علم داده یک رشته تحصیلی است که دانش آمار، ریاضیات، برنامه نویسی و تخصص حوزه را ترکیب می کند تا به کسب و کارها در برنامه ریزی، پیش بینی و تصمیم گیری کمک کند. چندین بخش مانند امور مالی، تجارت الکترونیک، مراقبت‌های بهداشتی، دفاع، تدارکات و تولید از علم داده برای تفسیر داده‌های پیچیده برای شناسایی روندها، کاهش هزینه‌های عملیاتی و زمان و بهبود محصولات و خدمات خود استفاده می‌کنند. یادگیری در مورد علم داده و کاربردهای مختلف آن می تواند به شما کمک کند تصمیم بگیرید که آیا می خواهید شغلی را در این زمینه دنبال کنید یا خیر.در این مقاله به این سوال پاسخ می‌دهیم که علم داده چیست؟، اهمیت آن را برجسته می‌کنیم، مراحل چرخه حیات علم داده را بیان می‌کنیم و کاربردهای آن را در صنایع مختلف به اشتراک می‌گذاریم.
علم داده چیست؟
یادگیری پاسخ “علم داده چیست؟” می تواند به شما در تعیین انواع کار مرتبط با این رشته کمک کند. این حوزه مطالعه ای است که از تکنیک های علمی، مدل های آماری، ریاضیات و برنامه نویسی برای استخراج بینش های ارزشمند از حجم زیادی از داده ها برای شناسایی روندها و الگوها و پیش بینی ها و پیش بینی ها استفاده می کند. مراحل اولیه در علم داده شامل جمع آوری داده ها، تمیز کردن، آماده سازی، تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی، ساخت مدل و استقرار است. اجزای آن عبارتند از:
- استراتژی داده: استراتژی داده به شیوه های داده یک سازمان اشاره دارد. سازمان‌ها نیازمند تعریف سیاست‌ها و رویه‌هایی هستند که خط لوله داده‌ها را از جمع‌آوری و آماده‌سازی تا مصرف و توزیع آن بهینه می‌کند.
- تجسم داده‌ها: هدف اصلی تجسم داده‌ها ساده‌سازی داده‌های پیچیده در قالبی به‌راحتی قابل درک است و اغلب از طریق داستان‌های داده با مخاطبان ارتباط برقرار می‌کند. این نمایش داده ها به صورت نمودار، نمودار میله ای، انیمیشن و سایر اشیاء بصری است تا تجزیه و تحلیل، تفسیر و تصمیم گیری آسان تر شود.
- مهندسی داده: مهندسی داده شامل ایجاد خط لوله داده برای مدیریت و بهینه سازی جریان داده از منابع متعدد به منظور تسهیل تجزیه و تحلیل است. این شامل طراحی سیستم‌هایی است که می‌توانند حجم زیادی از داده‌های خام را از منابع مختلف دریافت کنند، آنها را طی چندین مرحله پیش پردازش پردازش کرده و آنها را برای تجزیه و تحلیل و مدل‌سازی آماده کنند.
- مدل‌سازی داده‌ها: مدل‌سازی داده‌ها شامل طراحی یک نمودار ساختاریافته برای نمایش تمام اجزای یک سیستم نرم‌افزاری، از جمله اجزای داده‌های آن و روابط بین آنها است.
مطالب مرتبط: یک دانشمند داده چه کاری انجام می دهد؟ و چگونه یکی شویم
چرا علم داده مهم است؟
علم داده به دلایل زیر مهم است:
- امکان تصمیم گیری بهتر را فراهم می کند. کسب و کارها می توانند از علم داده برای شناسایی الگوها و روندها از داده های تاریخی برای تصمیم گیری آگاهانه استفاده کنند. اتخاذ تصمیمات مبتنی بر داده می تواند به بهبود فروش، افزایش درآمد، کاهش هزینه های عملیاتی و ایجاد فرهنگ داده محور کمک کند.
- هزینه های عملیاتی و تلاش دستی را کاهش می دهد. کسب‌وکارها می‌توانند عملیات‌هایی را که تکراری، زمان‌بر و نیازمند تلاش دستی هستند، خودکار کنند. این به کارمندان کمک می کند تا روی سایر فعالیت های ضروری تمرکز کنند که آنها را ملزم به استفاده از خلاقیت و مهارت های تفکر انتقادی می کند.
- به نوآوری کمک می کند. با افزایش دسترسی به حجم زیادی از داده ها، کسب و کارها می توانند از ابزارها و فناوری ها برای انجام وظایفی مانند طبقه بندی، تشخیص، خوشه بندی، پیش بینی و پیش بینی استفاده کنند. این به ایجاد محصولات منحصر به فرد و نوآورانه کمک می کند.
مطالب مرتبط: درباره مشاغل علم داده (با مهارت ها و وظایف) بیاموزید
۶ مرحله از چرخه حیات علم داده
در اینجا شش مرحله از چرخه حیات علم داده آمده است:
۱. تعریف بیان مسئله
اولین قدم برای استفاده از راه حل های علم داده، تعریف بیان مسئله است. بیانیه مشکل معمولا شامل اجزای زیر است:
- تعریف روشنی از بیان مسئله.
- توضیح مفصل در مورد اهمیت حل مشکل و اینکه چگونه می تواند سودمند باشد.
- مروری بر آنچه که یک کسب و کار با حل مشکل به آن دست می یابد.
- روش ها یا مراحل مورد نیاز برای حل مشکل.
مطالب مرتبط: ۷ مفهوم مهم آمار برای دانشمندان داده
۲. جمع آوری داده ها
مرحله دوم پیاده سازی فرآیندی است که داده ها را از چندین منبع در قالب های مختلف جمع آوری کرده و آنها را در یک منبع واحد جمع می کند. جمع آوری داده ها از منابع معتبر و اطمینان از همسویی آن با نیازهای کسب و کار ضروری است. پس از جمع آوری داده ها، کارشناسان داده می توانند داده های تمیز و ساختار یافته را در انبارهای داده برای استفاده فوری و داده های بدون ساختار را در دریاچه های داده برای استفاده های بعدی ذخیره کنند.
مطالب مرتبط: ابزارهای جذب داده چیست؟ (با بهترین روش ها)
۳. تمیز کردن و آماده سازی داده ها برای تجزیه و تحلیل
تجزیه و تحلیل داده ها و تصمیم گیری بر کیفیت داده های مورد استفاده متکی است. هنگامی که کیفیت داده ها ضعیف باشد، می تواند منجر به نتیجه گیری های نادرست، ناکارآمدی کسب و کار، از دست دادن درآمد، بی اعتمادی و اختلال در فرآیندهای داخلی شود. پاکسازی و آماده سازی داده ها بخش اساسی استراتژی مدیریت داده یک سازمان است که تضمین می کند داده های ورودی برای تجسم و مدل سازی دقیق، قابل اعتماد، کامل و سازگار هستند.
مرتبط: ۱۲ ابزار تبدیل داده (با مثال ها و پرسش های متداول)
۴. تجزیه و تحلیل داده ها
تجزیه و تحلیل داده ها شامل ارزیابی داده ها برای به دست آوردن بینش های ارزشمندی است که به تصمیم گیری کمک می کند. برخی از انواع تجزیه و تحلیل داده ها عبارتند از:
- تجزیه و تحلیل متن: تجزیه و تحلیل متن با استفاده از یادگیری ماشینی و پردازش زبان طبیعی، اطلاعات ارزشمندی را از داده های متنی بدون ساختار استخراج می کند. به عنوان مثال، کسب و کارها می توانند از تجزیه و تحلیل متن برای تعیین احساسات از بازخورد مشتریان، نظرات رسانه های اجتماعی و نظرسنجی ها استفاده کنند.
- تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده: این شامل استفاده از تکنیک های آماری برای پیش بینی روندهای آینده با استفاده از داده های تاریخی است.
- تجزیه و تحلیل تجویزی: این شامل تجزیه و تحلیل داده های تاریخی و استفاده از الگوریتم های آماری برای ارائه رویکردهای چندگانه برای یک مشکل تجاری و کمک به تعیین بهینه است.
مرتبط: ۱۰ مهارت تجزیه و تحلیل داده های ارزشمند
۵. مدل های ساختمان
مدل سازی فرآیند آموزش یک مدل آماری است که می تواند رفتار آینده را بر اساس داده های تاریخی پیش بینی کند. در این مرحله، تیم علم داده داده ها را به مجموعه های آموزشی، اعتبار سنجی و تست تقسیم می کند. آنها مدل را با استفاده از مجموعه داده آموزشی می سازند، نتایج را در مجموعه اعتبارسنجی تایید می کنند و دقت مدل را در مجموعه آزمایشی آزمایش می کنند. مجموعه تست بخشی از مجموعه آموزشی و اعتبار سنجی نیست و به عنوان یک مجموعه داده نامرئی برای مدل عمل می کند. همچنین ممکن است از تنظیم هایپرپارامتر برای به حداکثر رساندن دقت مدل استفاده کنند.روش‌های مختلفی برای ارزیابی دقت مدل با استفاده از روش‌های مختلف، مانند ماتریس سردرگمی، دقت، فراخوانی و امتیاز F1 یا روش‌های سفارشی بر اساس مورد استفاده وجود دارد. کسب‌وکارها قبل از سرمایه‌گذاری منابع خود برای حل یک مشکل، نیازمند انجام تحقیقات کامل هستند. به عنوان مثال، مواردی وجود دارد که راه‌حل‌های علم داده، مانند یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق، می‌توانند هزینه‌ای باشند. برای تیم توسعه ضروری است که قبل از استفاده از ابزارها و فن‌آوری‌های پیشرفته، روش‌های ساده‌تری مانند تکنیک‌های آماری و تجسمی ساده‌تر را امتحان کنند.
مطالب مرتبط: ماتریس سردرگمی چیست؟ (و نحوه محاسبه یک)
۶. استقرار مدل ها
پس از آموزش و آزمایش مدل در محیط های تضمین کیفیت (QA)، تیم می تواند مدل را در محیط تولید مستقر کند. این به کاربران شخص ثالث امکان می دهد تا مدل را برای اهداف مورد نظر خود، مانند طبقه بندی، پیش بینی و تشخیص مصرف کنند. این تیم مدل را در خط لوله موجود ادغام می کند تا بتواند ورودی کاربر را بپذیرد و خروجی را برگرداند. کسب‌وکارها می‌توانند استقرار در محل یا ابر را انتخاب کنند. اگر آنها استقرار در محل را انتخاب کنند، به مدیریت سرورها، زیرساخت ها و سخت افزار مورد نیاز برای اجرای مدل نیاز دارند، در حالی که استقرار ابری به حداقل سرمایه گذاری و نگهداری نیاز دارد.برای تیم های توسعه نظارت بر مدل با ارزیابی عملکرد آن با داده های دنیای واقعی مهم است. انجام این کار با تعریف مجموعه ای از معیارها و نظارت بر تغییر مقادیر آنها در یک دوره امکان پذیر است. این تیم می تواند مدل مستقر شده را به صورت دوره ای با داده های جدید مجدداً آموزش دهد تا عملکرد آن را بهبود بخشد.
کاربردهای علم داده
در اینجا برخی از کاربردهای علم داده در زمینه های مختلف آورده شده است:
دارایی، مالیه، سرمایه گذاری
علم داده به درک رفتار مشتری، مانند الگوهای هزینه، ترجیحات و نحوه تعامل آنها با محصولات و خدمات یک کسب و کار کمک می کند. این به شرکت ها کمک می کند تا تصمیمات استراتژیک بهتری برای بهبود فروش و افزایش درآمد اتخاذ کنند. حرفه ای ها از راه حل های علم داده برای شناسایی تقلب های مالی با شناسایی ناهنجاری ها در تراکنش ها استفاده می کنند. معامله گران ممکن است از علم داده برای تجارت الگوریتمی استفاده کنند. این امر مستلزم آموزش ربات‌هایی است که حجم زیادی از داده‌های تاریخی، اخبار مالی، احساسات رسانه‌های اجتماعی و داده‌های اقتصاد کلان را برای تجارت تحلیل می‌کنند.
تجارت الکترونیک
تجارت الکترونیک می‌تواند از علم داده برای ایجاد سیستم‌های توصیه‌کننده استفاده کند که فهرستی شخصی از محصولات را در اختیار مشتریان قرار دهد. می تواند به تدوین استراتژی های قیمت گذاری مانند قیمت گذاری پویا و بهینه سازی قیمت برای به حداکثر رساندن سود کمک کند. قیمت گذاری به عواملی مانند عرضه و تقاضا، فروش، ترجیحات و تجزیه و تحلیل رقبا بستگی دارد. آنها همچنین می‌توانند از دستیارهای مجازی برای پاسخ دادن به سؤالات ساده استفاده کنند و به شیوه‌ای شبیه انسان با مشتریان تعامل داشته باشند. این می تواند به بهبود رضایت مشتری کمک کند.
مطالب مرتبط: تحلیلگر داده در مقابل دانشمند داده (با حقوق و انعام)
مراقبت های بهداشتی
استفاده از علم داده در مراقبت های بهداشتی می تواند به کشف دارو، نظارت بر سلامت بیماران، انجام تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی برای تشخیص زودهنگام بیماری ها و تجزیه و تحلیل پیش بینی برای درمان بیماری های مزمن کمک کند. همچنین در ژنومیک رمزگشایی اطلاعات در توالی‌های اسید دئوکسی ریبونوکلئیک (DNA) برای یافتن همبستگی‌های احتمالی بین علائم و شرایط سلامتی مهم است. همچنین می‌تواند به بیماران در ایجاد چک‌لیست از روش‌های درمانی، آگاه کردن آنها برای مصرف به موقع داروها و تعیین وقت ملاقات کمک کند.
مربوط:
- ۲۳ نمونه از ابزارهای علم داده که حرفه ای ها استفاده می کنند
- امنیت سایبری در مقابل علم داده: مقایسه دقیق
یک پاسخ