علم داده چیست؟

آیا با علم داده و کاربردهای آن آشنایی دارید؟ همه ما این موضوع را می‌دانیم که دنیای تکنولوژی در عصر امروز پیشرفت فوق‌العاده‌ای داشته است. همچنین استفاده از ترفندهای مختلف و کاربردهایی که تکنولوژی در کسب‌وکارهای متنوع در اختیار ما قرار داده می‌تواند موجب پیشرفت سریع کسب‌وکارها شود.
دیتا ساینس دانشی است که به شما توانایی تحلیل و پردازش انواع داده‌ها را می‌دهد. همراه ما باشید تا در ادامه بیشتر درباره دیتا ساینس باهم صحبت کرده و علاوه‌بر بررسی کاربرد دانش داده، فرایند دیتا ساینس را نیز به شما توضیح دهیم.

اهمیت داده

مهم‌ترین چیزی که برای هر کسب‌وکاری وجود دارد، داده است. داده مهم‌ترین عاملی است که در انجام امور مختلف کسب‌وکارها به دست می‌آید. اما نکته مهم اینکه چگونه باید از داده‌ها استفاده کنیم؟ بهترین روشی که می‌توانید به کمک آن از داده‌های خام و اطلاعات مفید را استخراج کرده و در راستای اهداف کسب‌وکار از آن‌ها استفاده کنید، بهره‌گیری از دیتا ساینس یا همان دانش داده است.

علم داده یا دانش داده چیست؟

همان‌طور که از نام دانش داده مشخص است، دیتا ساینس نوعی علم است که با بررسی و تسلط به مهارت‌های مختلف آن می‌توانید دیتاهای مختلف را پردازش کرده و پس از پاک‌سازی موارد مفیدی که می‌توانند برای شما کاربردی باشند را استخراج و استفاده کنید. در واقع اگر بخواهیم از زبان AWS آمازون دیتا ساینس را برای شما معرفی کنیم باید بگوییم که دیتا ساینس، مطالعه انواع داده‌ها جهت استخراج بینش معنادار برای تجارت و کسب و کارهای مختلف است. کاربرد دانش داده بسیار گسترده است.
در واقع شما می‌توانید به کمک رویکرد چند رشته‌ای این علم که شامل ریاضیات، آمار، هوش مصنوعی و مهندسی کامپیوتر است را باهم ترکیب کرده و تحلیل حجم بسیار بالایی از داده‌ها را انجام دهید. تجزیه‌ و تحلیل داده‌هایی که با ترکیب این رشته‌ها انجام می‌گیرد می‌تواند به دانشمندان کمک کند تا سؤالاتی مانند چرا اتفاق افتاد و آنچه اتفاق افتاد را پاسخ دهند.

مهم‌ترین کاربردهای علم داده

مهم‌ترین چیزی که باید در رابطه با دیتا ساینس به آن مسلط باشید کاربرد علم داده است. کاربردهای بسیار فراوانی برای دیتا ساینس وجود دارد که هر کدام می‌توانند به‌طور بسیار مهم و مؤثر در کسب و کارهای مختلف مؤثر باشند. مهم‌ترین کاربردهای علم دانش عبارت‌اند از:

۱. تحلیل توصیفی

تجزیه و تحلیل داده توصیفی از مهم‌ترین کاربردهای دانش داده به‌حساب می‌آیند به این‌گونه است که آنچه اتفاق افتاده یا آنچه در محیط داده اتفاق میفتد را بررسی می‌کند. در این روش تجسم دیتا با استفاده از نمودارهای دایره‌ای، میله‌ای، خطی و جدول‌های مختلف بررسی می‌شود.

۲. تجزیه ‌و تحلیل تشخیصی

پس از تحلیل داده‌ها به‌شکل توصیفی، دیتا ساینس به شما کمک می‌کند تا داده‌ها را به‌صورت تشخیصی نیز تحلیل کنید. این تجزیه‌ و تحلیل داده به‌شکل عمیق‌تری بررسی شده و برای درک این که چرا اتفاق رخ‌داده است کاربرد دارد.

۳. تحلیل پیش‌بینی

از دیگر کاربرد علم داده می‌توان به تحلیل پیش‌بینی آن اشاره کرد. با استفاده از داده‌هایی که به کمک دیتا ساینس به‌دست می‌آورید می‌توانید رخ دادهایی را پیش‌بینی کنید. با مهارت‌هایی مانند یادگیری ماشینی، تطبیق الگو و مدل سازی می‌توان این کار را به‌راحتی انجام داد.

۴. تحلیل تجویزی

تجزیه ‌و تحلیل تجویزی یکی از مهم‌ترین و اصولی‌ترین کاربرد دانش داده است که تحلیل‌های پیش‌بینی‌شده را به سطح بعدی می‌برد. به کمک این تحلیل نه‌تنها می‌توانید وقایع را پیش‌بینی کنید، بلکه پاسخی نیز برای دلیل آن هم خواهید یافت.

فرایند و مراحل علم داده چیست؟

مهم‌ترین سوالی که دررابطه‌با دیتا ساینس و کاربرد دانش داده وجود دارد این است که فرایند دیتا ساینس چگونه انجام می‌شود. اگر با فرایند دیتا ساینس آشنایی نداشته باشید نمی‌توانید به بهترین شکل از کاربردهای آن بهره ببرید. مهم‌ترین قدم‌هایی که برای این کار وجود دارد عبارت‌اند از:

۱. به‌دست‌ آوردن داده‌ها

این را می‌دانیم که داده‌ها می‌توانند قبل از موجودشدن، تازه به‌دست ‌آمده یا قابل‌دانلود از مخزن‌های آنلاین باشند. دانشمندانی که در دیتا ساینس فعالیت می‌کنند می‌توانند داده‌ها را از مخازن آنلاین، نرم‌افزار CRM گزارش وب سرورها و شبکه‌های اجتماعی به‌دست بیاورند.

۲. پاک‌سازی داده‌ها

پاک‌سازی داده‌ها را می‌توان یکی از مهم‌ترین قدم‌هایی که برای علم داده به آن نیاز دارید نام‌گذاری کرد. در این مرحله با استفاده از استانداردهای ازپیش‌تعیین‌شده فرمت داده‌ها تنظیم شده و اطلاعاتی که نیازی به آن‌ها نیست نیز از بین می‌روند. در پاک‌سازی داده‌ها باید در اولین مرحله تمامی مقادیر تاریخی را به یک قالب استاندارد مشترک تبدیل کرده و سپس نادرستی‌هایی که در ریاضیات و غلط‌های املایی وجود دارد را نیز اصلاح کنید.

۳. کاوش‌کردن داده‌ها

قبل از این که مدل‌سازی داده در دیتا ساینس انجام بگیرد، کاوش‌کردن داده‌ها باید انجام شود. تجزیه‌ و تحلیل داده‌های اولیه با استفاده از آمار توصیفی و ابزارهای تجسم داده را کاوش‌کردن داده‌ها می‌گویند. پس از کاوش کردن داده توسط دانشمندان داده، الگوهای جالبی به‌دست می‌آید که می‌تواند در مطالعه به دانشمندان کمک بیشتری کند.

۴. مدل‌سازی داده‌ها

برای این که بتوانید در علم داده مدل‌سازی انواع داده‌ها را انجام دهید می‌توانید از نرم‌افزارها و الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای به‌دست ‌آوردن بینشی عمیق‌تر و پیش‌بینی نتایج بهره ببرید. تکنیک‌های مختلفی در یادگیری ماشینی وجود دارد که از مهم‌ترین این تکنیک‌ها می‌توان به تداعی، طبقه‌بندی و خوشه‌بندی‌نما اشاره کرد.

۵. تفسیر نتایج

آخرین مرحله‌ای که برای دانش داده وجود دارد تفسیر نتایج است. تفسیر نتایج در دانش داده با همکاری دانشمندان داده و تحلیل‌گران انجام می‌گیرد تا بینش داده‌ها را به‌شکلی کاربردی به عمل تبدیل کند. این افراد نمودارها، جدول‌ها و چارت‌ها را تحلیل کرده و با خلاصه‌سازی داده برای ذی‌نفعان، کمک می‌کنند تا درک نتایج تأثیراتی مهم در کاربردهای مختلف مانند بهبود مهارت‌های هوش تجاری داشته باشد.

جمع‌بندی

علم داده را می‌توان یکی از مهم‌ترین دانش‌هایی که بشر به آن دست‌ یافته اشاره کرد. این علم فرایند خاص خود را دارد که با کمک رشته‌های مختلفی مانند ریاضیات، یادگیری ماشین، آمار و هوش مصنوعی و همچنین برنامه‌نویسی انجام می‌گیرد. در دیتا ساینس می‌توان داده‌های مختلف را تحلیل و با کمک این داده‌ها، اتفاقات امروز و آینده در هر حوزه‌ای را تحلیل کرد. کاربرد دانش داده به چندین مورد محدود ختم نشده و می‌توان از آن در زمینه‌های مختلفی کمک گرفت. در این مقاله آموزشی سعی کردیم به بهترین شکل دانش داده را برای شما توضیح دهیم تا با کاربرد و فرایندهای آن آشنا باشید.