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 (Data Science) چیست؟

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:

کلاس‌های آنلاین علم داده کافه‌تدریس