مجموعه آموزشی علم داده | Data Science

علم داده (Data Science) یکی از حوزه‌های رو به رشد در دنیای فناوری اطلاعات است. این علم به استفاده از روش‌های آماری، تکنیک‌ها و الگوریتم‌های مختلف برای تجزیه و تحلیل داده‌ها به منظور استخراج الگوها و اطلاعات و در یک کلام برای "استخراج بینش صحیح از داده ها" می‌پردازد. در واقع، علم داده این امکان را فراهم می‌کند تا از داده‌های موجود در هر حوزه‌ای، اطلاعات قابل استفاده استخراج شود.

دانشمندان داده از تکنیک‌ها و مهارت‌های مختلفی مانندبرنامه نویسی، آمار، یادگیری ماشین و داده کاوی برای تجزیه و تحلیل داده ها و پیش بینی استفاده می‌کنند. آنها با مجموعه داده‌های بزرگ کار می‌کنند و از زبان های برنامه نویسی مانند Python و R برای دستکاری داده ها و حل مسائل پیچیده و ارائه راه‌حل‌های مبتنی بر داده استفاده می‌کنند.

شغل تحلیلگر داده و دانشمند داده دو نقش حیاتی در حوزه علم داده دارند، اما تفاوت‌های زیادی در وظایف و مسئولیت‌های آن‌ها وجود دارد.

به طور خلاصه می‌توان گفت، تحلیلگر داده معمولاً به تحلیل دقیق داده‌ها می‌پردازد و از مهارت‌های آماری، برنامه‌نویسی و تجزیه و تحلیل داده‌های گنجانده شده در گزارش‌ها و جداول بهره می‌برد. این حرفه تاکید بیشتری بر تحلیل تاریخچه داده‌ها و استخراج الگوها دارد تا به تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده برسد.

در مقابل، دانشمند علم داده مسئولیت‌های گسترده‌تری دارد. این فرد نه تنها داده‌ها را تحلیل می‌کند بلکه مسئول برنامه‌ریزی و اجرای استراتژی‌های جامع بر اساس داده‌ها نیز می‌باشد. او از تکنیک‌های پیشرفته یادگیری ماشین و هوش مصنوعی برای پیش‌بینی رویدادها و بهینه‌سازی تصمیم‌ها استفاده می‌کند. همچنین، دانشمند علم داده به طور فعال در فرآیند جمع‌آوری داده‌ها شرکت می‌کند و از توانایی‌های برنامه‌نویسی و تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ برخوردار است.

تفاوت دیگر این دو نقش در مهارت‌های مورد نیاز است. در حالی که تحلیلگر داده به تسلط بر آمار و ابزارهای مانند SQL نیاز دارد، دانشمند علم داده باید توانایی یادگیری و اجرای الگوریتم‌های پیچیده ماشین لرنینگ را داشته باشد. به طور خلاصه، تحلیلگر داده بیشتر به تحلیل و گزارش‌دهی تمرکز دارد، درحالی که دانشمند علم داده علاوه بر این، به بهینه‌سازی فرآیندها و ایجاد راهکارهای نوآورانه نیز مشغول است.

در آمد و حقوق یک دانشمند یا متخصص علم داده، همانند دیگر مشاغل به عوامل مختلفی بستگی دارد که از مهمترین آنها می‌توان به میزان تجربه، مهارت و موقعیت مکانی اشاره کرد:

1. تجربه: تقریبا در هر حرفه ای، تجربه یکی از عوامل مهم در حقوق دریافتی محسوب می‌شود. اینکه شما به عنوان یک جونیور (معمولا کمتر از سه سال سابقه ی کار) یا به عنوان سینیور (با سابقه ای بیش از حداقل سه سال) استخدام شوید؛ می‌تواند حقوق دریافتی شما را حدود 5 تا 20 میلیون تغییر دهد. البته این تقسیم بندی برای میزان تجربه خیلی کلی است و با جزئیات بیشتر می توان به تازه کارها (افراد کمتر از یک سال سابقه) و افرادی که تجربه کاری بیش از شش سال دارند و یا در سطح مدیریت تجربه کاری دارند نیز اشاره کرد.
2. مهارت: بسته به اینکه شما بر چه مهارتی به طور خاص تخصص دارید و برای کدام یک از فیلدهای کاری مانند معمار داده، تحلیلگر داده، دانشمند داده و مهندس یادگیری ماشین استخدام می شوید؛ درآمد شما متغیر خواهد بود.
3. موقعیت مکانی: حقوق مشاغل مختلف در کشورهای مختلف و حتی شهرهای متفاوت یکسان نیست. برای دریافت اطلاعات در مورد دریافتی شهرهای مختلف می‌توانید در سایت‌هایی مثل جاب اینجا و جاب ویژن، درآمد حدودی یک دیتاساینتیست را برای شهر محل سکونت خود بررسی کنید. و برای بررسی درآمد این تخصص در کشورهای دیگر، می‌توانید سایت‌های Glassdoor، Indeed و LinkedIn را مورد بررسی قرار دهید.

اما به طور کلی با توجه به رشد سریع علم داده، بازار کار آن نیز به سرعت در حال رشد است و تقاضا برای جذب متخصصان این حوزه بسیار بالاست. بنابراین حقوق یک دانشمند علم داده معمولا از متوسط جامعه بالاتر است.

از زبان‌های برنامه‌نویسی برای علم داده می‌توان به R ، Python و Julia اشاره کرد. اما پایتون به عنوان یک زبان برنامه‌نویسی چند منظوره، در علم داده محبوبیت بسیار بیشتری دارد. برخی از دلایل این محبوبیت و برتری عباتند از:

1. سینتکس ساده و یادگیری آسان پایتون
2. سرعت بالای اجرای کدهای پایتون
3. کامیونیتی بزرگ پایتون
4. کتابخانه های پایتون

از آنجایی که کتابخانه‌های پایتون به متخصصان علم داده ابزارهای قدرتمند و کارآمدی ارائه می دهند؛ وجود آنها را مهم‌ترین دلیل برای انتخاب پایتون در مسیر علم داده می‌دانند. برخی از این کتابخانه ها عبارتند از :

1. NumPy - نامپای
2. Pandas - پانداس
3. Matplotlib - مت پلات لیب
4. SciPy - سای پای
5. Scikit-learn - سایکیت لرن
6. TensorFlow - تنسورفلو

هوش مصنوعی (AI) و علم داده دو حوزه پیشرو در علوم کامپیوتر هستند که با ترکیب آن‌ها، یک تحول غنی و قدرتمند در تحلیل داده و اتخاذ تصمیمات هوشمند ایجاد شده است. هوش مصنوعی به معنای توسعه سیستم‌ها که قادر به انجام وظایف هوشمندانه بدون نیاز به دستورات صریح انسان هستند، در اینجا با علم داده تلاقی می‌یابد تا ماشین‌ها را به یادگیری از داده‌ها و ارائه راهکارهای مبتنی بر آن‌ها تشویق کند.

در عمل، هوش مصنوعی به عنوان موتور اصلی در توسعه و پیشرفت علم داده عمل می‌کند. با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین، هوش مصنوعی به ماشین‌ها امکان می‌دهد تا از داده‌ها به صورت خودکار یاد بگیرند و الگوهای پنهان در آن‌ها را شناسایی کنند. این ترکیب به تحلیل دقیق داده‌ها، پیش‌بینی رویدادها، و اتخاذ تصمیمات هوشمند امکان می‌دهد.

در پرتو هوش مصنوعی، علم داده نیز به کاربردهای گسترده‌تری دست یافته است. از تحلیل داده‌های حجیم گرفته تا پیش‌بینی رفتار مصرف‌کننده و بهینه‌سازی زنجیره تأمین، هر کدام از این کاربردها از نقش اساسی یادگیری ماشین در فرایند تصمیم‌گیری حمایت می‌کنند. همچنین، استفاده از هوش مصنوعی در علم داده امکان ترکیب داده‌های مختلف از منابع گوناگون را به گونه‌ای که اطلاعات جدید و مفید به دست آید، ارتقاء می‌دهد.

با گسترش توانایی‌های هوش مصنوعی و روش‌های پیشرفته یادگیری ماشین، علم داده به یک ابزار قدرتمند تبدیل شده است که در حل چالش‌های پیچیده و پیش‌بینی آینده نقش کلیدی ایفا می‌کند. این هماهنگی بین هوش مصنوعی و علم داده، علوم تحلیلی را به سطح جدیدی از فهم و تصمیم‌گیری پیشبرد می‌دهد.