علم داده یا دیتا ساینست (Data Science) چیست؟

همانطور که در هر لحظه، جهان مقادیر بی‌سابقه‌ای از داده‌ها را تولید می‌کند، نیاز به تفسیر، تجزیه و تحلیل، و بهره‌برداری از این ثروت اطلاعاتی، زمینه‌ای انقلابی و جذاب به نام علم داده (Data Science) را به وجود آورده است.

در این دنیای هوش مصنوعی که به داده‌ها قدرت تصمیم‌گیری می‌بخشد، تصویری را تداعی کنید که در آن مقادیر عظیمی از اطلاعات به ذهنیت‌های قابل اجرا و تصمیم‌گیری تبدیل می‌شوند. تخیل کنید که یک دانشمند در حال کنجکاوی در میان مجموعه‌های پیچیده داده‌ها، رازهای نهفته در جهان را آشکار می‌کند. همچنین، تصور کنید که یک مدیر ارشد در حال استفاده از تحلیل‌های پیش‌بینی جهت رشد استراتژیک و بهبود عملکرد کسب و کار استفاده می‌کند. این سناریوها تنها نمونه‌های کوچکی از ظرفیت‌های علم داده هستند که در اختیار ما قرار دارد.

طبق گزارش اخیری که توسط Precedence Research انتشار یافته است، تقاضا برای علم داده با نرخ رشد سالیانه ترکیبی (CAGR)، 16.43٪ پیش‌بینی می‌شود و طی دوره پیش‌بینی از سال 2022 تا 2030 به ارزش باورنکردنی 378.7 میلیارد دلار خواهد رسید.

بنابراین، علم داده دقیقا چیست و چرا امروزه در حال پیشرفت است؟ با ما همراه باشید.

علم داده چیست؟

دیتا ساینس (Data Science) یا علم داده به حوزه‌ای از مطالعات اشاره دارد که با استفاده از ابزارها و تکنیک‌های مدرن، به تحلیل و بررسی حجم عظیمی از داده‌ها می‌پردازد تا الگوها و روابط پنهان را کشف کند، اطلاعات معناداری استخراج کند و در تصمیم‌گیری‌های تجاری کمک کند.

این تحلیل به دانشمندان داده کمک می‌کند تا سوالاتی مانند چه اتفاقی افتاد، چرا این اتفاق رخ داد، چه اتفاقی در آینده خواهد افتاد و چه کارهایی با نتایج می‌توان انجام داد، را مطرح کنند و به آن‌ها پاسخ دهند.

در واقع، علم داده نه تنها به ما اجازه می‌دهد داده‌ها را تحلیل کنیم، بلکه دانشمندان داده را به یک سوال‌گر قدرتمند تبدیل می‌کند که با استفاده از اطلاعات موجود، رویدادها را تفسیر کرده و آینده را پیش‌بینی کند.

به طور ساده، علم داده به تجزیه و تحلیل داده‌ها و استخراج بینش‌های معنادار از آن‌ها با ترکیب آمار و ریاضیات، مهارت‌های برنامه‌نویسی، یادگیری ماشین و تخصص در زمینه مورد نظر کمک می‌کند.

چرا دیتا ساینس در دنیای امروز اهمیت دارد؟

در حال حاضر، علوم داده از هر زمانی مهم‌تر شده است. دلیل این اهمیت به تبدیل داده‌ها باز می‌گردد. در گذشته، داده‌ها به صورت ساختاری و فشرده بودند و می‌توانستند توسط ابزارهای ساده BI پردازش شوند.

اما اکثر داده‌ها امروزه یا نیمه ساختاری یا بی‌ساختار هستند، به این معنی که به صورت چندرسانه‌ای مانند عکس، صدا و ویدیوها وجود دارند. بنابراین، روش‌های تجزیه و تحلیل پیشرفته‌ای که قادر به مدیریت حجم بزرگی از این داده‌های متنوع باشند، برای این داده‌ها لازم است.

بدون علم داده، شرکت‌ها با هر اندازه‌ای، به ویژه سازمان‌های بزرگ، در تصمیم‌گیری‌های خود دچار مشکلاتی خواهند بود.

داده‌شناسان (Data scientists) با بررسی دقیق داده‌های جمع‌آوری شده، روندها و الگوهای مهم در هر زمینه از فعالیت کسب و کار را شناسایی می‌کنند. آنها به رهبران و مدیران ارشد شرکت کمک می‌کنند تا تصمیماتشان را بر اساس داده‌های قوی بگیرند و به رشد و توسعه شرکت خود ادامه دهند و در عین حال تصمیمات بهتری برای مشتریان خود بگیرند.

در دنیای کسب و کار، تجزیه و تحلیل داده‌ها و معیارها بسیار اهمیت دارند. بدون آنها، شما تصویر کاملی از وضعیت و عملکرد کسب و کار خود ندارید. به همین دلیل، علم داده در هر کسب و کاری بسیار حیاتی است، زیرا به شما ارزشمندترین اطلاعات و بینش‌ها را ارائه می‌دهد. شما می توانید تفاوت داده (Data) و اطلاعات (Information) را در مقاله مربوطه مطالعه کنید.

چرخه عمر علم داده چیست؟

چرخه عمر علم داده (Data Science Life Cycle) یک فرایند سیستماتیک است که در آن مراحل اصلی برای حل مسائل و استخراج اطلاعات از داده‌ها را شامل می‌شود. این مراحل به شکل زیر می‌توانند توصیف شوند:

• تعریف اهداف و درک مشکل کسب و کار
• آماده‌سازی داده‌ها
• توسعه الگوریتم‌های تحلیلی
• ارزیابی مدل
• بکارگیری مدل
• پشتیبانی و تفسیر نتایج

در هر گام از این چرخه عمر، علم داده با استفاده از روش‌ها و فنون متنوع، به ما کمک می‌کند تا بهترین تصمیم‌ها را براساس داده‌ها بگیریم و مسائل را به طور کامل و کارآمد حل کنیم.

چه پیش‌نیازهایی برای یادگیری علم داده لازم است؟

درصد بالایی از افرادی که در حوزه علم داده فعالیت می‌کنند، در رشته‌های آموزشی آمار و ریاضیات (32٪)، اقتصاد (21٪)، علوم کامپیوتر (19٪) و مهندسی (16٪) تحصیل کرده‌اند. داشتن مدرک در این حوزه‌ها به شما کمک می‌کند مهارت‌های مورد نیاز را یاد بگیرید و به راحتی وارد صنعت علم داده شوید.

شاید به مقالات و منابع آنلاینی برخورد کرده باشید که ادعا می‌کنند تبدیل شدن به یک دانشمند داده نیازمند تسلط بر مهارت‌های حرفه‌ای در زمینه‌های مختلفی مانند توسعه نرم افزار، زبان‌های جستجوی پایگاه داده، یادگیری ماشین، برنامه‌نویسی، ریاضیات، آمار، تجسم داده و غیره است.

درست است که برای تبدیل شدن به یک عالم داده، مهارت‌های گسترده‌ای نیاز است. اما نگران نباشید، شروع کار در این حوزه می‌تواند در یک مسیر تدریجی و مرحله به مرحله اتفاق بیفتد.

در نهایت، همیشه به یاد داشته باشید که یادگیری در حوزه دیتا ساینس یک سفر طولانی است و هیچوقت پایانی ندارد. با پیوستن به جامعه‌ علوم داده، همواره می‌توانید از منابع آموزشی جدید بهره‌برداری کنید و با پیشرفت صنعت، مهارت‌های خود را به‌روز رسانی کنید.

پس، شروع کنید و به تدریج در مسیر یادگیری علم داده پیش بروید. با اراده، پشتکار و تمرین مداوم، می‌توانید به عنوان یک دانشمند داده موفق برجسته شوید.

نمونه‌هایی از کاربردهای علوم داده

علم داده، صنایع مختلف را به طور کامل تحول داده است. از بهداشت تا مالی، از بازاریابی تا حمل و نقل، تأثیر آن در همه این حوزه‌ها قابل مشاهده است.

به عنوان مثال، ارائه دهندگان خدمات بهداشتی می‌توانند با استفاده از مدل‌های پیش‌بینی، بیماران با خطر بالا را شناسایی کرده و برنامه‌های درمانی منحصر به فردی را برای آن‌ها طراحی کنند. فروشندگان می‌توانند رفتار مصرف‌کنندگان را تجزیه و تحلیل کنند تا استراتژی‌های قیمت‌گذاری را بهینه کرده و تجربه مشتریان را بهبود بخشند. حکومت‌ها نیز می‌توانند سیاست‌های مبتنی بر داده را اجرا کنند تا به طور موثرتر به مسائل جامعه پاسخ دهند.

در حقیقت، تنوع کاربردهای علم داده تقریبا نامحدود است. هر صنعتی قادر است از قدرت و امکانات آن بهره‌برداری کند و بهبود و بهره‌وری خود را به ارتقا برساند. به‌عنوان نمونه می‌توانید کاربرد علم داده در صنعت مالی را مطالعه کنید.

علم داده با سایر حوزه‌های مرتبط با داده چه تفاوتی دارد؟

با وجود اینکه علم داده با بسیاری از حوزه‌های دیگری که با داده‌ها سروکار دارند، همپوشانی دارد، اما ترکیبی منحصربه‌فرد از اصول، ابزارها و تکنیک‌ها را در خود جای داده است که برای استخراج الگوهای مفید از داده طراحی شده‌اند.

تمایز علم داده از این حوزه‌های مرتبط می‌تواند به درک بهتری از چشم‌انداز کاری کمک کند و در انتخاب مسیر شغلی مناسب به شما کمک کند. بیایید این تفاوت‌ها را روشن کنیم و پرده ابهام را برداریم.

مزایای علم داده

افزودن علم داده به روال‌های کسب و کار شما می‌تواند تفاوت قابل‌توجهی در بهره‌وری، تصمیم‌گیری و توسعه محصول ایجاد کند. این می‌تواند به شما کمک کند تا خطر تقلب و خطا را کمینه کنید یا به طور کامل از بین ببرید، کارایی را افزایش دهید و خدمات بهتری به مشتریان ارائه دهید.

همچنین، یکی از اصول اساسی که در توسعه کسب و کار باید به آن توجه کرد، اتوماسیون فرآیندها است. اتوماسیون به معنای استفاده از فناوری و نرم‌افزارهای مناسب برای انجام وظایف خودکار و تکراری است. به وسیله این اتوماسیون‌ها، امکان انجام وظایفی که تا به حال زمان‌بر و انرژی‌بر بوده‌اند، با سرعت بیشتر و بدون خطا وجود دارد.

در اینجا نقش علم داده به عنوان یک عامل کلیدی در اتوماسیون کسب و کار ظاهر می‌شود. با تجزیه و تحلیل دقیق داده‌ها، می‌توان الگوهای فرآیندهای مختلف را شناسایی کرده و مسیرهای بهینه برای اجرای اتوماتیک آن‌ها ایجاد کرد. به این ترتیب، وظایفی مانند پردازش سفارشات، مدیریت موجودی، پیگیری مشتریان و بسیاری دیگر، می‌توانند به صورت خودکار انجام شوند و این امر باعث آزاد شدن زمان و تمرکز بیشتر بر روی امور استراتژیک و نوآورانه می‌شود.

به این تفکر فرصت دهید و به تدریج علم داده‌ها را در روند کاری خود تجربه کنید. با شروع از جمع‌آوری و ذخیره داده‌ها، به تجزیه و تحلیل آن‌ها پرداخته و نتایج حاصل را به بهبود فرآیندها و تصمیم‌گیری‌های شما اعمال کنید. این سرمایه‌گذاری در دانش و فناوری، به مرور زمان با بازدهی قابل ملاحظه‌ای همراه خواهد شد و شما را به سمت ارتقاء پایدار و پیشرفت مداوم هدایت خواهد کرد.

خلاصه کلام

علوم داده امروزه بخش اساسی در بسیاری از صنایع است و به دلیل حجم بسیار بزرگ داده‌های تولید شده، یکی از مباحث داغ در حوزه فناوری اطلاعات است. شهرت و جاذبه این حوزه در طول سال‌ها رشد کرده است و شرکت‌ها شروع به پیاده‌سازی تکنیک‌های علم داده برای رشد کسب و کار و افزایش رضایت مشتریان خود کرده‌اند.

با این حال، علم داده بدون چالش‌ نیست. با گسترش پیچیدگی و حجم داده‌ها، مسائل حفظ حریم خصوصی، امنیت و اخلاقیات به اهمیت بیشتری می‌رسند. حفظ اطلاعات حساس، تضمین عدالت در تصمیم‌گیری الگوریتمی و مقابله با تعصبات، نگرانی‌های مهمی هستند.

به عنوان دیتا ساینتیست، مسئولیت ما این است که با رعایت اخلاق، شفافیت و تعهد به عملکردهای اخلاقی به این چالش‌ها پاسخ دهیم.