داده چیست؟ + آشنایی با مشاغل مرتبط با آن

داده چیست؟ در واقع داده‌ها در دنیای امروز یکی از مهم‌ترین منابع و ثروت‌های جدید هستند. در واقع داده‌ها می‌توانند به ما درک بهتری از واقعیت، رفتار انسان‌ها، الگوهای پنهان، روند تغییرات و پیش بینی آینده کمک کنند. داده‌ها در حوزه‌های مختلفی مانند علم، تجارت، سلامت، آموزش، فرهنگ و هنر کاربرد دارند. با استفاده از داده‌ها می‌توانیم به سؤالات پیچیده‌ای پاسخ دهیم، مشکلات را حل کنیم، فرصت‌های جدیدی را شناسایی کنیم و خلاقیت خود را افزایش دهیم. اما داده‌ها به تنهایی کافی نیستند. برای استخراج اطلاعات مفید و ارزشمند از داده‌ها نیاز به فرایندهای تحلیل، پردازش، بصری سازی و تفسیر داریم. این فرایندها نیاز به ابزارها و روش‌های مناسب دارند که بتوانند با حجم بالا، تنوع زیاد و سرعت رشد داده‌ها سازگار باشند. برخی از این ابزارها عبارت‌اند از:

• هوش مصنوعی که قابلیت یادگیری، استدلال، خلاقیت و تصمیم گیری را به ماشین‌ها می‌دهد.
• بلاک چین که یک سامانه ذخیره سازی و انتقال داده‌های غیر متمرکز، شفاف و قابل اعتماد است.
• انبار داده که یک سامانه جمع آوری، تجمیع، فیلتر و سازماندهی داده‌های مربوط به چندین منبع است.
• حوزه نام که یک فضای نام‌گذاری سلسله مراتبی برای شناسایی منابع در شبکه است.

این ابزارها به ما کمک می‌کنند تا با داده‌ها برخورد بهتر و مؤثرتری داشته باشیم و از آن‌ها به نحو احسن استفاده کنیم. داده‌ها در دنیای امروز نقش بسزایی در پیشرفت علم و فن آوری، بهبود کیفیت زندگی و تحول جامعه دارند. بنابراین، آگاهی و دانش درباره داده‌ها برای همه ما ضروری است. در این مقاله از مجموعه مقالات دانشگاه کسب و کار می‌خواهیم به سؤال مهم داده چیست؟ پاسخ دهیم. تا انتهای این مقاله تیم ما را همراهی کنید.

داده چیست؟

در پاسخ به سؤال داده چیست باید گفت در واقع داده به مجموعه‌ای از اطلاعات گفته می‌شود که می‌تواند به صورت عددی، متنی، تصویری، صوتی یا سایر شکل‌های دیگری باشد. داده‌ها می‌توانند از منابع مختلفی جمع آوری، ذخیره، پردازش و تحلیل شوند. همچنین داده‌ها می‌توانند برای اهداف مختلفی مورد استفاده قرار گیرند، مانند حل مسائل، پاسخ به سؤالات، ارائه دانش، ایجاد نوآوری و سرگرمی و… به عنوان مثال، داده‌های جمع آوری شده از سنسورهای هواشناسی می‌توانند برای پیش بینی آب و هوا استفاده شوند. داده‌های جمع آوری شده از رسانه‌های اجتماعی می‌توانند برای تحلیل رفتار کاربران و علاقه‌مندی‌های آنها استفاده شوند. همین طور داده‌های جمع آوری شده از سامانه‌های پزشکی می‌توانند برای تشخیص و درمان بیماری‌ها استفاده شوند.

با توجه به حجم و تنوع داده‌ها، نیاز به روش‌های مناسب برای نمایش و دسترسی به آنها وجود دارد. برخی از روش‌های رایج برای نمایش داده‌ها عبارت‌اند از جدول‌ها، نمودارها، نقشه‌ها و تصاویر و… برخی از روش‌های رایج برای دسترسی به داده‌ها عبارت‌اند از پایگاه داده‌ها، فایل‌ها، وب سرویس‌ها و API ها.

مقالات مرتبط در حوزه استارتاپ: برای تکمیل دانش خودتان در زمینه استارتاپ توصیه می‌کنیم مقالات  mvp، استارتاپ ویکند و بهترین استارتاپ های جهان را در رسانۀ دانشگاه کسب‌وکار حتما مطالعه کنید.

انواع داده چیست؟

داده‌ها به اطلاعاتی گفته می‌شود که می‌توانند به صورت عددی، متنی، تصویری، صوتی، ویدئویی یا سایر شکل‌هایی ذخیره، پردازش و انتقال داده شوند. در واقع داده‌ها را می‌توان بر اساس منبع، ساختار، کیفیت و کاربرد آنها به انواع مختلف تقسیم کرد. برخی از انواع داده‌های رایج را در ادامه برای شما آورده‌ایم. اگر به تفاوت انواع داده‌ها علاقه‌مند هستید، حتماً تیم دانشگاه کسب و کار را تا انتهای این مقاله همراهی کنید.

1.داده‌های کمی و کیفی چیست؟

در واقع داده‌های کمی از اعداد تشکیل شده‌اند و می‌توان با استفاده از روش‌های آماری و ریاضی آنها را تحلیل کرد. مثال: قد، وزن، سن، درجه حرارت و غیره. داده‌های کیفی از خصوصیات غیر عددی تشکیل شده‌اند و معمولاً با استفاده از روش‌های تفسیری و نمادین آنها را تحلیل کرد. مثال: رنگ، جنس، نژاد، نام و غیره.

2.داده‌های ساختار یافته و غیر ساختار یافته

در واقع داده‌های ساختار یافته به داده‌هایی گفته می‌شود که به صورت منظم و قابل خواندن توسط کامپیوتر ذخیره می‌شوند. مثال: جداول، فرم‌ها، فایل‌های CSV و XML و غیره. داده‌های غیر ساختار یافته به داده‌هایی گفته می‌شود که به صورت نامنظم و قابل خواندن توسط کامپیوتر ذخیره نمی‌شوند. مثال: تصاویر، صدا، ویدئو، متن‌های طبیعی و غیره.

3.داده‌های تولید شده توسط انسان و دستگاه

در واقع داده‌های تولید شده توسط انسان به داده‌هایی گفته می‌شود که نتیجه فعالیت‌های انسان در فضای فیزیکی یا مجازی است. مثال: پست‌های شبکه‌های اجتماعی، بلاگ‌ها، نظرات، خریدهای آنلاین و غیره. داده‌های تولید شده توسط دستگاه به داده‌هایی گفته می‌شود که نتیجه عملکرد چشم انداز سخت افزار است. مثال: حسگرها، دوربین‌ها، GPS، RFID و غیره.

4.داده‌های خام و یا پردازش شده چیست؟

در واقع داده‌های خام به داده‌های اولیه گفته می‌شود که بدون تغییرات چشمگیر در آن ذخیره شده است. مثال: نظرسنجی‌ها، فرم‌ها، اسکن‌ها و غیره. داده‌های پردازش شده به داده‌هایی گفته می‌شود که با استفاده از روش‌های مختلف تبدیل، تمیزسازی، تجمیع، خلاصه سازی و… تحلیل شده‌اند. مثال: گزارش‌ها، داشبوردها، نمودارها، جدول‌ها و غیره.

چرا درک تفاوت میان انواع داده مهم است؟

درک تفاوت میان انواع داده مهم است چون به ما کمک می‌کند که بتوانیم داده‌های مربوط به مسائل مختلف را به صورت مناسب جمع آوری، ذخیره، پردازش و تحلیل کنیم. انواع داده شامل داده‌های کیفی و کمی، داده‌های ساختار یافته و نا ساختار یافته، داده‌های اولیه و ثانویه، داده‌های پیوسته و گسسته و داده‌های تجربی و نظری هستند. هر نوع داده خصوصیات، روش‌ها و ابزارهای خاص خود را دارد که باید با آن‌ها برخورد کرد.

برای مثال، داده‌های کیفی به صورت متن، صدا، تصویر یا ویدئو هستند که نظرات، احساسات، تجربیات یا باورهای افراد را نشان می‌دهند. این نوع داده برای درک عمیق‌تر مسائل اجتماعی، فرهنگی یا رفتاری مناسب است. برای جمع آوری داده‌های کیفی می‌توان از روش‌هایی مانند مصاحبه، مشاهده، نظرسنجی یا تحلیل محتوا استفاده کرد. برای پردازش و تحلیل داده‌های کیفی نیز می‌توان از نرم‌افزارهای تخصصی مانند NVivo, Atlas.ti, MAXQDA یا SPSS استفاده کرد.

داده‌های کمی به صورت عدد یا آمار هستند که اندازه، مقدار، شدت یا فرکانس چیزی را نشان می‌دهند. این نوع داده برای سنجش، ارزیابی، پیش بینی یا تست فرضیات مناسب است. برای جمع آوری داده‌های کمی می‌توان از روش‌هایی مانند آزمایش، پرسش‌نامه، آزمون چابک و… استفاده کرد. برای پردازش و تحلیل داده‌های کمی نیز باید از روش‌های مخصوص مربوط به آن بهره برد. بنابراین درک تفاوت میان انواع داده به ما کمک می‌کند که به بهترین نحو از داده‌های خود استفاده کنیم.

داده چیست و نحوه استفاده از آن چگونه است؟

همان طور که متوجه شدید داده‌ها مجموعه‌ای از اطلاعات هستند که می‌توانند به صورت عددی، متنی، تصویری، صوتی یا سایر شکل‌های دیگر ذخیره و پردازش شوند. داده‌ها می‌توانند از منابع مختلفی مانند سنسورها، وب‌سایت‌ها، نظرسنجی‌ها، مطالعات، آزمایشات و غیره جمع آوری شوند. برای استفاده از داده‌ها، لازم است که داده‌ها را به صورت مناسب و قابل فهم برای خود یا دیگران فراهم کنیم. برای این کار، مراحل زیر را می‌توان دنبال کرد:

• جمع آوری داده‌ها: در این مرحله، داده‌های مربوط به موضوع یا سؤال خود را از منابع قابل اعتماد و با روش‌های منطقی و علمی جمع آوری می‌کنیم. باید دقت کنیم که داده‌های جمع آوری شده کافی، دقیق، کامل و بروز باشند.
• پاک‌سازی داده‌ها: در این مرحله، داده‌های جمع آوری شده را بررسی و اصلاح می‌کنیم. باید خطاها، نقص‌ها، تکراری‌ها و ناسازگاری‌های داده‌ها را شناسایی و رفع کنیم. باید داده‌های نامربوط یا غیرضروری را حذف یا فیلتر کنیم.
• تجزیه و تحلیل داده‌ها: در این مرحله، داده‌های پاک‌سازی شده را با استفاده از روش‌های آماری، ریاضی، الگوریتم‌های چینش و… تجزیه و تحلیل می‌کنیم.

مقالات مرتبط در حوزه استارتاپ: برای تکمیل دانش خودتان در زمینه استارتاپ توصیه می‌کنیم مقالات فریلنسری چیست، هوش مصنوعی چیست و کار تیمی را در رسانۀ دانشگاه کسب‌وکار حتما مطالعه کنید.

استفاده داده در علم پزشکی چیست؟

یک مثال جالب از استفاده داده‌ها در زمینه پزشکی است. داده‌ها می‌توانند به پزشکان کمک کنند تا بیماری‌ها را بهتر تشخیص دهند، درمان‌های مناسب‌تری را انتخاب کنند و پیش بینی کنند که چه عوارضی ممکن است برای بیماران رخ دهد. برای مثال، یک پروژه تحقیقاتی در دانشگاه کلمبیا با استفاده از داده‌های بالینی و ژنتیکی از بیش از ۱۰۰۰ بیمار مبتلا به سرطان روده بزرگ، یک الگوریتم هوش مصنوعی طراحی کرده است که می‌تواند با دقت بالایی پاسخ بیماران به شیمی درمانی را پیش بینی کند. این الگوریتم می‌تواند به پزشکان کمک کند تا تصمیمات بهینه‌تری در مورد نوع و مقدار شیمی درمانی بگیرند و همچنین از اعمال شیمی درمانی غیرضروری و ضرر آور برای برخی از بیماران جلوگیری کنند.

این فقط یک نمونه از چگونگی استفاده داده‌ها در پزشکی است. داده‌ها می‌توانند در زمینه‌های دیگر نظیر تشخیص پوست، تصویربرداری پزشکی، سلامت روان و سلامت عمومی نقش مهم و مفیدی داشته باشند. با استفاده از داده‌ها، ما می‌توانیم به سلامت و بهبود زندگی خود و دیگران کمک کنیم.

داده چیست و چه تفاوتی با اطلاعات دارد؟

حال که پاسخ سؤال داده چیست را متوجه شدیم، باید بگوییم که داده و اطلاعات دو مفهوم مرتبط اما متفاوت هستند. داده به صورت خام و بدون معنی است. همچنین داده می‌تواند شامل اعداد، حروف، علائم، تصاویر یا صدا باشد. داده به تنهایی هیچ چیز را نشان نمی‌دهد و نیاز به پردازش و تفسیر دارد. برای مثال، ۱۲۳۴۵۶۷۸۹ یک داده است که ممکن است شماره تلفن، کد پستی، تاریخ یا هر چیز دیگری باشد.

اما اطلاعات به صورت پردازش شده و معنادار است. اطلاعات نتیجه تبدیل داده به چیزی است که مفهوم و ارزش دارد. همچنین اطلاعات می‌تواند به ما در درک و تصمیم‌گیری کمک کند. برای مثال، اگر بگوییم ۱۲۳۴۵۶۷۸۹ شماره تلفن فردی است، این یک اطلاعات است که معنا و منبع دارد. بنابراین، تفاوت داده و اطلاعات در این است که داده فقط شامل عناصر خام و بدون هدف است، در حالی که اطلاعات شامل عناصر پردازش شده و هدف‌مند است. داده را می‌توان با استفاده از روش‌های آماری، رایانشی یا منطقی به اطلاعات تبدیل کرد.

نگاهی به تجزیه و تحلیل داده‌ها

تجزیه و تحلیل داده‌ها یک فرایند علمی است که با استفاده از روش‌های آماری، الگوریتم‌های کامپیوتری و نرم‌افزارهای مناسب، داده‌های موجود را بررسی، تفسیر و خلاصه می‌کند. هدف از تجزیه و تحلیل داده‌ها این است که الگوها، روابط، روندها و نتایج مفید را از داده‌ها استخراج کنند و به سؤالات پژوهشی یا تجاری پاسخ دهند. تجزیه و تحلیل داده‌ها در زمینه‌های مختلفی مانند علوم، مهندسی، بازاریابی، سلامت، آموزش و اقتصاد کاربرد دارد. برای انجام یک تجزیه و تحلیل داده مؤثر، چندین مرحله لازم است. این مراحل عبارت‌اند از:

• تعریف سؤال:  محقق یا تحلیلگر باید سؤال یا مسئله‌ای را که قصد حل آن را دارد، به صورت شفاف و قابل اندازه گیری بیان کند. برای مثال، چگونه می‌توان بهبود رضایتمندی مشتریان را سنجید؟
• جمع آوری داده: در این مرحله، منابع و روش‌های مناسب برای کسب داده‌های مورد نظر انتخاب می‌شوند. داده‌ها می‌توانند از طرق مختلفی مانند پرسش‌نامه، مصاحبه، آزمایش، مشاهده یا استخراج از پایگاه‌های داده به دست آیند.
• پاک‌سازی داده: در این مرحله، داده‌های جمع آوری شده برای حذف نویز، خطا، تکرار و نقص بررسی و اصلاح می‌شوند.
• کاوش داده: در این مرحله، داده‌ها با استفاده از فنون آماری و بصری سازی برای شناسایی الگوها، روابط و خصوصیات جالب توجه تحلیل می‌شوند.
• مدل سازی داده: در این مرحله، الگوریتم‌های مناسب برای پاسخ به سؤال یا حل مسئله اعمال می‌شوند. این الگوریتم‌ها معمولاً براساس روش‌های چکیده سازی، طبقه بندی، پیش بینی یا خوشه بندی داده‌ها عمل می‌کنند.
• ارزیابی و ارائه نتایج: در این مرحله، نتایج حاصل از مدل سازی داده‌ها برای اعتبار، دقت و معناداری ارزیابی می‌شوند. همچنین، نتایج به صورت قابل فهم و جذاب برای مخاطبان هدف ارائه می‌شوند.

مقالات مرتبط در حوزه استارتاپ: برای تکمیل دانش خودتان در زمینه استارتاپ توصیه می‌کنیم مقالات پذیرندگان آغازین، روش تریز، هم بنیانگذار و منتور را در رسانۀ دانشگاه کسب‌وکار حتما مطالعه کنید.

تحلیلگر داده کیست؟

در واقع تحلیلگر داده یک شخص است که با استفاده از مهارت‌های ریاضی، آماری، برنامه نویسی و تجزیه و تحلیل داده‌ها را بررسی، پردازش و تفسیر می‌کند. تحلیلگر داده می‌تواند به سازمان‌ها، شرکت‌ها و دولت‌ها کمک کند تا بهترین تصمیمات را بر اساس شواهد عینی بگیرند. مسئولیت‌های زیر بر عهده تحلیلگر داده می‌باشد:

• جمع آوری، پاک‌سازی و انتقال داده‌ها از منابع مختلف به سامانه‌های ذخیره سازی و پایگاه داده
• استخراج، تجزیه و تحلیل داده‌ها با استفاده از روش‌های آماری، الگوریتم‌های پیشرفته و ابزارهای نرم افزاری
• ارائه گزارشات، داشبوردها، نمودارها و بصری سازی‌های جذاب و قابل فهم برای نشان دادن الگوها، روندها، رابطه‌ها و پیش‌بینی‌های مبتنی بر داده
• ارائه توصیه‌های عملیاتی و استراتژیک به مشتریان یا صاحبان منافع بر اساس نتایج تحلیل
• همکاری با سایر تحلیلگران، مهندسان، مدیران پروژه و کاربران کسب و کار برای درک نیازها، حل مشکلات و بهبود عملکرد

برای شغل تحلیلگر داده، معمولاً حداقل یک مدرک لیسانس در رشته‌های مرتبط با علوم کامپیوتر، ریاضیات، آمار یا اقتصاد لازم است. علاوه بر این، تحلیلگر داده باید مهارت‌های زیر را داشته باشد:

• آشنایی با زبان‌های برنامه نویسی مانند Python، R، SQL و SAS
• آشنایی با ابزارهای تحلیل داده مانند Excel، Tableau، Power BI و SPSS
• آشنایی با مفاهیم آماری و روش‌های پژوهش
• توانایی درک و تفسیر داده‌های پیچیده و چند بعدی
• توانایی ارتباط مؤثر با کارفرمایان و همکاران
• خلاقیت و حل مسئله

تحلیلگر داده چالش‌های خود را نیز دارد. بعضی از چالش‌های رایج عبارت‌اند از:

• کار با داده‌های نامنظم، ناتمام یا نامعتبر
• حفظ حرفه اخلاق و حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• دستیابی به منابع داده مورد نیاز و اطمینان از کیفیت آنها
• پیدا کردن راه‌حل‌های بهینه برای مسائل پیچیده
• تطبیق با تغییرات فناوری و نیازهای کسب و کار

داده چیست و چه نقشی در کسب و کار دارد؟

تحلیل داده یکی از مهم‌ترین عوامل موفقیت کسب و کارها در دنیای امروز است. در واقع تحلیل داده به معنای استخراج اطلاعات مفید و قابل استفاده از حجم بزرگی از داده‌ها است که می‌تواند به بهبود تصمیم گیری، بهینه سازی فرایندها، افزایش سود، کشف الگوها و روندها، پیش بینی رفتار مشتریان و غیره کمک کند. تحلیل داده با استفاده از روش‌های آماری، الگوریتم‌های پیچیده، نرم افزارهای تخصصی و هوش مصنوعی انجام می‌شود. بسیاری از کسب و کارها در صنایع مختلف از تحلیل داده برای رقابت پذیری و رشد استفاده می‌کنند. برخی از مثال‌های کاربرد تحلیل داده در کسب و کار عبارت‌اند از:

• بانکداری و مالی: تحلیل داده به بانک‌ها و شرکت‌های مالی کمک می‌کند تا خطرات را کاهش دهند، تقاضای مشتریان را پاسخ دهند، بازار را شناسایی کنند، قوانین مختلف را رعایت کنند و خدمات جدید را ارائه دهند.
  این مقاله را هم بخوانید:  پادکست چیست؟ + راه‌های کسب درآمد از آن
  
• بازاریابی و فروش: تحلیل داده به بازاریابان و فروشندگان کمک می‌کند تا بازار هدف خود را شناسایی کنند، سگمنتاسیون مشتریان را انجام دهند، استراتژی‌های قیمت گذاری را بهینه سازی کنند، نظرات و بازخوردهای مشتریان را جمع آوری و تجزیه و تحلیل کنند، نرخ تبدیل و وفاداری مشتریان را افزایش دهند.
• سلامت و پزشکی: تحلیل داده به حوزه سلامت و پزشکی کمک می‌کند تا تشخیص بیماری‌ها را بهبود بخشند، درمان‌های مناسب را پیدا کنند، پژوهش‌های بالینی را انجام دهند، ساماندهی بخش‌های مختلف بستر سلامت را بهبود بخشند و پروفایل‌های ژنتیک را بسازند.

این فقط چند نمونه از نقش تحلیل داده در کسب و کار است. تحلیل داده چالش‌های جذاب و فرصت‌های جالب برای آینده کسب و کار فراهم می‌آورد. می‌توان گفت آینده از آن تحليلگران داده است.

مقالات مرتبط در حوزه استارتاپ: برای تکمیل دانش خودتان در زمینه استارتاپ توصیه می‌کنیم مقالات بنیان گذار، اصول کار تیمی و تیم سازی در استارتاپ را در رسانۀ دانشگاه کسب‌وکار حتما مطالعه کنید.

داده کاوی و تحلیل داده چه تفاوتی با یکدیگر دارند؟

حال که متوجه شدیم داده چیست، لازم است تفاوت داده کاوی و تحلیل داده را درک کنیم. داده کاوی و تحلیل داده دو فرایند مرتبط با استخراج اطلاعات از داده‌های بزرگ و پیچیده هستند. اما آیا می‌دانید که چه تفاوت‌هایی بین آنها وجود دارد؟ در ادامه ما به بررسی این تفاوت‌ها می‌پردازیم.

• هدف: هدف اصلی داده کاوی کشف الگوها، روابط و قوانین پنهان در داده‌هاست. به عبارت دیگر، داده کاوی به دنبال پیدا کردن چیزی است که قبلاً نمی‌دانستیم. اما هدف تحلیل داده بررسی، تفسیر و ارائه داده‌ها با استفاده از روش‌های آماری و ریاضی است. به عبارت دیگر، تحلیل داده به دنبال پاسخ دادن به سؤالاتی است که قبلاً مطرح شده‌اند
• روش: روش داده کاوی شامل استفاده از الگوریتم‌های پیچیده و خودکار برای گروه بندی، خوشه بندی، رده بندی و پیش بینی داده‌هاست. این الگوریتم‌ها معمولاً بر پایه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی هستند. اما روش تحلیل داده شامل استفاده از تکنیک‌های ساده‌تر و تعاملی برای جمع آوری، پاک‌سازی، فصل بندی، جمع بندی و نمایش داده‌هاست. این تکنیک‌ها معمولاً بر پایه آمار توصیفی و استنباطی هستند.
• خروجی: خروجی داده کاوی معمولاً شامل گزارش کردن نتایج به صورت خلاصه، نمودار، جدول یا فرمول است. این خروجی‌ها به ما کمک می‌کنند تا درک بهتری از داده‌ها پیدا کنیم و به سؤالات خود پاسخ بدهیم. اما خروجی تحلیل داده معمولاً شامل ارائه نظرات، توصیه‌ها، استراتژی‌ها یا فرض‌های جدید براساس داده‌های موجود است. این خروجی‌ها به ما کمک می‌کنند تا تصمیمات بهتر و علمی‌تر بگیریم و به چالش‌های جدید روبرو شویم.
  این مقاله را هم بخوانید:  7 اختراع جالب + داستان هیجان انگیز مخترعین بزرگ تاریخ
  

آشنایی با مشاغل مرتبط با داده

داده یکی از مهم‌ترین عناصر در دنیای امروز است. داده می‌تواند به ما درک بهتری از واقعیت، روندها، الگوها و پیش‌بینی‌ها بدهد. با استفاده از داده، می‌توانیم تصمیمات بهتری بگیریم، مشکلات را حل کنیم. خلاقیت را افزایش دهیم و ارزشی را ایجاد کنیم. برای استفاده از داده، نیاز به مهارت‌ها و ابزارهای خاصی داریم. به همین دلیل، مشاغل مرتبط با داده در حال رشد و گسترش هستند. به طور کلی، مشاغل مرتبط با داده را می‌توان به سه دسته تقسیم کرد: تولید داده، تحلیل داده و استفاده از داده. در هر یک از این دسته‌ها، نقش‌ها و فعالیت‌های مختلفی وجود دارد. برخی از مثال‌های این نقش‌ها عبارت‌اند از:

• تولید داده: این نقش شامل جمع‌آوری، پردازش، ذخیره‌سازی و انتقال داده است. برخی از مشاغل مربوط به این نقش عبارت‌اند از: مهندس داده، کارشناس پایگاه داده، کارشناس ETL و کارشناس IoT و…
• تحلیل داده: این نقش شامل استخراج، تبدیل، تجزیه و تحلیل، مدل‌سازی و بصری‌سازی داده است. برخی از مشاغل مربوط به این نقش عبارت‌اند از: آنالیزور داده، دانشمند داده، متخصص هوش تجاری و متخصص یادگیری ماشین و…
• استفاده از داده: این نقش شامل تفسیر، ارائه، گزارش، توصیه و عمل براساس داده است. برخی از مشاغل مربوط به این نقش عبارت‌اند از: کارشناس تحلیل کسب و کار، کارشناس بازار، کارشناس UX و کارشناس هوش مصنوعی و…

این فقط بخش کوچکی از مشاغل موجود در زمینه داده است. با پیدایش فناوری‌های جدید و نیاز‌های جامعه، مشاغل جدید و جذاب‌تری در آینده ظاهر خواهند شد. بنابراین، چالش برانگیز و همچنین پر سود بودن آن را نباید فراموش کرد.

مقالات مرتبط در حوزه استارتاپ: برای تکمیل دانش خودتان در زمینه استارتاپ توصیه می‌کنیم مقالات مدیر کیست، استارتاپ خدماتی و بهترین استارتاپ های ایران را در رسانۀ دانشگاه کسب‌وکار حتما مطالعه کنید.

کلام آخر

خیلی خوشحالیم که تا انتهای این مقاله همراه تیم دانشگاه کسب و کار بودید. در این مقاله یاد گرفتیم که داده چیست و این که داده و علم داده دو مفهومی هستند که در دنیای امروز بسیار مهم و پرکاربرد شده‌اند. داده به هر نوع اطلاعاتی گفته می‌شود که قابل ذخیره سازی، پردازش و تحلیل است. علم داده به مجموعه‌ای از روش‌ها، فنون و ابزارهایی گفته می‌شود که برای استخراج، تبدیل و استفاده از داده‌ها به کار می‌روند. داده و علم داده در دنیای امروز اهمیت زیادی دارند چون با کمک آن‌ها می‌توان به حل مسائل پیچیده و چالش برانگیز پرداخت. برخی از کاربردهای داده و علم داده عبارت‌اند از:

• تشخیص الگو: با استفاده از روش‌های آماری و ریاضی، می‌توان الگوهای مخفی و قوانین ثابت را در داده‌ها شناسایی کرد. برای مثال، با تحلیل داده‌های فروش یک شرکت، می‌توان فصول، روزها و ساعات پرفروش را مشخص کرد.
• پیش بینی: با استفاده از روش‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، می‌توان رویدادهای آینده را بر اساس داده‌های گذشته پیش بینی کرد. برای مثال، با تحلیل داده‌های آب و هوای چند سال گذشته، می‌توان دما، بارش و باد را در سال آینده پیش بینی کرد.
• بصری سازی: با استفاده از روش‌های نمایش گرافیکی، می‌توان داده‌ها را به صورت نمودار، جدول، نقشه و تصویر نشان داد. بصری سازی داده‌ها به درک بهتر و سریع‌تر آن‌ها کمک می‌کند. برای مثال، با نمایش داده‌های جمعیت جهان به صورت نقشه حرارتی، می‌توان مناطق پرجمعیت و کم جمعیت را به راحتی تفکیک کرد.

به نظر شما یکی دیگر از دلایل اهمیت استفاده کردن از داده‌ها در دنیای امروز چیست؟