علم داده مطالعه داده ها برای استخراج بینش معنادار برای تجارت است. این یک رویکرد چند رشته‌ای است که اصول و شیوه‌های حوزه‌های ریاضی، آمار، هوش مصنوعی و مهندسی کامپیوتر را برای تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده‌ها ترکیب میکند. این تجزیه و تحلیل به دانشمندان داده کمک می کند تا سوالاتی مانند آنچه اتفاق افتاده، چرا اتفاق افتاده، چه اتفاقی خواهد افتاد و با نتایج چه کاری می توان انجام داد، بپرسند و به آنها پاسخ دهند.
علم داده مهم است زیرا ابزارها، روش‌ها و فناوری را برای تولید معنا از داده‌ها ترکیب میکند. سازمان های مدرن غرق در داده ها هستند. دستگاه‌هایی که می‌توانند به‌طور خودکار اطلاعات را جمع‌آوری و ذخیره کنند، رو به افزایش است. سیستم‌های آنلاین و درگاه‌های پرداخت داده‌های بیشتری را در زمینه‌های تجارت الکترونیک، پزشکی، مالی و هر جنبه دیگری از زندگی انسان جمع‌آوری می‌کنند. ما داده های متنی، صوتی، تصویری و تصویری را در مقادیر زیادی در دسترس داریم.
در حالی که اصطلاح علم داده جدید نیست، معانی و مفاهیم در طول زمان تغییر کرده است. این کلمه برای اولین بار در دهه 60 به عنوان نام جایگزین برای آمار ظاهر شد. در اواخر دهه 90، متخصصان علوم کامپیوتر این اصطلاح را رسمی کردند. یک تعریف پیشنهادی برای علم داده، آن را به عنوان یک حوزه مجزا با سه جنبه می دید: طراحی داده، جمع آوری و تجزیه و تحلیل. هنوز یک دهه دیگر طول کشید تا این اصطلاح در خارج از دانشگاه استفاده شود.
هوش مصنوعی و نوآوری های یادگیری ماشینی پردازش داده ها را سریعتر و کارآمدتر کرده است. تقاضای صنعت اکوسیستمی از دوره ها، مدارک تحصیلی و موقعیت های شغلی را در حوزه علم داده ایجاد کرده است. به دلیل مهارت و تخصص مورد نیاز، علم داده رشد پیش بینی شده قوی را در دهه های آینده نشان می دهد.
1. تحلیل توصیفی
تجزیه و تحلیل توصیفی داده ها را برای به دست آوردن بینشی در مورد آنچه اتفاق افتاده یا آنچه در محیط داده اتفاق می افتد بررسی می کند. با تجسم داده ها مانند نمودار دایره ای، نمودار میله ای، نمودار خطی، جداول، یا روایت های تولید شده مشخص می شود. به عنوان مثال، یک سرویس رزرو پرواز ممکن است داده هایی مانند تعداد بلیط های رزرو شده در هر روز را ثبت کند. تجزیه و تحلیل توصیفی افزایش رزرو، افت رزرو، و ماه های با عملکرد بالا را برای این سرویس نشان می دهد.
2. تجزیه و تحلیل تشخیصی
تجزیه و تحلیل تشخیصی یک بررسی عمیق یا دقیق داده ها برای درک اینکه چرا چیزی اتفاق افتاده است. با تکنیک هایی مانند مته کردن، کشف داده، داده کاوی و همبستگی مشخص می شود. چندین عملیات داده و تبدیل ممکن است روی یک مجموعه داده معین انجام شود تا الگوهای منحصربه‌فرد در هر یک از این تکنیک‌ها کشف شود. برای مثال، خدمات پرواز ممکن است در یک ماه با عملکرد بالا برای درک بهتر جهش رزرو انجام شود. این ممکن است منجر به کشف این شود که بسیاری از مشتریان از یک شهر خاص برای شرکت در یک رویداد ورزشی ماهانه بازدید می کنند.
3. تجزیه و تحلیل پیش بینی
تحلیل پیش‌بینی‌کننده از داده‌های تاریخی برای پیش‌بینی دقیق الگوهای داده‌ای که ممکن است در آینده رخ دهد، استفاده میکند. با تکنیک هایی مانند یادگیری ماشین، پیش بینی، تطبیق الگو و مدل سازی پیش بینی مشخص می شود. در هر یک از این تکنیک‌ها، رایانه‌ها برای مهندسی معکوس ارتباطات علیت در داده‌ها آموزش می‌بینند. برای مثال، تیم خدمات پرواز ممکن است از علم داده برای پیش‌بینی الگوهای رزرو پرواز برای سال آینده در آغاز هر سال استفاده کند. برنامه یا الگوریتم رایانه ممکن است به داده های گذشته نگاه کند و افزایش رزرو را برای مقاصد خاصی در ماه مه پیش بینی کند. این شرکت با پیش‌بینی نیازهای مسافرتی آینده مشتریان خود، می‌تواند تبلیغات هدفمند برای آن شهرها را از فوریه آغاز کند.
4. تجزیه و تحلیل تجویزی
تجزیه و تحلیل تجویزی داده های پیش بینی را به سطح بعدی می برد. نه تنها آنچه را که احتمال وقوع دارد پیش‌بینی میکند، بلکه پاسخی بهینه به آن نتیجه را نیز پیشنهاد میکند. می‌تواند پیامدهای بالقوه انتخاب‌های مختلف را تجزیه و تحلیل کند و بهترین اقدام را توصیه کند. از تجزیه و تحلیل نمودار، شبیه سازی، پردازش رویدادهای پیچیده، شبکه های عصبی و موتورهای توصیه از یادگیری ماشین استفاده می کند.
به مثال رزرو پرواز برگردیم، تجزیه و تحلیل تجویزی می‌تواند به کمپین‌های بازاریابی تاریخی برای به حداکثر رساندن مزیت افزایش رزرو آتی نگاه کند. یک دانشمند داده می تواند نتایج رزرو را برای سطوح مختلف هزینه های بازاریابی در کانال های بازاریابی مختلف پیش بینی کند. این پیش بینی داده ها به شرکت رزرو پرواز اطمینان بیشتری در تصمیمات بازاریابی خود می دهد.
یک دانشمند داده با ذینفعان کسب و کار کار می کند تا بفهمد کسب و کار به چه چیزی نیاز دارد. هنگامی که مشکل تعریف شد، دانشمند داده ممکن است آن را با استفاده از فرآیند علم داده OSEMN حل کند:
داده ها می توانند از قبل موجود، تازه به دست آمده یا یک مخزن داده قابل دانلود از اینترنت باشند. دانشمندان داده می‌توانند داده‌ها را از پایگاه‌های داده داخلی یا خارجی، نرم‌افزار CRM شرکت، گزارش‌های وب سرور، رسانه‌های اجتماعی استخراج کنند یا از منابع شخص ثالث قابل اعتماد خریداری کنند.
پاکسازی داده ها یا پاکسازی داده ها، فرآیند استانداردسازی داده ها بر اساس فرمت از پیش تعیین شده است. این شامل رسیدگی به داده های از دست رفته، رفع خطاهای داده، و حذف هر گونه اطلاعات پرت است. چند نمونه از پاکسازی داده ها عبارتند از:
اکتشاف داده، تجزیه و تحلیل داده های اولیه است که برای برنامه ریزی استراتژی های مدل سازی داده های بیشتر استفاده می شود. دانشمندان داده با استفاده از آمار توصیفی و ابزارهای تجسم داده ها به درک اولیه از داده ها دست می یابند. سپس آنها داده ها را بررسی می کنند تا الگوهای جالبی را که می توانند مطالعه یا عمل کنند، شناسایی کنند.
نرم‌افزار و الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای به دست آوردن بینش عمیق‌تر، پیش‌بینی نتایج و تجویز بهترین مسیر عمل استفاده می‌شوند. تکنیک‌های یادگیری ماشین مانند تداعی، طبقه‌بندی و خوشه‌بندی در مجموعه داده‌های آموزشی اعمال می‌شوند. این مدل ممکن است در برابر داده های تست از پیش تعیین شده برای ارزیابی دقت نتیجه آزمایش شود. مدل داده را می توان بارها تنظیم کرد تا نتایج را بهبود بخشد.
دانشمندان داده با تحلیلگران و کسب و کارها همکاری می کنند تا بینش داده ها را به عمل تبدیل کنند. آنها نمودارها، نمودارها و نمودارها را برای نمایش روندها و پیش بینی ها می سازند. خلاصه سازی داده ها کمک میکند تا نتایج را به طور موثر درک کرده و اجرا کنند.
متخصصان علم داده از سیستم های محاسباتی برای پیگیری فرآیند علم داده استفاده می کنند. تکنیک های برتر مورد استفاده توسط دانشمندان داده عبارتند از:
طبقه بندی مرتب سازی داده ها در گروه ها یا دسته های خاص است. رایانه ها برای شناسایی و مرتب سازی داده ها آموزش دیده اند. مجموعه داده های شناخته شده برای ساختن الگوریتم های تصمیم گیری در رایانه ای استفاده می شود که به سرعت داده ها را پردازش و دسته بندی می کند. مثلا:·
متخصصان علم داده از سیستم های محاسباتی برای پیگیری فرآیند علم داده استفاده می کنند.
رگرسیون روشی برای یافتن رابطه بین دو نقطه داده به ظاهر نامرتبط است. اتصال معمولاً حول یک فرمول ریاضی مدل‌سازی می‌شود و به صورت نمودار یا منحنی نشان داده می‌شود. هنگامی که مقدار یک نقطه داده مشخص است، از رگرسیون برای پیش بینی نقطه داده دیگر استفاده می شود. مثلا:·
خوشه بندی روشی برای گروه بندی داده های نزدیک به هم برای جستجوی الگوها و ناهنجاری ها است. خوشه‌بندی با مرتب‌سازی متفاوت است، زیرا داده‌ها را نمی‌توان به‌طور دقیق در دسته‌های ثابت طبقه‌بندی کرد. از این رو داده ها در محتمل ترین روابط گروه بندی می شوند. الگوها و روابط جدید را می توان با خوشه بندی کشف کرد. مثلا: ·
متخصصان علوم داده با فناوری های پیچیده ای مانند:
در حالی که این اصطلاحات ممکن است به جای یکدیگر استفاده شوند، تجزیه و تحلیل داده ها زیرمجموعه ای از علم داده است. علم داده یک اصطلاح جامع برای تمام جنبه های پردازش داده است - از مجموعه گرفته تا مدل سازی تا بینش. از سوی دیگر، تجزیه و تحلیل داده ها عمدتاً با آمار، ریاضیات و تجزیه و تحلیل آماری سروکار دارد. این تنها بر تجزیه و تحلیل داده ها متمرکز است، در حالی که علم داده به تصویر بزرگتر در مورد داده های سازمانی مربوط می شود. در اکثر مکان های کاری، دانشمندان داده و تحلیلگران داده با هم در جهت اهداف تجاری مشترک کار می کنند. یک تحلیلگر داده ممکن است زمان بیشتری را صرف تجزیه و تحلیل روتین کند و گزارش های منظم ارائه دهد. یک دانشمند داده ممکن است روشی را طراحی کند که داده ها ذخیره، دستکاری و تجزیه و تحلیل می شوند. به بیان ساده، یک تحلیلگر داده از داده های موجود معنا پیدا می کند، در حالی که یک دانشمند داده روش ها و ابزارهای جدیدی را برای پردازش داده ها برای استفاده توسط تحلیلگران ایجاد می کند.
یک دانشمند داده می تواند از طیف وسیعی از تکنیک ها، ابزارها و فناوری های مختلف به عنوان بخشی از فرآیند علم داده استفاده کند. بر اساس مشکل، آنها بهترین ترکیب ها را برای نتایج سریع تر و دقیق تر انتخاب می کنند.
نقش یک دانشمند داده و کار روزانه بسته به اندازه و نیازهای سازمان متفاوت است. در حالی که آنها معمولاً فرآیند علم داده را دنبال می کنند، جزئیات ممکن است متفاوت باشد. در تیم های بزرگتر علم داده، یک دانشمند داده ممکن است با تحلیلگران، مهندسان، کارشناسان یادگیری ماشین و آماردانان دیگر کار کند تا اطمینان حاصل شود که فرآیند علم داده به طور کامل دنبال می شود و به اهداف تجاری دست می یابد.
با این حال، در تیم های کوچکتر، یک دانشمند داده ممکن است چندین کلاه بر سر بگذارد. بر اساس تجربه، مهارت ها و پیشینه تحصیلی، آنها ممکن است نقش های متعدد یا نقش های همپوشانی داشته باشند. در این مورد، مسئولیت های روزانه آنها ممکن است شامل مهندسی، تجزیه و تحلیل، و یادگیری ماشین به همراه متدولوژی های اصلی علم داده باشد.
معمولاً سه مرحله برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده وجود دارد:
وبسایت من : اینجا کلیک کنید.
لینک حمایت مالی برای ادامه راه : اینجا کلیک کنید.
آدرس لینکدین من و جواب به سوالات شما : اینجا کلیک کنید.
آدرس توییتر من برای مشارکت در گفت و گو ها : اینجا کلیک کنید.
انجام پروژه های ماشین لرنینگ و یادگیری عمیق در تلگرام : Mashayekhi_Ai@
