پرسش‌های متداول درباره‌ی یادگیری علم داده در دانشگاه

یادگیری علم داده در دانشگاه چگونه است؟ این روزها علم داده (Data Science) بسیار پرطرفدار است و همه‌جا به‌نوعی صحبت از این حوزه‌ی جذاب شنیده می‌شود. با پیشرفت فناوری و تولید روزانه‌ی حجم زیادی از داده، نیاز به علم داده و افرادی که مهارت‌های لازم برای کار با داده را دارند روزبه‌روز افزایش یافته است. در حال حاضر علم داده یا دیتا ساینس یکی از ترندهای مطرح دنیاست و علاقه‌مندان زیادی دارد. اگر شما هم از آن دسته افراد هستید که مطالبی را درمورد این حوزه شنیده‌اید، اما هنوز درباره‌ی تحصیل دانشگاهی در این حوزه تصمیم قطعی ندارید یا سؤالاتی مرتبط با تحصیل در علم داده به‌صورت آکادمیک و دانشگاهی در ذهن‌تان شکل گرفته است تا انتهای این مطلب همراه ما باشید تا به پاسخ پرسش‌های متداول درباره‌ی آن برسید.

علم داده چیست؟

علم داده یک حوزه بین رشته‌ای است که روش‌های علمی، الگوریتم‌ها و ابزارها را برای استخراج بینش و دانش از داده‌ها ترکیب می‌کند. این حوزه شامل جمع‌آوری، پردازش، تجزیه‌وتحلیل و تفسیر مجموعه داده‌های بزرگ و پیچیده برای کشف الگوها، روندها و اطلاعات ارزشمند است. علم داده تکنیک‌های مختلفی از آمار، ریاضیات، علوم کامپیوتر و تخصص حوزه را برای به دست آوردن بینش‌های معنادار و تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده‌ها ترکیب می‌کند. دیتاساینس کل چرخه عمر داده‌ها را شامل می‌شود، از جمع‌آوری داده‌ها و پاکسازی تا تجزیه‌وتحلیل اکتشافی، مدل‌سازی پیش‌بینی و تجسم. دانشمندان داده از طیف وسیعی از ابزارها و زبان‌های برنامه‌نویسی مانند پایتون و R، همراه با الگوریتم‌های یادگیری ماشین، تکنیک‌های داده کاوی و روش‌های آماری برای استخراج بینش عملی از داده‌ها استفاده می‌کنند. با استفاده از قدرت علم داده، سازمان‌ها می‌توانند مزیت رقابتی به دست آورند، فرآیندها را بهینه کنند، تصمیم‌گیری را بهبود بخشند، و راه‌حل‌های نوآورانه‌ای را در زمینه‌های مختلف از جمله تجارت، مراقبت‌های بهداشتی، مالی، بازاریابی و علوم اجتماعی توسعه دهند. علم داده با توجه به پیشرفت‌های فناوری و نیاز روزافزون به تصمیم‌گیری مبتنی بر داده در دنیای پر از داده امروزی به تکامل خود ادامه می‌دهد.

مسیر یادگیری علم داده

نقشه‌راه یادگیری علم داده یک راهنمای ساختاری است که مراحل و منابع توصیه شده برای کسب دانش و مهارت‌های لازم برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده ماهر را مشخص می‌کند. در حالی که نقشه‌های راه خاص ممکن است بسته به اهداف و علایق فردی متفاوت باشد، معمولاً شامل اجزای کلیدی زیر هستند:

ریاضیات و آمار: با ایجاد یک پایه قوی در مفاهیم ریاضی مانند جبر خطی، حساب دیفرانسیل و انتگرال، و نظریه احتمال شروع کنید. علاوه بر این، درک روش‌ها و مفاهیم آماری برای تحلیل و مدل‌سازی داده‌ها بسیار مهم است.

برنامه‌نویسی: یک زبان برنامه‌نویسی که معمولاً در علم داده استفاده می‌شود، مانند پایتون یا R را یاد بگیرید. با کتابخانه‌های دستکاری داده‌ها، ابزارهای تجسم داده‌ها و بسته‌های آماری آشنا شوید.

دستکاری و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها: در مدیریت و دستکاری داده‌ها با استفاده از کتابخانه‌هایی مانند Pandas مهارت کسب کنید. نحوه پاکسازی داده‌، پیش‌پردازش و تبدیل آن‌‌ها را برای تجزیه‌وتحلیل یاد بگیرید.

تجزیه‌وتحلیل داده‌های اکتشافی (EDA): تکنیک‌هایی را برای تجسم و کاوش داده‌ها برای به دست آوردن بینش و شناسایی الگوها یا ناهنجاری‌ها بیاموزید. در کار با ابزارهای تجسم داده‌ها مانند Matplotlib یا ggplot مهارت کسب کنید.

یادگیری ماشین: با مفاهیم و الگوریتم‌های اساسی یادگیری ماشین مانند رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک و درخت‌های تصمیم‌ آشنا شوید. نحوه ارزیابی و تنظیم دقیق مدل‌ها برای عملکرد بهینه را بیاموزید.

یادگیری عمیق: به یادگیری شبکه‌های عصبی، معماری‌های یادگیری عمیق و فریم‌ورک‌هایی مانند TensorFlow یا PyTorch بپردازید. کسب دانش در مورد شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)، شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربردهای آن‌ها اهمیت زیادی دارد.

کلان داده یا بیگ‌دیتا: با فناوری‌هایی مانند Apache Hadoop و Apache Spark را برای مدیریت مجموعه داده‌های در مقیاس بزرگ آشنا شوید.

دانش حوزه: دانش حوزه خاص مربوط به صنایعی را که علاقه‌مند به کار در آن‌ها هستید، کسب کنید. این دانش می‌تواند شامل درک فرآیندهای تجاری و مجموعه داده‌های آن صنعت خاص باشد.

ارتباط و ارائه: مهارت‌های ارتباطی موثر را برای انتقال بینش و یافته‌های خود از داده‌ها به ذینفعان فنی و غیرفنی توسعه دهید. یاد بگیرید که تجسم‌ها و ارائه‌های داده قانع‌کننده ایجاد کنید.

یادگیری مستمر: از طریق وبلاگ‌ها، مقالات تحقیقاتی، دوره‌های آنلاین و شرکت در انجمن‌های علم داده، از آخرین پیشرفت‌ها و روندهای علم داده مطلع شوید.

به یاد داشته باشید، این نقشه‌راه یک راهنمای کلی است و شما می‌توانید آن را بر اساس علایق، اهداف و دانش موجود خود سفارشی کنید. تمرین پروژه‌های عملی و تجزیه‌وتحلیل داده‌های دنیای واقعی برای به کارگیری مفاهیمی که در طول سفر خود یاد می‌گیرید بسیار مهم است.

یادگیری علم داده در مقطع کارشناسی ارشد در ایران

برای صحبت در این‌ باره لازم است دو بخش را توضیح دهیم. اول اینکه چه رشته‌هایی در مقطع کارشناسی‌ارشد علم داده (دیتا ساینس) دارند و مهاجرت به این رشته‌ها از رشته‌های تحصیلی غیرمتربط امکان‌پذیر است یا خیر و دوم اینکه اگر در این حوزه تحصیلات مرتبط داشته باشیم، چقدر با کارکردن به‌صورت حرفه‌ای در حوزه علم داده (دیتا ساینس) متفاوت است.

تغییر رشته به علم داده

پاسخ به بخش اول این است که شما می‌توانید به‌راحتی از هر رشته‌ای که در مقطع کارشناسی در آن تحصیل کرده‌اید به یک رشته غیرمرتبط یا مرتبط مهاجرت کنید و محدودیتی برای این موضوع وجود ندارد.

ممکن است افراد زیادی باشند که رشته‌ی کارشناسی‌شان را دوست نداشته باشند یا به‌هر دلیلی تصمیم نداشته باشند در مقطع کارشناسی‌ارشد هم همان رشته را دنبال کنند؛ این موضوع که بتوانند رشته‌ی درگیری را انتخاب کنند کاملاً امکان‌پذیر است.

بنابراین اگر شما قصد داشته باشید از هر رشته‌ای به رشته‌ی علم داده (دیتا ساینس) مهاجرت کنید، این امکان برای‌تان وجود دارد.

در حال حاضر سه رشته‌ی ریاضیات، علوم کامپیوتر و صنایع زیرشاخه‌ی علم داده (دیتا ساینس) را در مقطع ارشد دارند. افرادی که رشته‌های علوم پایه را در مقطع کارشناسی خوانده‌اند بهتر است به رشته‌ی ریاضیات یا علوم کامپیوتر وارد شوند و افرادی که رشته‌ی تحصیلی‌شان فنی و مهندسی بوده بهتر است به رشته‌ی صنایع وارد شوند.

تفاوت یادگیری علم داده در دانشگاه با یادگیری غیرآکادمیک آن

اما در پاسخ به بخش دوم سؤال که آیا تحصیل در این حوزه بر کلیت ماجرا تأثیری خواهد گذاشت یا خیر باید گفت درصورتی‌که شما به دنبال یادگیری و دانش باشید و انگیزه‌ی لازم را برای این کار داشته باشید، بله.

تحصیل در این حوزه می‌تواند تفاوت زیادی ایجاد کند.

به‌طور کلی دنبال‌کردن یک حوزه به‌شکل آکادمیک و دانشگاهی می‌تواند کمک کند عمق دانش شما در آن حوزه بیشتر شود و همین امر یادگیری علم داده (دیتا ساینس) در دانشگاه را توجیه‌پذیر می‌کند.

پیشنهاد می‌کنیم درباره علم داده یا دیتا ساینس (Data Science) بیشتر بدانید.

یادگیری دیتا ساینس در مقطع دکتری در دنیا

در پاسخ به این پرسش که آیا تحصیل در مقطع دکتری در حوزه‌ی علم داده پیشنهاد می‌شود یا نه، باید گفت بله، به‌خصوص در این حوزه‌ی خاص بهتر است افراد در مقطع دکتری هم تحصیل کنند؛ زیرا در برخی از رشته‌ها، مانند علوم پایه، موضوع‌ها بیشتر استاتیک هستند و خیلی فضای کافی برای تحقیقات و پژوهش وجود ندارد.

البته نه‌اینکه اصلاً وجود نداشته باشد، اما در مقایسه با رشته‌هایی مانند علم داده (دیتا ساینس)  میزان آن خیلی کمتر است. رشته‌ی علم داده (دیتا ساینس) مبتنی بر فناوری است و به‌همین دلیل، بسیار در حال پیشرفت است و شما در طول تحصیلات دکتری کارهای متفاوت و جدیدی را تجربه خواهید کرد و از این طریق مهارت‌های خود را افزایش خواهید داد.

علاوه‌براین، برخلاف بضعی از رشته‌ها، بعد از تحصیل در مقطع دکتری علم داده (دیتا ساینس) شما به‌اصطلاح overqualified محسوب نمی‌شوید، بلکه کاملاً به فردی تبدیل خواهید شد که شرکت‌های مختلف به او نیاز دارند.

بنابراین می‌توان گفت که تحصیل در مقطع دکتری علم داده به‌شدت توصیه می‌شود و از این طریق می‌تواند به شما کمک کند تا به فردی کاملاً حرفه‌ای تبدیل شوید که در دنیای فناوری و علم داده (دیتا ساینس) حرفی برای گفتن دارد.

پیشنهاد می‌کنیم با نقشه راه دیتا ساینتیست شدن آشنا شوید.

آیا برای پایان‌نامه‌ی ارشد یا تز دکتری استفاده از یادگیری ماشین توصیه می‌شود؟

به‌دلایل خیلی زیادی جواب این سؤال قاطعانه بله است؛ اما چرا؟

به‌طور کلی، تمامی رشته‌هایی که در حال حاضر در مقطع کارشناسی یا کارشناسی ارشد و دکتری وجود دارند یا مانند رشته‌های فنی مهندسی، اقتصاد، مالی، علوم پایه و غیره محاسباتی هستند یا رشته‌هایی هستند که باز هستند، مانند روان‌شناسی، علوم اجتماعی یا جامعه‌شناسی.

اگر رشته‌ی شما از نوع محاسباتی است، بنابراین ناچار هستید در پایان‌نامه‌ی خود کاری محاسباتی انجام دهید، برنامه‌نویسی انجام دهید یا مدلی را بهبود دهید تا بتوانید کار خود را پشتیبانی کنید. خب، در اینجا چه بهتر که پروژه‌ی خود را به‌سمت علم داده و یادگیری ماشین یا همان ماشین لرنینگ (Machine Learning) ببرید.

اگر هنوز مردد هستید که چرا این گزینه بهتر است، پیشنهاد می کنیم حتماً وبینارهای رایگان علم داده را مشاهده کنید تا به این موضوع پی ببرید.

پیشنهاد می‌کنیم تماشای ویدئوی ضبط‌شده‌ی این وبینار را از دست ندهید:

ویدئو وبینار ۱ علم داده – یادگیری ماشین برای همه

اگر هم رشته‌ی شما در دسته‌ی دوم قرار می‌گیرد، این موضوع خیلی اهمیت بیشتری دارد. پیشنهاد می‌کنیم حتماً به‌نوعی علم داده را در کار خود بگنجانید؛ زیرا به‌بهانه پایان‌نامه‌ی خود مجبور خواهید شد یادگیری ماشین را یاد بگیرید که یکی از فناوری‌های ترند و در حال رشد دنیاست.

به‌این ترتیب، درصورتی‌که در آینده تصمیم به ادامه‌تحصیل یا کار در محیط بین‌المللی داشته باشید، حرفی برای گفتن دارید و برای‌تان جای پیشرفت بسیار زیادی وجود خواهد داشت.

پیشنهاد می‌کنیم برای آشنایی با یادگیری ماشین و کاربردهای آن مطالعه پرسش‌های متداول یادگیری ماشین را از دست ندهید.

نتیجه‌گیری‌ درباره یادگیری علم داده در دانشگاه

با توجه به اینکه در حال حاضر رشد علم داده در دنیا روندی صعودی در پیش گرفته است، بسیاری از افراد مسیر تحصیلی و شغلی خود را به‌سمت این حوزه برده‌اند تا بتوانند سهمی از این موج بزرگ در حال شکل‌گیری داشته باشند؛ بنابراین اگر شما هم به علم داده و یادگیری ماشین علاقه‌مند هستید، پیشنهاد می‌کنیم این فرصت را از دست ندهید و شروع به یادگیری این علم کنید.

یادگیری علم داده و ماشین لرنینگ با کلاس‌های آنلاین آموزش علم داده کافه‌تدریس

مهم نیست رشته‌ی کارشناسی شما چه بوده است. اگر به یادگیری علم داده یا همان دیتا ساینس و همین‌طور ماشین لرنینگ علاقه دارید، کلاس‌های آنلاین کافه‌تدریس به شما امکان می‌دهد از هر نقطه‌ی جغرافیایی صفر تا صد این دانش را بیاموزید.

کلاس‌های آنلاین آموزش علم داده کافه‌تدریس به‌صورتی کاملاً تعاملی و پویا برگزار می‌شود و کاملاً کارگاهی است. بنای این کلاس‌ها هم پروژه‌های واقعی علم داده است که همین امر شرکت در آن را به مزیت نسبی در مقایسه با دوره‌های آکادمیک برای شما تبدیل می‌کند.

به‌این ترتیب، حتی با تحصیل آکادمیک علم داده، شرکت در کلاس‌های آنلاین علم داده و یادگیری ماشین کافه‌تدریس به شما امکان می‌دهد به‌صورتی عملی وارد این حوزه شوید.

برای آشنایی بیشتر با کلاس‌های آنلاین علم داده کافه‌تدریس و مشاوره‌ی رایگان برای شروع یادگیری روی این لینک کلیک کنید:

دوره جامع آموزش علم داده (Data Science)