دیتا ساینس چیست؟

دیتا ساینس چیست؟ دیتا ساینس یکی از مهم‌ترین زیرمجموعه‌های هوش مصنوعی است که از اجرای گوناگونی مانند یادگیری عمیق و ماشینی، آمار و… تشکیل می‌شود. فناوری دیتا ساینس در بسیاری از زمینه‌های پزشکی، خودروسازی، تجارت الکترونیکی و… کاربرد دارد. چرخه عمر دیتا ساینس شامل مراحل تحقیق، جمع‌آوری داده، برنامه‌ریزی مدل، ساخت و ارائه مدل و تحویل نهایی پروژه است. برای درک مفاهیم علم داده باید با تکنیک‌های رایج در این حوزه مانند خوشه‌بندی، طبقه‌بندی، تشخیص‌ ناهنجاری و… آشنا شوید. جهت ورود به حوزه دیتا ساینس باید در زمینه‌هایی مانند برنامه‌نویسی، آمار، پایگاه داده و… شناخت کافی داشته باشید. در ادامه این مطلب بازار کار و موقعیت شغلی‌ حوزه دیتا ساینس را بررسی می‌کنیم.

آشنایی با دیتا ساینس

شاید از خوپ سوال کنید که مفهوم دیتا ساینس چیست؟ دیتا ساینس یا علم داده یکی از بزرگ‌ترین زیرشاخه‌های هوش مصنوعی است که در جامعه امروزی طرفداران زیادی دارد. حوزه شغلی دیتا ساینس از همکاری رشته‌های ریاضی، برنامه‌نویسی، محاسبات علمی و… ایجاد شده است. مهم‌ترین اهداف Data science را می‌توان پردازش اطلاعات تجاری، شناخت الگوریتم‌های مخفی در داده‌ها، کمک به تصمیم گیری سازمان‌های بزرگ و… خلاصه کرد. توسعه بیش‌تر حوزه دیتا ساینس به یک فضای ذخیره سازی گسترده نیاز دارد تا داده‌های مورد نیاز به شکل کامل ذخیره شوند.

لیست دانشگاه‌های ارائه دهنده رشته هوش مصنوعی در ایران

• دانشگاه شهید بهشتی
• صنعتی امیر کبیر
• شهید باهنر کرمان
• صنعتی اصفهان
• علامه طباطبایی
• دانشگاه تربیت مدرس
• شیراز
• دانشگاه فردوسی مشهد
• دانشگاه یزد
• دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی

دیتا ساینس چه اجزایی دارد؟

پس از پاسخ به این که دیتا ساینس چیست و چه تعریفی دارد، باید با اجرای این فناوری هوشمند آشنا شوید. دیتا ساینس ضمن ترکیب تکنیک‌های متنوع هوش مصنوعی ساخته شده‌ است که قابلیت‌های این فناوری را ارتقا می دهند. مهم‌ترین اجزای Data science را می‌توان در موارد زیر خلاصه کرد:

•  یادگیری عمیق

این تکینک از مهم‌ترین اجزای دیتا ساینس شناخته می‌شود که به درک بهتر الگوریتم‌های موجود کمک می‌کند. ضمن استفاده از فناوری یادگیری عمیق می‌توان مدل‌های اطلاعاتی گوناگون را به شکل دقیق تجزیه و تحلیل کرد.

•  بصری سازی

وجود تکنیک بصری سازی این امکان را برای دیتا ساینس فراهم می‌کند تا داده‌های تصویری را به شکل صحیح جمع‌آوری و پردازش کند. در این حالت علم داده می‌تواند به حجم انبوهی از داده‌های تصویری دسترسی داشته باشد.

• یادگیری ماشینی

این تکنیک الگوریتم‌های متنوع را به شکل دقیق تجزیه و تحلیل می‌کند و در پیش بینی داده‌های مربوط به آینده نقش دارد. تکنیک یادگیری ماشینی در بسیاری از زمینه‌های پزشکی، کسب و کار و… استفاده می‌شود.

•  آمار

علم آمار یکی از مهم‌ترین بخش‌های ریاضیات شناخت می‌شود که برای پردازش داده‌های انبوه عددی کاربرد دارد. متخصص‌ دیتا ساینس ضمن استفاده از این تکنیک‌ می‌تواند میان داده‌های عددی الگوریتم‌های مشخصی را پیدا کند.

کاربرد دیتا ساینس چیست؟

دیتا ساینس به عنوانی یکی از جدیدترین فناوری‌های هوش مصنوعی کاربرد گسترده‌ای در زمینه‌های گوناگون دارد. کاربرد این فناوری هوشمند را می‌توانید در بسیاری از زمینه‌های پزشکی، حمل و نقل، تجارت الکترونیک و… مشاهده کنید. رایج‌ترین کاربردهای علم داده شامل موارد زیر است:

• طراحی ماشین‌های خودران

ساخت ماشین‌های هوشمند و خودران یکی از مهم‌ترین کاربرهای دیتا ساینس است. ماشین‌های ساخته شده با کمک دیتا ساینس ضمن استفاده از حسگرهای متنوع، داده‌های لازم را پردازش می‌کنند و در حین حرکت تصمیم می‌گیرند. خودروهای هوشمند ضمن دریافت داده‌هایی مانند محدودیت سرعت، کوتاه بودن مسیر و… سرعت و جهت حرکت را انتخاب می‌کند.

• بهبود عملکرد موتورهای جستجوگر

موتورهای جستجوگر گوگل از دیگر زمینه‌های کاربرد علم داده هستند. استفاده از فناوری دیتا ساینس این امکان را فراهم می‌کند‌ تا سایت‌های پربازدید به عنوان صفحات نخست موتورهای جستجوگر نمایش داده شوند. در این حالت کاربر ضمن بازدید از صفحات پربازدید، می‌تواند به جواب مناسبی دست پیدا کند.

•  تشخیص و درمان‌ بیماری‌ها

ضمن استفاده از فناوری Data science می‌توان حجم انبوهی از داده‌های پزشکی را پردازش کرد. پزشکان با کمک این فناوری می‌توانند نتایج تست‌های آزمایشگاهی را بررسی کنند و جهت درمان‌ بیماری‌های متنوع راهکار درمانی مناسبی را ارائه دهند. تحقیق در مورد ساختارهای ژنتیکی، تشخیص زودهنگام بیماری‌های وراثتی از دیگر کاربردهای علم داده‌ در زمینه پزشکی است.

• کسب‌وکارهای الکترونیک

بسیاری از فروشگاه‌های اینترنتی جهت افزایش فروش خود و کسب سود بیش‌تر از فناوری دیتا ساینس استفاده می‌کنند. برای این کار سیستم‌های دیتا ساینس با در نظر گرفتن خریدهای قبلی و سابقه جستجو مشتری، محصولات مناسبی را را به فرد پیشنهاد می‌دهند. همچنین ضمن استفاده از این فناوری می‌توان مشتریان را از رویدادهای مانند تخفیف شگفت انگیز، قرعه‌کشی و… آگاه کرد.

• ساخت بازی‌های کامپیوتری

طراحی بازی‌های رایانه‌ای هوشمند و جذاب یکی از زمینه‌های کاربرد دیتا ساینس است. بازی‌های کامپیوتری ساخته شده با کمک این فناوری می‌توانند تجربه کسب کنند و سطح رقابتی خود را افزایش دهند. در این حالت سطح بازی کامپیوتری مورد نظر ثابت نیست و بازیکنان از گیم کردن لذت بیش‌تری خواهند برد.

بررسی چرخه عمر دیتا ساینس

شاید از خود سوال‌ کنید که فرآیند دیتا ساینس چیست؟ فرایند یا چرخه عمر دیتا ساینس به مراحلی اشاره می‌کند که باید در حین انجام فعالیت پژوهشی رعایت شوند. شناخت فرآیند علم داده به شما کمک می‌کند تا پروژه تحقیقی خود را به شکل صحیح و کامل انجام دهید. چرخه عمر علم داده را می‌توان در مراحل زیر تعریف کرد:

۱. تحقیق و اکتشاف

پس از انجام هر پروژه تحقیقاتی ابتدا باید فاکتورهایی مانند میزان بودجه، اولویت‌های تحقیقاتی، قوانین مورد نظر و… را در نظر بگیرید. از خود سوال‌ کنید که هدف از انجام این پروژه تحقیقاتی چیست؟ به عنوان نمونه هدف اصلی پروژه پژوهشی می‌تواند بررسی راهکارهای ممکن برای افزایش ۲ برابری فروش شرکت تجاری در سال آینده باشد. در این مرحله داده‌های مورد نظر خود را می‌توانید از رسانه‌های اجتماعی، وب سرور و… جمع‌آوری کنید.

۲. آماده کردن داده‌ها

در این مرحله باید داده ساختار یافته یا بدون ساختاری که جمع آوری کرده‌اید را به داده‌های قابل استفاده تبدیل کنید؛ این کار را می‌توانید با کمک ابزارهای جستجوگر متنوعی انجام دهید. این مرحله به شما کمک می‌کند تا داده‌های غیرمرتبط را کنار بگذارید و میان متغیرهای موجود رابطه مناسبی را برقرار کنید. همچنین آماده سازی اطلاعات و دسترسی به داده‌های مرتبط باعث نتیجه‌گیری و پیش‌بینی دقیق‌تر می‌شود.

۳. برنامه‌ریزی مدل

در این مرحله باید بر روی داده‌های قابل استفاده تحقیق کنید تا در میان آن‌ها الگوریتم ایجاد شود. ساخت روابط صحیح میان متغیرها به شما کمک می‌کند تا مراحل بعدی Data science را به سادگی‌ انجام دهید. جهت دسته‌بندی داده‌ها و ایجاد الگوریتم‌های مشخص میان آن‌ها می‌توانید از ابزارهایی مانند SQL Analysis services استفاده کنید.

۴. ساخت مدل

در این مرحله باید داده‌هایی که دسته‌بندی کرده‌اید را گسترش دهید و ابزارهای لازم جهت مدل سازی داده‌ها را تهیه کنید. SPCS Modeler،Alpine Miner، WEKA و… از رایج‌ترین ابزارهای دیتا ساینس برای مدل سازی داده‌ها هستند. همچنین جهت مدل سازی داده‌های موجود می‌توانید از تکنیک‌های مانند خوشه‌بندی، طبقه‌بندی و… استفاده کنید.

۵. پیاده سازی مدل

در این مرحله نتیجه کار را به همراه مستندهای فنی و کدهای مربوطه ارائه می‌دهید و مدل خود را در یک محیط مناسب آزمایش می‌کنید. ضمن انجام این کار از محدودیت‌های مدل خود آگاه می‌شوید و جهت اصلاح ایرادات آن تلاش خواهید کرد.

۶. تحویل نتایج پروژه

پروسه ارائه نتایج آخرین مرحله در دیتا ساینس است و در طی آن عملکرد خود را ارزیابی می‌کنید (از نظر موفقیت آمیز بودن). همچنین نتایج نهایی پروژه خود را با دیگر افراد تیم به اشتراک می‌گذارید و در صورت ناموفق بودن نتیجه، جهت شروع پروژه تحقیقاتی جدید برنامه‌ریزی می‌کنید.

تکنیک‌های دیتا ساینس چیست؟

حوزه دیتا ساینس دارای برخی تکنیک‌های اصلی است که متخصصان علم داده باید با این استراتژی‌ها آشنا شوند. شناخت این تکینک‌های ضروری به شما کمک می‌کند تا مفاهیم دیتا ساینس را به شکل بهتری درک کنید و جهت پردازش اطلاعات راهکار مناسبی را انتخاب کنید. مهم‌ترین استراتژی‌های دیتا ساینس را می‌توان در موارد زیر خلاصه کرد:

•  استراتژی Regression (بازگشت)

تکنیک بازگشت اولین استراتژی علم داده‌ است که براساس یادگیری تحت نظارت عمل می‌کند. ضمن استفاده از تکنیک Regression می‌‌توانید داده‌های خود را مورد بررسی قرار دهید و برای پروژه تحقیقی خود یک نتیجه منطقی پیش‌بینی کنید.

•  استراتژی Classification (طبقه‌بندی)

تکنیک طبقه‌بندی براساس یادگیری تحت نظارت عمیق عمل می‌کند و در دسته‌بندی صحیح داده‌های موجود نقش دارد. شناخت داده‌های اسپم از دیگر کاربردهای این تکنیک است که به جمع‌آوری داده‌های صحیح و دقیق کمک می‌کند.

• استراتژی Clustering (خوشه‌بندی)

عملکرد تکنیک خوشه‌بندی براساس یادگیری بدون نظارت است و اشیای که دارای ویژگی‌های مشترک هستند را در یک گروه قرار می‌دهد. این تکینک برای ایجاد الگوهای متنوع در میان داده‌های بدون ساختار کاربرد دارد.

• استراتژی Anomaly Detection (تشخص ناهنجاری)

این استراتژی با عنوان (تشخیص پرت) نیز شناخته می‌شود و در شناسایی و حذف داده‌هایی غیر مرتبط کاربرد دارد. زمینه استفاده از این تکینک را می‌توانید در امور مالی، امنیتی و… مشاهده‌ کنید.

پیش نیازهای ورود به دنیای دیتا ساینس چیست؟

برای ورود به حوزه دیتا ساینس و فعالیت به عنوان یک متخصص‌ داده‌ باید پیش نیازهای لازم را داشته‌ باشید. تحصیلات دانشگاهی در یکی از رشته‌های علوم کامپیوتری، هوش مصنوعی، ریاضیات، مدیریت اطلاعات و… مهم‌ترین پیش نیاز یادگیری دیتا ساینس است. جهت ورود به حوزه دیتا ساینس باید در زمینه‌های زیر مهارت داشته باشید:

• برنامه نویسی

برای ورود به بازار کار دیتا ساینس و انجام پروژه‌های گوناگون باید با اصول اولیه برنامه نویسی آشنا باشید. پایتون یکی از معروف‌ترین زبان‌های برنامه نویسی در حوزه دیتا ساینس است که مفاهیم بسیار ساده‌ای دارد.

• یادگیری ماشینی

فردی که قصد تبدیل شدن به یک متخصص‌  دیتا ساینس را دارد باید دانش خود در زمینه یادگیری ماشینی ارتقا دهد؛ زیرا یادگیری ماشینی یکی از پایه‌های اصلی علم داده است.

•  پایگاه‌های داده

برای شناخته شدن به عنوان یک متخصص داده کاربلد باید با نحوه استخراج اطلاعات از پایگاه‌های داده آشنا باشید. همچنین شناخت نحوه مدیریت و نگهداری این پایگاه‌ها از دیگر پیش‌نیازی ورود به حوزه دیتا ساینس است.

• علم آمار

برای درک داده‌های عددی در دیتا ساینس و استخراج بهتر اطلاعات باید با مفاهیم علمی آمار آشنا باشید. همچنین یادگیری علم آمار به شما کمک می‌کند تا الگوریتم‌ها و نمودارهای ریاضی را به شکل بهتری درک کنید.

• مدل سازی

ضمن یادگیری مفهوم مدل سازی می‌توانید برای داده‌های گوناگون الگوریتم مناسبی انتخاب کنید. همچنین به عنوان متخصص علم داده باید با نحوه آموزش مدل‌های گوناگونی آشنایی کافی داشته باشید.

• مهارت ارتباطی

برای فعالیت در حوزه دیتا ساینس باید مهارت‌ ارتباطی قوی داشته‌ باشید و‌ با دیگر افراد تیم مانند مدیر بازاریابی، متخصصان حوزه عملیاتی و… ارتباط موثری برقرار کنید.

موقعیت شغلی و بازار کار دیتا ساینس

پس از پاسخ‌ یه این که دیتا ساینس چیست و چه کاربردی دارد، باید با بازارکار و موقعیت‌های شغلی گوناگون این فناوری آشنا شوید. دیتا ساینس به عنوان یکی از زیرشاخه‌های اصلی هوش مصنوعی، موقعیت‌های شغلی‌ متنوعی دارد و متخصصان زیادی در این زمینه فعالیت می‌کنند. میزان درآمد متخصصان علم داده به سطح توانایی‌ها، نوع موقعیت شغلی و… بستگی دارد؛ با این حال درآمد افراد متخصص‌ در این زمینه را می‌توان از ۱۰ الی ۱۰۰ میلیون تومان در ماه تخمین زد. مهم‌ترین موقعیت‌های شغلی در حوزه دیتا ساینس شامل موارد زیر است:

• Data Scientist یا متخصص‌ علم داده

متخصص‌ علم داده ضمن استفاده از ابزارها و تکنیک‌های اصولی، حجم انبوهی از داده‌های لازم را جمع آوری می‌کند و ضمن پردازش آن‌ها به نتیجه مناسبی دست پیدا می‌کند. Data Scientist باید توانایی مدیریت مناسبی داشته‌ باشد و ضمن تحلیل داده‌های لازم، آینده کسب‌وکارها و صنایع متنوع را پیش‌بینی کند.

• Data Engineer یا مهندس داده

مهندس داده جهت ساخت پایگاه‌های داده، سیستم‌های پردازنده و… تلاش می‌کند و راهکارهای مناسبی را برای نگهداری و توسعه این تجهیزات ارائه می‌دهد. همچنین Data Engineer باید با زبان‌های برنامه‌نویسی Perl، Python و… آشنا باشد و حجم انبوهی از داده‌های گوناگون را سازماندهی کند.

• Data Analyst یا تحلیل‌گر داده

تحلیل‌گر داده حجم انبوهی از داده‌های مورد نیاز را استخراج می‌کند و جهت دسته‌بندی اصولی آن‌ها الگوریتم‌های خاصی را ارائه می‌دهد. Data Analyst در نهایت پروسه تحلیل داده‌ها را ضمن استفاده از نمودار و گزارش‌های مناسب تکیمل می‌کند.

• Statistician یا آمارگر داده

آمارگر داده یکی از دیگر موقعیت‌های شغلی‌ موجود در حوزه دیتا ساینس است که باید با زبان‌های برنامه نویسی Tableau، Hive و… آشنا باشد. جمع‌آوری و تحلیل داده‌های لازم(کمی یا کیفی) با استفاده از روش‌های مناسب مهم‌ترین وظیفه Statistician است.

• Data Administrator یا سرپرست داده

سرپرست داده در تیم دیتا ساینس این وظیفه را برعهده دارد که دسترسی دیگر متخصصان مربوطه به پایگاه داده را بررسی‌ کند. حفظ ایمنی پایگاه‌های داده و سیستم‌های هوشمند در برابر سرقت اطلاعات (هک شدن) از دیگر وظایف اصلی  Data Administrator است.

و در پایان…

دیتا ساینس را می‌توان به عنوان جدیدترین زیرشاخه هوش مصنوعی معرفی کرد که در زمینه‌های مراقبت بهداشتی، گسترش کسب‌وکارهای تجاری، ساخت بازی‌های کامپیوتری و… کاربرد دارد. فناوری علم داده‌ از اجزای متنوعی مانند بصری سازی، یادگیری عمیق، علم ریاضیات و… تشکیل شده است. چرخه عمر دیتا ساینس در جمع‌آوری داده، طراحی و پیاده‌سازی مدل و تحویل نهایی‌ پروژه پژوهشی خلاصه می‌شود. شناخت تکنیک‌های دیتا ساینس (Regression، Anomaly Detection و…) به درک بهتر مفاهیم این فناوری کمک می‌کند. ضمن ورود به حوزه دیتا ساینس، می‌‌توانید به عنوان مهندس داده، تحلیل‌گر داده، آمارگر و… فعالیت کنید.