علم داده، هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی این روزها برترین کلمات رایج در صنعت فناوری اطلاعات هستند. این عبارات تقریباً در تمام صنایع و مشاغل و در سراسر دامنه مورد استفاده قرار می گیرند. شرکت ها دائماً به دنبال متخصصان علوم داده یا هوش مصنوعی هستند که بتوانند تجارت خود را افزایش دهند و بعداً رشد را مدیریت کنند. اما قبل از اینکه به مهارت‌های مورد نیاز برای هر کدام بپردازیم، اجازه دهید به طور خلاصه بفهمیم که هر اصطلاح در شرایط فعلی به چه معناست.
به زبان ساده، علم داده یک زمینه مطالعاتی بین رشته‌ای است که شامل تخصص حوزه، مهارت‌های برنامه‌نویسی، و دانش عمیق احتمالات، ریاضیات و آمار تا بینش‌های واضح و عملی از داده‌ها است. به عنوان مثال، فرض کنید شما مدیر ارشد محصول در یک اپراتور تلفن همراه هستید و مسئول خدمات تلفن همراه اعتباری آنها هستید. شما باید برنامه های پیش پرداخت جدید را راه اندازی کنید. داده‌های تاریخی و بررسی‌های بازار بینش عملی ارائه نمی‌دهند، بلکه پیام‌های گسترده‌ای از جمله اینکه مشتریان جدید طرح X را با احتمال Y% خریداری می‌کنند، می‌دهند. راه بهتر این است که از همه داده‌های تاریخی و همچنین داده‌های جدید نظرسنجی بازار استفاده کنید، آنها را پردازش کنید، و یک پیشنهاد عملی مانند راه اندازی یک طرح پیش پرداخت جدید با جزئیات XXX ارائه دهید که ورود مشتری جدید را حداقل تا YY٪ افزایش می‌دهد و در عین حال احتمال ریزش Z% از مشتریان وجود دارد.
یادگیری ماشین شاخه ای از تجزیه و تحلیل داده است که یک مدل تحلیلی از قبل طراحی شده را برای یک مشکل خاص پیاده سازی می کند. در زبان مردمی، این شاخه ای است که از هوش مصنوعی است که به موجب آن برای یادگیری از داده ها، شناسایی الگوها، پردازش این الگوها و تصمیم گیری با به حداقل رساندن احتمال خطا طراحی شده است. همه اینها با کمترین دخالت انسان به دست می آید. در نظر بگیرید که شما همان مدیر محصولی هستید که در بالا به آن اشاره کردیم، فرض کنید از ابزارهای Data Science استفاده کرده‌اید و استنباط کرده‌اید تا یک طرح پیش‌پرداخت جدید XXX را راه‌اندازی کنید، اما نمی‌دانید قیمت، مدت زمان مکالمه ارائه شده و اعتبار آن چقدر باید باشد. برای حل این مشکل فرعی، می‌توانید از یادگیری ماشین برای طراحی و پیاده‌سازی مجموعه‌ای متشکل از 4 تا 5 مدل پیش‌بینی استفاده کنید، آنها را پیاده‌سازی کنید، آنها را بر روی داده‌های موجود آزمایش کنید و یکی را انتخاب کنید که نتایج دقیق‌تری با کمترین خطا ارائه می‌دهد. بنابراین از این طریق، می توانید مقادیر قیمت، زمان مکالمه و اعتبار هر طرح را دریافت کنید.
از نظر فنی، هوش مصنوعی (AI) شاخه ای بسیار گسترده از علوم کامپیوتر، آمار و ریاضیات است که هدف اصلی آن ساخت ماشین های هوشمندی است که قادر به انجام وظایفی هستند که معمولاً توسط هوش انسانی انجام می شود و همچنین قادر به عملکرد بهتر از انسان در دوره یادگیری است. هدف اصلی هوش مصنوعی افزایش سرعت، دقت و اثربخشی تلاش‌های انسان است. اجازه دهید همین مثال را گسترش دهیم، فرض کنید شما مجموعه‌ای از طرح‌های پیش‌پرداخت جدید دریافت کرده‌اید و آنها را در بازار عرضه کرده‌اید. اکنون می خواهید بدانید چه تعداد از مشتریان احتمالاً طرح های جدید را به افراد شناخته شده خود توصیه می کنند. بنابراین می‌توانید از داده‌های جمع‌آوری‌شده در زمان خرید، داده‌های گذشته مشتری و مدل‌های طراحی شده استفاده کنید که بتواند احتمال ارجاع را با کمترین خطا و به دقت پیش‌بینی کند.
دانشمندان داده به شرکت‌ها کمک می‌کنند تا از داده‌های تجاری خود بهترین بهره را ببرند. با این حال، کمبود دانشمند داده متخصص در صنعت که با آخرین ابزارها و فناوری ها آشنا هستند وجود دارد و کل صنعت فناوری اطلاعات به سمت این شاخه رونق می گیرد.
5 مهارت برتر مورد نیاز برای برتری در حوزه علم داده و هوش مصنوعی به شرح زیر است:
1. زبان برنامه نویسی پایتون یا R
پایتون دستوری ترین زبان برنامه نویسی است که در دامنه های DS/AI و ML استفاده می شود. زبان برنامه نویسی با کاربری آسان و منبع باز با پایگاه کاربری گسترده و اسناد بسیار دقیق که دائماً به روز می شود. می‌توان با استفاده از پایتون، برنامه‌نویسی، تجسم، محاسبه علمی و توسعه وب را انجام داد. ساختار داده، مدولار بودن و شی گرایی در پایتون برای توسعه برنامه با استفاده از علم داده عالی هستند. دانشمندان داده از پایتون برای فرآیندهای مختلفی مانند ایجاد مدل‌های مالی، جمع‌آوری داده‌های وب، ایجاد شبیه‌سازی، توسعه وب، تجسم داده‌ها و موارد دیگر استفاده می‌کنند. تقریباً برای هر مشکلی در پایتون یک بسته به خوبی آزمایش شده وجود دارد.
زبان برنامه نویسی R یکی دیگر از زبان های برنامه نویسی است که به طور گسترده در صنعت علوم داده استفاده می شود. R برای تجسم داده ها و تصمیم گیری با استفاده از داده های گرافیکی مفیدتر است. یادگیری آن بسیار آسان است و به خوبی مستند شده است. منابع آنلاین رایگان زیادی برای یادگیری وجود دارد. R به عنوان یک ابزار اصلی برنامه نویسی علم داده در بسیاری از صنایع مانند مراقبت های بهداشتی، تجارت الکترونیک، بانکداری و غیره استفاده می شود.
2. رایانش ابری
تقریباً تمام صنایع بزرگ از سرورهای داخلی به نوعی به سمت راه حل ابری در حال حرکت هستند. علاوه بر این، برنامه‌ها به عنوان مجموعه‌ای از میکروسرویس‌های مستقل توسعه یافته‌اند که بر روی سرور های ابری مستقر شده و اجرا می‌شوند. رایانش ابری به سازمان‌ها این امکان را می‌دهد که چارچوب فناوری اطلاعات خود را بر اساس خواسته‌ها مقیاس کنند و در هزینه عملیات و سرمایه‌گذاری صرفه‌جویی کنند. همه برنامه های اصلی DS به گونه ای طراحی شده اند که به طور موثر بر روی سرور ابری ساخته و اجرا شوند. بازیکنان بزرگی مانند مایکروسافت (Azure)، آمازون (AWS)، گوگل (GCP) و IBM (IBM Cloud) پیشنهادات تجاری DS خود را دارند که روی راه‌حل‌های ابری اجرا می‌شوند.
3. آمار و ریاضیات
آمار، احتمالات و ریاضیات اساس علم داده، هوش مصنوعی و ML هستند. بدون داشتن پایه ای قوی در این سه زمینه نمی توان الگوریتم های ماشین لرنینگ قوی طراحی کرد. استخراج بینش معنادار از مجموعه داده های بدون ساختار تقریبا غیرممکن است. برای انجام مرتب‌سازی و تجزیه و تحلیل داده‌ها، آمار ضروری است. دانشمندان داده معمولاً پس از اجرای آزمایش های آماری مختلف بر روی نتیجه هر مدل، یک مدل از مجموعه مدل ها را برای انتخاب بهترین مدل توصیه می کنند. علاوه بر این، بسیاری از مدل‌های موجود مانند NaiveBayes یا ماشین بردار پشتیبان (SVM) به دانش احتمال و ریاضیات برای درک معادلات اساسی نیاز دارند.
4. هوش مصنوعی
هوش مصنوعی معمولاً برای خودکارسازی سیستم های تجزیه و تحلیل داده ها و پیش بینی دقیق تر استفاده می شود. دانشمندان داده می توانند بینش های عملی در زمان واقعی را با هوش مصنوعی بدست آورند که به خوبی با داده ها پشتیبانی می شود. هدف پشت هوش مصنوعی نفوذ به ماشین‌هایی با ویژگی‌های انسان‌مانند است تا آنها را وادار به تفکر، پردازش و عمل سریع‌تر در یک سناریوی نوسان بازار کند. استفاده از هوش مصنوعی در حال حاضر بسیاری از کارهای دستی را منسوخ کرده است. هوش مصنوعی در پردازش تصویر، پردازش زبان طبیعی، بینایی کامپیوتر و بسیاری از زمینه‌های دیگر کاربرد وسیعی دارد.
همچنین اگر به این زمینه علاقه دارید می توانید به مجله ی هوش مصنوعی مراجعه کنید.
5. یادگیری ماشینی
الگوریتم‌های یادگیری ماشینی توسط سازمان‌ها برای پیش‌بینی چیزی یا طبقه‌بندی و دسته‌بندی استفاده می‌شوند. شرکت ها به متخصصان ML نیاز دارند که بتوانند الگوریتم های تجزیه و تحلیل داده های قوی را با پیش بینی های دقیق و با کمترین خطا توسعه دهند. ML به دانشمندان داده کمک می کند تا بینش های معناداری را بر اساس ماتریس های داده های مختلف استخراج کنند.
