دیتا ساینس چیست؟
علم داده یا دیتا ساینس (Data Science) رشته‌ای است که از روش‌ها، فرایندها، الگوریتم‌ها و سیستم‌های علمی برای استخراج دانش و بینش از داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته استفاده می‌کند؛ سپس این دانش و بینش عملی از داده‌ها را در طیف وسیعی از دامنه‌های کاربردی به کار می‌برد.
علم داده مفهومی متشکل از آمار (Statistics)، تجزیهوتحلیل داده‌ها (Data Analysis)، انفورماتیک (Informatics) و روش‌های مربوط به آن به‌منظور درک و تجزیهوتحلیل پدیده‌های واقعی با استفاده از داده است. این علم از تکنیک‌های مختلف درزمینه‌ی ریاضیات، آمار، علوم کامپیوتر و علوم اطلاعات استفاده می‌کند.
کاربرد علم داده یا دیتاساینس در کسب‌و‌کارها چیست؟
- در صنعت مراقبت‌های پزشکی پزشکان از علم داده یا دیتا ساینس برای تحلیل داده‌های به‌دست‌آمده از ردیاب‌هایی که بیماران همراه دارند استفاده می‌کنند تا از سلامت بیماران خود اطمینان حاصل کنند؛ به‌این ترتیب، آنان می‌توانند در مواقع لزوم تصمیم‌های درست و به‌موقعی را بگیرند؛ علاوه‌براین علم داده یا دیتا ساینس (Data Science) می‌تواند به مدیران بیمارستان‌ها این امکان را بدهد که زمان انتظار بیمار را کاهش دهند. هم‌چنین شرکت‌های مراقبت‌های پزشکی با استفاده از علم داده ابزارهایی را برای شناسایی و درمان بیماری‌ها می‌سازند.
- شرکت‌های خرده‌فروشی از علم داده برای بهبود تجربه مشتری و هم‌چنین حفظ مشتریان خود استفاده می‌کنند؛ برای مثال، وبسایت آمازون براساس علایق مشتریان به آنان اجناس مختلف را توصیه می‌کند.
- علم داده به‌طور گسترده‌ای در بانک‌ها و مؤسسات مالی برای کشف کلاه‌برداری و هم‌چنین مشاوره مالی شخصی استفاده می‌شود.
- شرکت‌های ساختمانی با ردیابی فعالیت‌ها، ازجمله متوسط زمان برای انجام‌دادن کارهای مختلف، هزینه‌های مواد مصرفی و موارد دیگر، از علم داده برای تصمیم‌گیری بهتر استفاده می‌کنند.
- علم داده این امکان را می‌دهد تا با استفاده از محتوای شبکه‌های اجتماعی الگوهای محتوایی مورداستفاده‌ی کاربران را بیابیم. این الگوها کمک می‌کنند تا برای هر کاربر محتوای اختصاصی تولید کنیم؛ هم‌چنین محتوای مرتبط را به کاربر پیشنهاد کنیم.
- بازی‌های ویدئویی و رایانه‌ای اکنون با کمک دیتا ساینس ساخته می‌شوند و همین امر تجربه‌ی بازی را به سطح بالاتری رسانده است.
وظایف محقق علم داده یا دیتا ساینس (Data Scientist) ؟
محقق داده داده‌ها را تجزیه وتحلیل می‌کند تا بینش معناداری را از آن‌ها استخراج کند؛ به‌عبارت دیگر، یک محقق داده ازطریق مراحلی، به سازمان‌ها کمک می‌کند تا مشکلات خود را حل کنند. این مراحل می‌تواند این موارد را شامل باشد:
- برای درک مشکل سؤالات درستی را مطرح می‌کند؛
- داده‌ها را از چندین منبع جمع‌آوری می‌کند؛
- داده‌های خام را پردازش و به فرم مناسب برای تجزیهوتحلیل تبدیل می‌کند.
- داده‌ها را به سیستم تحلیلی، مانند یک الگوریتم یادگیری ماشین(Machine Learning) یا یک مدل آماری می‌کند.
- نتایج و بینش‌ها را برای به‌اشتراک‌گذاشتن با ذینفعان آماده می‌کند.
دلیل اهمیت دیتا ساینس چیست؟
در اینجا چند مثال از کاربردهای علم داده در حوزه‌های مختلف گفته ایم:
- بدون شک کسب‌و‌کارها داده‌هایی همچون تاریخچه‌ی جستجو در اینترنت، تاریخچه‌ی خرید، سن و درآمد مشتریان خود را دارند. با استفاده از این داده‌ها می‌توان مدل‌ها را برای درک نیاز مشتریان آموزش داد و محصولات را با دقت بیشتری به مشتریان توصیه کرد.
- خودروهای خودران درلحظه داده‌ها را از حسگرها، رادار، دوربین و لیزر برای تهیه‌ی نقشه‌ای از محیط اطراف خود جمع‌آوری می‌کنند. سپس بر اساس این داده‌ها و با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری ماشین، درمورد زمان افزایش سرعت، زمان کاهش سرعت، زمان سبقت گرفتن و… تصمیم‌گیری می‌کنند.
- داده‌های کشتی‌ها، هواپیماها، رادارها و ماهواره‌ها را می‌توان برای ساخت مدل جمع‌آوری و تجزیهوتحلیل کرد. این مدل‌ها نه‌تنها آب‌و‌هوا را پیش‌بینی می‌کنند، بلکه به پیش‌بینی وقوع هرگونه بلایای طبیعی نیز کمک می‌کنند. بنابراین به کمک علم داده می‌توان اقدامات مناسب را برای نجات جان افراد انجام داد.
فرایند علم داده به چه صورت است ؟
1. اکتشاف:
مرحله‌ی اکتشاف در فرایند علم داده، شامل به‌دست‌آوردن داده‌ها از تمام منابع داخلی و خارجی شناسایی شده است که به شما کمک می‌کند تا به سؤالات مختلف در حوزه‌ی تجارت پاسخ دهید.
داده‌هایی که استفاده می‌کنید، می‌توانند شامل موارد زیر باشند:
- گزارش‌ها از وب‌سرور‌ها؛
- داده‌های جمع‌آوری شده از رسانه‌های اجتماعی؛
- مجموعه‌ی داده‌های سر‌شماری؛
- داده‌های پخش شده از منابع آنلاین توسط APIها.
۲. آماده‌سازی:
دومین گام از فرایند دیتا ساینس، آماده‌سازی نام دارد. داده‌ها می‌توانند نا‌سارگاری‌های بسیاری مانند مقادیر گم‌شده، ستون‌های خالی و فرمت‌های نا‌درست داشته‌باشند که باید حذف شوند. قبل از مدل‌سازی باید داده‌ها را پردازش، بررسی و شرطی‌سازی شوند. هر چه داده‌هایتان تمیز‌تر باشند، پیش‌بینی‌هایتان بهتر از آب در می‌آیند.
۳. برنامه‌ریزی مدل‌ها:
در این مرحله از فرایند دیتا ساینس، باید روش و تکنیک رسم رابطه میان متغیر‌های ورودی را مشخص کنید. برنامه‌ریزی برای یک مدل با استفاده از فرمول‌های آماری مختلف و ابزار‌های تصویر‌سازی استفاده می‌شود. سرویس‌های تحلیل SQL، Access و R برخی از ابزارهایی هستند که برای برنامه‌ریزی مدل‌ها در دیتا ساینس استفاده می‌شوند.
۴. ساخت مدل:
در این مرحله فرایند ساخت مدل واقعی شروع می‌شود. در این مرحله دانشمند داده مجموعه‌های داده را برای تمرین و آزمایش توزیع می‌کند. تکینک‌هایی مانند پیوستگی، دسته‌بندی و خوشه‌بندی، روی مجموعه‌ی داده‌های تمرینی اعمال می‌شوند. مدل پس از آماده شدن در برابرمجموعه‌ی داده‌ی آزمایشی امتحان می‌شود.
۵. عملیاتی‌سازی:
در این مرحله، مدل نهایی را همراه با گزارش‌ها، کدها و اسناد فنی تحویل می‌دهید. مدل پس از آزمایش کامل، در یک محیط تولید واقعی آماده‌به‌کار می‌شود.
۶. ارسال نتایج:
در آخرین گام از فرایند دیتا ساینس، تمامی نتایج به تمامی ذینفعان اطلاع داده می‌شود. نتایج به شما کمک می‌کنند تا بر اساس ورودی‌های مدل، تصمیم گیری کنید که آیا نتایج یک پروژه موفقیت‌آمیز خواهد بود یا خیر.
حرف آخر:
دیتا ساینس یکی از موضوعات داغ در بین سازمان‌ها و متخصصان کارآزموده‌ای است که تمرکزشان بر جمع‌آوری داده و کسب اطلاعات از آن‌ها برای کمک به رشد کسب‌وکار است. تخصص در ریاضیات، داشتن مهارت در فناوری و نیز شمّ تجاری قوی پایه و اساس دیتا ساینس را تشکیل می‌دهند.
