علم داده (Data Science) همان کلید و جوابی است که می‌تواند با درک الگوهای موجود در داده‌ها، تحولات شگرفتی در حوزه‌های مختلف به وجود آورد. این دانش، توجه بسیاری از علاقه‌مندان را به خودش جذب کرده است. 

علم داده چیست؟

علم داده یک رشته میان رشته‌ای است که با تلفیق آمار، ریاضیات، علوم کامپیوتر و دانش حوزه کسب‌وکار به استخراج دانش و بینش ارزشمند از داده‌های حجیم و ساختار نیافته می‌پردازد. 

انواع داده در علم داده:

داده‌ها در علم داده به دو دسته کلی تقسیم می‌شوند:

داده‌های ساختار یافته (structured data): این نوع داده‌ها سازمان‌دهی شده و قابل خواندن توسط کامپیوتر هستند. مانند اطلاعات موجود در جدول‌های پایگاه داده که ردیف‌ها و ستون‌های مشخصی دارند.

داده‌های ساختار نیافته (unstructured data): این داده‌ها فاقد ساختار مشخص هستند و پردازش آنها نیازمند روش‌های ویژه است. ایمیل‌ها، تصاویر، متون و فایل‌های صوتی نمونه‌هایی از داده‌های ساختارنیافته‌اند.

مراحل کار در علم داده:

فرآیند علم داده را می‌توان به مراحل زیر تقسیم کرد:

1. مطرح کردن مسئله (problem definition): در این مرحله مسئله‌ و حوزه‌ای را که می‌خواهیم با تحلیل داده‌ها حل کنیم، به صورت شفاف تعریف می‌کنیم.
2. جمع‌آوری داده (data collection): داده‌های مورد نظر را از منابع مختلف و البته معتبر مانند پایگاه‌های داده، شبکه‌های اجتماعی و… جمع‌آوری می‌کنیم.
3. آماده‌سازی داده (data preprocessing): داده‌های خام را پاک‌سازی، سازماندهی و برای تحلیل آماده می‌کنیم. این مرحله شامل حذف داده‌های تکراری، مدیریت داده‌های گم‌شده و تبدیل فرمت داده‌ها به یک ساختار واحد و واضح می‌شود.
4. تحلیل داده‌ها (data analysis): با استفاده از ابزارهای مختلف آمار و یادگیری ماشین، داده‌های آماده شده را تحلیل می‌کنیم تا الگوهای موجود در آنها را کشف کنیم.
5. مدل‌سازی (model building): بر اساس نتایج حاصل از تحلیل داده‌ها، مدل‌هایی را برای پیش‌بینی یا طبقه‌بندی داده‌های جدید ایجاد می‌کنیم.
6. ارزیابی مدل (model evaluation): عملکرد مدل‌های ساخته شده را ارزیابی می‌کنیم تا میزان دقت و کارایی آنها را بسنجیم.
7. ارائه نتایج (communication of results): یافته‌های به‌دست آمده از تحلیل داده‌ها را به شکلی روشن و قابل فهم برای ذی‌نفعان مختلف مانند مدیران، مشتریان و… ارائه می‌کنیم.

ابزارها و زبان‌های مورد استفاده در علم داده:

متخصصان علم داده از ابزارها و زبان‌های برنامه‌نویسی مختلفی برای انجام کار خود استفاده می‌کنند که مهم‌ترین آنها در ادامه آمده است. در دوره آنلاین علم داده موسسه توسعه، کار با این ابزارها و زبان‌ها به صورت کامل آموزش داده می‌شود.

زبان برنامه‌نویسی پایتون (Python): پایتون به دلیل سادگی خواندن و نوشتن، نزدیکی بسیار بالای آن با زبان انسان و همچنین کتابخانه‌های قدرتمند و جامعه کاربری گسترده زبانی محبوب در حوزه علم داده است.

R: زبان R یک زبان برنامه‌نویسی آماری است که به طور خاص برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و ایجاد مدل‌های آماری طراحی شده است.

SQL: زبان SQL یک زبان پرس‌وجو برای پایگاه داده است که برای استخراج داده‌ها از پایگاه‌های داده استفاده می‌شود.

Java: زبان Java یک زبان برنامه‌نویسی عمومی است که برای توسعه برنامه‌های مقیاس‌پذیر و قابل اعتماد استفاده می‌شود. 

Minitab : مینی تب، یک نرم افزار آماری قدرتمند و کاربرپسند است که برای تجزیه و تحلیل داده‌های آماری در زمینه‌های مختلفی  استفاده می‌شود.

ابزارهای محبوب در علم داده

NumPy: یک کتابخانه پایتون برای محاسبات عددی است که برای انجام عملیات ماتریسی و آرایه‌ای استفاده می‌شود.

Pandas: یک کتابخانه پایتون برای تجزیه و تحلیل داده‌ها است که برای خواندن، تمیز کردن، دستکاری و تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده می‌شود.

Matplotlib: یک کتابخانه پایتون برای ایجاد نمودار و گرافیک است.

Scikit-learn: یک کتابخانه پایتون برای یادگیری ماشین است که برای آموزش و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شود.

TensorFlow: یک کتابخانه متن باز برای محاسبات عددی است که برای توسعه و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق استفاده می‌شود.

انتخاب ابزار و زبان مناسب:

انتخاب ابزار و زبان مناسب به نوع وظیفه‌ای که انجام می‌شود و ترجیحات شخصی متخصص بستگی دارد.

به عنوان مثال، اگر وظیفه‌ای بر روی تجزیه و تحلیل داده‌ها متمرکز باشد، R یا Pandas می‌تواند انتخاب‌های مناسبی باشند. اگر وظیفه‌ای بر روی توسعه مدل‌های یادگیری ماشین متمرکز باشد، Scikit-learn یاTensorFlow ممکن است انتخاب‌های مناسبی باشند.

کاربردهای علم داده:

علم داده در حوزه‌های مختلفی کاربرد دارد که در ادامه به برخی از مهم‌ترین آنها اشاره می‌کنیم:

• بازاریابی و تبلیغات:
• تجزیه و تحلیل رفتار مشتری: با استفاده از علم داده می‌توان رفتار مشتریان را در وب‌سایت‌ها، اپلیکیشن‌ها و شبکه‌های اجتماعی تحلیل کرد و الگوهای خرید و علایق آنها را شناسایی کرد.
• توسعه کمپین‌های تبلیغاتی موثر: علم داده می‌تواند به انتخاب کانال‌های تبلیغاتی مناسب، تعیین زمان‌بندی مناسب برای تبلیغات و اندازه‌گیری اثربخشی کمپین‌های تبلیغاتی به بازاریابان داده محور کمک کند. 

• امور مالی:
• پیش‌بینی نوسانات بازار: با استفاده از علم داده می‌توان الگوهای موجود در داده‌های بازار را شناسایی کرد و نوسانات بازار را پیش‌بینی کرد. این اطلاعات می‌تواند برای سرمایه‌گذاری و استراتژی معاملات الگوریتمی بهتر در بازارهای مالی استفاده شود.
• مدیریت ریسک: علم داده می‌تواند برای ارزیابی و مدیریت ریسک‌های مختلف در حوزه مالی استفاده شود.
• تولید:
• بهینه‌سازی فرآیندها: علم داده می‌تواند برای شناسایی و حذف ناکارآمدی‌ها در فرایندهای تولید استفاده شود. این امر می‌تواند منجر به کاهش هزینه‌ها و افزایش راندمان تولید شود که از وظایف یک برنامه‌ریز تولید خواهد بود.
• پیش‌بینی خرابی تجهیزات: پیش‌بینی خرابی تجهیزات قبل از وقوع آن یک کار مهم در حوزه‌ی نگهداری و تعمیرات است. این امر می‌تواند به جلوگیری از downtime و کاهش هزینه‌های تعمیر و نگهداری کمک کند.

مزایای استفاده از علم داده:

کاهش هزینه‌ها: با بهینه‌سازی فرآیندها و پیش‌بینی خرابی‌ها می‌توان هزینه‌های عملیاتی را به طور قابل توجهی کاهش داد.

افزایش سود: با تحلیل داد‌های مشتریان و بازار می‌توان محصولات و خدمات جدیدی را به بازار عرضه کرد و سهم بازار را افزایش داد. 

بهبود تصمیم‌گیری: با استفاده از اطلاعات مبتنی بر داده می‌توان تصمیمات آگاهانه‌تر و دقیق‌تری اتخاذ کرد و از تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر مشاهده پرهیز کرد.

افزایش نوآوری: علم داده می‌تواند به سازمان‌ها کمک کند تا ایده‌های جدیدی را کشف و محصولات و خدمات نوآورانه‌ای را به بازار عرضه کنند.

افزایش رضایت مشتری: با درک عمیق‌تر از نیازها و خواسته‌های مشتریان می‌توان خدمات بهتری به آنها ارائه داد و رضایت آنها را افزایش داد. این امر موجب افزایش مشتریان در طول زمان، سود بیشتر و کاهش هزینه جذب مشتری در درازمدت خواهد شد.

در این مقاله با علم داده و کاربردهای آن آشنا شدیم. با شرکت در دوره جامع هوش مصنوعی، علم داده و یادگیری ماشین دکتر فرزاد مینویی، فارغ‌التحصیل دکتری مدیریت از دانشگاه کلورادو آمریکا، می‌توانید بر روی داده‌های واقعی کار کنید و با استفاده از دانشی که از این دوره به دست می‌آورید، مسائل عملی را حل کنید.

دانشجویان این دوره نیازی به آشنایی قبلی با برنامه‌نویسی را نخواهند داشت و در طول این دوره با زبان‌های برنامه‌نویسی R و پایتون آشنا خواهند شد. بهتر است دانشجویان برای شرکت در این دوره درباره مفاهیم آماری اطلاعات لازم را داشته باشند چون در طول دوره به این مفاهیم اشاره خواهد شد.

در پایان این دوره دانشجویان می‌توانند از علم داده برای فعالیت در زمینه‌های اجرایی، تحقیقاتی و آکادمیک در داخل یا خارج از کشور استفاده کنند و گواهینامه موسسه آمورش عالی آزاد توسعه مورد تایید وزارت علوم و قابل ترجمه رسمی را دریافت کنند.