علم داده یا دیتا ساینس چیست؟

علم داده یا در اصلاح فنی آن Data Science فرآیندی است که در آن با استفاده از داده ها سعی می کنیم معانی و روند ها را شناسایی کنیم. در واقع از داده ها استفاده می کنیم تا پدیده ها و جهان را بهتر درک کنیم. این کار مثل این است که بخواهیم یک مسئله را صورت بندی کرده و برای این کار یک مدل یا فرضیه ای نسبت به آن مطرح می کنیم و برای تست این مدل یا فرضیه از داده ها استفاده می کنیم. در واقع با استفاده از داده ها مدل یا فرضیه مان را صحت سنجی می کنیم.

به بیان دیگر علم داده (Data Science) هنر نمایان کردن بینش ها و الگوهای مخفی شده در داده ها است. با علم داده می توانید داده ها را به یک داستان قابل فهم تبدیل کنید و از آن داستان، بینشی برای طراحی استراتژی شرکت ها و سازمان ها استخراج کنید.

آشنایی با علم داده

علم داده حوزه ای است درباره سیستم ها و فرآیند هایی که داده های ساختار یافته و یا ساختار نیافته را استخراج می کند. علم داده مطالعه داده است، اما بیشتر روی داده متمرکز است. اگر داده داشته باشید و کنجکاوی هم داشته باشید و آن ها را دستکاری کنید، بررسی کنید و آن ها را تحلیل کنید تا جوابی از آن ها بیرون بکشید مانند یک دانشمند داده عمل کرده اید.

واقعیت این است در عصری که زندگی می کنیم سرعت ایجاد داده و حجم آن ها بسیار زیاد است و برخلاف گذشته به راحتی به آن ها دسترسی داریم. در گذشته نگران کمبود داده بودیم ولی در حال حاضر زیر تلی از آن ها در حال مدفون شدن هستیم. در گذشته الگوریتم نداشتیم ولی حالا داریم. قبلا نرم افزار گران بود ولی حالا به صورت اپن سورس و رایگان در اختیارمان قرار دارد. همچنین ذخیره سازی اطلاعات با حجم بسیار زیاد هم امکان پذیر و هم مقرون به صرفه شده است.

هیچ زمانی به اندازه حالا برای دانشمند داده شدن مناسب نبوده است.

متخصصان در تعریف علم داده اختلاف نظرهای جزئی دارند اما همه بر سر عنصر پردازش و تحلیل داده ها اتفاق نظر دارند. تحلیل و آنالیز داده ها چیز جدیدی نیست ولی این میزان حجم از داده و منابع تولید آن کاملا جدید است:

• از لاگ فایل ها گرفته
• تا ایمیل ها،
• سوشال مدیا،
• داده های فروش،
• فایل های اطلاعات بیماران،
• اطلاعات عملکردی ورزشکاران،
• داده های سنسورها،
• دوربین های امنیتی
• تا موارد بسیار دیگر.

خوشبختانه همزمان با افزایش بسیار زیاد در حجم داده ها امکان محاسبه و تحلیل آن ها هم به لطف پیشرفت فناوری در اختیارمان قرار گرفته است.
علم داده می تواند به سازمان ها و شرکت ها کمک کند تا محیط و شرایط خود را بهتر درک کنند، مسائل و مشکلات موجود را تحلیل کنند، و فرصت هایی که قبلا نمی توانستند ببینند را آشکار کنند.

همچنین بهترین راه تفسیر داده ها برای خلق ارزش را به سازمان ها و کسب و کارها نشان می دهد.

خب حالا شاید برایتان سؤال شده باشد که بالاخره علم داده چطور کار می کند و چه فرآیندی دارد؟

بسیاری از سازمان ها از دیتا ساینس برای متمرکز شدن روی یک مسئله خاص استفاده می کنند و ضروری است که سوال یا مسئله اصلی سازمان را متوجه شویم.

این اولین مرحله و مهم ترین قسمت از فرآیند علم داده است چرا که تمامی قسمت های بعدی و روشی که برای پاسخ به سؤال انتخاب می کنیم از شفاف بودن سوال اصلی بیزنس نشأت می گیرند.

پس یک دانشمند داده خوب فرد کنجکاوی است که اینقدر سوال می پرسد تا نیاز اصلی کسب و کار را روشن سازد.

قدم بعدی پاسخ به این سؤال است: برای پاسخ به این سؤال به چه داده هایی نیاز داریم؟ و از کجا می توانیم آن ها را بدست آوریم؟

دانشمندان داده با توجه به ماهیت سؤال از منابع مختلف و داده های ساختار یافته یا ساختار نیافته استفاده می کنند و شاید داده ها به طرق مختلفی تحلیل کنند. از مدل های مختلفی استفاده کنند تا بتوانند داده ها را تفسیر کنند. گاهی اوقات تفاسیر و تحلیل ها به همان چیزی اشاره می کنند که سازمان ها حدس زده بودند ولی گاهی اوقات یک الگو و دانش جدیدی آشکار می شود که همه را غافلگیر می کند و مستلزم رویکرد و استراتژی متفاوتی است.

در این مرحله دانشمند داده باید نقش یک داستان گو را ایفا کند تا بتواند بینش پشت داده ها را به سهام داران منتقل کند، او همچنین برای انتقال بهتر می تواند از ابزارهای بصری استفاده کند.

دانشمند داده کیست؟

همانطور که قبلا هم اشاره کردیم یک دانشمند داده باید کنجکاو و دارای مهارت های تفکر انتقادی، تحلیلی و استدلالی بالا باشد. کنجکاوی مهم است چون بدون آن نمی دانید باید با داده ها چه کار کنید.

مهارت استدلالی هم به این دلیل مهم است که با وجود آن می توانید یک فرضیه را شکل دهید و آن را پیش ببرید و در نتیجه یک نقطه شروعی دارید، در طی فرآیند از داده های موجود یاد می گیرید و فرضیه تان را اصلاح می کنید.

مورد بعدی این است که به عنوان یک دانشمند داده باید بتوانید در استفاده از پلتفرم های تحلیلی تا حدودی احساس راحتی کنید. بنابراین تا حدودی به دانش نرم افزاری و پلتفرم های محاسباتی نیاز دارید.

اما این ثانویه است مهم ترین مهارت کنجکاوی و داشتن نظریه است. و در آخر به مهارت داستان گویی نیاز دارید، اگر نتوانید نتایج و اکتشافات خود را در قالب یک داستان قابل فهم بیان کنید هیچ کس متوجه آن ها نخواهد شد و در کارتان هم نمی توانید پیشرفت کنید.

یک راه موثر پیدا کردن نقطه قوتتان است. آیا می خواهید یک دانشمند داده به صورت عام شوید یا می خواهید دانشمند داده در حوزه خاصی باشید؟ برای مثال کار در حوزه IT با کار در حوزه بهداشت و درمان متفاوت است و نیازمند مهارت های متفاوتی است.

پس ابتدا پیدا کنید به چه حوزه ای علاقمندید و مزیت رقابتی تان یا نقطه قوتتان کجاست. نقطه قوت شما لزوما مهارت استدلالی تان نیست بلکه داشتن بینش در مواردی است که دیگران شناختی از آن ندارند. شاید در فیلم یا خرده فروشی و یا در بهداشت و غیره باشد. بعد از آن می توانید مهارت های استدلالی تان را تقویت کنید و پلتفرم های مورد استفاده در صنعت انتخابی تان را یاد بگیرید و در استفاده از آن ها کاربلد شوید.

در آخر مهارت های تان در دنیای واقعی به کار گیرید و به بقیه دنیا نشان دهید که چه کاری از دستتان بر می آید.

باید بدانید که علم داده فرآیندی است که از داده‌ها برای درک پدیده‌ها، تأیید فرضیه‌ها و کشف روندها استفاده می‌کند. این علم ترکیبی از هنر و تخصص است که شامل دست‌کاری، تحلیل و بصری‌سازی داده‌ها می‌شود. علم داده نقشی حیاتی در حل مسائل خاص در حوزه‌هایی مانند خرده‌فروشی، بهداشت و حمل‌ونقل ایفا می‌کند و تمامی این کارها توسط دانشمند داده پیاده سازی می شود. در مقاله دیگیری به طور مفصل توضیح داده ام که دانشمند داده کیست که پیشنهاد می کنم حتما آن را هم بخوانید.

اجزا و فرآیندهای کلیدی دیتا ساینس

• تعریف مسئله: مشخص کردن سوالاتی که باید پاسخ داده شوند.
• جمع‌آوری داده‌ها: شناسایی و استخراج داده‌های مرتبط، چه ساختارمند و چه غیرساختارمند.
• تحلیل و مدل‌سازی: استفاده از الگوریتم‌ها برای شناسایی الگوها و نقاط غیرمعمول.
• داستان‌گویی و بصری‌سازی: انتقال بینش‌ها از طریق روایت‌های جذاب و ابزارهای بصری.

نقش دانشمند داده چیست؟

دانشمندان داده کنجکاو، تحلیل‌گر و در داستان‌گویی ماهر هستند.

آنها ترکیبی از تخصص موضوعی، مهارت‌های برنامه‌نویسی و توانایی‌های ارتباطی را به کار می‌گیرند. وظایف آنها شامل بررسی داده‌ها، ایجاد مدل‌ها و ارائه بینش‌های قابل‌اجرا است.

چالش‌ها و فرصت‌ها

• تقاضا برای دانشمندان داده به دلیل انقلاب دیجیتال و فراوانی داده‌ها در حال افزایش است.
• حقوق‌های بالا منعکس‌کننده کمبود استعدادها است، و سازمان‌ها به دنبال افراد ماهر و چندوجهی هستند.
• نقش‌های آینده با پیشرفت فناوری تغییر خواهند کرد و نیاز به یادگیری مداوم و انطباق‌پذیری دارند.

نتیجه‌گیری

علم داده شیوه عملکرد سازمان‌ها را متحول کرده و به حوزه‌ای پرتقاضا و در حال تکامل با فرصت‌های فراوان تبدیل شده است. علاقه‌مندان به علم داده باید بر توسعه مهارت‌های فنی و تخصص‌های حوزه‌ای تمرکز کنند و در عین حال هنر داستان‌گویی را نیز بیاموزند.

اگر شما هم دوست دارید که یک دانشمند داده شوید ما را ریپورت ساز دنبال کنید، نوید می دهیم که در بلاگ ریپورت ساز قصد داریم کل فرآیند علم داده را بر اساس استانداردهای بین المللی آموزش دهیم. پس مقالات و ویدیوهای ما را دنبال کنید.