:

خودروهای خودران از عوامل مستقلی استفاده می کنند که از الگوریتم های یادگیری و تشخیص تقویتی استفاده می کنند. به دلیل پیشرفت در علم داده، ماشین های خودران دیگر تخیلی نیستند.