در عصر اطلاعات، داده‌ها به یک منبع ارزشمند تبدیل شده‌اند، علم داده یک حوزه چند رشته‌ای است که روش‌های علمی، الگوریتم‌ها و سیستم‌ها را برای استخراج دانش و بینش از داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار ترکیب می‌کند. این شامل تکنیک‌های مختلفی از جمله داده کاوی، یادگیری ماشین، تجزیه و تحلیل آماری و بصزی‌سازب برای کشف الگوها، پیش‌بینی‌ها و هدایت تصمیم‌گیری آگاهانه است. در این مقاله، دنیای شگفت‌انگیز علم داده را بررسی می‌کند، و مفاهیم کلیدی، کاربردها و تأثیر آن بر بخش‌های مختلف را پوشش می‌دهد، و به قدرت تغییردهنده علم داده و نقش آن در هدایت تصمیم گیری مبتنی بر داده خواهیم پرداخت.

قدرت داده

علم داده حول یک عنصر اساسی می‌چرخد: داده

 با انقلاب دیجیتال، سازمان‌ها اکنون به حجم وسیعی از داده‌های تولید شده از منابع متعدد دسترسی دارند. این انبوه اطلاعات، که اغلب به عنوان داده‌های بزرگ شناخته می‌شود، پتانسیل ایجاد انقلاب در صنایع و هدایت نوآوری را دارد. با این حال، چالش در استخراج بینش معنادار از این داده‌ها نهفته است. دانشمندان داده به مهارت‌ها و ابزارهای لازم برای جمع‌آوری، پاکسازی، پیش پردازش و تجزیه و تحلیل این داده‌ها مجهز هستند و سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا تصمیمات آگاهانه بگیرند و مزیت رقابتی به دست آورند.

انواع مختلف علم داده

انواع مختلفی از علم داده وجود دارد که هر کدام تمرکز خاص خود را دارند. برخی از رایج ترین انواع علم داده عبارتند از:

1-یادگیری ماشینی: این استفاده از الگوریتم‌ها برای یادگیری از داده‌ها و پیش‌بینی است. یادگیری ماشینی در طیف گسترده ای از برنامه‌ها، از جمله تشخیص تقلب، فیلتر هرزنامه، و موتورهای توصیه استفاده می‌شود.

2-داده‌های بزرگ: این رشته علم داده است که به تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌های بزرگ و پیچیده می‌پردازد. داده‌های بزرگ اغلب برای شناسایی روندها و الگوهایی استفاده می‌شود که دیدن آنها با مجموعه داده‌های کوچکتر دشوار است.

3-پردازش زبان طبیعی: این رشته علم داده است که به تجزیه و تحلیل زبان انسان می‌پردازد. پردازش زبان طبیعی در برنامه‌های مختلفی از جمله ترجمه ماشینی، تحلیل احساسات و ربات‌های گفتگو استفاده می‌شود.

4-بینایی کامپیوتر: این رشته علم داده است که به تجزیه و تحلیل داده های بصری می‌پردازد. بینایی کامپیوتر در کاربردهای مختلفی از جمله ماشین‌های خودران، تشخیص چهره و تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی استفاده می‌شود.

پیش پردازش و تجزیه و تحلیل داده‌ها

قبل از وارد شدن در  دنیای تجزیه و تحلیل داده‌ها، دانشمندان داده باید داده‌های خام را پیش پردازش کنند. این شامل مدیریت مقادیر از دست رفته، حذف نقاط پرت و تبدیل داده‌ها به قالب مناسب برای تجزیه و تحلیل است. پس از آماده شدن داده‌ها، دانشمندان داده از تکنیک‌های آماری مختلفی برای کشف و درک داده‌ها استفاده می‌کنند. آمار توصیفی، بصری‌سازی داده‌ها و تجزیه و تحلیل داده‌های اکتشافی به کشف الگوها، روندها و همبستگی ها در مجموعه داده کمک می‌کند. این بینش‌ها اطلاعات ارزشمندی را برای تصمیم‌گیری، تدوین استراتژی و بهینه‌سازی فرآیند فراهم می‌کند.

یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل پیش‌بینی

یکی از مهم‌ترین مشارکت‌های علم داده، یادگیری ماشینی است، شاخه‌ای که رایانه‌ها را قادر می‌سازد تا از داده‌ها یاد بگیرند و بدون برنامه‌نویسی صریح، پیش‌بینی یا تصمیم بگیرند. الگوریتم های یادگیری تحت نظارت از نمونه های برچسب گذاری شده برای پیش‌بینی یا طبقه‌بندی نمونه‌های جدید یاد می‌گیرند. الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت، الگوها و روابط را از داده‌های بدون برچسب استخراج می‌کنند، در حالی که الگوریتم‌های یادگیری تقویتی از طریق رویکرد آزمون و خطا یاد می‌گیرند. این تکنیک‌های یادگیری ماشینی برای کارهایی مانند تقسیم‌بندی مشتری، تشخیص تقلب، پیش‌بینی تقاضا و توصیه‌های شخصی‌شده بسیار مهم هستند.

کاربرد در صنایع مختلف

علم داده تأثیر عمیقی بر صنایع مختلف دارد. در امور مالی، دانشمندان داده از مدل‌های پیش‌بینی برای پیش‌بینی روند بازار، شناسایی ناهنجاری‌ها و بهینه‌سازی استراتژی‌های سرمایه‌گذاری استفاده می‌کنند. سازمان‌های مراقبت های بهداشتی از علم داده برای پیش‌بینی خطر بیمار، تشخیص بیماری و بهینه سازی درمان استفاده می‌کنند. در خرده‌فروشی، علم داده پیش‌بینی تقاضا، تقسیم‌بندی مشتری و سیستم‌های توصیه را امکان‌پذیر می‌کند، تجربه مشتری را افزایش می‌دهد و فروش را افزایش می‌دهد. این برنامه‌ها به حمل و نقل، تولید، انرژی، بازاریابی و بسیاری از بخش‌های دیگر گسترش می‌یابد که انقلابی در عملیات تجاری و پرورش نوآوری ایجاد می‌کند.

چگونه به یک دانشمند داده تبدیل شویم؟

چند راه مختلف برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده وجود دارد. یکی از راه‌ها گرفتن مدرک در رشته علوم داده یا یک رشته مرتبط است، همچنین می‌توانید با گذراندن دوره‌ها و آموزش های آنلاین به یک دانشمند داده تبدیل شوید.

آینده علم داده

حوزه علم داده به طور مداوم در حال پیشرفت است. با ظهور فناوری‌های جدید، دانشمندان داده باید مهارت‌های خود را تطبیق دهند تا از این منحنی جلوتر بمانند. با این حال، انتظار می‌رود که تقاضا برای دانشمندان داده به رشد خود ادامه دهد، زیرا کسب و کارها و سازمان‌ها به طور فزاینده‌ای برای تصمیم‌گیری به داده‌ها متکی هستند.

نقشه راه یادگیری علم داده

در این شکل به کل میسر علم داده پرداخته‌ شده است.

نتیجه‌گیری

علم داده حوزه تحول آفرینی است که قدرت داده‌ها را باز می‌کند و سازمان ها را قادر می سازد تا تصمیمات مبتنی بر داده اتخاذ کنند، بینش به دست آورند و نوآوری را هدایت کنند. از پیش پردازش و تجزیه و تحلیل داده ها گرفته تا یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل پیش بینی، علم داده ابزارهای ارزشمندی را برای درک مجموعه داده‌های پیچیده فراهم می‌کند.تأثیر آن در صنایع گسترده می‌شود، فرآیندها را متحول می‌کند و توانایی های تصمیم‌گیری را افزایش می‌دهد. با این حال، یادآوری این نکته ضروری است که با قدرت زیاد، مسئولیت بزرگی به همراه دارد.

جدیدترین مقالات روز مرتبط با علم داده را با کیسان مطالعه کنید.

منابع

https://www.ibm.com