میلاد و دیتا ساینس
میلاد و دیتا ساینس
خواندن ۲ دقیقه·۱ سال پیش

مهارت‌های اصلی در علم داده (دیتا ساینس)

علم داده (دیتا ساینس) در حال حاضر به دلیل افزایش انباشت داده‌ها در دنیا شغل بسیار مطلوبی است. برای استفاده از این فرصت به عنوان یک دانشمند داده (دیتا ساینتیست) به چه مهارت‌هایی نیاز داریم؟

اصول اصلی علم داده، شامل تجزیه و تحلیل کمی، برنامه نویسی و داستان سرایی، به طور خلاصه در نقل قول زیر آمده است. موفقیت پروژه های علم داده تا حد زیادی به وجود این سه عامل اساسی بستگی دارد.

"Data science is a combination of three things: quantitative analysis (for the rigor required to understand your data), programming (to process your data and act on your insights), and narrative (to help people comprehend what the data means)." — Darshan Somashekar

علم داده اساساً بر تحلیل کمی به عنوان پایه و اساس خود متکی است. این فرآیند به کاربرد تکنیک‌های آماری و مدل‌های ریاضی برای بررسی داده‌ها و آشکارسازی روندها و دیدگاه‌های ارزشمند اشاره دارد. سطح بالایی از تخصص در روش‌های تحلیل آماری مانند آزمون فرضیه، تحلیل رگرسیون و تجسم داده‌ها یک صلاحیت لازم برای دانشمندان داده است. استفاده از این روش‌ها به آنها اجازه می‌دهد تا اطلاعات را تفسیر کرده و نتایج عملی را که می‌توانند بر انتخاب‌های سازمانی تأثیر بگذارند، پیدا کنند.

علم داده به طور گسترده‌ای بر برنامه نویسی به عنوان یک جزء جدایی ناپذیر متکی است. این مستلزم ایجاد دستورالعمل‌های کامپیوتری برای مدیریت، تغییر و بررسی دقیق اطلاعات است. مهارت در زبان‌های برنامه نویسی مانند Python، R و SQL برای دانشمندان داده ضروری است. این زبان‌های برنامه‌نویسی اهمیت زیادی در زمینه علم داده دارند، زیرا به طور گسترده برای انجام وظایف محوری مانند پاکسازی و تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده می‌شوند.

سومین مؤلفه علم داده، داستان سرایی یا توانایی ساختن روایت است. باید یافته‌های به دست آمده از تجزیه و تحلیل داده‌ها را به گونه‌ای ارائه کرد که برای همه طرف‌های مربوطه قابل درک باشد. مجموعه‌ای از مهارت‌ها به آنها اجازه می‌دهد تا داستان‌های جذابی بسازند که به ذینفعان در درک اهمیت داده‌ها کمک می‌کند.

قدرت علم داده از ادغام تجزیه و تحلیل کمی، برنامه نویسی و روایت سرچشمه می‌گیرد. دانشمندان داده می‌توانند به طور موثر مقادیر زیادی از داده‌ها را جمع‌آوری و موشکافی کنند، پیامدهای مهمی را از آن استخراج کنند و به طور ماهرانه آن پیامدها را به طرف‌های ذینفع منتقل کنند.

به طور خلاصه، علم داده تجزیه و تحلیل کمی، برنامه نویسی و داستان سرایی را در هم می‌آمیزد و آن را به حوزه‌ای متنوع تبدیل می‌کند. موفقیت هر پروژه علم داده به اهمیت حیاتی این سه مؤلفه بستگی دارد. دانشمندان داده باید مجموعه مهارت‌هایی در هر سه حوزه داشته باشند.

برنامه نویسیدیتا ساینسعلم دادهدیتا ساینتیستتحلیل داده
به علم داده (Data Science) علاقه دارم و در حال کسب تجربه در تحلیل داده هستم. با تسلط نسبی به دیتا ساینس و پایتون، بیشتر در حال یادگیری و تجربه پروژه‌های ماشین لرنینگ هستم.
شاید از این پست‌ها خوشتان بیاید