علم داده چیست؟

علم داده چیست؟ بیاموزید که چگونه علم داده می تواند بینش های تجاری را باز کند و تحول دیجیتال را تسریع کند و تصمیم گیری مبتنی بر داده را فعال کند.

علم داده چیست؟علم داده ریاضی و آمار، برنامه‌نویسی تخصصی، تجزیه و تحلیل پیشرفته ، هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین را با تخصص موضوعی خاص ترکیب می‌کند تا بینش‌های عملی پنهان در داده‌های سازمان را کشف کند. از این بینش ها می توان برای هدایت تصمیم گیری و برنامه ریزی استراتژیک استفاده کرد.

حجم فزاینده منابع داده و متعاقباً داده ها باعث شده است که علم داده یکی از سریع ترین زمینه های در حال رشد در هر صنعت باشد.

در نتیجه، جای تعجب نیست که نقش دانشمند داده توسط هاروارد بیزینس ریویو به عنوان «سکسی ترین شغل قرن بیست و یکم» شناخته شد   (لینک خارج از IBM قرار دارد).

سازمان ها برای تفسیر داده ها و ارائه توصیه های عملی برای بهبود نتایج کسب و کار به طور فزاینده ای به آنها متکی هستند.

چرخه حیات علم داده شامل نقش‌ها، ابزارها و فرآیندهای مختلفی است که تحلیلگران را قادر می‌سازد تا بینش‌های عملی را به دست آورند.

به طور معمول، یک پروژه علم داده مراحل زیر را طی می کند:

• دریافت داده ها : چرخه حیات با جمع آوری داده ها آغاز می شود – هم داده های ساختار یافته خام و هم داده های بدون ساختار از همه منابع مرتبط با استفاده از روش های مختلف. این روش‌ها می‌توانند شامل ورود دستی، خراش دادن وب، و جریان داده‌های بی‌درنگ از سیستم‌ها و دستگاه‌ها باشند. منابع داده می‌تواند شامل داده‌های ساختاریافته، مانند داده‌های مشتری، همراه با داده‌های بدون ساختار مانند فایل‌های گزارش، ویدئو، صدا، تصاویر، اینترنت اشیا (IoT)، رسانه‌های اجتماعی و غیره باشد.
• ذخیره سازی و پردازش داده ها:  از آنجایی که داده ها می توانند فرمت ها و ساختارهای متفاوتی داشته باشند، شرکت ها باید سیستم های ذخیره سازی متفاوتی را بر اساس نوع داده هایی که باید جمع آوری شوند، در نظر بگیرند. تیم‌های مدیریت داده به تنظیم استانداردهایی در مورد ذخیره‌سازی و ساختار داده‌ها کمک می‌کنند، که گردش کار در مورد تحلیل‌ها، یادگیری ماشین و مدل‌های یادگیری عمیق را تسهیل می‌کند. این مرحله شامل پاکسازی داده ها، کپی برداری، تبدیل و ترکیب داده ها با استفاده از  کارهای ETL  (استخراج، تبدیل، بارگذاری) یا سایر فناوری های یکپارچه سازی داده ها است. این آماده سازی داده برای ارتقای کیفیت داده قبل از بارگیری در انبار داده ،  دریاچه داده یا مخزن دیگر ضروری است  .
• تجزیه و تحلیل داده ها:  در اینجا، دانشمندان داده تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی را برای بررسی سوگیری ها، الگوها، محدوده ها و توزیع مقادیر در داده ها انجام می دهند. این اکتشاف تجزیه و تحلیل داده ها باعث ایجاد فرضیه برای آزمایش a/b می شود. همچنین به تحلیلگران اجازه می‌دهد تا ارتباط داده‌ها را برای استفاده در تلاش‌های مدل‌سازی برای تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، یادگیری ماشین و/یا یادگیری عمیق تعیین کنند. بسته به دقت مدل، سازمان‌ها می‌توانند برای تصمیم‌گیری تجاری به این بینش‌ها متکی باشند و به آنها امکان مقیاس‌پذیری بیشتری را بدهد.
• ارتباط:  در نهایت، بینش‌ها به‌عنوان گزارش‌ها و سایر تجسم‌های داده ارائه می‌شوند که درک بینش‌ها و تأثیر آن‌ها بر تجارت را برای تحلیل‌گران کسب‌وکار و سایر تصمیم‌گیرندگان آسان‌تر می‌کنند. یک زبان برنامه نویسی علم داده مانند R یا Python شامل اجزایی برای تولید تجسم است. به طور متناوب، دانشمندان داده می توانند از ابزارهای تجسم اختصاصی استفاده کنند.

علم داده چیست؟

جامعه علم داده – برای ارتقای تخصص فنی، حل مشکلات و به اشتراک گذاشتن بینش، با کارشناسان و همتایان خود ارتباط برقرار کنید.

سفر خود را به سمت هوش مصنوعی آغاز کنید

علم داده در مقابل دانشمند داده

علم داده به عنوان یک رشته در نظر گرفته می شود، در حالی که دانشمندان داده در آن زمینه شاغل هستند. دانشمندان داده لزوماً مسئول مستقیم همه فرآیندهای درگیر در چرخه حیات علم داده نیستند.

به عنوان مثال، خطوط لوله داده معمولاً توسط مهندسان داده اداره می شود – اما دانشمند داده ممکن است توصیه هایی در مورد نوع داده مفید یا مورد نیاز ارائه دهد.

در حالی که دانشمندان داده می‌توانند مدل‌های یادگیری ماشین بسازند، مقیاس این تلاش‌ها در سطحی بزرگ‌تر به مهارت‌های مهندسی نرم‌افزار بیشتری برای بهینه‌سازی یک برنامه برای اجرای سریع‌تر نیاز دارد.

در نتیجه، برای یک دانشمند داده معمول است که با مهندسان یادگیری ماشین برای مقیاس‌بندی مدل‌های یادگیری ماشین شریک شود.

مسئولیت‌های دانشمند داده معمولاً می‌تواند با یک تحلیلگر داده همپوشانی داشته باشد، به ویژه با تجزیه و تحلیل داده‌های اکتشافی و تجسم داده‌ها.

با این حال، مجموعه مهارت های یک دانشمند داده معمولاً گسترده تر از میانگین تحلیلگر داده است.

در مقایسه، دانشمندان داده از زبان های برنامه نویسی رایج مانند R و Python برای استنتاج آماری بیشتر و تجسم داده ها استفاده می کنند.

برای انجام این وظایف، دانشمندان داده به علوم کامپیوتر و مهارت های علمی خالص فراتر از یک تحلیلگر تجاری معمولی یا تحلیلگر داده نیاز دارند.

دانشمند داده همچنین باید ویژگی‌های کسب‌وکار، مانند ساخت خودرو، تجارت الکترونیک یا مراقبت‌های بهداشتی را درک کند.

علم داده چیست؟

به طور خلاصه، یک دانشمند داده باید بتواند:

• اطلاعات کافی در مورد کسب و کار داشته باشید تا بتوانید سوالات مربوطه را بپرسید و نقاط دردسر کسب و کار را شناسایی کنید.
• استفاده از آمار و علوم کامپیوتر، همراه با هوش تجاری، در تجزیه و تحلیل داده ها.
• از طیف گسترده ای از ابزارها و تکنیک ها برای تهیه و استخراج داده ها استفاده کنید – همه چیز از پایگاه داده و SQL گرفته تا داده کاوی و روش های یکپارچه سازی داده ها.
• با استفاده از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده و هوش مصنوعی  (AI)، از جمله  مدل‌های یادگیری ماشین ،  پردازش زبان طبیعی ، و  یادگیری عمیق ، بینش‌ها را از داده‌های بزرگ استخراج کنید  .
• برنامه هایی بنویسید که پردازش و محاسبات داده ها را خودکار می کند.
• داستان هایی را بیان کنید و به تصویر بکشید که به وضوح معنای نتایج را به تصمیم گیرندگان و ذینفعان در هر سطحی از درک فنی منتقل می کند.
• توضیح دهید که چگونه می توان از نتایج برای حل مشکلات تجاری استفاده کرد.
• با سایر اعضای تیم علم داده مانند تحلیلگران داده و کسب و کار، معماران فناوری اطلاعات، مهندسان داده و توسعه دهندگان برنامه همکاری کنید.

این مهارت‌ها تقاضای زیادی دارند و در نتیجه، بسیاری از افرادی که وارد حرفه علم داده می‌شوند، انواع برنامه‌های علم داده مانند برنامه‌های صدور گواهینامه، دوره‌های علوم داده و برنامه‌های درجه ارائه شده توسط موسسات آموزشی را بررسی می‌کنند.اکنون در دسترس است: watsonx.ai

استودیوی کاملاً جدید سازمانی که یادگیری ماشینی سنتی را همراه با قابلیت‌های جدید هوش مصنوعی مولد با مدل‌های بنیادی گرد هم می‌آورد.

علم داده چیست؟

علم داده در مقابل هوش تجاری

ممکن است به راحتی بتوان اصطلاحات «علم داده» و «هوش تجاری» (BI) را اشتباه گرفت، زیرا هر دو به داده‌های سازمان و تجزیه و تحلیل آن داده‌ها مربوط می‌شوند، اما در تمرکز متفاوت هستند.

هوش تجاری (BI) معمولاً یک اصطلاح چتر برای فناوری است که آماده سازی داده ها، داده کاوی، مدیریت داده ها و تجسم داده ها را امکان پذیر می کند.

ابزارها و فرآیندهای هوش تجاری به کاربران نهایی این امکان را می‌دهند که اطلاعات عملی را از داده‌های خام شناسایی کنند و تصمیم‌گیری مبتنی بر داده را در سازمان‌ها در صنایع مختلف تسهیل کنند.

در حالی که ابزارهای علم داده در بسیاری از این موارد با هم همپوشانی دارند، هوش تجاری بیشتر بر داده‌های گذشته تمرکز می‌کند و بینش‌های ابزارهای BI ماهیت توصیفی‌تری دارند.

از داده‌ها برای درک آنچه قبلاً رخ داده است استفاده می‌کند تا یک دوره اقدام را اطلاع دهد. BI به سمت داده های ایستا (غیر تغییرناپذیر) که معمولاً ساختاری هستند هدایت می شود.

در حالی که علم داده از داده های توصیفی استفاده می کند، معمولاً از آن برای تعیین متغیرهای پیش بینی کننده استفاده می کند، که سپس برای دسته بندی داده ها یا پیش بینی ها استفاده می شود.

علم داده و BI متقابلاً انحصاری نیستند – سازمان‌های هوشمند از هر دو برای درک کامل و استخراج ارزش از داده‌های خود استفاده می‌کنند.ابزارهای علم داده

دانشمندان داده برای انجام تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی و رگرسیون آماری به زبان های برنامه نویسی محبوب متکی هستند.

این ابزارهای منبع باز از مدل سازی آماری از پیش ساخته شده، یادگیری ماشین و قابلیت های گرافیکی پشتیبانی می کنند. این زبان‌ها شامل موارد زیر می‌شوند (در « پایتون در مقابل R: تفاوت چیست؟ » بیشتر بخوانید):

• R Studio:  یک زبان برنامه نویسی متن باز و محیطی برای توسعه محاسبات آماری و گرافیک.
• پایتون:  یک زبان برنامه نویسی پویا و انعطاف پذیر است. پایتون شامل کتابخانه های متعددی مانند NumPy، Pandas، Matplotlib برای تجزیه و تحلیل سریع داده ها است.

برای تسهیل اشتراک‌گذاری کد و سایر اطلاعات، دانشمندان داده ممکن است از نوت‌بوک‌های GitHub و Jupyter استفاده کنند.

برخی از دانشمندان داده ممکن است یک رابط کاربری را ترجیح دهند و دو ابزار رایج سازمانی برای تجزیه و تحلیل آماری عبارتند از:

• SAS:  یک مجموعه ابزار جامع، شامل تجسم ها و داشبوردهای تعاملی، برای تجزیه و تحلیل، گزارش، داده کاوی و مدل سازی پیش بینی.
• IBM SPSS : تجزیه و تحلیل آماری پیشرفته، کتابخانه بزرگی از الگوریتم های یادگیری ماشین، تجزیه و تحلیل متن، توسعه پذیری منبع باز، ادغام با داده های بزرگ و استقرار یکپارچه در برنامه ها را ارائه می دهد.

علم داده چیست؟

دانشمندان داده همچنین در استفاده از پلتفرم های پردازش داده های بزرگ مانند Apache Spark، چارچوب منبع باز Apache Hadoop و پایگاه های داده NoSQL مهارت کسب می کنند.

آنها همچنین در طیف گسترده ای از ابزارهای تجسم داده ها، از جمله ابزارهای گرافیکی ساده همراه با برنامه های کاربردی ارائه تجاری و صفحه گسترده (مانند مایکروسافت اکسل)، ابزارهای تجسم تجاری ساخته شده برای هدف مانند Tableau و IBM Cognos، و ابزارهای منبع باز مانند D3 مهارت دارند.

.js (یک کتابخانه جاوا اسکریپت برای ایجاد تجسم داده های تعاملی) و نمودارهای RAW. برای ساخت مدل‌های یادگیری ماشین، دانشمندان داده اغلب به چندین چارچوب مانند PyTorch، TensorFlow، MXNet و Spark MLib روی می‌آورند.

با توجه به منحنی یادگیری شیب دار در علم داده، بسیاری از شرکت ها به دنبال تسریع بازگشت سرمایه خود برای پروژه های هوش مصنوعی هستند.

آنها اغلب برای استخدام استعدادهای مورد نیاز برای تحقق پتانسیل کامل پروژه علم داده تلاش می کنند.

برای رفع این شکاف، آنها به پلتفرم‌های علم داده‌های چندشخصی و یادگیری ماشین (DSML) روی می‌آورند و نقش «دانشمند داده شهروند» را افزایش می‌دهند.

پلتفرم‌های چندشخصی DSML از اتوماسیون، پورتال‌های سلف‌سرویس و رابط‌های کاربری کم‌کد/بدون کد استفاده می‌کنند تا افرادی که سابقه کمی در زمینه فناوری دیجیتال یا علم داده‌های متخصص دارند، بتوانند با استفاده از علم داده و یادگیری ماشین، ارزش تجاری ایجاد کنند.

علم داده چیست؟

این پلتفرم ها همچنین با ارائه یک رابط فنی تر، از دانشمندان داده خبره پشتیبانی می کنند. استفاده از پلتفرم DSML چندشخصی، همکاری در سراسر سازمان را تشویق می کند.علم داده و محاسبات ابری

رایانش ابری  با فراهم کردن دسترسی به قدرت پردازش اضافی، ذخیره سازی و سایر ابزارهای مورد نیاز برای پروژه های علم داده، علم داده را مقیاس می کند.

از آنجایی که علم داده اغلب از مجموعه داده های بزرگ استفاده می کند، ابزارهایی که می توانند با اندازه داده ها مقیاس شوند، به ویژه برای پروژه های حساس به زمان بسیار مهم هستند.

راه‌حل‌های ذخیره‌سازی ابری، مانند دریاچه‌های داده، دسترسی به زیرساخت‌های ذخیره‌سازی را فراهم می‌کنند که می‌توانند حجم زیادی از داده‌ها را به راحتی دریافت و پردازش کنند.

این سیستم‌های ذخیره‌سازی انعطاف‌پذیری را برای کاربران نهایی فراهم می‌کنند و به آن‌ها اجازه می‌دهند تا در صورت نیاز خوشه‌های بزرگ را بچرخانند.

آن‌ها همچنین می‌توانند گره‌های محاسباتی افزایشی را برای تسریع در انجام کارهای پردازش داده‌ها اضافه کنند و به کسب‌وکار اجازه می‌دهند تا معاوضه‌های کوتاه‌مدت را برای یک نتیجه بلندمدت بزرگ‌تر انجام دهند.

پلتفرم‌های ابری معمولاً مدل‌های قیمت‌گذاری متفاوتی دارند، مانند هر بار استفاده یا اشتراک، تا نیازهای کاربر نهایی خود را برآورده کنند – چه یک شرکت بزرگ یا یک استارت‌آپ کوچک.

فناوری های منبع باز به طور گسترده در مجموعه ابزارهای علم داده استفاده می شود.

وقتی تیم‌ها در فضای ابری میزبانی می‌شوند، تیم‌ها نیازی به نصب، پیکربندی، نگهداری یا به‌روزرسانی محلی آنها ندارند.

علم داده چیست؟

چندین ارائه‌دهنده ابر، از جمله IBM Cloud®، کیت‌های ابزار از پیش بسته‌بندی شده‌ای را نیز ارائه می‌کنند که دانشمندان داده را قادر می‌سازد تا مدل‌هایی را بدون کدنویسی بسازند و دسترسی بیشتر به نوآوری‌های فناوری و بینش داده را دموکراتیک‌تر کنند. موارد استفاده از علم داده

شرکت ها می توانند مزایای متعددی را از علم داده باز کنند. موارد استفاده رایج شامل بهینه سازی فرآیند از طریق اتوماسیون هوشمند و هدف گذاری و شخصی سازی پیشرفته برای بهبود تجربه مشتری (CX) است. با این حال، نمونه های خاص تر عبارتند از:

در اینجا چند مورد استفاده نماینده برای علم داده و هوش مصنوعی آورده شده است:

• یک بانک بین‌المللی  خدمات وام سریع‌تری را با یک برنامه تلفن همراه  با استفاده از مدل‌های ریسک اعتباری مبتنی بر یادگیری ماشین و  معماری ترکیبی محاسبات ابری ارائه می‌کند  که هم قدرتمند و هم امن است.
• یک شرکت الکترونیک در حال توسعه  حسگرهای پرینت سه بعدی فوق العاده قدرتمند برای هدایت خودروهای بدون راننده فردا است . این راه حل به ابزارهای علم داده و تجزیه و تحلیل برای افزایش قابلیت های تشخیص اشیاء در زمان واقعی خود متکی است.
• یک ارائه‌دهنده راه‌حل‌های اتوماسیون فرآیند رباتیک (RPA) یک  راه‌حل استخراج فرآیند کسب‌وکار شناختی ایجاد کرد  که زمان رسیدگی به حادثه را بین ۱۵ تا ۹۵ درصد برای شرکت‌های مشتری خود کاهش می‌دهد. این راه حل برای درک محتوا و احساسات ایمیل های مشتری آموزش داده شده است و تیم های خدماتی را هدایت می کند تا آنهایی را که مرتبط ترین و فوری هستند اولویت بندی کنند.
• یک شرکت فناوری رسانه دیجیتال یک پلتفرم تجزیه و تحلیل مخاطب ایجاد کرد که به مشتریان خود امکان می‌دهد ببینند چه چیزی مخاطبان تلویزیون را درگیر می‌کند، زیرا طیف رو به رشدی از کانال‌های دیجیتال به آنها ارائه می‌شود. این راه حل از تجزیه و تحلیل عمیق و یادگیری ماشینی برای جمع آوری بینش در زمان واقعی در مورد رفتار بیننده استفاده می کند.
• یک  اداره پلیس شهری ابزارهای تجزیه و تحلیل آماری حوادث را ایجاد کرد  تا به افسران کمک کند بفهمند چه زمانی و کجا منابع را برای جلوگیری از جرم مستقر کنند. راه حل مبتنی بر داده، گزارش ها و داشبوردهایی را برای افزایش آگاهی موقعیتی برای افسران میدانی ایجاد می کند.
• توسعه علم و فناوری شانگهای Changjiang از فناوری IBM® Watson® برای ساخت یک  پلت فرم ارزیابی پزشکی مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده  کرد که می تواند سوابق پزشکی موجود را تجزیه و تحلیل کند تا بیماران را بر اساس خطر تجربه سکته مغزی طبقه بندی کند و بتواند میزان موفقیت برنامه های درمانی مختلف را پیش بینی کند.

علم داده چیست؟

مهندس حمید تدینی: نویسنده و وبلاگ نویس مشهور، متخصص در زبان برنامه نویسی و هوش مصنوعی و ساکن آلمان است. مقالات روشنگر او به پیچیدگی های این زمینه ها می پردازد و به خوانندگان درک عمیقی از مفاهیم پیچیده فناوری ارائه می دهد. کار او به دلیل وضوح و دقت مشهور است.