علم داده چیست؟ Data Science و Data Mining چه تفاوتی دارند؟

زمان مطالعه: 8 دقیقه

همان طور که می‌دانید، داده ها و اطلاعات در سراسر دنیا هر روز در حال افزایش‌اند. اما با این حجم عظیم داده ها چه باید کرد؟ چگونه آنها را برای خودمان به داده‌های مفید و کاربردی تبدیل کنیم؟ برنامه‌های کاربردی این داد‌ها در دنیای واقعی چیست؟

پاسخ به این سوالات در حوزه علم داده قرار می‌گیرد. شاید شنیده باشید که هر سازمانی در حال انجام نوعی علم داده است، اما این دقیقا به چه معناست؟ همراه ما باشید تا به شما بگوییم علم داده چیست و چه کاربردهایی دارد.

علم داده چیست؟

علم داده (Data Science)، یکی از مباحث روز دنیا و یک حوزه مطالعاتی است که با استفاده از ابزارها و تکنیک‌های مدرن، حجم گسترده‌ای از داده‌ها را برای پیدا کردن الگوهای پنهان در داده‌ها، استخراج اطلاعات معنادار از آنها و همچنین استفاده از آنها در تصمیم‌گیری‌های تجاری، مورد استفاده قرار می‌دهد.

این روزها در اینترنت با داده‌های بزرگی سروکار داریم، استخراج اطلاعات از این حجم زیاد داده‌ باعث شکل گیری علم داده شده است. از طریق این رشته می‌توانید به جمع آوری، آماده سازی، تحلیل، ارزیابی، تصویر سازی، مدیریت و نگهداری حجم زیادی از اطلاعات بپردازیم.

از آنجا که علم داده، از مباحث مختلفی مانند ریاضی، آمار، مهندسی داده، شناخت الگو و… تشکیل شده است، بسیاری از کسب و کارها برای حل مسائل سازمان، سرمایه گذاری و تصمیم‌گیری مطلوب از Data Science کمک می‌گیرند.

علم داده برای ساخت مدل‌های پیش بینی از الگوریتم‌های پیچیده یادگیری ماشین (Machine Learning) استفاده می‌کند.

اصطلاحات مربوط به علم داده چیست؟

معمولا انواع اصطلاحات مربوط به استخراج، پاکسازی، تحلیل و تفسیر داده‌ها، به جای هم مورد استفاده قرار می‌گیرند. اما در واقع آنها شامل مجموعه مهارت‌های مختلف و پیچیده هستند. در ادامه برخی از این عناوین و اصطلاحات را بررسی کرده‌‌ایم.

دانشمند داده

دانشمندان علم داده، بررسی می‌کنند که کدام سوالات نیاز به پاسخ دارند و داده‌های مرتبط را از کجا پیدا کنند. آنها دارای توانمندی‌های هوش تجاری (BI)، مهارت‌های تحلیلی و همچنین، توانایی استخراج، پاکسازی و ارائه داده‌ها هستند. دانشمندان داده، مدیریت و تجزیه و تحلیل را با حجم زیادی از داده‌های بدون ساختار انجام می‌دهند. سپس نتایج ترکیب شده را برای هدایت و تصمیم گیری‌های استراتژیک، به ذینفعان کلیدی انتقال می‌دهند.

مهارت‌های مورد نیاز دانشمند داده: مهارت‌های برنامه نویسی (Python، R، SAS)، مهارت‌های آمار و ریاضی، مهارت تجسم داده ها، SQL، Hadoop و یادگیری ماشین

تحلیلگر داده

تحلیلگران داده، شکاف میان دانشمندان داده و تحلیلگران تجاری را از بین می‌برند. در واقع، سوالاتی که از سوی سازمان نیاز به پاسخ دارند، به آنها ارائه می‌شود. سپس آنها به سازماندهی و تحلیل داده‌ها می‌پردازند تا به نتایجی دست پیدا کنند که با استراتژی‌های کسب و کار همسو باشد. همچنین، تحلیلگران داده، مسئول ترجمه تحلیل تکنیکی به موارد کیفی و انتقال موثر یافته‌های خود به ذینفعان مختلف هستند.

مهارت‌های مورد نیاز تحلیلگران داده: مهارت‌های برنامه نویسی (Python، R، SAS)، مهارت‌های آماری و ریاضی و تجسم داده ها

مهندس داده

مهندسان علم داده، مقادیر تصاعدی داده‌هایی را که به سرعت در حال تغییر هستند، مدیریت می‌کنند. آنها بر توسعه، استقرار، مدیریت و بهینه سازی خطوط داده و زیرساخت‌های تبدیل و انتقال داده‌ها به دانشمندان داده برای جستجو، متمرکز هستند.

مهارت‌های مورد نیاز مهندسان داده: تسلط به زبان‌های برنامه نویسی (جاوا، اسکالا)،  NoSQL، Apache Hadoop.

کاربردهای علم داده چیست؟

در مورد کاربرد علم داده، باید بگوییم علم داده به شما کمک می‌کند تا به برخی از اهداف اصلی کسب و کار خود دست پیدا کنید. اهدافی که در سال‌های قبل، رسیدن به آنها یا غیر ممکن بود و یا به صرف هزینه و زمان زیادی نیاز داشت.

اما مواردی که می‌توانید با علم داده به بررسی آنها بپردازید، عبارتند از:

مراقبت‌های پزشکی

پزشکان می‌توانند از علم داده برای تحلیل داده‌های به دست آمده از ردیاب‌هایی که بیماران به همراه دارند، استفاده کنند تا از سلامت بیماران خود مطمئن شوند.

همچنین Data Science به مسئولان بیمارستان‌ها امکان می‌دهد تا زمان انتظار بیماران را کاهش دهند.

علاوه بر این، شرکت‌های ارائه تجهیزات پزشکی، با استفاده از علم داده، می‌توانند برای شناسایی و درمان بیماری‌ها، ابزارهای لازم را طراحی و تولید کنند.

شرکت‌های خرده فروشی

خرده فروشی‌ها از علم داده برای حفظ مشتریان و بهبود تجربیات آنها استفاده می‌کنند.

موسسات مالی

علم داده به طور گسترده در بانک‌ها و موسسات مالی برای کشف جرم و همچنین مشاوره در امور مالی مورد استفاده قرار می‌گیرد.

شبکه‌های اجتماعی

علم داده به شما امکان می‌دهد تا با استفاده از محتوای شبکه‌های اجتماعی، الگوی محتوایی مورد استفاده کاربران را پیدا کنید. به این ترتیب می‌توانید برای هر کاربر محتوای اختصاصی تولید کنید یا محتوای مناسب و مرتبط را به آنها پیشنهاد دهید.

بازی‌های کامپیوتری

در حال حاضر بازی‌های ویدئویی و کامپیوتری با کمک علم داده ساخته می‌شوند که این موضوع باعث ارتقا و به روز رسانی انواع بازی‌ها شده است.

دانشمند علم داده (Data Scientist) کیست؟

حالا که دانستیم علم داده چیست و چه اصطلاحاتی دارد، لازم است کمی هم راجع به دانشمند علم داده (Data Scientist) و وظایف او صحبت کنیم.

امروزه دانشمندان داده به دارایی‌های ضروری هر سازمان تبدیل شده‌اند و تقریبا در تمامی سازمان‌ها حضور دارند. این افراد با مهارت‌های فنی سطح بالا، قادر به ایجاد الگوریتم‌های پیچیده برای سازماندهی و ترکیب مقادیر زیادی از اطلاعات مورد استفاده برای پاسخ به سوالات و هدایت استراتژی‌ها در سازمان خود هستند.

دانشمندان داده، کنجکاو و نتیجه گرا هستند. همچنین آنها دانش و مهارت‌های ارتباطی خاصی دارند که اجازه می‌دهد نتایج کاملا فنی و تخصصی را برای سایر افراد بیان کنند. علاوه بر این، آنها بر مباحث آماری و همچنین دانش برنامه نویسی (با تمرکز بر انبار داده، داده کاوی و مدل سازی برای ساخت و تحلیل الگوریتم‌ها)، کاملا مسلط هستند.

آنها همچنین باید در زمینه استفاده از ابزارهای و مهارت‌های فنی مانند: پایگاه های داده NoSQL، پردازش ابری، GitHub، پایتون و… توانمندی لازم را داشته باشند.

دانشمند علم داده چه وظایفی بر عهده دارد؟

دانشمند داده یا Data Scientist، اطلاعات را تجزیه و تحلیل می‌کند تا دیدگاه‌های معنادار و کارآمدی را از آنها استخراج کند. در واقع، او به سازمان‌ها کمک می‌کند تا سریع‌تر و راحت‌تر مشکلات خود را حل کنند. محقق علم داده، برای انجام این فرآیند، وظایفی بر عهده دارد که شامل موارد زیر است:

• برای فهم و درک مشکلات، سوالات درست و موثری مطرح می‌کند.

• داده‌ها را از چندین منبع جمع‌آوری می‌کند.

• داده‌های خام را پردازش و به فرم مناسب برای تجزیه و تحلیل تبدیل می‌کند.

• داده‌ها را به یک سیستم تحلیلی، مانند الگوریتم یادگیری ماشین (Machine Learning) یا یک مدل آماری وارد می‌کند.

• و در نهایت، نتایج و دیدگاه‌های به دست آمده را با سایر ذینفعان به اشتراک می‌گذارد.

چه کنیم تا به یک دانشمند داده تبدیل شویم؟

برای تبدیل شدن به یک Data Scientist، لازم است در مسیر یادگیری علم داده حرکت کنید، در این زمینه علوم مختلفی را بیاموزید و بدانید دقیقا علم داده چیست. در این بخش گام‌های اصلی برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده را بیان کرده‌ایم.

آموزش ببینید

افرادی که در زمینه علم داده فعالیت می‌کنند، معمولا در رشته‌هایی مانند آمار، ریاضی و مهندسی کامپیتر تحصیل کرده‌اند.

به زبان‌های برنامه نویسی مسلط شوید

یکی از زبان‌های برنامه نویسی برای تحلیل آماری علم داده، زبان برنامه نویسی R است. دانشمندان داده باید این زبان برنامه نویسی کاملا آشنایی داشته باشند، چرا که لازم است برای حل مسائل آماری از آن استفاده کنند. همچنین لازم است با زبان اسکریپت ‌نویسی مانند Python نیز آشنایی داشته باشید و از آن برای حل مسائل داده کاوی و پیاده سازی داده‌ها استفاده کنید.

با سیستم پایگاه داده آشنا شوید

فرآیند داده کاوی، بر روی انواع مختلفی از داده‌ها مانند داده‌های ساختار یافته، داده‌های بدون ساختار، داده‌های تراکنشی و داده‌های پیشرفته، می‌تواند انجام شود. بنابراین برای تحلیل این نوع داده‌ها، لازم است دانشمندان با انواع پایگاه داده مانند SQL و NoSQL آشنا باشند. از طریق دستورات SQL می‌توانید در وقت خود صرفه جویی کنید و در کمترین زمان ممکن، به اطلاعات مورد نیاز دسترسی پیدا کنید.

بهتر است برای آسان‌تر شده کارها، با دستورات SQL نیز آشنا باشید تا عملیات حذف کردن، اضافه کردن و استخراج اطلاعات از پایگاه داده را انجام دهید.

استفاده از پلتفرم Hadoop را بیاموزید

موقع کار با داده‌ها ممکن است شرایطی ایجاد شود که حجم داده‌ها از حافظه سیستم بیشتر شود، یا ممکن است مجور شوید داده‌ها را به سرورهای مختلف ارسال کنید. در این موارد باید از هادوپ استفاده کنید. Hadoop برای ارسال داده به بخش‌های مختلف سیستم، اکتشاف داده‌ها، نمونه گیری و فیلتر کردن داده‌ها کاربرد دارد.

مفاهیم یادگیری ماشین (Machine Learning) و هوش مصنوعی (AI) را فرا بگیرید

از آنجا که مفاهیم یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در علم داده کاربرد وسیعی دارند، لازم است مفاهیم این حوزه (مانند: یادگیری ماشین نظارت شده، درخت تصمیم گیری و…) را به خوبی یاد بگیرید.

تسلط به این موارد کمک می‌کند تا بتوانید داده‌ها را به درستی جمع آوری کرده و نتایج آن را در اختیار کسب و کارتان قرار دهید.

با تجسم داده ها (Data Visualization) آشنا شوید

مجسم کردن داده‌ها نیز یکی از مراحل مهم و موثر در علم داده است. به عنوان یک دانشمند داده، لازم است با نمودارها و کاربرد هر کدام از آنها آشنایی داشته باشید. علاوه بر این، باید بتوانید داده‌ها را به صورتی ترجمه کنید تا آسان و قابل درک باشند. پس از تحلیل داده‌ها می‌توانید از طریق ابزارهایی مانند ggplot و Tableau، به تصویرسازی آنها بپردازید.

توانایی کار با داده‌های ساختار نیافته (Unstructured data) را به دست آورید

فیلم، عکس، صوت، نظرات کاربران، پست‌های وبلاگ، پست‌های شبکه‌های اجتماعی و… داده‌های بدون ساختار هستند که در جدول پایگاه داده قرار نمی‌گیرند. از آنجا که این داده‌ها سنگین و پیچیده هستند، مرتب کردن آنها کار بسیار سختی است. شما با کشف اطلاعات موجود در این داده‌ها می‌توانید به کسب و کارتان برای تصمیم گیری بهتر کمک کنید.

علم داده چگونه کار می‌کند؟

علم داده (Data Science)، شامل مجموعه‌ای از رشته‌ها و زمینه‌های تخصصی برای ایجاد نگاهی جامع و دقیق به داده‌های خام است. همان طور که اشاره کردیم، دانشمندان داده باید در علومی مانند: ریاضی، آمار، محاسبات پیشرفته، تجسم داده ها و… مهارت داشته باشند تا بتوانند این حجم گسترده و در هم ریخته اطلاعات را کاملا موفق آمیز، سازماندهی کنند. علاوه بر این، باید سعی کنند بخش‌های مهم و اساسی اطلاعات را که به افزایش کارایی و نوآوری در سازمان کمک می‌کند، استخراج کنند.

همچنین، دانشمندان داده برای ایجاد مدل‌ها و پیش بینی‌ها با استفاده از سایر تکنیک‌ها، به هوش مصنوعی و زیر مجموعه‌های آن یعنی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، نیاز دارند.

مزایای علم داده چیست؟

همان طور که می‌دانید، در زمینه‌های مختلف مانند: ارائه یک خدمت، تولید محصولات مختلف، اقدامات اجرایی مستمر و…، داده‌ها همواره در حال تولید شدن هستند. علم داده از مرحله طراحی تا مرحله اصلاح محصولات و خدمات، مزایای زیادی ایجاد می‌کند. اما مزایای علم داده چیست؟ در این بخش راجع به Data Science صحبت می‌کنیم.

مزیت اصلی علم داده، توانمندسازی و ساده‌تر کردن فرآیند تصمیم گیری است. تصمیمات داده محور می‌تواند منجر به افزایش سود، بهبود بهره‌وری و جریان‌های کاری شود.

سازمان‌هایی که با مراجعه کنندگان زیاد سر و کار دارند، علم داده به شناسایی و جذب مخاطبان هدف کمک می‌کند.

علم داده با انجام پردازش‌های داخلی و برگزاری آزمون‌های سنجش صلاحیت داده محور، می‌تواند به واحد منابع انسانی سازمان‌ها برای انتخاب‌های سریع و صحیح در طول فرآیند استخدام کمک کند.

تفاوت داده کاوی و علم داده چیست؟

حتما متوجه شده‌اید که علم داده، یک حوزه میان رشته‌ای است که برای استخراج دانش و بینش، از میان حجم زیادی از داده‌های ساختار یافته و ساختار نیافته، از روش‌های علمی، فرآیندها، الگوریتم‌ها و سیستم‌ها استفاده می‌کند. علم داده به داده کاوی، یادگیری عمیق و کلان داده مرتبط است.

در سال 1974، برای اولین بار، پیتر نائور اصطلاح علم داده را به عنوان جایگزین علم کامپیوتر به کار برد. مدتی بعد، در سال ۱۹۹۷، جف وو پیشنهاد کرد که بهتر است علم آمار به علم داده تغییر نام دهد. در سال 1998، چیکیو هایاشی گفت علم داده، مفهومی جدید و بین رشته‌ای است.

اما داده کاوی (Data Mining)، به معنی یافتن یک روند در بین مجموعه داده‌هاست که برای این کار از یادگیری ماشین، آمار و سیستم‌های پایگاه داده استفاده می‌کند.

در واقع این علم میان رشته‌ای، یکی از زیرشاخه‌های علوم کامپیوتر با هدف استخراج اطلاعات از بین داده‌ها به وسیله روش‌های هوشمند و تبدیل این اطلاعات به ساختارهای قابل درک برای استفاده در کسب و کار است.

خوب است بدانید که اصطلاح داده کاوی برای اولین بار در دهه 1990، در بین متخصصان پایگاه داده مطرح شد. کسب و کارهای کوچک از داده کاوی بای تحلیل داده‌ها و تشخیص روندها استفاده می‌کنند. به این ترتیب می‌توانند علاوه بر افزایش تعداد مشتریان، مواردی مانند: نرخ سود، نوسان قیمت سهام و تقاضای مشتریان را نیز پیش بینی کنند.

و در انتها…

امیدواریم با مفهوم علم داده و کاربردهای آن به خوبی آشنا شده باشید. همان طور که گفتیم، استخراج اطلاعات ارزشمند و معنی دار از مجموعه داده‌ها و کشف بینش‌های عملی از آنها، می‌تواند به ایجاد تغییر در کسب و کار و گرفتن تصمیمات بزرگ و موثر کمک کند.

امروز ضمن پاسخ به سوال علم داده چیست، نحوه عملکرد، ویژگی‌ها، مزایا و همچنین تفاوت آن با داده کاوی را نیز بررسی کردیم.