علم داده یا دیتا ساینس (Data Science) حوزه مطالعاتی است که با بهکارگیری ابزارها و تکنیکهای مدرن حجم گستردهای از دادهها را برای یافتن الگوهای پنهان در دادهها، استخراج اطلاعات معنادار از آنها و استفاده از آنها در تصمیمگیریهای تجاری به کار میبرد. Data Science از الگوریتمهای پیچیدهی یادگیری ماشین (Machine Learning) برای ساخت مدلهای پیشبینی استفاده میکند. این دادههای مورداستفاده برای تجزیهوتحلیل میتوانند از منابع مختلف باشند و فرمهای مختلفی نیز داشته باشند.
امروزه با توجه به تولید انبوه دادهها، علم داده یا دیتا ساینس (Data Science) بخشی مهم و اساسی در هر صنعت محسوب میشود. درواقع علم داده یکی از بحثبرانگیزترین موضوعات این روزها در صنایع است.
محبوبیت آن طی سالها افزایش یافته است و شرکتها برای رشد تجارت خود و افزایش رضایت مشتری، شروع به اجرای تکنیکهای علم داده کردهاند. در این مقاله با علم داده و اهمیت آن در صنعت و زندگی روزمره بیشتر آشنا خواهیم شد؛ میبینیم که یک محقق داده چه وظایفی دارد و درنهایت چند کاربرد علم داده یا دیتا ساینس را بررسی میکنیم.


علم داده یا دیتا ساینس (Data Science) 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.
تا اینجا مفهوم دیتا ساینس را متوجه شدیم، اما ممکن است این سؤال در ذهنمان مطرح شود که یک محقق دیتا ساینس دقیقاً چه کاری انجام میدهد؟ در ادامه با وظایف یک محقق داده آشنا میشوید.
محقق علم داده یا دیتا ساینس (Data Scientist) چه وظایفی دارد؟
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.
برای آشنایی با یادگیری ماشین (Machine Learning) این مطلب را مطالعه کنید:
یادگیری ماشین (Machine Learning) چیست و چگونه کار میکند؟
چرا علم داده (Data Science) اهمیت دارد؟
در دنیای کنونی تولید و استفاده از اطلاعات موجود در دادهها یک فعالیت بسیار مهم و حیاتی در حوزهی تجارت محسوب میشود. علم داده شرکتها را قادر میکند تا دادههای عظیم را از چندین منبع بهطور کارآمد تحلیل کنند و از بینشهای ارزشمندی که از تحلیل آنها به دست میآورند برای تصمیمگیریهای هوشمند مبتنی بر آن دادهها استفاده کنند.
دیتا ساینس (Data Science) شرکتها را قادر میکند تا عملکرد خود را برای تسهیل تصمیمگیریهای آینده بسنجند. آنها میتوانند با استفاده از تحلیل دادهها برای تعامل بهتر مشتریان، افزایش عملکرد شرکت و افزایش سودآوری تصمیمهای هوشمندانهتری را اتخاذ کنند. علم داده بهطور گستردهای در حوزههای مختلف صنعت ازجمله بازاریابی، مراقبتهای درمانی، امور مالی، بانکداری، سیاست و موارد دیگر استفاده میشود.
همانطور که اشاره شد علم داده در حوزههای مختلف صنعت کاربرد بسزایی دارد. بیایید با هم به برخی از کاربردهای آن نگاهی بیندازیم تا بیشتر این موضوع را درک کنیم.
کاربرد دیتا ساینس (Data Science) 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.
دیتا ساینس برای شرکتها
در این مطلب علم داده را معرفی کردیم و دیدیم که کاربردهای آن بسیار گسترده است. دادهها عنصر اصلی موردنیاز شرکتها در دهههای آینده هستند. با گنجاندن تکنیکهای علم داده در تجارت، شرکتها اکنون میتوانند رشد آینده را پیشبینی کنند و در صورت وجود تهدیدهای احتمالی آنها را بررسی و برای مقابله آماده شوند.
برای آشنایی بیشتر با علم داده این مطلب را مطالعه کنید:
ورود به علم داده یا دیتاساینس از کجا شروع میشود؟
یادگیری علم داده یا دیتا ساینس در کافهتدریس
کافهتدریس کلاسهای آنلاین جامع آموزش علم داده را برگزار میکند. این کلاسها بهصورت کاملاً تعاملی و مبتنی بر کار روی پروژههای واقعی علم داده برگزار میشود و به شما امکان میدهد در هر نقطهی جغرافیایی به بهروزترین آموزش علم داده و دیتا ساینس دسترسی داشته باشید.
برای آشنایی با دیتا ساینس و مشاوره رایگان برای شروع یادگیری و مسیر شغلی روی این لینک کنید:
هفت خوان پلاس
علم داده (Data Science) شرکتها را قادر میکند تا عملکرد خود را برای تسهیل تصمیمگیریهای آینده بسنجند. آنها میتوانند با استفاده از تحلیل دادهها برای تعامل بهتر مشتریان، افزایش عملکرد شرکت و افزایش سودآوری تصمیمهای هوشمندانهتری را اتخاذ کنند.
پاسخ سوال:
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.
استاد شکرزاد در رابطه با در آمدهای دیتاساینتیست ها در یک وبینار صحبت کردند ممنون میشم لینکش رو ارسال کنید
یکی از وبینارهایی که ایشون در این مورد توضیحاتی رو ارائه کردن، وبینار ۲: پیادهسازی ماشینلرنینگ در علوم مختلفه.
لینک وبینار:. http://ctdrs.ir/dsw002
افرادی که دوره علم داده مقدماتی و پیشرفته رو با کلاس پیش میرن و دوره رو به اتمام می رسونند این امکان رو دارن که جذب بازار کار بشن ؟
بله قطعا. اگه محتوای دوره ها رو دیده باشین، متوجه میشین که تمام مباحث کاربردی و به روز هستن. علاوه بر این تو دورهها پروژه های عملی هم به شکل گروهی انجام میدین و درواقع هدف دوره اینه که در نهایت یه رزومه خوب بتونین برای خودتون بسازین و آمادهی ورود به بازارکار بشین.
برای تبدیل شده به یک آنالیزو داده نیازی به یادگیری آکادمیک نیست ؟
لزوما خیر. اگه علاقه داشته باشید، میتونین شروع به یادگیری کنین و در نهایت وارد بازارکار بشین.
من خیلی به علم داده علاقه دارم اما نمی تونم از کجا شروع کنم ؟
بهترین کار شروع یادگیری با یه دورهست. چون علم داده هنوز کمی مبهمه و میتونه وظایف و مهارتهای زیادی رو شامل بشه، شرکت در یه دوره خوب میتونه شروع مناسبی باشه.
سلام من تا ارشته کارشناسیم حسابداری بوده و هیچ دیدی از برنامه نویسی ندارم به نظرتون می تونم علم داده رو یاد بگیرم ؟
بله، بیشتر از اینکه رشته تحصیلی ملاک باشه، علاقه شما برای یادگیری ملاکه.
ممنون میشم اگر مقاله ای در باب یادگیری ماشین هم به همین شیوایی بیان تهیه کنید
تو این مقاله دربارهی یادگیری ماشین صحبت کردیم: http://ctdrs.ir/ds0002
ممنون از سایت و کانال خوبتون. وبینار ۴ برنامه ریزی عملی برای شروع یادگیری علم داده خیلی خوب بود، ممنون میشم استاد شکرزاد step های یادگیری رو با جزییات بیشتری در وبینارهای آینده توضیح بدن. برای من که در این مسیر یک ساله قرار گرفتم وبینارهاتون خیلی کمکم میکنه. ممنون
سپاس از توجه شما
در وبینار ۳ هم مفصل درباره ی این step ها و تبدیل شدن به یک data player صحبت شده، پیشنهاد میکنیم حتما این وبینار رو ببینین.
به ویدیوی وبینار اقای رضا شکرزاد چطوری میتونم دسترسی داشته باشم؟
کافیه وارد لینک زیر بشین و تو بخش ویدئوهای آموزشی به ویدئوی وبینارهای قبلی دسترسی پیدا کنین.
https://cafetadris.com/datascience
سلام خسته نباشید، کلاس علم داده شما برای اپلای میتونه کمکم کنه؟ من دانشجوی سال آخر کامپیوتر هستم لیسانس
سلام، وقتتون بخیر
بله قطعاً دوره های علم داده کافهتدریس میتونه برای اپلای بهتون کمک کنه، داشتن دانش علم داده و یادگیری ماشین بخصوص در رشته شما امتیاز خیلی خوبی محسوب میشه. در دوره های ما هم به شکل تئوریکال و هم به شکل عملی (Practical) علم داده و مفاهیم یادگیری ماشین و یادگیری عمیق رو یاد میگیرین.
از رشته مهندسی نرم افزار هم در این رشته بطور حرفهای کار میکنن؟ یا بهتره از همون رشتههای ریاضی کاربردی و آمار وارد شد؟
نمیخوام فعالیت دیگر رشتهها رو کلا رد کنم قاعدتا حتما میتونن کار کنن. میخوام بدونم اونها موفقتر میشن و آیا جنس کار بیشتر به اون موضوعات مرتبط هست یا خیر؟
بنظرتون مهندسهای کامپیوتر در دیگر حوزههای مرتبط با خودشون که علاقه دارن وارد بشن بیشتر موفق نمیشن؟
اتفاقاً رشته مهندسی کامپیوتر اصلیترین رشته برای ورود به یادگیری ماشین و علم دادهست. یعنی بیشتر افرادی که دارن تو این زمینه کار میکنن رشته تحصیلیشون مهندسی نرمافزار بوده. بنابراین یادگیری ماشین و علم داده کاملاً با رشتهشون مرتبطه و بحث علاقهم که کاملاً جداست. قطعاً هرکاری با علاقه پیش بره، موفقیت همراهشه.
سلام وقت بخیر
من میخواستم بدونم در حال حاضر تو ایران دانشگاهی برای ارشد رشته دیتاساینس برگزار می کنه؟
یا اگه نمیکنه نزدیک ترین رشته کدومه؟
با تشکر
با سلام،
در حال حاضر این دانشگاه ها رشته Data Science رو در مقطع کارشناسی ارشد دارن:
رشته ریاضی کاربردی گرایش علوم داده:
دانشگاه شهید باهنر کرمان، دانشگاه شهید بهشتی تهران، دانشگاه صنعتی اصفهان، دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی تهران، دانشگاه فردوسی مشهد، دانشگاه گیلان رشت، دانشگاه شاهد تهران، دانشگاه تربیت مدرس تهران و دانشگاه خلیج فارس بوشهر
رشته علوم کامپیوتر گرایش علوم داده:
دانشگاه صنعتی اصفهان، دانشگاه غیر انتفاعی خاتم تهران و دانشگاه غیر انتفاعی علم و فرهنگ تهران
رشته آمار گرایش علم داده ها:
دانشگاه بیرجند، دانشگاه تربیت مدرس تهران، دانشگاه زنجان، دانشگاه شهید بهشتی تهران، دانشگاه علامه طبابایی تهران، دانشگاه یزد
ممنون از پاسخ شما
سلام وقت بخیر
بله در دانشگاههای مانند مدرس، خواجه نصیر و شهیدبهشتی ارائه میشه و زیرشاخه رشته آمار هست.