علم داده چیست؟

علم داده؛ نامی بسیار آشنا که این روزها بر سر زبان‌هاست و در هر نقطه‌ای از جهان به دنبال مختصصان آن هستند. علم داده، عملی‌ست که وابسته به چند رشته‌ی دیگر است. علم داده در واقع ترکیب و مخلوطی از تکنولوژی، توسعه‌ی الگوریتم و استنتاج داده‌هاست. شاید با خود بگویید هدف از ایجاد و پیشرفت چنین علم پیچیده‌ای چیست؟ هدف از ایجاد چنین علمی، حل مسائل پیچیده‌ی تحلیلی است. در واقع علم داده، آینده‌ی هوش مصنوعی‌ست.

تا چند سال پیش، دغدغه‌ی اصلی تمام مراکز بزرگ، ذخیره‌سازی اطلاعات بود. اکنون این مشکل توسط فریم ورک Handoop و سایر فریم ورک‌ها حل شده است. درنتیجه دغدغه‌ی اصلی نیز تغییر پیدا کرده است. اکنون همگی به دنبال استفاده از علم داده و هوش مصنوعی برای ارزش بخشیدن به تجارت و کسب و کار خود هستند.

پس از مطالعه‌ی این مطلب؛

• متوجه مفهوم علم داده می‌شوید.
• نیازمندی به علم داده را درک می‌کنید.
• تفاوت BI و علم داده را متوجه می‌شوید.

در انتهای این مطلب ممکن است تصمیم بگیرید هم اینک رشته‌ی تحصیلی خود را تغییر داده و به دنبال علم داده بروید. تا انتها با ما همراه باشید…

چرا به علم داده نیازمندیم؟

پیش از این داده‌ها غالبا ساخت یافت و در سایزهایی کوچک بودند و به وسیله‌ی ابزارهای ساده‌ی BI (هوش تجاری) قابل تحلیل بودند. اما رفته رفته داده ها به سمتی رفتند که کمتر ساخت یافته هستند. طبق تحقیقات تا سال ۲۰۲۰ بیش از ۸۰ درصد داده‌ها بدون ساختار مشخصی خواهند بود. در نتیجه تحلیل داده‌ها نیز به سرعت در حال تغییر و پیچیده شدن است.

این داده‌ها از منابع مختلفی تولید می‌شوند؛ منابعی همچون لیست‌های مالی، فایل‌های متنی، فرم‌های چندرسانه‌ای، سنسورها و … . ابزارهای ساده‌ی BI قادر به پردازش کردن این داده‌های بزرگ و متنوع نیستند و چه دلیلی بهتر و محکم‌تر از این مسئله، برای نیازمندی به علم داده وجود دارد؟ اما این تنها دلیل نیست؛ در ادامه دلایل نیازمندی به علم داده را مشاهده می‌کنید:

اگر می‌توانستید نیازمندی‌های مشتریان خود را پیش‌بینی کنید، چقدر کسب و کار شما موفق‌تر می‌شد. اکنون این کار در ابعاد بزرگ با علم داده میسر شده است. بسیاری از داده‌های مشتریان خود را جمع آوری می‌کنید و سپس به وسیله‌ی علم داده، نیازمندی دقیق مشتریان را بررسی می‌کنید و کسب و کار خود را بدان سو، سوق می‌دهید.

اکنون بیایید نقش علم داده در تصمیم گیری را بررسی کنیم. به عنوان مثال اگر خودروهای بدون سرنشین آنقدری باهوش باشند که ما را به خانه ببرند، چه احساسی خواهید داشت؟ اتومبیل‌های بدون سرنشین با جمع آوری داده‌های اطراف خود و آنالیز آن‌ها تصمیم می‌گیرند که کجا سرعت خود را افزایش دهند و کجا ترمز کنند.

علم داده برای پیش‌بینی بسیار مفید است. به عنوان مثال داده‌هایی را از سرتاسر جهان از کشی‌ها، رادارها، ماهواره‌ها و … می‌توان جمع آوری کرد و با تجزیه و تحلیل آن‌ها آب و هوا و حتی بلایای طبیعی را پیش بینی کرد. این گونه می‌توان از بسیاری تلفات ناشی از بلایای طبیعی پیشگیری کرد.

و اما سوال اصلی؛ علم داده چیست؟

همانطور که در ابتدا گفتیم علم داده، امروزه بسیار رواج یافته است. اما معنای آن چیست؟ و چه مهارت‌هایی برای تبدیل شدن به متخصص علم داده نیاز دارید؟ علم داده ترکیبی از ابزارهای مختلف، الگوریتم‌ها و یادگیری ماشین است که هدف آن کشف الگوهای ناشناخته از داده‌های خام است. اما تفاوت علم داده با آمارگیری چیست؟ تفاوت این دو همانند پیش بینی و توضیح است. آمارگیری به توضیح مسائل می‌پردازد و علم داده به دنبال پیش بینی است.

وظیفه‌ی تحلیلگر داده این است که توضیح دهد چه پردازشی رخ داده است و چه اتفاقاتی افتاده است. اما یک متخصص علم داده با استفاده از یادگیری ماشین‌ پیشرفته به پیش بینی آینده‌ی برخی مسائل خاص می‌پردازد. علم داده برای تصمیم گیری، پیش بینی، تحلیل، تحلیل‌های پیشگویانه و یادگیری ماشین مورد استفاده قرار می‌گیرد.

تجزیه و تحلیل پیشگویانه:

اگر شما به مدلی نیاز دارید که بتواند احتمالات یک رویداد خاص در آینده را پیش‌بینی کند، باید از تجزیه و تحلیل پیشگویانه استفاده کنید. به عنوان مثال اگر در حال تامین اعتبار مالی هستید، احتمال اینکه مشتریان شما پرداخت‌های اعتباری را به موقع انجام دهند، مسئله‌ای بسیار مهم است. در اینجا می‌توانید یک مدل بسازید که تجزیه و تحلیل‌های پیشگویانه را بر روی تاریخچه‌ی پرداخت مشتریان انجام دهد تا پیش‌بینی کند که آیا پرداخت آتی به موقع خواهد بود یا خیر.

تجزیه و تحلیل وابسته به شرایط:

اگر شما مدلی را نیاز دارید که هوش تصمیم گیری و اصلاح تصمیمات را داشته باشد، قطعا نیاز به تجزیه و تحلیل وابسته به شرایط دارید. این حوزه می‌توان گفت کاملا در مورد ارائه‌ی مشاوره است. به عبارت دیگر، نه تنها عمل پیش بینی را انجام می‌دهد؛ بلکه طیف وسیعی از اقدامات و پیامدهای مرتبط با آنها را نتیجه می‌دهد.

بهترین مثال برای این زمینه، ماشین بدون سرنشین گوگل است. اطلاعات جمع‌آوری‌شده توسط اتومبیل می‌تواند برای آموزش خودروهای بدون سرنشین استفاده شود. شما می‌توانید الگوریتم هایی را روی این داده‌ها اجرا کنید تا آن را هوشمند سازید. این کار باعث می‌شود که اتومبیل شما تصمیم بگیرد که چه زمانی بچرخد، در کدام مسیر حرکت کند و چقدر سرعت داشته باشد.

یادگیری ماشین برای پیش بینی:

اگر شما داده‌های تراکنشی یک شرکت مالی را داشته باشید و بخواهید مدلی برای تعیین روند آینده داشته باشید، الگوریتم‌های یادگیری ماشین بسیار مناسبند. این امر تحت الگوی یادگیری نظارت شده قرار می‌گیرد. چون شما قبلا داده‌های مربوط به آن را دارید و می‌توانید ماشین‌آلات خود را آموزش دهید.

یادگیری ماشین برای کشف الگو:

اگر شما پارامترهایی را که براساس آن می‌توانید پیش‌بینی کنید ندارید، باید الگوهای نهفته درون داده‌ها را پیدا کنید تا بتوانند پیش بینی‌های معنادار و درستی به دست آورید. رایج‌ترین الگوریتم مورد استفاده برای کشف الگوها، الگوریتم Clustering  یا دسته بندی است.

تفاوت BI و علم داده

BI اساسا داده‌های قبلی را تجزیه و تحلیل می‌کند تا درک و بینشی برای توصیف روند کسب و کار بیابد. BI یا همان هوش تجاری شما را قادر می‌سازد که داده‌ها را از منابع داخلی و خارجی جمع‌آوری کنید، آن را آماده کنید، سوالاتی را مطرح کنید و میزکاری جهت به سوالاتی مانند تحلیل درآمد فصلی یا مشکلات کسب‌وکار تشکیل دهید. BI می‌تواند تاثیر رویدادهای خاص در آینده نزدیک را ارزیابی کند.

علم داده رویکردی آینده‌نگر است؛ که به دنبال اکتشاف با تمرکز بر تحلیل داده‌های گذشته یا فعلی است و در صدد است به هدف تصمیم‌گیری آگاهانه دست یابد. این پاسخ به سوالاتی‌ست که با عنوان “چه” و “چگونه” مطرح می‌شوند.

می‎توان گفت یکی از متداول‌ترین مشکلات علم داده این است که بدون فهم نیازمندی‌ها یا قالب بندی مشکلات کسب و کار، مستقیما به سراغ جمع‌آوری و حلیل داده می‌روند. لازم است ترتیب اجرا حتما حفظ شود.

چندکلام با چ‌یاب:

علم داده یک علم و شغل پر طرفدار و البته پردرآمد محسوب می‌شود و اکنون جزو پردرآمدترین رشته‌های فناوری اطلاعات است. اگر علاقمند به یادگیری و کسب تخصص هستید؛ می‌توانید در حوزه‌های علم داده، همچون یادگیری ماشین شروع به فعالیت کنید. یادگیری ماشین با استقبال بسیار خوبی مواجه شده است و روز به روز به تعداد علاقمندان و متخصصان آن افزوده می‌شود. امیدواریم که این مطلب برای شما مفید بوده باشد. همچنین منتظر نظرات، انتقادات و پیشنهادات شما عزیزان هستیم.

برای اطلاع از آخرین اخبار و آموزش‌های ما می‌توانید به کانال تلگرامی چ یاب مراجعه کنید و در کانال عضو شوید.