علم داده

زمان تخمینی مطالعه: 17 دقیقه 

علم داده (Data Science) یک رشته تخصصی در حوزه علوم کامپیوتر و آمار است که به بررسی، تفسیر و استخراج دانش از داده‌ها می‌پردازد. علم داده از ترکیب علومی مثل ریاضیات، آمار، الگوریتم‌های کامپیوتری و تخصص در حوزه موضوعات خاص، مانند یادگیری ماشین، استنتاج آماری، تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ و بینش‌های تجاری تشکیل شده است. به طور کلی، هدف علم داده، بهبود فهم ما از جهان اطرافمان و اشراف به مسائل پیچیده است. با استفاده از تکنیک‌های علم داده، داده‌های بزرگ و پیچیده را می‌توان به دانش، الگوها و ترندهای قابل فهم تبدیل کرد. در واقع، علم داده بر اساس تحلیل و تفسیر داده‌ها، مدل‌سازی پیش‌بینی و ارزیابی، به ما کمک می‌کند تا اطلاعات مفیدی را از داده‌ها استخراج کنیم.

دنیای شگفت‌انگیز علم داده‌ها؛ کلید درک هوش مصنوعی و پیشرفت در دنیای کسب وکار

در دنیای امروز که غرق در داده‌ها شده، علم داده (Data Science) به مثابه قطب‌نمای راهگشا، مسیر رسیدن به دنیایی مبتنی بر هوش مصنوعی (Artificial Intelligence | AI)  را نشان می‌دهد. این حوزه که در تقاطع ریاضیات، آمار، علوم کامپیوتر و مهارت‌های حل مساله قرار دارد، به ابزاری قدرتمند برای استخراج دانش از انبوه اطلاعات تبدیل شده است. مدیران و کارآفرینان در سراسر جهان، علم داده را کلید نوآوری و پیشرفت در کسب‌وکار خود می‌دانند. با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته این علم، می‌توان به بینش‌های عمیقی از داده‌ها دست یافت، الگوهای پنهان را کشف کرد و تصمیماتی آگاهانه برای بهبود عملکرد و افزایش سود اتخاذ کرد. اگر شما نیز به دنیای شگفت‌انگیز علم داده و هوش مصنوعی علاقه‌مند هستید و می‌خواهید در این حوزه پیشرو باشید، این مطلب برای شما نوشته شده است. در ادامه با مفاهیم کلیدی علم داده، کاربردهای آن در دنیای واقعی، مهارت‌های مورد نیاز برای ورود به این حوزه و مسیرهای شغلی آن آشنا خواهید شد.

چرا داده‌ها، کلید طلایی دنیای مدرن هستند؟

در عصر حاضر، غرق در دریای اطلاعات هستیم. اما گنج حقیقی در دل این اقیانوس بی‌پایان، داده‌ها است. گنجینه‌ای که با کاوش و استخراج درست، می‌تواند منجر به نوآوری، پیشرفت و موفقیت در هر زمینه‌ای شود. اما چرا داده‌ها تا این حد ارزشمند هستند؟ بیایید با هم مروری بر فواید بی‌نظیر آن‌ها داشته باشیم:

تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه: داده‌ها، حکم قطب‌نما را در دنیای پر ابهام تصمیم‌گیری دارند. با تکیه بر داده‌های دقیق و تحلیل‌شده، می‌توان مسیری روشن و مطمئن برای آینده ترسیم کرد. دیگر نیازی به حدس و گمان نیست!

حل مسایل پیچیده: مشکلات، گویی قفل‌هایی هستند که با استفاده از داده‌ها می‌توان آن‌ها را گشود. با بررسی عمیق داده‌ها، ریشه مشکلات آشکار می‌شود و می‌توان راه‌حل‌های خلاقانه و موثری برای آن‌ها ارائه کرد.

بهینه‌سازی و صرفه‌جویی: داده‌ها، نقشه گنج فرآیندها و عملیات هستند. با تحلیل آن‌ها، می‌توان نقاط ضعف و اتلاف منابع را شناسایی کرد و با اتخاذ رویکردی هدفمند، بهینه‌سازی را به ارمغان آورد.

شناخت عمیق مشتری: مشتریان، قلب تپنده هر کسب‌وکاری هستند. با درک نیازها، خواسته‌ها و رفتار آن‌ها از طریق داده‌ها، می‌توان تجربه‌ای بی‌نظیر و متناسب با سلیقه آن‌ها خلق کرد و وفاداریشان را جلب کرد.

این‌ها تنها گوشه‌ای از فواید بی‌شماری هستند که داده‌ها به ارمغان می‌آورند. در دنیای امروز، علم داده به عنوان ابزاری قدرتمند برای رمزگشایی از این گنجینه ارزشمند، نقشی کلیدی در موفقیت هر سازمان و کسب‌وکاری ایفا می‌کند. اکنون، آماده کاوش در دنیای داده‌ها و کشف گنج‌های پنهان آن هستید، اما چگونه؟

با کاوش در داده‌های گذشته، می‌توان عملکرد فرآیندها را بررسی کرد و نقاط ضعف و خطاها را آشکار کرد. گویی در یک ماشین زمان سفر می‌کنیم و به عقب باز می‌گردیم تا ببینیم چه چیزی باعث شکست شده است. داده‌ها دریچه‌ای به سوی آینده هستند. با تحلیل آنها، می‌توان الگوها را شناسایی کرد و ریسک‌ها و شکست‌های احتمالی را پیش‌بینی نمود. گویی با تلسکوپی قدرتمند به آینده نگاه می‌کنیم و مسیر پیش رو را روشن‌تر می‌بینیم. با توجه به توضیحاتی که ارائه کردیم فواید حل مساله با داده‌ها را به شرح زیر می‌توان خلاصه کرد:

افزایش کارایی: با رفع موانع و بهینه‌سازی فرآیندها، کارایی و راندمان سازمان به طور چشمگیری ارتقا می‌یابد.

کاهش هزینه‌ها: شناسایی و حذف اتلاف منابع، منجر به صرفه‌جویی در هزینه‌ها و افزایش سودآوری می‌شود.

بهبود کیفیت: با تمرکز بر داده‌ها، می‌توان کیفیت محصولات و خدمات را به طور مداوم ارتقا داد و رضایت مشتریان را جلب کرد.

نوآوری و خلاقیت: داده‌ها بستری مناسب برای ایده‌های جدید و خلاقانه فراهم می‌کنند و به سازمان‌ها در نوآوری و پیشرفت کمک می‌کنند.

داده‌ها گنجینه‌ای ارزشمند هستند که با کاوش و استخراج درست، می‌توانند کلید حل مشکلات، ارتقای کارایی، افزایش سودآوری و نوآوری در هر زمینه‌ای باشند.

بهینه سازی فرآیندها با اتکا بر داده‌ها: عملکرد در مسیر سودآوری

در دنیای امروز، داده‌ها نقش کلیدی در بهینه‌سازی فرآیندها و کاهش اتلاف منابع ایفا می‌کنند. با تحلیل دقیق داده‌ها، می‌توان گویی ذره‌بینی قدرتمند به دست گرفت و نقاط ضعف، موانع و اختلالات در فرآیندها را به وضوح مشاهده کرد. هنگامی که صحبت از مزایای استفاده از داده‌ها برای بهینه‌سازی فرآیندها به میان می‌آید یکسری مزایای کلیدی و شاخص به شرح زیر در اختیار ما قرار می‌گیرد:

شناسایی گلوگاه‌ها: با تحلیل داده‌ها، می‌توان موانعی که مانع از روان شدن فرآیندها می‌شوند را به سرعت شناسایی کرد.

کاهش اتلاف منابع: با تمرکز بر داده‌ها، می‌توان اتلاف زمان و نیروی کار را به حداقل رساند و در هزینه‌ها صرفه‌جویی کرد.

افزایش سرعت: با بهینه‌سازی فرآیندها، می‌توان محصولات و خدمات را سریع‌تر به دست مشتریان رساند و رضایت آن‌ها را جلب کرد.

بهبود کیفیت: با تمرکز بر داده‌ها، می‌توان کیفیت محصولات و خدمات را به طور مداوم ارتقا داد و در بازار رقابتی پیشرو بود.

درک دقیق رفتار مشتری، قلب تپنده هر کسب‌وکار موفقی است. با شناخت نیازها، خواسته‌ها و علایق مشتریان، می‌توان تجربه‌ای بی‌نظیر و متناسب با سلیقه آن‌ها خلق کرد و وفاداریشان را جلب کرد. به بیان دقیق‌تر، با جمع‌آوری و تحلیل داده‌های دموگرافیک، جغرافیایی و رفتاری مشتریان، می‌توان تصویری دقیق از علایق، نیازها و سلایق آن‌ها به دست آورد. همچنین، با تحلیل داده‌ها، می‌توان الگوهای رفتاری مشتریان را در خرید، تعامل با برند و استفاده از محصولات و خدمات شناسایی کرد و در نهایت با درک الگوهای رفتاری، می‌توان نیازها و خواسته‌های آتی مشتریان را پیش‌بینی کرد و به آن‌ها خدمات و محصولاتی متناسب با نیازهایشان ارائه داد.

مراحل علم داده چیست؟

با توجه به توضیحاتی که ارائه کردیم باید بگوییم که متخصص علم داده‌ها که در این حوزه مشغول به کار می‌شود، باید بر مبنای یکسری مراحل گام به گام حرکت کند. به طور دقیق‌تر، علم داده رویکردی نظام‌مند به منظور حل یک مسئله داده‌محور بوده و مبتنی بر مراحل مختلفی است که تحت عنوان چرخه عمر علم داده توصیف می‌شود. مراحل علم داده را به شرح زیر هستند:

بیان مساله

جمع‌آوری داده

پاکسازی داده

تحلیل داده اکتشافی

مدل‌سازی داده و تست مدل

استقرار مدل

مرحله بیان مساله در علم داده: کلید حل معماهای پیچیده

این مرحله، اولین گام و در واقع سنگ بنای چرخه عمر علم داده است که مسیر را برای حل مسائل و ارتقای عملکرد سازمان شما هموار می‌کند. چرا بیان مساله تا این حد مهم است؟ تصور کنید در تاریکی مطلق به دنبال گنجی هستید. بدون قطب‌نما، مسیرتان مشخص نیست و ممکن است در باتلاق سرگردان شوید. بیان دقیق مساله حکم قطب‌نمای علم داده را دارد و به شما کمک می‌کند تا بر روی سوال مورد نظر تمرکز کرده و مسیر درست را برای حل آن پیدا کنید. هر قفلی با کلید مخصوص خود باز می‌شود. در دنیای علم داده نیز، مدل‌های مختلف برای حل مسایل مختلف طراحی شده‌اند. درک صحیح مساله به شما کمک می‌کند تا روش مناسب را برای حل آن انتخاب کنید و از اتلاف زمان و منابع جلوگیری کنید.

حتی اگر قدرتمندترین الگوریتم هوش مصنوعی را در اختیار داشته باشید، بدون بیان دقیق مساله، گویی کلیدی در قفل نامناسب می‌چرخانید. بیان درست مساله، اعتبار مدل شما را تضمین می‌کند و اطمینان می‌دهد که نتایج حاصله، معتبر و قابل اعتماد هستند. بهره‌مندان و کاربران نهایی، زبان علم داده را به طور کامل درک نمی‌کنند. بیان مساله به زبان ساده و قابل فهم به شما کمک می‌کند تا نیازمندی‌ها و انتظارات آن‌ها را به طور واضح بیان کنید و نتایج مدل را به گونه‌ای توضیح دهید که برای آن‌ها قابل فهم و کاربردی باشد. با تسلط بر هنر بیان مساله در علم داده، می‌توانید:

 مسایل پیچیده را به طور دقیق واکاوی کنید.

 مدل‌های کارآمد و موثری برای حل آن‌ها بسازید.

 نتایج قابل اعتماد و معتبری به دست آورید.

 ارتباط موثری با بهره‌مندان و کاربران برقرار کنید.

مرحله جمع‌آوری داده: شکار گنج در دنیای اطلاعات

در دنیای علم داده، پس از این‌که مساله خود را به طور دقیق مشخص کردید، گام بعدی جمع‌آوری داده‌های مناسب برای حل آن است. گویی در جست‌وجوی گنجی هستید که در اعماق اطلاعات پنهان شده است. چرا جمع‌آوری داده تا این حد مهم است؟ برای این‌که بتوانید تحلیلی دقیق و قابل اعتماد انجام دهید، به داده‌های باکیفیت و هدفمند نیاز دارید. گویی مواد اولیه‌ای که برای ساخت یک بنای محکم لازم است. ابزارهای مختلفی برای جمع‌آوری داده‌ها وجود دارند. انتخاب ابزار مناسب به نوع داده‌ها و محل ذخیره‌سازی آن‌ها بستگی دارد. گویی ابزارهای مختلفی در اختیار دارید که هر کدام برای شکار گنجی خاص مناسب هستند. به خاطر داشته باشید که داشتن حجم زیاد داده، لزوما به معنای بهبود نتایج نیست. تمرکز بر جمع‌آوری داده‌های مرتبط و قابل اعتماد اهمیت بیشتری دارد. گویی به جای جمع‌آوری هر چیزی که در مسیرتان قرار می‌گیرد، فقط به دنبال گنج واقعی هستید. همچنین، فراموش نکنید که جمع‌آوری و استفاده از داده‌ها باید مطابق با قوانین حریم خصوصی و اخلاقی باشد. گویی باید به حقوق و حریم خصوصی افراد احترام بگذارید و از گنج به طور عادلانه و مسئولانه استفاده کنید.

مرحله پاکسازی داده: جلا دادن الماس خام اطلاعات

در دنیای علم داده، پس از جمع‌آوری گنج اطلاعات، نوبت به پاکسازی و آماده‌سازی آن برای تحلیل دقیق می‌رسد. گویی الماسی خام را در دست دارید که باید ناخالصی‌ها را از آن جدا کنید تا درخشش واقعی خود را به نمایش بگذارد. چرا پاکسازی داده‌ها تا این حد مهم است؟ داده‌های نامناسب و ناقص، ناخالصی‌هایی هستند که درخشش تحلیل شما را تحت‌الشعاع قرار می‌دهند و نتایج نادرستی را به بار می‌آورند. پاکسازی داده، جلا دادن الماس است که دقت و اثرگذاری تحلیل شما را به طور چشمگیری افزایش می‌دهد. ما این‌کار به این دلیل انجام می‌دهیم، زیرا داده‌هایی که هیچ نظم و ترتیبی ندارند تحلیل را دشوار می‌کنند. همچنین، داده‌هایی که با مساله ارتباطی ندارند فقط محاسبات را پیچیده می‌کنند. در سویی دیگر، داده‌هایی که ناقص یا اشتباه هستند  اعتماد به تحلیل را خدشه‌دار می‌کنند.

بنابراین باید، داده‌های اضافی و ناقص را شناسایی و حذف کنیم، تمام داده‌ها را به یک فرمت واحد تبدیل کنیم و اشتباهات و خطاها را پیدا و اصلاح کنیم. همچنین، در برخی موارد نیاز داریم داده‌ها را با فرمت مورد نیاز ابزارهای تحلیل سازگار کنیم. با این توصیف باید بگوییم که فرایند پاکسازی داده ممکن است زمان‌بر باشد، اما ضروری است. با پالایش و افزایش کیفیت داده‌ها، تحلیلی دقیق، قابل اعتماد و معنادار به دست خواهد آمد. هر چه داده‌هایتان تمیزتر باشد، نتایج درخشان‌تر خواهند بود.

مرحله تحلیل داده اکتشافی: سفری به سرزمین ناشناخته اطلاعات

در دنیای علم داده، پس از این‌که گنج اطلاعات را جلا دادید، نوبت به کاوش و رمزگشایی آن می‌رسد. گویی در آستانه سفری به سرزمینی ناشناخته هستید که پُر از راز و رمز است. این مرحله، تحلیل داده اکتشافی (EDA) نام دارد و به شما کمک می‌کند تا گنجینه‌های پنهان اطلاعات را کشف کنید. چرا تحلیل داده اکتشافی تا این حد مهم است؟ EDA به شما کمک می‌کند تا الگوها، روندها و بینش‌های ارزشمندی را در داده‌ها کشف کنید که گویی گنجینه‌های پنهان در سرزمین ناشناخته اطلاعات هستند. با درک عمیق‌تر ماهیت داده‌ها و چالش‌های موجود، می‌توانید بهترین مسیر را برای ادامه سفر خود در دنیای علم داده انتخاب کنید. گاهی اوقات، EDA می‌تواند منجر به کشف‌های غیرمنتظره شود که راه‌حل‌های نوآورانه را به ارمغان می‌آورند. گویی گنجی را پیدا می‌کنید که حتی انتظارش را نداشتید. در این سفر اکتشافی، چه کارهایی باید انجام دهیم؟ میانگین، انحراف معیار، توزیع احتمالاتی و سایر آمارها را محاسبه می‌کنید تا مشخصات کلی سرزمین ناشناخته را شناسایی کنید. نمودارهای مختلف مانند هیستوگرام، نمودار پراکندگی و Box Plot را ترسیم می‌کنید تا تصویری واضح از سرزمین اطلاعات به دست آورید. همبستگی بین ویژگی‌ها را بررسی می‌کنید تا ارتباطات و تاثیرگذاری متقابل آن‌ها را کشف کنید. محتوای پرت (Outliers) را شناسایی و حذف می‌کنید تا دقت تحلیل خود را افزایش دهید. به یاد داشته باشید، سفر EDA ماهیت تکرارشونده دارد که ممکن است نیاز باشد چند بار به مراحل مختلف برگردید تا درک عمیق‌تر و کامل‌تری از سرزمین اطلاعات به دست آورید.

مرحله مدل‌سازی داده: ساختن ابزار حل معما

در دنیای علم داده، پس از کاوش در سرزمین اطلاعات و کشف گنجینه‌های پنهان، نوبت به ساختن ابزاری می‌رسد که به شما در حل معما کمک می‌کند. این مرحله، مدل‌سازی داده نام دارد و در آن از قدرت الگوریتم‌های پیچیده برای استخراج اطلاعات ارزشمند از داده‌ها و انجام پیش‌بینی‌های دقیق استفاده می‌کنید. چگونه ابزار حل معما را بسازیم؟ نوع مساله شما، میزان داده‌ها، منابع محاسباتی و نیاز به تفسیرپذیری نتایج، در انتخاب ابزار (مدل) نقش کلیدی دارند. گویی باید از بین ابزارهای مختلف، مناسب‌ترین را برای حل معما انتخاب کنید. هیچ ابزاری بی‌نقص نیست. ممکن است نیاز باشد مدل‌های مختلف را امتحان کنید، نتایج آن‌ها را ارزیابی کنید و پارامترها را تنظیم کنید تا به بهترین نتیجه برسید. گویی باید ابزار خود را بارها و بارها آزمایش کنید تا مطمئن شوید که به درستی کار می‌کند. در این زمینه باید به یکسری نکات کلیدی به شرح زیر دقت کنید:

پیش‌بینی مقادیر خاص: برای پیش‌بینی مواردی مانند قیمت سهام یا میزان فروش استفاده می‌شود.

طبقه‌بندی داده‌ها: برای گروه بندی داده‌ها مانند تشخیص نوع ایمیل یا طبقه‌بندی تصاویر استفاده می‌شود.

خوشه‌بندی داده‌ها: برای شناسایی گروه‌های  مشابه در داده‌ها مانند تقسیم‌بندی مشتریان یا تشخیص الگوهای رفتاری استفاده می‌شود.

مرحله استقرار مدل: استقرار ابزار حل معما در دنیای واقعی

در دنیای علم داده، پس از ساخت ابزار حل معما و تنظیم دقیق آن، نوبت به استقرار آن در دنیای واقعی و استفاده از قدرت آن برای حل مشکلات واقعی می‌رسد. این مرحله، استقرار مدل نام دارد و گامی نهایی در چرخه عمر علم داده است. چگونه ابزار حل معما را در دنیای واقعی مستقر کنیم؟ اولین مورد انتخاب محیط مناسب است. بهترین گزینه در این زمینه سازمان است که برای آزمایش و بررسی اولیه ابزار مناسب است. همچنین، امکان استقرار در ابر برای دستیابی به مقیاس‌بندی و دسترسی به ابزارهای دیگر مفید است. به طور کلی، هنگامی که صحبت از آماده‌سازی ابزار برای استقرار به میان می‌آید باید به یکسری نکات کلیدی دقت کنید:

قبل از استقرار، باید ابزار خود را آماده کنید. این کار شامل تبدیل آن به فرمت مناسب، فشرده‌سازی برای کاهش زمان بارگیری و مستندسازی برای شفافیت عملکرد می‌شود.  یک رابط کاربری برای تعامل با ابزار ایجاد کنید،  ابزار را با سیستم‌های موجود سازمان مانند CRM و ERP ادغام کنید و  عملکرد ابزار را به طور مداوم رصد کنید تا از صحت و کارایی آن اطمینان حاصل کنید. دقت کنید که ابزار فوق ماهیت زنده دارد و نیاز به مراقبت و توجه مداوم دارد. باید آن را با داده‌های جدید به‌روزرسانی کنید، نیازهای کاربران را برآورده کنید و به امنیت، مقیاس‌پذیری، نظارت و تفسیرپذیری آن توجه کنید. به یاد داشته باشید که استقرار مدل، پایان کار نیست. این فقط آغاز سفری جدید برای بهبود مستمر ابزار حل معما است.  موفقیت در استقرار مدل، نیازمند برنامه‌ریزی دقیق و اجرای درست است.

گام‌های سفر به دنیای علم داده: نقشه‌راهی برای یادگیری

علم داده دریایی پهناور و پرماجراست که گنج‌های بی‌شماری در خود نهفته دارد. اگر شما هم آماده کاوش در این اقیانوس هستید و می‌خواهید به یک دانشمند داده تبدیل شوید، به نقشه‌راهی دقیق و ابزارهای مناسب نیاز دارید. در این بخش، گام‌های سفر شما به دنیای علم داده را معرفی می‌کنیم:

۱. گام اول: آشنایی با مفاهیم پایه

در اینترنت می‌توانید مقالات، ویدیوهای آموزشی و کتاب‌های الکترونیکی متعددی را به صورت رایگان پیدا کنید که مفاهیم بنیادی علم داده را به شما آموزش می‌دهند. همچنین، سایت‌های آموزشی نیز دوره‌های تخصصی علم داده را در سطوح مختلف ارائه می‌کنند که می‌توانند دانش تئوری و مهارت‌های فنی شما را به طور کامل ارتقا دهند.

۲. گام دوم: تسلط بر زبان‌های برنامه‌نویسی

پایتون زبان اصلی علم داده است. یادگیری کامل پایتون به شما کمک می‌کند تا الگوریتم‌ها را پیاده‌سازی کنید، داده‌ها را تحلیل کنید و مدل‌های یادگیری ماشین را بسازید. R زبان دیگری است که در علم داده کاربرد فراوانی دارد و برای تجزیه و تحلیل آماری بسیار قدرتمند است.

۳. گام سوم: ریاضی برای یادگیری ماشین

بهتر است به فکر یادگیری ریاضیات پایه مثل جبر خطی، حساب دیفرانسیل و انتگرال و آمار و احتمالات باشید که از مفاهیم ضروری برای یادگیری ماشین هستند. همچنین، دوره‌های تخصصی ریاضی برای یادگیری ماشین به شما کمک می‌کنند تا دانش ریاضی خود را در زمینه علم داده به طور کاربردی ارتقا دهید.

۴. گام چهارم: آماده‌سازی و تجزیه و تحلیل داده‌ها

کتابخانه‌های قدرتمندی مانند NumPy و Pandas در پایتون وجود دارند که آماده‌سازی و تجزیه و تحلیل داده‌ها را آسان می‌کنند. علاوه بر این، دوره‌های آموزشی تجزیه و تحلیل داده‌ها به شما کمک می‌کنند تا با ابزارها و تکنیک‌های لازم برای آماده‌سازی و تحلیل داده‌ها آشنا شوید.

۵. گام پنجم: الگوریتم‌های یادگیری ماشین

درخت‌های تصمیم، رگرسیون خطی، k-نزدیک‌ترین همسایه و SVM از مدل‌های پایه یادگیری ماشین هستند که باید با آن‌ها آشنا شوید. همچنین، شبکه‌های عصبی مصنوعی و یادگیری عمیق در حوزه علم داده بسیار پرکاربرد هستند و دوره‌های آموزشی تخصصی برای یادگیری آن‌ها وجود دارد.

۶. گام ششم: پردازش کلان‌داده‌ها

آپاچی اسپارک، ابزاری قدرتمند برای پردازش حجم عظیمی از داده‌ها است که یادگیری آن برای علم داده ضروری است.

۷. گام هفتم: هوش مصنوعی

یادگیری تقویتی، پردازش زبان طبیعی، بینایی ماشین و رباتیک از شاخه‌های مختلف هوش مصنوعی هستند که می‌توانید با حضور در دوره‌های آموزشی تخصصی، دانش خود در این زمینه را ارتقا دهید. همچنین، کتابخانه‌های پرکاربرد مثل TensorFlow و PyTorch از کتابخانه‌های محبوب هوش مصنوعی هستند که یادگیری آن‌ها در حوزه علم داده بسیار مفید است.

۸. گام هشتم: تمرین و به‌روزرسانی

انجام پروژه‌های عملی علم داده به شما کمک می‌کند تا دانش و مهارت‌های خود را در محیط واقعی به کار بگیرید.

مهارت های مورد نیاز علم داده

به طور کلی و خلاصه مهارت‌های کلیدی موردنیاز علم داده‌ها شامل تسلط بر زبان های برنامه نویسی مانند پایتون و R برای تجزیه و تحلیل داده‌ها، ساخت مدل‌های یادگیری ماشین و اتوماسیون وظایف، درک قوی از مفاهیم آماری مانند توزیع های احتمال، آزمون فرضیه و رگرسیون برای تفسیر داده‌ها و ساخت مدل‌های دقیق، دانش در حوزه جبر خطی و حساب دیفرانسیل و انتگرال، برای درک الگوریتم‌های یادگیری ماشین و بهینه‌سازی مدل‌ها و آشنایی با پایگاه‌های داده، استخراج داده‌ها و ابزارهای مهندسی داده برای جمع‌آوری، ذخیره‌سازی و آماده‌سازی داده‌ها برای تجزیه و تحلیل است.

بخوانید: سیستم مدیریت داده Hive چیست و چه قابلیت هایی دارد ؟