دیتا ساینس چیست؟ آشنایی با مفاهیم اصلی علم داده و کاربردهای آن

در دنیایی که داده‌ها به‌سرعت در حال تولید و تغییر هستند، قدرت در دست کسانی است که بتوانند داده‌ها را درک، تحلیل و به تصمیمات هوشمندانه تبدیل کنند. دیتا ساینس در واقع دنیای پنهانی از اطلاعات و الگوها را آشکار می‌کند که در دل حجم عظیمی از داده‌ها پنهان شده‌اند. دیتا ساینس (Data Science) یکی از شاخه‌های پرکاربرد در حوزه فناوری است که از ترکیب رشته‌های آمار، تحلیل داده‌ها، یادگیری ماشین و برنامه‌نویسی شکل گرفته تا اطلاعات ارزشمندی از داده‌ها استخراج کند.

تحلیل رفتار کاربران در شبکه‌های اجتماعی، پیش‌بینی دقیق تغییرات بازارهای مالی و تحلیل رفتار مشتریان یک فروشگاه اینترنتی را می‌توان با کمک دیتا ساینس یا علم داده انجام داد. علم داده به ما کمک می‌کند تا از دل داده‌های خام و در ظاهر بی‌معنا، ارزشمندترین و کاربردی‌ترین اطلاعات را استخراج کنیم. اگر می‌خواهید با مفهوم علم داده بیشتر آشنا شوید و برای سوال دیتا ساینس چیست؟ یک جواب کامل پیدا کنید، در ادامه این مقاله از مجله سبزلرن با ما همراه شوید.

دیتا ساینس (Data Science) چیست؟

داده‌ها یکی از ارزشمندترین دارایی‌های هر سازمانی هستند که با کمک دیتا ساینس یا علم‌داده می‌توان آن‌ها را تجزیه و تحلیل کرد. در پاسخ به سوال دیتا ساینس چیست؟ نیز باید بگوییم که دیتا ساینس (Data Science) تلفیقی از ابزارها، الگوریتم‌ها و اصول یادگیری ماشین است که با هدف شناسایی الگوهای پنهان در داده‌های خام به کار می‌رود. علم داده پیوند نزدیکی با داده‌کاوی دارد و به تحلیل و استخراج اطلاعات ارزشمند از داده‌های پیچیده کمک می‌کند.

کسب‌وکارها و سازمان‌ها از Data Science برای بهینه‌سازی فرآیندها، بهبود تصمیم‌گیری‌ها و پیش‌بینی روندهای آینده استفاده می‌کنند. هر چه داده‌ها بیشتر و پیچیده‌تر شوند، اهمیت دیتا ساینس نیز افزایش می‌یابد و به ابزاری اساسی برای موفقیت در دنیای دیجیتال تبدیل می‌شود. به‌کارگیری علم داده‌ها تنها محدود به شرکت‌های بزرگ فناوری نیست و می‌توان از آن در تحلیل اطلاعات بیماران و خرده فروشی‌های آنلاین نیز کمک گرفت.

مفاهیم اصلی علم داده چیست؟

دیتا ساینس مفاهیم متعددی را در بر می‌گیرد که هر کدام به نحوی با فرآیند تحلیل و استفاده از داده‌ها مرتبط هستند. این مفاهیم همگی در کنار هم، ابزارهای مورد نیاز برای پردازش و تحلیل داده‌ها را در اختیار دیتا ساینتیست‌ها یا دانشمند داده قرار می‌دهند تا از داده‌ها به بهترین نحو استفاده کنند. تحلیل داده‌ها می‌تواند شامل تحلیل توصیفی (Descriptive Analysis) و تحلیل پیش‌بینی‌کننده (Predictive Analysis) باشد. به‌صورت کلی اصلی‌ترین مفاهیم علم داده عبارتند از:

• داده‌های بزرگ (Big Data): مجموعه داده‌هایی که بسیار بزرگ، پیچیده و حجیم هستند و پردازش و تحلیل آن‌ها به روش‌های سنتی ممکن نیست. ابزارهای خاصی مانند Hadoop و Spark برای پردازش داده‌های بزرگ استفاده می‌شوند. با پیشرفت فناوری‌هایی مانند اسپارک و هدوپ که چالش ذخیره‌سازی داده‌های بزرگ را حل کرده‌اند، اکنون تمرکز بر پردازش و تحلیل این داده‌ها است.
• یادگیری ماشین (Machine Learning): یکی از زیرمجموعه‌های هوش مصنوعی که در آن الگوریتم‌ها از داده‌ها یاد می‌گیرند و الگوهایی را برای پیش‌بینی و طبقه‌بندی استخراج می‌کنند. در صورت عدم وجود پارامترهای مشخص برای پیش‌بینی، باید الگوهای پنهان در داده‌ها را کشف کنید، که این فرآیند به عنوان یادگیری بدون نظارت شناخته می‌شود. در این روش برچسب‌های از پیش تعریف‌شده برای گروه‌بندی وجود ندارد و یکی از رایج‌ترین الگوریتم‌ها برای کشف الگوها، خوشه‌بندی است.
• یادگیری عمیق (Deep Learning): یادگیری عمیق شاخه‌ای نوین از یادگیری ماشین است که در آن الگوریتم به‌طور خودکار مدل تجزیه‌وتحلیل را انتخاب می‌کند. یک زیرمجموعه از یادگیری ماشین که از شبکه‌های عصبی مصنوعی چند لایه برای یادگیری الگوهای پیچیده در داده‌ها استفاده می‌کند. یادگیری عمیق به‌ویژه در پردازش تصویر، صدا و زبان طبیعی کاربرد دارد و به‌تحلیل داده‌ها در حجم زیاد کمک می‌کند.
• مدل‌سازی آماری (Statistical Modeling): استفاده از روش‌ها و مدل‌های ریاضی برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و کشف روابط بین متغیرها شامل رگرسیون، تست فرضیه‌ها و توزیع‌های احتمالی است. آمار، علم جمع‌آوری و تحلیل داده‌های عددی در مقیاس بزرگ برای رسیدن به پیش‌بینی‌های جدید است.
• پیش‌بینی (Predictive Analytics): تکنیک‌های آماری و یادگیری ماشین که برای پیش‌بینی رویدادهای آینده بر اساس داده‌های تاریخی به کار می‌روند. مدل‌های پیش‌بینی‌کننده به کسب‌وکارها کمک می‌کنند تا تصمیمات بهتری بگیرند.
• تجزیه و تحلیل تجویزی (Prescriptive Analytics): این روش یکی از مراحل پیشرفته تحلیل داده‌ها است که به کمک الگوریتم‌ها و مدل‌های ریاضی توصیه‌های عملی و راهکارهای مشخصی را برای بهینه‌سازی تصمیم‌گیری ارائه می‌دهد. برخلاف تحلیل توصیفی و پیش‌بینی، که به توصیف گذشته یا پیش‌بینی آینده می‌پردازند، تجزیه و تحلیل تجویزی با استفاده از داده‌ها، سناریوهای مختلف و محدودیت‌های موجود، بهترین اقداماتی را که سازمان‌ها باید برای دستیابی به اهداف خود انجام دهند پیشنهاد می‌کند.
• تجسم داده (Data Visualization): نمایش گرافیکی داده‌ها و تحلیل‌ها به‌منظور آسان‌سازی فهم نتایج. ابزارهایی مانند Tableau و Power BI برای این منظور استفاده می‌شوند.

پیشنهاد دوره: اموزش پایتون

چرخه حیات دیتا ساینس چگونه است؟

دیتا ساینس از چندین جزء و حوزه مختلف تشکیل شده است که هر کدام نقش مهمی در فرآیند تجزیه و تحلیل داده‌ها ایفا می‌کنند. فرآیند تحلیل داده به‌صورت کلی شش مرحله دارد و مرحله اول اکتشاف است. در این مرحله داده‌ها از منابع داخلی و خارجی مختلف جمع‌آوری می‌شوند. منابع مختلف شامل دیتابیس‌ها، فایل‌های لاگ، API ها، اینترنت اشیا و غیره است. سپس در مرحله آماده‌سازی، داده‌ها تمیز و اصلاح می‌شوند تا برای تحلیل آماده شوند.

در مرحله برنامه‌ریزی مدل‌ها نیز روش‌های آماری و تکنیک‌های تحلیل برای ایجاد مدل انتخاب می‌شوند. پس از آن در مرحله ساخت مدل، مدل بر اساس داده‌های تمرینی ساخته و آزمایش می‌شود. در مرحله عملیاتی‌سازی، مدل نهایی در محیط واقعی پیاده‌سازی شده و مورد استفاده قرار می‌گیرد. در مرحله ششم نیز تمامی نتایج به ذ‌ی‌نفعان ارائه می‌شود تا بر اساس آنها تصمیم‌گیری‌های نهایی انجام شود. پس از ساخت مدل‌های پیش‌بینی و تحلیل داده‌ها، این مدل‌ها در سیستم‌های عملیاتی پیاده‌سازی شده و به مرور زمان بهینه‌سازی می‌شوند تا دقت آن‌ها افزایش یابد.

کاربردهای اصلی دیتا ساینس

دیتا ساینس به‌عنوان یک ابزار حیاتی در تحول دیجیتال و نوآوری، به کسب‌وکارها و سازمان‌ها این امکان را می‌دهد که رقابت‌پذیری خود را حفظ کنند و در محیط‌های پرچالش امروزی موفق‌تر عمل کنند. در سال‌های اخیر علم داده به‌دلایل مختلفی اهمیت ویژه‌ای پیدا کرده و به یک ابزار کلیدی در تحلیل داده‌های کسب و کارهای مختلف تبدیل شده است.

سازمان‌ها و کسب‌وکارها از دیتا ساینس برای تجزیه و تحلیل داده‌های خود استفاده می‌کنند تا تصمیمات بهتری بگیرند. این تصمیمات می‌تواند از انتخاب استراتژی‌های بازاریابی تا بهینه‌سازی عملیات و حتی نوآوری‌های جدید را شامل شود. علم داده کاربردهای متنوعی دارد و به بهبود تصمیم‌گیری و کارایی در بسیاری از زمینه‌ها کمک می‌کند. برخی از کاربردهای اصلی آن عبارتند از:

• پزشکی و سلامت: علم داده نقش مهمی در بهبود سیستم‌های بهداشتی دارد. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و تحلیل داده‌های بزرگ، پزشکان می‌توانند بیماری‌ها را با دقت بیشتری تشخیص دهند. همچنین، مدل‌های پیش‌بینی به سازمان‌های بهداشتی کمک می‌کنند تا شیوع بیماری‌های مختلف را پیش‌بینی کرده و اقدامات پیشگیرانه‌ای انجام دهند.
• مالی و بانکداری: علم داده در حوزه مالی و بانکداری نیز به موسسات کمک می‌کند تا ریسک‌های مالی را پیش‌بینی کنند و تصمیم‌گیری‌های بهتری در سرمایه‌گذاری‌ها داشته باشند. با تحلیل داده‌های مشتریان و تراکنش‌ها، سیستم‌های هوشمند می‌توانند تقلب‌های مالی را سریع‌تر شناسایی و از آنها جلوگیری کنند.
• شخصی‌سازی تجربه کاربر در کسب و کارهای آنلاین: یکی از کاربردهای مهم Data Science، ایجاد تجربه‌های شخصی‌سازی‌شده برای کاربران است. به‌عنوان مثال پلتفرم‌هایی مانند نتفلیکس و آمازون با تحلیل داده‌های کاربری، محتوا و محصولات را بر اساس علاقه و رفتار قبلی کاربر پیشنهاد می‌دهند.
• بهینه‌سازی فرآیندهای حمل و نقل و لجستیک: با تحلیل داده‌ها، سازمان‌ها می‌توانند فرآیندهای خود را بهینه کنند و کارایی بیشتری داشته باشند. این بهینه‌سازی می‌تواند در کاهش هزینه‌ها، افزایش بهره‌وری و بهبود کیفیت خدمات تاثیر بگذارد. شرکت‌های حمل‌ونقل با تحلیل داده‌های ترافیکی و پیش‌بینی تقاضاها می‌توانند بهترین مسیرها را برای تحویل کالاها انتخاب کرده و زمان و هزینه‌ها را کاهش دهند. مدیریت هوشمند موجودی انبارها بر اساس تقاضای پیش‌بینی‌شده نیز به جلوگیری از کمبود یا اضافه‌بار در انبارها کمک می‌کند و کارایی زنجیره تامین را افزایش می‌دهد.

• تحلیل رفتار مشتریان، رقبا و بازار: شرکت‌ها می‌توانند با کمک علم داده، تحلیل‌های دقیقی از رفتار مشتریان خود، رقبا و روندهای بازار داشته باشند و استراتژی‌های خود را بر اساس آن تنظیم کنند. دیتا ساینس به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا الگوهای رفتاری مشتریان خود را بهتر درک کنند. این شناخت به سازمان‌ها امکان می‌دهد تا خدمات و محصولات بهتری ارائه دهند و وفاداری مشتریان را افزایش دهند.

تفاوت هوش تجاری و دیتا ساینس چیست؟

تفاوت اصلی هوش تجاری (BI) و دیتا ساینس در نوع تحلیل و هدف آن‌ها است. هوش تجاری به تحلیل داده‌های گذشته و جاری می‌پردازد تا روندهای تجاری را شناسایی کرده و بینش‌هایی برای تصمیم‌گیری در آینده نزدیک ارائه دهد. این تحلیل‌ها بیشتر توصیفی و برای پاسخ به سوالات مشخص و عملی مانند تجزیه و تحلیل درآمد استفاده می‌شود. اما علم داده رویکردی اکتشافی و پیش‌بینی کننده دارد که با استفاده از تحلیل داده‌های گذشته و حال، نتایج آینده را پیش‌بینی کرده و به سوالات باز درباره چیستی و چگونگی رویدادها پاسخ می‌دهد.

دانشمند داده یا دیتا ساینتیست چیست؟

دیتا ساینتیست‌ (Data Scientist) یا دانشمند داده به فردی گفته می‌شود که در زمینه جمع‌آوری، تحلیل و تفسیر داده‌های پیچیده تخصص دارد. بنابراین در پاسخ به سوال دیتا ساینتیست چیست؟ باید بگوییم که دانشمند داده فردی است که ترکیبی از مهارت‌های آماری، برنامه‌نویسی و تجزیه و تحلیل داده را می‌داند و توانایی مدیریت داده‌ها عظیم را دارد. دیتا ساینتیست‌ها باید علاوه‌بر تسلط به زبان‌های برنامه‌نویسی مانند Python و R، با ابزارهای تحلیل داده مانند SQL و Tableau نیز آشنا باشند.

داشتن توانایی درک و کاربرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق نیز به آن‌ها کمک می‌کند تا بتوانند مدل‌های پیش‌بینی ایجاد نمایند. دیتا ساینتیست‌ها با کمک الگوریتم‌های پیشرفته و تکنیک‌های مدرن می‌توانند داده‌های خام را به اطلاعات کاربردی و نوآورانه تبدیل کنند که به سازمان‌ها کمک می‌کند تا به تصمیمات دقیق‌تر و استراتژی‌های بهتری دست یابند.

موقعیت‌های شغلی حوزه دیتا ساینس چیست؟

تحلیل‌گر داده (Data Analyst): تحلیل‌گر داده مسئول استخراج، تجزیه و تحلیل و تفسیر داده‌های خام به‌منظور شناسایی الگوها و روابط معنادار است. این افراد با استفاده از ابزارهای بصری‌سازی داده، گزارش‌هایی را تهیه می‌کنند که به مدیران و تصمیم‌گیرندگان کمک می‌کند تا بر اساس تحلیل‌های خود تصمیمات بهتری بگیرند.

آمارگر (Statistician): آمارگر به جمع‌آوری، تحلیل و تفسیر داده‌های کمی و کیفی پرداخته و با استفاده از روش‌های آماری و نظریه‌های مرتبط، نتایج قابل اعتمادی را ارائه می‌دهد.

سرپرست داده (Data Administrator): سرپرست داده مسئول اطمینان از دسترسی امن و صحیح کاربران به پایگاه‌های داده و همچنین نظارت بر عملکرد سیستم‌های مدیریت داده است. این افراد باید از تمام فرآیندهای مربوط به نگهداری، پشتیبان‌گیری و امنیت داده‌ها مطلع باشند و در صورت بروز مشکلات، به سرعت اقدامات لازم را انجام دهند.

تحلیل‌گر کسب‌وکار (Business Analyst): تحلیل‌گر کسب و کار از شاخه‌های مهم علم داده است که با هدف بهبود فرآیندهای تجاری، ارتباط مستقیمی بین تیم‌های فنی و کسب‌وکار برقرار می‌کند. این افراد به تحلیل نیازهای کسب‌وکار پرداخته و راه‌حل‌هایی برای افزایش کارایی و کاهش هزینه‌ها ارائه می‌دهند.

مهارت‌های مورد نیاز برای موفقیت در دیتا ساینس

برای موفقیت در دیتا ساینس باید ترکیبی از مهارت‌های فنی و تحلیلی را بلد باشید تا بتوانید در شاخه‌های مختلف علم داده به موفقیت برسید. تسلط به زبان‌های برنامه‌نویسی مانند Python و R برای تحلیل داده‌ها و پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین ضروری است. همچنین متخصصانی که به ابزارهای مدیریت داده و پایگاه‌داده مانند SQL و Tableau تسلط دارند، می‌توانند بازارکار بهتری داشته باشند و درآمد بیشتری نیز به‌دست آورند. مهارت‌های آماری و توانایی در تفسیر داده‌ها نیز به دانشمندان داده کمک می‌کند تا الگوها و روابط معناداری را شناسایی کنند. در جدول زیر  مهارت‌های مورد نیاز برای هر یک از مشاغل دیتا ساینس بیان شده است.

درآمد متخصصان دیتا ساینس در ایران و جهان

در سال‌های اخیر تقاضا برای استخدام متخصصان علم داده در کسب و کارهای مختلف افزایش یافته است و این شغل در حال حاضر یکی از مشاغل پردرآمد ایران و جهان است. درآمد یک دانشمند داده در ایران مبلغی بین ۱۵ تا ۵۰ میلیون‌ تومان در ماه است و البته براساس مهارت‌ها و مسئولیت‌های شغلی فرد ممکن است این مبلغ افزایش یابد.

در خارج از کشور به‌خصوص در کشورهایی مانند آمریکا و کانادا نیز فعالان این حوزه می‌توانند ساعتی حداقل ۱۰۰ دلار و حتی بیشتر حقوق بگیرند. بنابراین درآمد سالانه بسیاری از متخصصان دیتا ساینس در خارج از کشور سالانه بیش از ۱۲۰ هزار دلار است. توجه داشته باشید که این تفاوت در درآمد به عوامل متعددی مانند تجربه، تخصص و حجم داده‌های مورد استفاده بستگی دارد، اما به‌صورت کلی علم داده به عنوان یک شغل پردرآمد و با آینده‌ای روشن شناخته می‌شود.

نتیجه‌گیری

در عصر داده‌محور امروز، قدرت اصلی دیتا ساینس در تحلیل‌های دقیق و عمیق نهفته است. همچنین از کاربردهای پیشرفته آن می‌توان به تشخیص بیماری‌ها در حوزه پزشکی، پیش‌بینی بازارهای مالی و حتی بهبود تجربه کاربران در پلتفرم‌های دیجیتال اشاره کرد. در این مقاله به سوال دیتا ساینس چیست؟ و مفاهیم مرتبط با آن پاسخ دادیم تا صاحبان کسب و کارها بتوانند با آگاهی از این مفهوم از علم داده برای تحلیل‌های مختلف استفاده کنند. در آکادمی سبزلرن نیز دوره‌های مختلف برای تحلیل داده‌ها وجود دارد که می‌توانید با شرکت در آن‌ها با علم داده‌ها بیشتر آشنا شوید و از این حوزه به درآمدهای کلان برسید.