دیتا ساینس چیست؟ | کامل و به روز از علم داده

امروزه تعداد زیادی از کسب‌وکارها به‌منظور حل کردن مسائل سازمان، تصمیم‌گیری‌های درست و همچنین برای سرمایه‌گذاری، از دیتا ساینس یا همان علم داده استفاده می‌کنند. اما علم داده چیست و چه کاربردی دارد؟ چنانچه داده‌ها به شیوهٔ درستی مدیریت شوند، کاربردهای متعددی خواهند داشت. دیتا ساینس از توانایی تبدیل داده‌های خام به اطلاعات باارزش برخوردار بوده و اهمیت بالایی در دنیای کسب‌وکار دارد. در این مطلب، ابتدا بررسی می‌کنیم که دیتا ساینس چیست. سپس دربارهٔ اجزای آن و مهم‌ترین کاربردهای آن، اطلاعاتی به شما عزیزان ارائه خواهیم داد.

دیتا ساینس چیست؟

پیش از این‌که دربارهٔ اجزای دیتاساینس و فرایندهای آن صحبت کنیم، باید به این پرسش پاسخ دهیم که دیتا ساینس چیست. دیتا ساینس یا علم داده یکی از داغ‌ترین موضوعات در بین سازمان‌ها و افراد کارآزموده‌ای است که بر روی جمع‌آوری اطلاعات و استفاده از آن‌ها برای کمک به رشد کسب‌وکارشان متمرکز هستند. داده‌ها در صورتی که به شکلی مؤثر مورد پردازش قرار گیرند، حکم سرمایه را برای سازمان‌ها دارند. امروزه با ورود به دنیای داده‌های کلان، نیاز به فضای ذخیره‌سازی به شدت افزایش یافته‌است. تا سال ۲۰۱۰، ساخت زیربنایی پیشرفته به‌منظور ذخیره‌سازی این داده‌ها مورد توجه بود. اما امروزه تمرکز اصلی بر روی پردازش داده‌هاست.

اگر بخواهیم به سوال دیتا ساینس چیست به‌طور خلاصه و مفید پاسخ دهیم، باید بگوییم که دیتاساینس به‌طورکلی به این معناست که داده از کجا می‌آید و بیانگر چه چیزی است. همچنین دیتا ساینس به معنی راه‌هایی است که داده از طریق آن‌ها، به اطلاعات و منابعی ارزشمند به‌منظور خلق راهبردهای مؤثر در کسب‌وکار تبدیل می‌شود.

اجزای دیتا ساینس

در این بخش می‌‌خواهیم با اجزای دیتا ساینس به‌طور کامل آشنا شویم:

آمار

آمار مهم‌ترین بخش دیتا ساینس محسوب می‌شود. آمار به روش یا علم جمع‌آوری اطلاعات و تجزیه و تحلیل داده‌های عددی در راستای به‌دست آوردن یک نگرش مفید گفته می‌شود که جایگاه ویژه‌ای را در دیتا ساینس به خود اختصاص داده‌است.

بصری‌سازی

یکی از مهم‌ترین تکنیک‌ها درزمینهٔ علم داده، تکنیک بصری‌سازی است. این تکنیک به شما کمک می‌کند تا به مقادیر زیادی از داده‌ها از طریق تصاویر قابل درک دسترسی پیدا کنید.

یادگیری ماشین

یادگیری ماشین، مطالعه و ساخت الگوریتم‌ها را برای افراد امکان‌پذیر می‌کند. درنتیجه افراد می‌توانند پیش‌بینی‌های لازم را برای داده‌های پیش‌بینی نشده انجام دهند.

یادگیری عمیق

یادگیری عمیق یکی از به‌روزترین تحقیقات یادگیری ماشین است. در این روش، انتخاب مدل تجزیه و تحلیل بر عهدهٔ الگوریتم است.

کاربرد دیتا ساینس در کسب‌وکارها

در بخش‌های قبلی دربارهٔ این‌که دیتا ساینس چیست و چه اجزایی دارد صحیت کردیم. حال می‌خواهیم کاربرد دیتا ساینس را بررسی کنیم. دیتا ساینس می‌تواند از ابزارهای پیشرفته و نوین برای کار روی داده‌ها استفاده کند. این ابزارها از منابع گوناگونی همچون گزارش‌های مالی، فایل‌های متنی یا چندرسانه‌ای و همچنین از فرم‌های بازاریابی به‌دست می‌آیند. علم داده در بین حوزه‌های مختلفی از مشاغلی همچون حوزه‌های مالی، درمانی، آموزشی، خرید و فروش کالا و… کاربرد دارد. در ادامه، مهم‌ترین موارد استفاده از دیتا ساینس را بررسی خواهیم کرد:

تحلیل پیش‌گویانه

دیتا ساینس کاربردهای متعددی درزمینهٔ تحلیل پیش‌گویانه دارد. برای مثال، پیش‌بینی آب‌وهوا از طریق علم داده با استفاده از اطلاعات به‌دست آمده از ماهواره‌ها، رادارها، کشتی‌ها و هواپیماها صورت می‌گیرد. علم داده این اطلاعات را به مدل‌هایی تبدیل می‌کند که پیش‌بینی بلایای طبیعی از طریق آن‌ها امکان‌پذیر خواهد بود. این امر به ما کمک می‌کند تا اقدامات لازم را در زمان درست انجام دهیم و از خسارات احتمالی جلوگیری کنیم.

پیشنهادات محصول

پیشنهادات محصول در مدل‌های سنتی به کسب اطلاعات از تاریخچهٔ خرید، تاریخچهٔ مرورگر و مشخصه‌های جمعیت‌شناختی می‌پرداختند. اما این اطلاعات هیچ‌گاه از دقت لازم برخوردار نبودند. امروزه به کمک دیتا ساینس، می‌توان علی‌رغم حجم و تنوع بسیار بالای داده‌ها، مدل‌های مؤثر و خوبی را برای پیشنهادات دقیق‌تر فراهم کرد.

تصمیم‌گیری مؤثر

تصمیم‌گیری مؤثر از دیگر کاربردهای دیتا ساینس در کسب‌وکار است. یک مثال جالب از کاربرد دیتا ساینس در تصمیم‌گیری مؤثر، می‌تواند مربوط به اتومبیل‌های خودران باشد. چنین اتومبیلی اطلاعات را به‌صورت لحظه‌ای توسط سنسورهای مختلف از محیط اطراف دریافت می‌کند تا یک نقشهٔ بصری از محیط اطراف به‌دست آورد. سپس خودرو براساس این اطلاعات و با توجه به الگوریتم یادگیری ماشین، تصمیمات مهمی هنگام رانندگی می‌گیرد. این تصمیمات می‌تواند شامل افزایش سرعت، توقف، چرخش و… باشد.

فرایند دیتا ساینس

شاید برای شما هم جالب باشد که بدانید فرایند دیتا ساینس چیست. در این بخش قصد داریم فرایند علم داده را به‌صورت مرحله‌به‌مرحله بررسی کنیم:

اکتشاف

نخستین مرحله از فرایند دیتا ساینس، مرحلهٔ اکتشاف نام دارد که به معنی به‌دست آوردن اطلاعات از منابع داخلی و خارجی است. داده‌های مورد استفاده می‌توانند شامل موارد زیر باشند:

• داده‌های سرشماری؛
• اطلاعات پخش‌شده از منابع آنلاین؛
• گزارش‌های به‌دست آمده از وب‌سرورها؛
• اطلاعات جمع‌آوری‌شده از رسانه‌های اجتماعی مختلف.

آماده‌سازی

دومین مرحله از فرایند دیتا ساینس مربوط به آماده‌سازی داده‌هاست. داده‌ها ممکن است ناسازگاری‌هایی همچون ستون‌های خالی، فرمت‌های نادرست و مقادیر گم‌شده داشته باشند. قبل از مدل‌سازی باید اطلاعات مورد پردازش قرار گیرند و ناسازگاری‌های آن‌ها حذف شوند. زیرا هرچه داده‌ها دقیق‌تر باشند، پیش‌بینی‌های دقیق‌تری به‌دست خواهد آمد.

برنامه‌ریزی مدل‌ها

در دومین مرحله از فرایند دیتا ساینس، باید روش رسم رابطه بین متغیرهای ورودی مشخص شود. برنامه‌ریزی برای مدل با به‌کارگیری فرمول‌های آماری گوناگون و ابزارهای تصویرسازی انجام می‌شود. همچنین سرویس‌های تحلیل R، SQL و Access بعضی از مهم‌ترین ابزارهایی هستند که به‌منظور برنامه‌ریزی مدل‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند.

ساخت مدل

در مرحلهٔ ساخت مدل، مجموعه داده‌ها برای آزمایش توزیع شده و تکنیک‌هایی همچون پیوستگی، خوشه‌بندی و دسته‌بندی بر روی مجموعه داده‌های تمرینی اجرا می‌شوند.

عملیاتی‌سازی

در مرحلهٔ عملیاتی‌سازی، مدل نهایی به همراه گزارش‌ها، اسناد و کدها تحویل داده می‌شود. این مدل بعد از آزمایش کامل، در محیطی کاملاً واقعی آماده به کار می‌شود.

ارسال نتایج

در آخرین مرحله از فرایند دیتا ساینس، نتایج به افراد مربوطه اطلاع‌رسانی می‌شود. این نتایج به افراد کمک می‌‌کند تا مطابق با ورودی‌های مدل، تصمیمات درستی را اتخاذ کنند.

جمع‌بندی

در این مطلب، ما در آکادمی هوش مصنوعی مهسا به سوال علم داده چیست پاسخ دادیم و درمورد اجزا، فرایندها و کاربردهای دیتا ساینس صحبت کردیم. علم داده امروزه از اهمیت بسیار بالایی در کسب‌وکارها برخوردار بوده و به افراد در جهت پردازش هدفمند داده‌ها برای اتخاذ تصمیم‌گیری‌های مناسب کمک می‌کند. از همین رو شما حتماً باید بدانید دیتا ساینس چیست تا بتوانید کسب‌وکارهای خود را در دنیای امروز به‌خوبی پیش ببرید.