زمان تخمینی مطالعه: 19 دقیقه
علم داده (Data Science) مطالعه و استفاده از داده‌ها برای بهبود درک ما از جهان و اتخاذ تصمیمات بهتر است. به طور کلی، علم داده شامل استخراج دانش و الگوها از داده‌ها است که می‌تواند به ما کمک کند مسایل و چالش‌های مختلف را حل کنیم. در علم داده، از ابزارها و تکنیک‌های متنوعی استفاده می‌شود که شامل جمع‌آوری، تمیزکاری، تحلیل، تفسیر و کاوش داده‌ها است. با استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های مختلف، علم داده می‌تواند الگوهای پنهان در داده‌ها را شناسایی کند و اطلاعات معناداری را از آن استخراج کند. علم داده در بسیاری از زمینه‌ها از جمله علوم طبیعی، بهداشت، تجارت، بازاریابی و غیره کاربرد دارد. با استفاده از ابزارها و تکنیک‌های علم داده، می‌توانیم به تحلیل‌های پیچیده‌تری بپردازیم، پیش‌بینی‌ها و مدل‌های پیشنهادی ایجاد کنیم و تصمیمات بهتری را بگیریم. به طور خلاصه، علم داده در اصل به ما کمک می‌کند از داده‌ها درک بهتری داشته باشیم، الگوها و ارتباطات را بشناسیم و در نهایت تصمیم‌گیری هوشمندانه‌تری انجام دهیم.
چرا علم داده اهمیت دارد؟
علم داده به دلایل زیادی اهمیت دارد و مورد توجه قرار می‌گیرد. اولین مورد استخراج اطلاعات مفید است. با استفاده از تکنیک‌های علم داده، می‌توانیم اطلاعات مفید و معناداری را از داده‌ها استخراج کنیم. این اطلاعات می‌توانند به شرکت‌ها و سازمان‌ها در اتخاذ تصمیمات بهتر و استراتژی‌های موثر کمک کنند. این علم در پیش‌بینی و مدل‌سازی نیز کاربرد دارد. علم داده به ما امکان می‌دهد با استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های پیشرفته، پیش‌بینی‌های دقیق‌تری درباره رویدادها و رفتارهای آینده داشته باشیم. رویکردی که به شرکت‌ها و سازمان‌ها کمک می‌کند برنامه‌ریزی بهتری انجام دهند و بهبودهای لازم را اعمال کنند. با تحلیل داده‌ها و شناسایی الگوها، می‌توانیم فرایندها را بهبود دهیم و کارایی را افزایش دهیم. با این توصیف به شرکت‌ها کمک کند تا مشکلات را شناسایی کنند، روند تولید را بهبود بخشند و هدفمندی بیشتری در استفاده از منابع به وجود آورند. ترکیب این عوامل با یکدیگر باعث شده تا علم داده به طور فزاینده در حوزه‌های مختلف مانند پزشکی، علوم طبیعی، تجارت، بازاریابی، حمل و نقل و غیره استفاده می‌شود. به طور کلی، علم داده می‌تواند به شرکت‌ها و سازمان‌ها کمک کند از داده‌ها بهره‌برداری کرده و تصمیمات هوشمندتری اتخاذ کنند.
تاریخچه علم داده
تاریخچه علم داده به دهه‌ها قبل باز می‌گردد که همسو با گسترش فناوری و افزایش حجم داده‌ها است. این علم اولین بار در دهه ۱۹۶۰ میلادی پدید آمد. در این دهه، محققان و دانشمنان علوم کامپیوتر به دنبال راه‌حل‌هایی برای پردازش و تحلیل کلان داده‌ها بودند. این دهه شاهد برخی از مبانی ریاضیات و مباحث آماری بودیم که به طور گسترده‌ای در آینده مورد استفاده قرار گرفتند. در دهه ۱۹۸۰، با پیشرفت فناوری، تکنولوژی‌های جدیدی برای جمع‌آوری و ذخیره‌سازی داده‌ها ابداع شدند. تکنولوژی‌هایی در حوزه پایگاه داده‌ها و ابزارهای مدیریت داده توانستند به متخصصان در تحلیل و استفاده بهینه از داده‌ها کمک کنند. همچنین، در این دهه، روش‌ها و الگوریتم‌های جدیدی برای استخراج اطلاعات از داده‌ها توسعه یافت. در دهه ۱۹۹۰، با ظهور اینترنت و افزایش فعالیت‌های آنلاین، حجم زیادی از داده‌ها تولید شد. این حجم بزرگ از داده‌ها نیازمند رویکردها و روش‌های جدید برای مدیریت، تحلیل و بهره‌برداری از آن‌ها بود. در این دهه، تکنیک‌های مدل‌سازی، داده کاوی و آماری برای تحلیل داده‌ها رواج یافت.
در دهه ۲۰۰۰، با پیشرفت سریع فناوری و رشد نرم‌افزارها و سخت‌افزارها، علم داده به عنوان یک حوزه جدید و مستقل شناخته شد. در این دهه، ابزارها و فرایندهای جدیدی برای تحلیل و استفاده از داده‌ها توسعه یافت. همچنین، با ظهور شبکه‌های اجتماعی و افزایش استفاده از داده‌های مربوط به کاربران، تحلیل شبکه و تحلیل اجتماعی به عنوان بخشی مهم از علم داده مورد توجه قرار گرفت. در دهه ۲۰۱۰ میلادی با افزایش سریع تکنولوژی‌های مرتبط با داده‌ها، علم داده به یکی از حوزه‌های برجسته در علوم کامپیوتر و تجزیه و تحلیل داده‌ها تبدیل شد. این دهه شاهد رشد تصاعدی کلان داده‌ها (Big Data) بودیم که ما را نیازمند روش‌های جدیدی برای ذخیره‌سازی، پردازش و تحلیل داده‌ها کرد. همچنین، با پیشرفت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، تکنیک‌های پیشرفته‌تری برای تحلیل و پیش‌بینی داده‌ها به وجود آمد. در سال‌های اخیر، علم داده‌ها و تجزیه و تحلیل آن‌ها به طور گسترده در صنایع و حوزه‌های مختلف مورد استفاده قرار می‌گیرد. شرکت‌ها و سازمان‌ها از تحلیل داده‌ها برای بهبود عملکرد، تصمیم‌گیری هوشمند، شناسایی الگوها و روندها، ارائه پیش‌بینی‌های دقیق‌تر و بهبود تجربه کاربر استفاده می‌کنند. همچنین، علم داده در پژوهش‌های علمی و علوم اجتماعی نقش مهمی دارد و به ما اجازه می‌دهد در حوزه‌های مختلف از راه‌حل‌های نوآورانه‌ای استفاده کنیم.
مراحل علم داده چیست؟
در علم داده، تعریف مساله اولین و مهم‌ترین گام است که در آن مشکل یا سوالی که قصد حل یا پاسخ به آن را دارید، شناسایی و فرمول‌بندی می‌شود. تعریف مساله به شما کمک می‌کند تا هدف و محدوده کار خود را مشخص کنید و برنامه‌ریزی برای تحقیقات و تحلیل داده‌ها را آغاز کنید. برای تعریف مساله در علم داده باید به چند نکته مهم دقت کنید.
اولین مورد شناسایی مساله است. در این مرحله، مشکل یا سوالی که قصد حل یا پاسخ به آن را دارید، شناسایی می‌شود. می‌توانید با بررسی مواضع مشابه در ادبیات مربوطه، مشاهده نیازها و نقص‌ها در حوزه مورد نظر یا بررسی مشکلات و چالش‌های واقعی در عمل، به شناسایی مساله بپردازید. در این مرحله، مساله به‌طور دقیق و جزیی‌تر تحلیل می‌شود که شامل تعیین ابعاد و متغیرهای مورد نیاز برای حل مساله، مشخص کردن داده‌های مورد نیاز، تعیین معیارهای اندازه‌گیری و سایر جنبه‌های مهم مساله است. در ادامه نوبت به فرمول‌بندی مساله می‌رسد. در این مرحله، مساله به صورت ریاضی یا الگوریتمی فرمول‌بندی می‌شود. به عبارت دیگر، مدل ریاضی یا الگوریتمی ایجاد می‌شود که بتواند مساله را به روش ساختارمند حل کند. در ادامه محدوده کار و مجموعه داده‌های مورد نیاز برای حل مساله تعیین می‌شود که شامل تعیین نوع و ساختار داده‌ها، منابع داده‌ها و فرآیند جمع‌آوری داده‌ها است. با توجه به توضیحاتی که ارائه کردیم تعریف دقیق و صحیح مساله در علم داده‌ها، اساسی‌ترین قدم برای بهره‌برداری از قدرت تحلیل داده و یافتن راه‌حل‌های بهینه است.
آماده‌سازی داده‌ها در علم داده‌ها
آماده‌سازی داده‌ها یکی از مراحل حیاتی که شامل پالایش، تبدیل و تجزیه داده‌ها به صورتی است که بتوان در مراحل بعدی تحلیل و استفاده شوند. این برای آماده‌سازی داده‌ها باید به چند نکته مهم دقت کرد. اولین مورد پالایش داده‌ها است که شامل شناسایی و حذف داده‌های غیرمعتبر، از دست رفته یا ناقص است. در این مرحله ممکن است نیاز تغییراتی در داده‌ها ایجاد شود، سطرهای داده ناقص حذف شوند یا از روش‌های بهینه‌ای برای انجام کارها استفاده کرد. در صورت وجود داده‌های تکراری، می‌توان آن‌ها را حذف کرد تا داده‌های تکراری تاثیری بر تحلیل نداشته باشند و دقت تحلیل‌ها را بالا ببرید. یکی از کارهای مهمی که باید در این زمینه انجام شود تبدیل فرمت‌ها است. ممکن است داده‌هایی با فرمت‌های مختلف مانند CSV، Excel، JSON و غیره داشته باشید. در این صورت، می‌توانید آن‌ها را به یک فرمت مشترک تبدیل کنید تا بتوانید با همه داده‌ها به راحتی کار کنید. در بسیاری از موارد، ممکن است نیاز به استخراج ویژگی‌های جدید از داده‌ها داشته باشید که شامل تبدیل متغیرهای متنی به متغیرهای عددی، استخراج ویژگی‌های زمانی، محاسبه آمار‌ها و موارد مشابه است.
یکی از وظایف اصلی متخصصان علم داده‌ها مقیاسبندی است. مقیاسبندی در ارتباط با مقادیر عددی در بازه‌های مختلف، استفاده بهینه از داده‌ها و جلوگیری از تاثیر ناهمگنی مقیاس‌ها در تحلیل، نرمال‌سازی داده‌ها و موارد مشابه است. در هر مرحله از آماده‌سازی داده‌ها، اصل مهمی که باید به آن دقت کنید حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها است. همچنین، ممکن است نیاز به انجام تحلیل‌های اکتشافی بر روی داده‌ها ضروری باشد تا الگوها و روابط مخفی در داده‌ها کشف شوند.
در نهایت مرحله آماده‌سازی داده‌ها بستگی بسیار زیادی به خصوصیات داده‌ها و نیازهای پروژه دارد. بهتر است در هر پروژه، بر اساس شرایط خاص خود، روش‌ها و فنون مربوطه را انتخاب کنید و فرآیند آماده‌سازی داده‌ها را با دقت انجام دهید.
مرحله استخراج ویژگی داده‌ها در علم داده
مرحله استخراج ویژگی داده‌ها، فرآیندی است که در آن ویژگی‌های معنادار و مفید از داده‌ها استخراج می‌شوند. استخراج ویژگی‌ها به دلیل اهمیت بالای آن در تحلیل داده‌ها و ساخت مدل‌ها، از مراحل اساسی و حیاتی در علم داده است. این فرآیند بر مبنای مراحل مختلفی انجام می‌شود.
اولین مرحله تعریف ویژگی‌ها است. در این مرحله، باید ویژگی‌های مورد نیاز برای تحلیل داده‌ها را تعریف کنید که شامل تعیین نوع ویژگی (عددی، متنی، دسته‌ای و غیره) و توصیف دقیق آن ویژگی است. مرحله بعدی استخراج ویژگی‌ها است. پس از تعریف ویژگی‌ها، باید ویژگی‌ها را از داده‌ها استخراج کنید که می‌تواند به صورت مستقیم با استفاده از روش‌های محاسباتی مختلف (مانند روش‌های آماری، تبدیل‌های ریاضی و غیره) یا با استفاده از روش‌های پیچیده‌تری مانند الگوریتم‌های یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی و روش‌های پردازش سیگنال انجام شود. پس از تعریف ویژگی‌ها موارد موردنیاز باید انتخاب شوند که ممکن است تعداد زیادی ویژگی حاصل شود که همه آن‌ها مورد استفاده قرار نگیرند. در این صورت، باید برای حذف ویژگی‌های غیرضروری و انتخاب ویژگی‌های مهم و مفید، روش‌ها و الگوریتم‌هایی را به کار ببرید. به طور مثال، می‌توانید از روش‌های مبتنی بر ارزش ویژگی (مثل ضریب اهمیت ویژگی) یا الگوریتم‌های انتخاب ویژگی (مانند الگوریتم‌های بازگشتی و الگوریتم‌های ترکیبی) استفاده کنید. در برخی موارد، ممکن است نیاز به ترکیب چند ویژگی با هم و ساخت ویژگی‌های جدید داشته باشید که می‌تواند با استفاده از روش‌های هندسی، روش‌های آماری یا روش‌های دیگر انجام شود. هدف از ترکیب ویژگی‌ها، برقراری ارتباط بین آن‌ها است که می‌تواند اطلاعات جدید و مفید را درباره داده‌ها ارائه کند.
در صورتی که ویژگی‌ها در مقیاس‌های مختلف قرار داشته باشند، ممکن است نیاز به نرمال‌سازی آن‌ها داشته باشید تا تاثیر ناهمگنی مقیاس‌ها در تحلیل داده‌ها کاهش یابد. برای این منظور می‌توانید از روش‌های مختلفی مانند مقیاسبندی مین‌مکس، نرمال‌سازی استاندارد یا تبدیل‌های دیگر استفاده کنید. پس از استخراج ویژگی‌ها و قبل از استفاده از آن‌ها در مدل‌ها و تحلیل‌ها، می‌توانید عملکرد و کارایی ویژگی‌ها را ارزیابی کنید که شامل استفاده از روش‌های ارزیابی ویژگی مانند تحلیل اهمیت ویژگی، معیارهای ارزیابی مدل (مانند دقت، فراخوانی، دقت و سایر معیارها) و آزمون‌های آماری است.
مرحله مدل‌سازی داده در علم داده
یک مثال عملی از مدل‌سازی داده می‌تواند مدل‌سازی پیش‌بینی قیمت خودروها با استفاده از ویژگی‌های مختلف خودروها باشد. در این مثال، می‌خواهیم بر اساس ویژگی‌هایی نظیر سال تولید، برند، مدل، قدرت موتور، تعداد کیلومتر طی شده و غیره قیمت خودروها را پیش‌بینی کنیم. مراحل اصلی مدل‌سازی داده در این مثال به شرح زیر است:
جمع‌آوری داده‌ها: ابتدا باید داده‌های مربوط به خودروها را جمع‌آوری کنید که می‌تواند شامل اطلاعاتی مانند سال تولید، برند، مدل، قدرت موتور، تعداد کیلومتر طی شده، نوع سوخت و سایر ویژگی‌های مرتبط با خودروها باشد. داده‌های مورد نیاز می‌توانند از منابع مختلف مانند پایگاه‌های داده خودروها، وبسایت‌های فروش خودرو و سایر منابع مشابه به دست آید.
پیش‌پردازش داده‌ها: پس از جمع‌آوری داده‌ها، باید آن‌ها را پیش‌پردازش کنید که ممکن است شامل حذف داده‌های ناقص، تبدیل ویژگی‌های متناظر به فرمت مناسب برای مدل‌سازی (مانند اعداد برای مدل‌های ریاضی) و انجام عملیات مشابه با داده‌های دیگر (مانند نرمال‌سازی) باشد.
انتخاب مدل: بر اساس نوع مساله و داده‌های خود، باید یک مدل مناسب را انتخاب کنید. در این مثال، می‌توانید از مدل‌های رگرسیون خطی، شبکه‌های عصبی، درخت تصمیم یا روش‌های دیگر برای پیش‌بینی قیمت خودروها استفاده کنید.
آموزش مدل: پس از انتخاب مدل، باید مدل را با استفاده از داده‌های آموزشی، آموزش دهید. در این مرحله، مدل بر اساس الگوریتم آموزشی خود (مانند روش نزدیک‌ترین همسایه یا روش نزدیک‌ترین مجموعه) پارامترهای خود را بهینه می‌کند تا بهترین تطابق بین ویژگی‌ها و قیمت خودروها را داشته باشد.
ارزیابی مدل: پس از آموزش مدل، باید عملکرد آن را ارزیابی کنید که می‌تواند شامل اندازه‌گیری معیارهایی مانند خطای میانگین مربعات (Mean Squared Error) یا ضریب تعیین (Coefficient of Determination) بر روی داده‌های آزمون باشد. با این ارزیابی، می‌توانید ببینید که مدل چقدر دقیق در پیش‌بینی قیمت خودروها عمل می‌کند.
استفاده از مدل: پس از آموزش و ارزیابی مدل، می‌توانید از آن برای پیش‌بینی قیمت خودروهای جدید استفاده کنید. با وارد کردن ویژگی‌های جدید خودرو، مدل می‌تواند قیمت تقریبی آن را پیش‌بینی کند.
مرحله ارزیابی مدل در علم داده
مرحله ارزیابی مدل، یک مرحله بسیار مهم است که به ما امکان می‌دهد عملکرد و کارایی مدل ساخته شده را بررسی کنیم. در این مرحله، ما مدل را با استفاده از داده‌های مستقل از داده‌های آموزش و تست می‌سنجیم و می‌اندازیم. فرآیند انجام این کار به شرح زیر است:
تقسیم داده‌ها: برای ارزیابی مدل، باید داده‌ها را به دو یا چند مجموعه تقسیم کنیم. به طور معمول، داده‌ها به دو بخش تقسیم می‌شوند که مجموعه آموزش و مجموعه آزمون یا اعتبارسنجی نام دارند. مجموعه آموزشی برای آموزش مدل استفاده می‌شود و مجموعه آزمون برای ارزیابی عملکرد مدل استفاده می‌شود. همچنین، می‌توان یک مجموعه جداگانه به نام مجموعه اعتبارسنجی یا ارزیابی متقابل (validation set) نیز برای انتخاب بهترین پارامترها و تنظیم مدل استفاده کرد.
انجام پیش‌بینی: در این مرحله، باید مدل را با استفاده از داده‌های مجموعه آزمون یا اعتبارسنجی ارزیابی کنیم. مدل بر روی داده‌های تست پیش‌بینی می‌کند و خروجی‌های پیش‌بینی شده را ارائه می‌دهد. به طور معمول، برخی از معیارهای ارزیابی نظیر دقت (accuracy)، صحت (precision)، فراخوانی (recall)، اف‌معیار (F1 score) و ماتریس درهم ریختگی (confusion matrix) برای ارزیابی مدل استفاده می‌شود.
تحلیل نتایج: بر اساس خروجی‌های پیش‌بینی مدل و معیارهای ارزیابی، باید عملکرد مدل را تحلیل کنیم. بررسی دقت مدل در پیش‌بینی داده‌های مثبت و منفی، توزیع درست پیش‌بینی‌ها و موراد این چنینی انجام می‌شود.
مرحله استقرار و نگهداری مدل در علم داده
مرحله استقرار و نگهداری مدل بسیار مهم است و شامل فرآیندهایی است که در طول زمان برای حفظ و بهبود عملکرد مدل استفاده می‌شود. اولین کاری که باید انجام شود، استقرار مدل است. پس از آموزش و ارزیابی مدل، باید آن را در محیط عملی مستقر کنید که شامل تبدیل مدل به یک فرمت قابل اجرا است. در ادامه نوبت به انتقال داده‌ها می‌رسد. برای استفاده مدل در محیط عملی، باید داده‌های ورودی را به مدل ارسال کنید که ممکن است نیاز به انتقال داده‌ها از منبع ذخیره‌سازی اصلی (مانند پایگاه‌داده) به سیستم هدف داشته باشید. این فرآیند ممکن است شامل تبدیل و تمیزکاری داده‌ها باشد تا با فرمت و الگوهای مورد نیاز مدل سازگار شوند. در ادامه نوبت به مانیتورینگ و نظارت می‌رسد. بعد از استقرار مدل، باید عملکرد آن را مورد بررسی قرار دهید که شامل نظارت بر عملکرد مدل از طریق داده‌های واقعی، اندازه‌گیری عملکرد مدل با استفاده از معیارهای مناسب و اعمال تغییرات و بهبودهای لازم برای بهبود عملکرد مدل است.
در طول زمان، ممکن است نیاز به به‌روزرسانی مدل داشته باشید که می‌تواند به دلیل تغییر در الگوریتم‌ها، داده‌های جدید یا نیازهای تجاری باشد. در این صورت، باید مدل را با استفاده از داده‌های جدید آموزش داده و پس از آموزش مجدد، مدل جدید را مستقر کنید. در نهایت نوبت به نگهداری از مدل می‌رسد که حفظ و مرتب‌سازی فایل‌های مدل، نسخه‌بندی مدل و مستندسازی فنی مدل است. همچنین، باید پشتیبانی فنی و رفع اشکالات مدل را در صورت نیاز انجام دهید.
مرحله استقرار و نگهداری مدل در علم داده برای حفظ عملکرد و بهره‌وری مدل بسیار اهمیت دارد. با مراقبت و به‌روزنگهداری مدل، می‌توانید از قابلیت‌های مدیریت منابع نرم‌افزاری و مدیریت نسخه استفاده کنید. با توجه به تغییرات در محیط و نیازهای کسب و کار، ممکن است لازم باشد مدل را به‌روزرسانی و دوباره آموزش دهید تا با داده‌های جدید سازگار باشد.
مهندس علم داده چه وظایفی دارد؟
مهندس علم داده وظایف متعددی در حوزه علم داده دارد. وظایف او شامل جمع‌آوری و تمیزکاری داده‌ها، آنالیز و استخراج اطلاعات مفید از داده‌ها، ساخت و آموزش مدل‌های پیش‌بینی و یادگیری ماشین، ارزیابی و بهبود عملکرد مدل‌ها و استقرار آن‌ها در محیط‌های عملی و تحلیل و تفسیر نتایج حاصل از مدل‌ها است. همچنین، مهندس علم داده باید توانایی ارتباط و همکاری با تیم‌های مختلف را داشته باشد و بتواند نتایج و فرآیندهای خود را به شکل قابل فهم و قابل استفاده برای سایر افراد در سازمان یا شرکت ارائه دهد. به طور کلی، مهندس علم داده مسئولیت ایجاد راهکارهای تحلیلی و استفاده از داده‌ها برای ارتقای تصمیم‌گیری‌ها و بهبود عملکرد سازمان را بر عهده دارد.
مشاغل مرتبط با علم داده
علم داده، زمینه‌ای گسترده است که در آن می‌توان در حوزه‌های مختلفی شغل یافت. مشاغل مرتبط با علم داده عبارتند از: مهندس علم داده که مسئول جمع‌آوری و تمیزکاری داده‌ها، ساخت و آموزش مدل‌های پیش‌بینی و یادگیری ماشین، و ارزیابی و بهبود عملکرد مدل‌ها است. دانشمند داده (Data Scientist) که به تجزیه و تحلیل داده‌ها و استخراج الگوها و اطلاعات مفید از آن‌ها می‌پردازد و بهبود فرآیندهای تصمیم‌گیری را هدف می‌گیرد. متخصص تحلیل داده (Data Analyst) که وظیفه تحلیل دقیق داده‌ها و تهیه گزارشات و داشبوردهای تحلیلی را بر عهده دارد. متخصص داده (Data Engineer) که فرآیندهای جمع‌آوری و ذخیره‌سازی داده‌ها را طراحی و پیاده‌سازی می‌کند. مشاور تجزیه و تحلیل داده (Data Consultant) که به شرکت‌ها و سازمان‌ها کمک می‌کند تا از داده‌های خود بهره‌وری بیشتری داشته باشند و راهکارهای تحلیلی مناسب را پیاده کنند. موارد یاد شده تنها چند مورد از مشاغل مرتبط با علم داده‌ها هستند، هرچند در عمل می‌توان در زمینه‌های مختلف دیگری نیز مشاغل مرتبط را شناسایی کرد.
ابزارهای علم داده
علم داده از ابزارهای متنوعی برای جمع‌آوری، تحلیل و استفاده از داده‌ها استفاده می‌کند. برخی از مهم‌ترین ابزارهای علم داده به شرح زیر هستند:
پایتون: زبان برنامه‌نویسی پایتون محبوبیت زیادی در علم داده‌ها دارد. بسته‌هایی مانند NumPy، Pandas و Scikit-learn که به تحلیل داده‌ها، عملیات عددی و ماشینی و توسعه مدل‌های یادگیری ماشین کمک می‌کنند، در اکوسیستم پایتون قرار دارند.
زبان برنامه‌نویسی آر: یک زبان برنامه‌نویسی و محیط آماری برای تحلیل داده‌ها است. این ابزار شامل بسته‌هایی مانند dplyr، ggplot2 و caret است که برای انجام عملیات آماری، تجزیه و تحلیل داده‌ها و مدل‌سازی آماری استفاده می‌شوند.
SQL: برای مدیریت و استخراج داده‌ها از پایگاه‌های داده رابطه‌ای (مانند MySQL، PostgreSQL و Oracle) استفاده می‌شود. SQL می‌تواند به عنوان ابزاری برای پرس و جوی داده‌ها، ترکیب داده‌ها و ایجاد گزارشات تحلیلی استفاده شود.
Apache Hadoop: یک سیستم توزیع شده است که برای ذخیره و پردازش حجم بزرگی از داده‌ها استفاده می‌شود. ابزارهایی مانند Hadoop Distributed File System (HDFS) و Apache Spark که بر روی هدوپ اجرا می‌شوند، به تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ و پردازش موازی کمک می‌کنند.
Tableau: یک ابزار تجزیه و تحلیل تجاری داده‌ها است که به کاربران اجازه می‌دهد داده‌ها را به شکل گرافیکی نمایش دهند و داشبوردها و گزارشات تحلیلی تعاملی ایجاد کنند. این ابزار قابلیت اتصال به منابع مختلف داده را دارد و برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و ارائه نتایج به شکل بصری بسیار قدرتمند است.
علاوه بر این‌ها، ابزارهای دیگری مثل MATLAB، SAS، TensorFlow، KNIME و RapidMiner نیز در زمینه علم داده استفاده می‌شوند. انتخاب ابزار مناسب بستگی به نیازها، مهارت‌ها و موارد استفاده مورد نظر دارد.
پیش نیازهای علم داده
برای ورود به حوزه علم داده، تعدادی پیش‌نیاز و مهارت وجود دارد. اولین مورد مفاهیم آماری است. آشنایی با مفاهیم آماری اساسی مثل توزیع‌ها، انحراف معیار، احتمال و آزمون فرضیه ضروری است. این مفاهیم به شما در درک داده‌ها، تحلیل آن‌ها و ارزیابی مدل‌های آماری کمک خواهند کرد. مورد بعدی برنامه‌نویسی است. مهارت برنامه‌نویسی در زبان‌هایی مانند پایتون و آر بسیار مهم است. این زبان‌ها به شما امکانات قدرتمندی در تحلیل داده‌ها و توسعه مدل‌های یادگیری ماشین می‌دهند. آشنایی با مفاهیم پایگاه‌های داده و زبان SQL برای استخراج و مدیریت داده‌ها ضروری است. این مهارت به شما کمک می‌کند تا داده‌ها را به طور موثری استخراج و بهبود عملکرد آن‌ها را بررسی کنید. تجربه و تحلیل داده‌ها و استفاده از ابزارهای مختلف مانند Pandas و NumPy بسیار مفید است که شامل تمیزکاری داده‌ها، تجزیه و تحلیل آماری و استخراج الگوها از داده‌ها است.
درک اصول یادگیری ماشین و توانایی ساخت و آموزش مدل‌های پیش‌بینی و تصمیم‌گیری بر اساس داده‌ها اساسی است. ابزارهایی مانند Scikit-learn و TensorFlow می‌توانند در این زمینه مفید باشند. همچنین، به این نکته توجه داشته باشید که استدلال و تفکر تحلیلی، توانایی حل مساله و قدرت ارتباطی و همکاری با تیم‌های دیگر مهارت‌های مهمی هستند که یک مهندس علم داده باید داشته باشد. این پیش‌نیازها می‌توانند به شما کمک کنند در علم داده موفق شوید.
بدون دیدگاه