دیتا ساینس چیست + بررسی اهمیت دیتا ساینس در دنیای علم

دیتا ساینس چیست؟ دیتا ساینس، یا علم داده، یکی از حوزه‌های نوین و بین‌رشته‌ای است که با استفاده از روش‌های آماری، الگوریتم‌های یادگیری ماشین، و تحلیل داده، به استخراج اطلاعات ارزشمند از حجم عظیمی از داده‌ها می‌پردازد. این دانش با ترکیب مهارت‌هایی از علوم کامپیوتر، ریاضیات، و تحلیل کسب‌وکار، به افراد و سازمان‌ها کمک می‌کند تا تصمیم‌گیری‌های دقیق‌تر و هوشمندانه‌تری داشته باشند. در دنیای امروز که داده‌ها به‌عنوان منبعی حیاتی شناخته می‌شوند، دیتا ساینس نقش کلیدی در تحول دیجیتال و نوآوری ایفا می‌کند.

برای اینکه بتوانید بطور کامل به پاسخ سوال دیتا ساینس چیست برسید، پیشنهاد می‌کنم تا انتها همراه من در دانشگاه کسب و کار باشید.

دیتا ساینس چیست ؟

برای پاسخ به سوال دیتا ساینس چیست؟ باید بگویم که علم داده یا دیتا ساینس (Data Science) یکی از حوزه‌های پرکاربرد و پرتقاضا در دنیای امروز است که توجه بسیاری از سازمان‌ها و متخصصان را به خود جلب کرده است.

تمرکز اصلی دیتا ساینس بر جمع‌آوری، تحلیل و تفسیر داده‌ها برای استخراج بینش‌های کاربردی و کمک به رشد و بهینه‌سازی کسب‌وکارهاست. در دنیایی که داده‌ها روز‌به‌روز در حال افزایش‌اند، سازمان‌ها آن‌ها را همچون سرمایه‌ای ارزشمند می‌دانند  به‌شرط آن‌که بتوانند آن‌ها را به‌درستی پردازش و تحلیل کنند.

با ورود به عصر داده‌های کلان (Big Data)، نیاز به ذخیره‌سازی داده‌ها به‌طرز چشم‌گیری افزایش یافت. تا حدود سال ۲۰۱۰، تمرکز اصلی شرکت‌ها بر ایجاد زیرساخت‌های قوی برای ذخیره‌ی حجم عظیمی از داده‌ها بود. اما با توسعه فناوری‌هایی مانند هدوپ (Hadoop)، چالش ذخیره‌سازی تا حد زیادی رفع شد و توجه‌ها به‌سمت تحلیل و پردازش این داده‌ها معطوف گردید.

در این میان، دیتا ساینس نقش حیاتی پیدا کرد؛ زیرا می‌تواند از میان انبوه داده‌های خام، اطلاعاتی قابل‌فهم و ارزشمند استخراج کند. دیتا ساینس نه‌تنها به بررسی منبع و معنای داده‌ها می‌پردازد، بلکه راهکارهایی برای تبدیل این داده‌ها به ابزارهایی جهت تصمیم‌گیری استراتژیک، توسعه فناوری‌های نوین، و افزایش بهره‌وری ارائه می‌دهد.

به‌عبارت دیگر، دیتا ساینس پلی میان داده‌های خام و اهداف هوشمندانه کسب‌وکار است. اکنون که داده‌ها با سرعت و حجم بی‌سابقه‌ای تولید می‌شوند، نیاز به متخصصان علم داده بیش از هر زمان دیگری احساس می‌شود. افرادی که بتوانند از دل داده‌ها، فرصت خلق کنند.

چرا علم داده اهمیت دارد؟

علم داده به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد تا با بهره‌گیری از داده‌های موجود، نیازهای مشتریان خود را به شکلی عمیق‌تر و دقیق‌تر درک کنند.

داده‌هایی مانند سابقه‌ی خرید، سن، درآمد و الگوهای رفتاری که پیش از این صرفاً ذخیره می‌شدند، اکنون به کمک علم داده تبدیل به ابزاری قدرتمند برای تحلیل و تصمیم‌گیری هدفمند می‌شوند.

در گذشته، داده‌ها ساختار مشخص و محدودی داشتند و در قالب جدول‌ها یا پایگاه‌های داده سنتی ذخیره می‌شدند. اما امروز بیشتر داده‌ها بدون ساختار یا نیمه‌ساختار یافته هستند. این داده‌ها از منابع متنوعی مانند:

• گزارش‌های مالی،
• فرم‌ها و فایل‌های متنی،
• فایل‌های چندرسانه‌ای،
• حسگرها، دستگاه‌های IoT و …

به دست می‌آیند و حجم و پیچیدگی بسیار بالایی دارند. ابزارهای سنتی دیگر توانایی پردازش این حجم از داده را ندارند. اینجاست که علم داده با الگوریتم‌های پیشرفته و ابزارهای مدرن وارد عمل می‌شود تا از دل این انبوه اطلاعات، بینش‌های معنادار و قابل‌اقدام استخراج کند.

نمونه‌ای از کاربرد واقعی علم داده

یکی از برجسته‌ترین نمونه‌های کاربرد علم داده در حوزه‌ی پیش‌بینی وضعیت آب‌وهوا است. داده‌هایی که از کشتی‌ها، هواپیماها، رادارها و ماهواره‌ها جمع‌آوری می‌شوند، در مدل‌های پیچیده‌ای تحلیل می‌شوند تا بتوان آب‌وهوا و حتی بلایای طبیعی مانند زلزله و سیل را با دقت بالا پیش‌بینی کرد. این پیش‌بینی‌ها نه تنها موجب صرفه‌جویی در منابع و بهینه‌سازی برنامه‌ریزی‌ها می‌شود، بلکه می‌تواند جان انسان‌های زیادی را نجات دهد؛ چرا که امکان انجام اقدامات پیشگیرانه و اضطراری را فراهم می‌کند.

دیتا ساینس چیست: بررسی اجزای تشکیل دهنده

برای اینکه بتوانیم با کمک دیتا ساینس اطلاعات مهم و ارزشمند را استخراج کنیم، نیاز است تا از یکسری ابزارها کمک بگیریم. در ادامه به توضیح هر یک از این ابزارها می پردازیم.

۱. جمع‌آوری داده (Data Collection)

این مرحله شامل دریافت داده‌ها از منابع مختلف مثل پایگاه‌های داده، فایل‌ها، APIها، شبکه‌های اجتماعی یا سنسورهاست. کیفیت داده‌های جمع‌آوری‌شده تأثیر مستقیمی بر نتایج تحلیل دارد.

۲. پاک‌سازی داده (Data Cleaning)
داده‌های خام معمولاً دارای خطا، مقادیر گمشده یا تکراری هستند. در این مرحله داده‌ها اصلاح، یکدست و آماده‌سازی می‌شوند تا قابل تحلیل باشند.

۳. تحلیل اکتشافی داده (Exploratory Data Analysis – EDA)
هدف از این مرحله، شناسایی الگوها، روندها، ناهنجاری‌ها و روابط بین متغیرهاست. معمولاً با استفاده از روش‌های آماری و تصویری انجام می‌شود.

۴. مدل‌سازی و الگوریتم‌ها (Modeling & Algorithms)
در این بخش، با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین یا روش‌های آماری، مدل‌هایی ساخته می‌شود که می‌توانند پیش‌بینی یا دسته‌بندی انجام دهند.

۵. تفسیر نتایج (Interpretation)
نتایج به‌دست‌آمده از مدل‌ها باید تحلیل شده و به زبان ساده برای مخاطبان (مثل مدیران یا تصمیم‌گیران) توضیح داده شوند تا در تصمیم‌گیری کمک کنند.

۶. مصورسازی داده (Data Visualization)
برای درک بهتر اطلاعات، از نمودارها و گراف‌ها استفاده می‌شود. این مرحله باعث می‌شود نتایج برای افراد غیرفنی هم قابل فهم باشد.

۷. ابزارها و فناوری‌های مورد استفاده (Tools & Technologies)
دیتا ساینس به ابزارهایی مانند زبان‌های برنامه‌نویسی مثل Python و R،) پایگاه‌های داده (SQL، (MongoDB)، چارچوب‌های یادگیری ماشین (مثل Scikit-learn، (TensorFlow و پلتفرم‌های کلان‌داده Hadoop) ، (Spark متکی است.

دیتا ساینس چیست: کاربرد آن در کسب و کار

وقتی صحبت از داده‌های عظیم و ساختارنیافته به میان می‌آید، ابزارهای سنتی هوش تجاری (Business Intelligence) دیگر پاسخگوی نیازها نیستند. در اینجاست که دیتا ساینس وارد عمل می‌شود؛ چرا که با تکیه بر ابزارها و الگوریتم‌های پیشرفته، توانایی پردازش و تحلیل حجم بالایی از داده‌ها را دارد. این داده‌ها از منابع متنوعی مانند گزارش‌های مالی، فایل‌های صوتی و تصویری، فرم‌های بازاریابی، داده‌های حسگرها و فایل‌های متنی به‌دست می‌آیند.

دیتا ساینس امروزه در صنایع مختلفی کاربرد دارد؛ از حوزه‌ی سلامت، خدمات مالی و آموزش گرفته تا تجارت الکترونیک، صنعت خودروسازی و حتی کشاورزی هوشمند. اما چه چیزی باعث شده علم داده تا این حد مورد توجه قرار گیرد؟ در ادامه، به چند نمونه از کاربردهای رایج و مهم دیتا ساینس اشاره می‌کنیم:

۱. تحلیل پیش‌گویانه (Predictive Analytics)

یکی از مهم‌ترین کاربردهای دیتا ساینس، پیش‌بینی وقایع آینده بر اساس داده‌های گذشته است.
مثال: در پیش‌بینی وضعیت آب‌وهوا، داده‌هایی از ماهواره‌ها، رادارها، کشتی‌ها و هواپیماها جمع‌آوری می‌شود. با تحلیل این داده‌ها به‌وسیله‌ی مدل‌های یادگیری ماشین، می‌توان وقوع طوفان‌ها یا سیلاب‌های احتمالی را پیش‌بینی کرد. این پیش‌بینی‌ها در زمان مناسب، جان انسان‌ها را نجات می‌دهند و از خسارات سنگین جلوگیری می‌کنند.

۲. پیشنهاد محصول (Product Recommendation)

دیتا ساینس باعث تحول در سیستم‌های پیشنهاددهی شده است.

مثال: فروشگاه‌های اینترنتی مانند آمازون یا دیجی‌کالا، با تحلیل رفتار کاربران، تاریخچه‌ی جست‌وجو و خرید، و حتی الگوهای جمعیت‌شناختی، می‌توانند پیشنهاداتی شخصی‌سازی‌شده ارائه دهند. این توصیه‌ها دیگر تنها بر اساس چند فیلتر ساده نیستند، بلکه با بهره‌گیری از حجم وسیعی از داده، دقت و اثربخشی آن‌ها به‌شکل قابل توجهی افزایش یافته است.

۳. تصمیم‌گیری هوشمند (Intelligent Decision Making)

دیتا ساینس نقش اساسی در تصمیم‌گیری‌های لحظه‌ای و دقیق دارد.
مثال: در خودروهای خودران، سنسورهایی مانند دوربین، رادار و لیزر، به‌طور مداوم داده‌هایی از محیط اطراف دریافت می‌کنند. این داده‌ها توسط الگوریتم‌های یادگیری ماشین تحلیل شده و در کسری از ثانیه، تصمیماتی مانند ترمز گرفتن، چرخش یا تغییر سرعت اتخاذ می‌شود. همه‌ی این تصمیم‌ها بر پایه‌ی داده‌هایی است که خودرو در لحظه جمع‌آوری و تحلیل می‌کند. دیتا ساینس چیست

در مجموع، دیتا ساینس تنها یک ابزار فناورانه نیست؛ بلکه بستری استراتژیک برای خلق ارزش از داده‌هاست. با استفاده‌ی درست از این دانش، سازمان‌ها می‌توانند نه‌تنها عملکرد خود را بهینه کنند، بلکه آینده‌ی کاری خود را نیز شکل دهند.

کاربرد دیتا ساینس در صنعت سرگرمی

تا به حال فکر کرده‌اید چطور اسپاتیفای (Spotify) دقیقاً آهنگی را پیشنهاد می‌دهد که دوست دارید؟ یا نتفلیکس (Netflix) چطور فیلم‌ها و سریال‌هایی را به شما معرفی می‌کند که با سلیقه‌تان هم‌خوانی دارند؟

پاسخ ساده است: علم داده.

پلتفرم‌های بزرگ پخش رسانه با استفاده از علم داده، به بررسی رفتار کاربران خود می‌پردازند؛ از جمله آنچه گوش می‌دهید، تماشا می‌کنید، جستجو می‌کنید و حتی رد می‌کنید. این داده‌ها به مدل‌های یادگیری ماشین سپرده می‌شوند تا الگوهای پنهان در علایق شما را کشف کنند.

نتیجه؟
سیستمی هوشمند که به‌صورت مداوم از شما یاد می‌گیرد و به مرور توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده و دقیق‌تری ارائه می‌دهد؛ به‌طوری که احساس می‌کنید آن پلتفرم، سلیقه‌تان را بهتر از خودتان می‌شناسد!

کاربرد دیتا ساینس در زنجیره تامین

علم داده نقش مهمی در بهینه‌سازی زنجیره تأمین ایفا می‌کند و باعث می‌شود تا فرآیندهای تولید، توزیع و مدیریت منابع با دقت، سرعت و کارایی بیشتری انجام شوند.

در حوزه صنایع، علم داده به تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه کمک می‌کند. از جمله در زمینه‌هایی مانند:

• پیش‌بینی تقاضا: با تحلیل داده‌های تاریخی فروش، الگوهای خرید مشتریان و شرایط بازار، مدل‌های پیش‌بینی ساخته می‌شوند که به برنامه‌ریزی دقیق‌تر موجودی و تولید کمک می‌کنند.
• مدیریت موجودی: با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته، سطح موجودی به گونه‌ای تنظیم می‌شود که از کمبود یا مازاد کالا جلوگیری شود.
• بهینه‌سازی عملیات: از علم داده برای یکپارچه‌سازی و هماهنگ‌سازی بهتر میان منابع انسانی، مواد اولیه و تجهیزات استفاده می‌شود تا بهره‌وری افزایش یابد.
• تحلیل زنجیره تأمین: داده‌کاوی می‌تواند به تقسیم‌بندی منابع بر اساس الگوهای مصرف کمک کند و مشخص کند که کدام بخش‌ها نیاز به بهبود یا سرمایه‌گذاری دارند.
• طراحی استراتژی‌های بازاریابی: با بررسی داده‌های پیشین از تعاملات مشتری، استراتژی‌هایی طراحی می‌شوند که هم مقرون‌به‌صرفه باشند و هم بازده بالاتری داشته باشند.

در کل، علم داده باعث می‌شود تا زنجیره تأمین نه‌تنها روان‌تر و سریع‌تر عمل کند، بلکه در برابر تغییرات بازار نیز انعطاف‌پذیرتر و هوشمندتر باشد.

کاربرد دیتا ساینس در تحلیل مالی

علم داده در بازارهای مالی کاربردهای گسترده و حیاتی دارد و به شرکت‌های مالی کمک می‌کند تا تصمیمات دقیق‌تر، سریع‌تر و هوشمندانه‌تری اتخاذ کنند. استفاده از تکنولوژی‌های نوینی مانند یادگیری ماشین باعث شده است تا بسیاری از فرآیندهای پیچیده که در گذشته نیاز به ساعت‌ها یا حتی روزها زمان داشتند، اکنون در عرض چند دقیقه انجام شوند.

کاربردهای اصلی علم داده در بازارهای مالی:

• تشخیص تقلب (Fraud Detection):
  شرکت‌هایی مانند PayPal از مدل‌های پیشرفته یادگیری ماشین استفاده می‌کنند تا فعالیت‌های مشکوک را در لحظه شناسایی کرده و جلوی تراکنش‌های تقلبی را بگیرند. این الگوریتم‌ها با بررسی الگوهای رفتاری کاربر، تغییرات ناگهانی در فعالیت‌ها را تشخیص می‌دهند.
• تحلیل ریسک:
  علم داده با تحلیل داده‌های گسترده مالی، به بانک‌ها و مؤسسات مالی در ارزیابی و پیش‌بینی ریسک وام‌دهی یا سرمایه‌گذاری کمک می‌کند. مدل‌های پیش‌بینی‌گر می‌توانند احتمال نکول وام‌ها یا ریزش بازار را تخمین بزنند.
• مدیریت پورتفوی و سرمایه‌گذاری هوشمند:
  الگوریتم‌های تحلیل داده می‌توانند پیشنهاداتی برای ترکیب بهینه دارایی‌ها ارائه دهند و با توجه به داده‌های لحظه‌ای بازار، تصمیمات سرمایه‌گذاری به‌روز و دقیق‌تری را ممکن کنند.
• تجارت الگوریتمی (Algorithmic Trading):
  بسیاری از معاملات در بورس‌های جهانی امروز توسط الگوریتم‌هایی انجام می‌شود که بر اساس داده‌های تاریخی، اخبار مالی، نوسانات قیمت و سایر شاخص‌ها تصمیم‌گیری می‌کنند—همه به کمک علم داده.
• خدمات شخصی‌سازی‌شده:
  بانک‌ها با تحلیل داده‌های مشتریان، می‌توانند خدمات مالی و پیشنهادهای اعتباری متناسب با شرایط و رفتار مالی هر فرد ارائه دهند.

علم داده نه تنها سرعت و دقت تحلیل‌ها را در بازارهای مالی بالا برده، بلکه باعث صرفه‌جویی گسترده در زمان و هزینه شده و توانایی پیشگیری از خطراتی مثل تقلب یا سقوط سرمایه را به‌شدت افزایش داده است.

بررسی فرآیند دیتا ساینس

در ابتدا به سوال دیتا ساینس چیست پاسخ دادیم. همچنین به بررسی کاربرد آن در کسب و کار پرداختیم. اکنون قرار است به بررسی فرآیند دیتا ساینس بپردازیم. فرآیند دیتا ساینس از مراحل مشخصی تشکیل شده که هرکدام نقشی حیاتی در تبدیل داده‌های خام به بینش‌های قابل‌اقدام ایفا می‌کنند. این مراحل از کشف داده‌ها آغاز می‌شود و تا ارائه‌ی نتایج نهایی ادامه پیدا می‌کند. در ادامه، این مراحل را با نگاهی دقیق‌تر بررسی می‌کنیم:

۱. دیتا ساینس چیست: مرحله کشف

نخستین مرحله در فرآیند علم داده، کشف و جمع‌آوری اطلاعات از منابع مختلف است. هدف از این مرحله، شناسایی و استخراج داده‌هایی است که می‌توانند به پاسخ دادن به سؤالات کلیدی کسب‌وکار کمک کنند.

منابع داده در این مرحله می‌توانند شامل موارد زیر باشند:

• لاگ‌های ثبت‌شده توسط وب‌سرورها
• داده‌های استخراج‌شده از شبکه‌های اجتماعی
• پایگاه‌های داده‌ی عمومی مانند آمارهای سرشماری
• داده‌هایی که از طریق API‌ها به‌صورت بلادرنگ منتشر می‌شوند

۲. دیتا ساینس چیست: مرحله آماده سازی

پس از گردآوری داده‌ها، نوبت به پاک‌سازی و آماده‌سازی آن‌ها می‌رسد. داده‌های خام معمولاً شامل خطاهایی مانند مقادیر گمشده، ستون‌های ناقص، یا فرمت‌های ناسازگار هستند. در این مرحله، داده‌ها باید اصلاح، یکدست و ساختاریافته شوند تا برای تحلیل آماده باشند. هرچه داده‌ها تمیزتر و دقیق‌تر باشند، نتایج مدل‌سازی نیز قابل‌اعتمادتر خواهند بود. دیتا ساینس چیست

۳. دیتا ساینس چیست: مرحله طراحی مدل

در این گام، روابط بین متغیرها بررسی شده و چارچوبی برای مدل‌سازی تعیین می‌شود. تحلیل‌گر داده باید تصمیم بگیرد که از چه الگوریتم‌ها یا تکنیک‌هایی برای پیش‌بینی یا تحلیل استفاده کند.

ابزارهایی مانند SQL Analysis Services، Microsoft Access، زبان برنامه‌نویسی R و نرم‌افزارهای تصویری‌سازی داده می‌توانند برای برنامه‌ریزی و طراحی مدل‌ها مورد استفاده قرار گیرند.

۴. دیتا ساینس چیست: مرحله ساخت مدل

اینجا جایی است که مدل‌ها واقعاً ساخته می‌شوند. داده‌ها به دو بخش تمرینی و آزمایشی تقسیم می‌شوند و الگوریتم‌هایی مانند دسته‌بندی (Classification)، رگرسیون (Regression) یا خوشه‌بندی (Clustering) روی داده‌های تمرینی اجرا می‌گردند.

پس از آموزش مدل، آن را با داده‌های آزمایشی امتحان می‌کنند تا دقت و عملکرد آن سنجیده شود

۵. دیتا ساینس چیست: مرحله استقرار مدل 

زمانی که مدل نهایی با موفقیت آزمایش شد، به مرحله‌ی استقرار در محیط واقعی می‌رسد. در این مرحله، خروجی‌ها، کدهای برنامه‌نویسی، اسناد فنی و گزارش‌های مربوطه تهیه و به تیم اجرایی یا فنی تحویل داده می‌شود تا از مدل در عملیات روزمره استفاده شود.

۶. دیتا ساینس چیست: ارائه نتایج دیتا ساینس چیست

در گام پایانی، نتایج به زبان ساده برای ذینفعان سازمانی توضیح داده می‌شود. گزارش‌های تحلیلی و تصویری‌سازی‌های مناسب ارائه می‌شوند تا تصمیم‌گیران بتوانند بر اساس داده‌ها و خروجی مدل‌ها تصمیم‌گیری کنند. این مرحله مشخص می‌کند که آیا پروژه در رسیدن به اهداف خود موفق بوده یا نیاز به بازبینی دارد. دیتا ساینس چیست

بررسی موقعیت‌های شغلی علم دیتا ساینس

رشد روزافزون داده‌ها باعث شده تخصص در علم داده به یکی از پرتقاضاترین مهارت‌ها در بازار کار تبدیل شود. در ادامه با برخی از اصلی‌ترین عناوین شغلی در این حوزه، نقش‌ها و مهارت‌های فنی مرتبط با هر کدام آشنا می‌شویم:

۱. دیتا ساینتیست (Data Scientist)

نقش: دیتا ساینتیست به‌عنوان مغز متفکر تحلیل داده، با بهره‌گیری از الگوریتم‌ها، مدل‌های آماری و ابزارهای هوش مصنوعی، داده‌های پیچیده را تحلیل می‌کند تا الگوها و پیش‌بینی‌هایی ارزشمند برای تصمیم‌گیری تجاری ارائه دهد. او در واقع پلی میان داده‌های خام و استراتژی‌های آینده‌نگر کسب‌وکار است.

مهارت‌های فنی:
Python، R، SQL، SAS، Matlab، Hive، Pig، Spark

۲. مهندس داده (Data Engineer)

نقش: مهندس داده مسئول طراحی، ساخت و نگهداری زیرساخت‌های داده‌ای است. او اطمینان حاصل می‌کند که داده‌ها از منابع مختلف به‌درستی ذخیره، منتقل و آماده تحلیل می‌شوند. ساخت سیستم‌های مقیاس‌پذیر برای پردازش داده‌های بزرگ از اصلی‌ترین وظایف اوست. دیتا ساینس چیست

مهارت‌های فنی:
SQL، Hive، Python، Java، Ruby، C++، Perl، R، SAS، Matlab

۳. تحلیل‌گر داده (Data Analyst)

نقش: تحلیل‌گر داده داده‌های خام را به اطلاعات قابل فهم تبدیل می‌کند. او با بررسی روندها، روابط و الگوهای پنهان در داده‌ها، گزارش‌ها و داشبوردهایی تهیه می‌کند که تصمیم‌گیران بتوانند بر اساس آن‌ها مسیر کسب‌وکار را تعیین کنند.

مهارت‌های فنی:
R، Python، SQL، HTML، JavaScript، C، C++

۴. آمارگر (Statistician)

نقش: آمارگر با تکیه بر دانش ریاضی و آماری، داده‌های کمی و کیفی را تحلیل و تفسیر می‌کند. او از مدل‌های آماری برای پاسخ به پرسش‌های تحقیقاتی یا بهینه‌سازی فرآیندهای تجاری استفاده می‌کند.

مهارت‌های فنی:
R، Python، SQL، Matlab، Tableau، Spark، Hive، Perl

۵. مدیر پایگاه داده (Data Administrator)

نقش: مدیر یا سرپرست داده وظیفه دارد پایگاه‌های داده را مدیریت کند، دسترسی کاربران مجاز را تضمین کند و امنیت داده‌ها را در برابر تهدیدات داخلی و خارجی حفظ کند. پایداری، پشتیبان‌گیری و بازیابی اطلاعات نیز از مسئولیت‌های مهم اوست.

مهارت‌های فنی:
SQL، Ruby on Rails، Java، Python، C#

۶. تحلیل‌گر کسب‌وکار (Business Analyst)

نقش: تحلیل‌گر کسب‌وکار واسطه‌ای میان تیم‌های فنی و تیم مدیریت سازمان است. او با شناسایی نیازهای کسب‌وکار و ترجمه آن‌ها به الزامات فنی، به بهینه‌سازی فرآیندهای سازمانی کمک می‌کند. تحلیل‌گر کسب‌وکار نقش مهمی در هدایت پروژه‌های داده‌محور ایفا می‌کند.

مهارت‌های مورد نیاز: درک عمیق از فرآیندهای تجاری، تحلیل نیازمندی‌ها، دانش مقدماتی ابزارهای داده‌کاوی و تسلط به ابزارهایی مانند Excel، Power BI  یا Tableauدیتا ساینس چیست

تفاوت هوش تجاری با دیتا ساینس

هوش تجاری (BI) به تجزیه و تحلیل داده‌های گذشته و حال پرداخته و به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا بینشی درباره روندهای تجاری بدست آورند. این فرآیند شامل جمع‌آوری داده‌ها از منابع مختلف داخلی و خارجی، آماده‌سازی آن‌ها و اجرای درخواست‌ها برای ایجاد گزارش‌ها و داشبوردهایی است که به سؤالاتی مانند تحلیل درآمد فصلی یا شناسایی مشکلات تجاری پاسخ می‌دهند. هوش تجاری معمولاً بر روی ارزیابی تأثیرات رویدادهای خاص در آینده نزدیک متمرکز است.

در مقابل، علم داده یک رویکرد آینده‌نگرانه‌تر و اکتشافی دارد که بر تجزیه و تحلیل داده‌های گذشته یا فعلی تمرکز کرده و از آن‌ها برای پیش‌بینی نتایج آینده استفاده می‌کند. هدف علم داده ایجاد مدل‌هایی است که به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا تصمیمات آگاهانه‌تر و استراتژیک‌تر برای آینده اتخاذ کنند.

در حال حاضر در ایران منبع خاص و دقیقی برای اعلام میزان درآمد متخصصان حوزه علم داده وجود ندارد. با این حال، بر اساس اطلاعات موجود در سایت‌های کاریابی و درآمدهایی که توسط خود افراد شاغل در این حوزه اعلام شده، می‌توان گفت که یک دانشمند داده معمولاً درآمدی بیش از ۲۰ میلیون تومان در ماه دارد. این مبلغ ممکن است بسته به شرح وظایف و سطح مهارت فرد حتی بیشتر هم باشد.

مراحل یادگیری دیتا ساینس چیست؟

یادگیری علم داده نیازمند یک رویکرد گام‌به‌گام است. ابتدا باید مبانی ریاضیات و آمار را یاد بگیرید تا بتوانید الگوریتم‌های پیچیده را درک کنید. سپس باید زبان‌های برنامه‌نویسی مانند Python و R را برای تحلیل داده و مدل‌سازی یاد بگیرید. کار با ابزارهای داده‌کاوی و یادگیری ماشین، همچنین آشنایی با SQL برای مدیریت داده‌ها ضروری است. بهترین راه برای یادگیری علم داده، تمرین با پروژه‌های واقعی است که می‌توانید از سایت‌هایی مانند Kaggle استفاده کنید. علاوه بر این، انجام پروژه‌های عملی و ساخت نمونه‌کار (Portfolio) برای نشان دادن مهارت‌هایتان مهم است. دوره‌های آنلاین و همکاری با دیگران نیز به شما در یادگیری بهتر کمک می‌کنند. در نهایت، علم داده حوزه‌ای پویا است و برای موفقیت باید همیشه به‌روز باشید.

جمع بندی

علم داده (Data Science) به عنوان یک حوزه تخصصی با کاربردهای گسترده در صنایع مختلف، شامل مجموعه‌ای از فرایندها و تکنیک‌ها است که به تحلیل داده‌ها، پیش‌بینی روندها و تصمیم‌گیری استراتژیک کمک می‌کند. این علم از ابزارها و الگوریتم‌های پیشرفته برای استخراج بینش‌های معنادار از داده‌ها استفاده می‌کند و به سازمان‌ها و کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد که تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند.

دیتا ساینس در مقایسه با هوش تجاری (BI) که بیشتر به تحلیل داده‌های گذشته و حال و تهیه گزارش‌ها و داشبوردهای تحلیلی می‌پردازد، رویکردی آینده‌نگرانه دارد و از داده‌های بزرگ و بی‌ساختار برای پیش‌بینی نتایج آینده استفاده می‌کند. علم داده به وسیله مدل‌های پیچیده و یادگیری ماشین، به سازمان‌ها کمک می‌کند تا الگوها و روندهای نهفته در داده‌ها را شناسایی کرده و از آن‌ها برای تصمیم‌گیری‌های بلندمدت و استراتژیک بهره ببرند.

علم داده در بخش‌های مختلفی از جمله بازارهای مالی، سرگرمی، زنجیره تأمین و سلامت کاربرد دارد. به عنوان مثال، در بازارهای مالی از آن برای پیش‌بینی ریسک‌ها و شناسایی فعالیت‌های تقلبی استفاده می‌شود، در حالی که در صنعت سرگرمی به تولید پیشنهادات شخصی‌شده برای کاربران کمک می‌کند. همچنین در زنجیره تأمین، از علم داده برای بهینه‌سازی مدیریت موجودی و پیش‌بینی تقاضا بهره می‌برند.

ممنون که تا انتها همراه من در دانشگاه کسب و کار بودید. شما می‌توانید برای مطالعه محتواهای بیشتر به آرشیو دانشگاه کسب و کار مراجعه کنید. بنظر شما بهترین راه یادگیری دیتا ساینس چیست؟

منبع: Wikipedia

سوالات متداول

۱. دیتا ساینس چیست؟

علم داده (Data Science) یک حوزه میان‌رشته‌ای است که از تکنیک‌ها، الگوریتم‌ها و ابزارهای مختلف برای استخراج اطلاعات مفید و الگوهای پنهان از داده‌ها استفاده می‌کند. هدف علم داده تحلیل داده‌ها به گونه‌ای است که بتواند پیش‌بینی‌ها، تصمیم‌گیری‌ها و بهبود کسب‌وکارها را بر اساس داده‌های موجود انجام دهد.

۲. چه مهارت‌هایی برای تبدیل شدن به یک دیتا ساینتیست نیاز است؟

برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده، باید مهارت‌هایی در برنامه‌نویسی (مانند Python یا R)، ریاضیات و آمار، یادگیری ماشین، تجزیه و تحلیل داده‌ها، و مدیریت پایگاه‌های داده (SQL) داشته باشید. همچنین تجربه کار با ابزارهای تحلیل داده و یادگیری ماشین مانند TensorFlow یا Scikit-learn مفید است.

۳. دیتا ساینس چه کاربردهایی دارد؟

علم داده کاربردهای فراوانی در صنایع مختلف دارد. از جمله کاربردهای رایج آن می‌توان به پیش‌بینی روندهای بازار، تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی، شبیه‌سازی وضعیت آب‌و‌هوا، تشخیص تقلب در سیستم‌های مالی، بهینه‌سازی زنجیره تأمین، و تحلیل داده‌های پزشکی اشاره کرد.

۴. تفاوت هوش تجاری با دیتا ساینس چیست؟

هوش تجاری (BI) بیشتر به تجزیه و تحلیل داده‌های گذشته و حال برای ارائه گزارش‌ها و بینش‌های تجاری محدود می‌شود، در حالی که علم داده به بررسی داده‌های پیچیده‌تر و استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته مانند یادگیری ماشین و هوش مصنوعی برای پیش‌بینی و تصمیم‌گیری آگاهانه در آینده می‌پردازد.