علم داده چیست و متخصصین علوم داده چه کاری انجام می‌دهند؟

علم داده‌ یا دیتا ساینس (Data Science) یکی از مباحث روز دنیا است که با استفاده از کامپیوتر و فناوری اطلاعات شکل گرفته است. این حوزه اساسا متکی به علم کامپیوتر می‌باشد. جذابیت علم داده به حدی است که امروزه در بیشتر دانشگاه‌های دنیا دوره‌های تخصصی برای تدریس آن در نظر گرفته شده است. ضمن این که پژوهش‌های زیادی در این زمینه رو به افزایش است.

علم داده متشکل از چند مبحث مختلف مانند ریاضی، آمار، مهندسی داده، شناخت الگوها و…است که ترکیب این مباحث با یکدیگر سبب شکل‌گیری این علم داده شده است.

در حال حاضر در اینترنت با داده‌های بزرگی سروکار داریم که لازمه استخراج اطلاعات از این حجم داده، باعث ظهور این رشته شده است. از طریق علم داده می‌توانیم به جمع‌آوری، آماده‌سازی، تحلیل و ارزیابی، تصویرسازی، مدیریت و نگهداری اطلاعات در حجم بالا بپردازیم.

بسیاری از کسب‌وکارها برای حل مسائل سازمان، انتخاب و تصمیم‌گیری درست و سرمایه گذاری، از علم داده کمک می‌گیرند.

دیتا ساینست کیست و چه کاری انجام می‌دهد؟

در حال حاضر یکی از مشاغلی که به دلیل توسعه و گسترش اینترنت به وجود آمده است، دانشمند داده‌ها یا دیتا ساینتیست (Data Scientist) می‌باشد. این شغل به عنوان یکی از پردرآمدترین مشاغل دنیا محسوب می‌شود.

در حقیقت این شغل برای کمک به شرکت‌ها و سازمان‌هایی که با حجم زیادی از داده‌های بزرگ سروکار دارند ایجاد شده است تا از این طریق بتوانند با تحلیل و ارزیابی آن‌ها خدمات ارزنده‌ای را به مشتریان خود ارائه دهند. این موضوع علاوه بر جلب مشتری به سوددهی بیشتر شرکت‌ها نیز کمک می‌نماید.

هنگامی که سازمان‌ها با حجم انبوهی از داده‌های ساختاردار مواجه هستند، نیاز است تا بتوانند از این داده‌ها و اطلاعات بزرگ استفاده کنند و بر این اساس استراتژی‌ بازاریابی خود را بهبود ببخشند، در اینجاست که نقش دانشمند داده پررنگ‌تر است.

این افراد بایستی بتوانند از این حجم زیاد اطلاعات، ارزیابی دقیقی از فاکتورهای متفاوت از رفتارهای مشتریان را استخراج کنند. استفاده از این داده‌ها، نیازمند دانش داده است. به شخصی که از این دانش برخوردار است و می‌تواند به تحلیل این داده‌ها بپردازد، دانشمند داده‌ یا دیتا ساینتیست می‌گویند.

این افراد از دانش و مهارت‌ها مختلفی در علوم کامپیوتر، آمار، ریاضی، هوش مصنوعی، مدیریت داده و غیره برخوردار هستند و با کمک ابزارهایی که برای این منظور بکار می‌رود به تحلیل داده‌های آماری و استخراج آن‌ها می‌پردازند.

یک مهندس داده از طریق اتصال به پایگاه‌ داده عظیم، می‌تواند داده‌ها را دریافت ‌کند، پس از دریافت این داده‌ها با کمک برنامه‌های کامپیوتری، به تحلیل آن‌ها بپردازد و اطلاعات قابل درکی استخراج کند. این اطلاعات باید به شکلی ارائه شوند که برای همه افراد قابل فهم باشد. این فرد از این توانایی برخوردار است که با تحلیل داده و مصورسازی آنها، از این اعداد و اطلاعات به دست‌آمده نمودار و اینفوگرافیک تهیه نماید.

دیتا ساینتیست بهترین شغل عصر حاضر!

با توجه به گسترش و توسعه شبکه‌های اجتماعی، در دنیا کاربران زیادی از اینترنت استفاده می‌کنند. در عصر جاضر نسبت به چند سال گذشته بیشتر فعالیت‌ها اینترنتی شده و کمتر کسی یافت می‌شود که از دنیا اینترنت بی خبر باشد. بیشتر فعالیت‌ها و کارهایی که انجام می‌شود از ثبت نام دانشگاه گرفته تا خرید از فروشگاه‌های اینترنتی همه توسط اینترنت انجام می‌شود.
روزانه حدود 2.5 میلیون ترابایت داده در اینترنت تولید می‌شود. این حجم داده یا داده‌های کاربرانی هستند که صرفا محتوا مصرف می‌کنند یا داده‌های هستند که توسط تولیدکنندگان اینترنتی بارگذاری می‌شوند.

قسمتی از این داده‌ها، به‌وسیله شرکت‌ها و سازمان‌ها از کاربران جمع آوری می‌شود. فرضا در زمان ثبت نام در یک وب‌سایت فروشگاه اینترنتی از شما اطلاعاتی در خصوص سابقه خرید، جنسیت، موقعیت مکانی و غیره گرفته میشود؛ این داده‌ها ساختار (structured) دارند و خواندن آن‌ها کار ساده و راحت است. ولی برخی داده‌ها مانند ویدئوها، پست‌های وبلاگ، پست‌های شبکه‌های اجتماعی، کامنت‌ها و تصاویر داده‌های بدون ‌ساختار (Unstructured) هستند که فهم و درک آن‌ها دشوار است و نیاز است که توسط متخصص علم داده بررسی نتایج این داده‌ها انجام شود.

داده‌های بدون ‌ساختار دارای مشخصه‌هایی مانند حجم بالا، تنوع زیاد و سرعت تولید بالا هستند. حال که با انواع داده آشنا شدید، خوب است بدانید که مدیریت، نگهداری و ذخیره سازی این حجم از داده‌های بزرگ کار سخت و دشواری است و بیگ دیتا برای کمک به حل این مشکل به وجود آمده است.

برای دیتا ساینس شدن چه کارهایی انجام دهیم؟

در کشور ما چند سالی است که علم داده از اهمیت ویژه‌ای برخوردار شده و خیلی از شرکت‌ها و سازمان‌ها به دنبال استخدام این افراد هستند تا بتوانند از طریق درک و فهم داده‌ها، استراتژی‌های بازاریابی و فروش خود را بهبود ببخشند. شاید این سوال برای شما پیش بیاید که چگونه می‌توانیم یک دیتا ساینتیست شویم؟ برای دیتا ساینتیست شدن چه مهارت‌هایی لازم است؟

اگر شما هم علاقه دارید تا دیتا ساینتیست شوید، راه درازی در پیش دارید. زیرا باید مهارت‌های ویژه‌ای برای این شغل کسب کنید. علاوه بر دانش در زمینه کامپیوتر و فناوری اطلاعات، باید ذهن کنجکاوی داشته باشید و در این مسیر مدام مهارت‌های جدید بیاموزید. اهل مطالعه و تفکر باشید تا بتوانید بین اجزای مختلف در داده‌ها، ارتباط برقرار کنید. باید در کار خود تمرکز داشته باشید، خلاق و خستگی ناپذیر باشید.

چند مهارت برای تبدیل شدن به دانشمند داده

برای تبدیل شدن به دانشمند داده نیاز است در زمینه علم داده فعالیت کنید. لازم است علوم مختلفی را بیاموزید. در ادامه این نوشته چند گام اصلی برای تبدیل شدن به دانشمند داده بیان شده است.

آموزش

افرادی که به عنوان دانشمند داده فعالیت می‌کنند، از تحصیلات بالایی برخوردار هستند. بیشتر این افراد دارای مدرک کارشناسی ارشد و تعدادی نیز مدرک دکترا دارند. بیشتر افرادی که در این زمینه فعالیت می‌کنند در رشته‌های ریاضیات و آمار، کامپیوتر و مهندسی تحصیل کرده‌اند.

زبان‌های برنامه‌نویسی

یکی از زبان‌های برنامه‌نویسی که برای تحلیل آماری علوم داده طراحی شده زبان برنامه‌نویسی R است. بسیاری از دانشمندان داده برای حل مسائل آماری از برنامه R استفاده می‌کنند. پس نیاز است تا دانشمند داده با این زبان‌نویسی آشنایی کامل داشته باشد. همچنین نیاز است با زبان اسکریپت ‌نویسی مانند پایتون (Python) نیز آشنا باشید از این زبان برای حل مسائل داده‌کاوی و پیاده‌ سازی‌ها استفاده می‌شود. اگر تمایل دارید با هر یک از این زبان‌ها آشنا شوید، می‌توانید از منابع و ویدئوهای آموزشی که در اینترنت موجود است، استفاده کنید.

بستر هادوپ (Hadoop Platform)

در حین کار با داده‌ها ممکن است شرایطی ایجاد شود که حجم داده‌های شما از حافظه سیستمتان بالاتر رود؛ یا به دلایلی لازم باشد تا داده‌ها را به سرورهای مختلف ارسال کنید. در این مواقع از هادوپ استفاده می‌شود. استفاده از هادوپ برای ارسال داده به بخش‌های مختلف سیستم، اکتشاف داده‌ها، نمونه گیری و فیلتراسیون داده نیز به کار می‌رود.

سیستم‌های پایگاه داده

داده‌کاوی بر روی انواع مختلفی از داده‌ها شامل داده‌های ساختار یافته، داده‌های ساختار نیافته، داده‌های تراکنشی و حتی داده پیشرفته انجام پذیر است. پس لازم است برای تحلیل این نوع از داده‌ها، دانشمند داده با انواع پایگاه‌داده‌ مانند SQL و NoSQL آشنا باشند.
همچنین بهتر است جهت سهولت کار خود با دستورات SQL نیز آشنایی داشته باشید تا بتوانید عملیاتی مانند افزودن، حذف و استخراج داده از پایگاه داده را انجام دهید. از طریق دستورات SQL می‌توانید در وقت و زمان خود صرفه‌جویی کنید و به اطلاعات مورد نیاز خود در کمترین زمان ممکن دست یابید.

یادگیری ماشین و هوش مصنوعی (Machine Learning and AI)

مفاهیم و الگوریتم‌های یادگیری ماشین در علم داده کاربرد بسیار وسیعی دارند. پس ضروی است که برای تبدیل شدن به دانشمند داده، مفاهیم و فنون این حوزه مانند یادگیری ماشین نظارت شده، درخت تصمیم گیری، رگرسیون لجستیک و غیره را به خوبی فرا بگیرید.
نیاز است با بکارگیری متدهای یادگیری ماشین و الگوریتم‌های مرتبط، آن‌ها را متناسب با مساله خود بهینه کنید. یادگیری این موارد به شما کمک می‌کند تا بتوانید داده‌ها را به درستی استخراج و نتیجه آن را در اختیار سازمان‌ها قرار دهید.

تصویرسازی داده‌ها (Data Visualization)

به تصویرسازی داده‌ها، بصری‌سازی نیز گفته می‌شود که گام مهم و موثری در علم داده است. نیاز است تا دانمشند داده با نمودارها و کاربرد هر یک آشنا باشد. زیرا از این طریق باید داده‌ها را به صورتی ترجمه کنند تا درک آسانی داشته باشد. همانطور که اطلاع دارید، بیشتر مردم تمایل دارند تا اطلاعات را در قالب نمودار و اینفوگرافیک ببینند. این شکل از داده برای آن‌ها قابل فهم‌تر است. پس دانشمند داده باید پس از تحلیل داده‌ها، از طریق ابزارهایی مانند ggplot ، d3.js، Matplottlib و Tableauبه تصویر سازی داده‌ها ‌بپردازد.

دانشمند داده با برخورداری از درک و آگاهی، باید بداند که کدام ابزار و راهکار بصری ‌سازی برای حل مساله مناسب‌تر است و با توجه به آن به ارائه دانش اقدام نماید.

کار با داده‌های بدون ساختار (Unstructured data)

دانشمند داده باید از این توانایی برخوردار باشد تا بتواند با داده‌های بدون ساختار کار کند. داده‌های بدون ساختار داده‌هایی مانند فیلم، عکس، نظرات کاربران، پست‌های وبلاگ، پست شبکه‌های احتماعی، صدا و غیره هستند که در جداول پایگاه داده قرار نمی‌گیرند. این داده‌ها سنگین هستند و مرتب کردن آن‌ها کار سختی است. دانشمند داده با کشف اطلاعات موجود در این داده‌ها می‌تواند شرکت‌ها و سازمان‌ها را برای تصمیم گیری درست یاری دهند.

مزایای علم داده

علم داده در سازمان و شرکت‌ها به توانمند سازی و تسهیل تصمیم‌گیری مدیران کمک بسیاری می‌کند. نتایج حاصل از داده‌هایی که از طریق دانشمند داده به دست می‌آید، در نتیجه باعث افزایش سودآوری و بهبود بهره‌وری، افزایش عملکرد و گردش کار کسب و کار خواهد شد.
علم داده با تحلیل و بررسی داده‌ها، مخاطبان هدف را شناسایی می کند. حتی از این علم می توان برای استخدام در شرکت‌ها نیز استفاده کرد. این کار از طریق پردازش اطلاعات افراد، تست شایستگی بر اساس داده‌هامی‌تواند به مدیر منابع انسانی در جذب نیرو برای سازمان کمک نماید. سازمان‌ها از این طریق می‌توانند انتخاب‌هایی بهتر و دقیق‌تر را برای پرسنل شرکت خود داشته باشند.

علم داده بسیار وسیع است و کاربردهای متنوعی دارد. به طور مثال در موسسات بانکی برای تشخیص تقلب از این علم استفاده می‌شود. در بخش هایی از سازمان‌ها که فروش بخش مهمی از شرکت است، از داده‌های مشتریان برای بهبود نرخ جذب مشتری و ایجاد کمپین استفاده می‌کنند. برخی از شرکت‌های حمل ‌و ‌نقل مطرح در دنیا مانند FedEx ، DHL و UPS از علم داده برای شناسایی بهترین مسیرها، انتخاب زمان‌ مناسب و نوع حمل ‌و‌ نقل کالا استفاده می‌کنند. علم داده بسیار گسترده و متنوع است و در کسب‌و‌کار جدید است، به این دلیل که بررسی، ارزیابی، شناسایی و تحلیل حجم زیادی از داده‌های ساختار نیافته می‌تواند برای سازمان‌ها شرکت‌ها بسیار پیچیده، گران و زمان‌بر باشد.