این روزها با توجه به حجم انبوهی از داده‌ها که از روش‌های مختلف به دست می‌آیند، علم داده به یکی از ضروری‌ترین بخش‌های صنایع تبدیل شده است. محبوبیت این دانش در طول سال‌ها بیش‌تر شده است و شرکت‌ها برای رشد کسب‌وکار خود و افزایش رضایت مشتریان، تکنیک‌های علم داده را اجرا می‌کنند. البته خیلی از مدیران شرکت‌ها و کسب‌وکارهای بزرگ و کوچک هم نمی‌دانند دیتا ساینس چیست و علم داده چه کاربردی دارد. در نتیجه دانشمندان داده یا دیتا ساینتیست‌ها با آموزش این علم و استخدام در شرکت‌ها به حل مشکلات و کشف الگوهای پنهان کسب‌وکارها برای رشد بیش‌تر و رقابت با کسب‌وکارهای دیگر می‌پردازند. در این مطلب الوکام، پلتفرم برگزاری کلاس آنلاین، همراه ما باشید تا به طور مفصل بگوییم علم داده چیست و چه کاربردهایی در صنایع مختلف دارد.
قبل از این که با همه چیز درباره Data science آشنا شوید، باید بدانید که علم داده چیست. علم داده به سازمان‌ها کمک می‌کند که داده‌های پنهان را برای شناخت و درک صحیح، استخراج کنند. مفهوم علم داده به‌صورت یک رویکرد چند رشته‌ای است که اصول و شیوه‌های مربوط به حوزه‌های ریاضی، آمار، هوش مصنوعی و مهندسی کامپیوتر را برای تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده‌ها، ترکیب می‌کند.
احتمالا با حوزه‌های ریاضی، آمار و کامپیوتر آشنایی دارید، ولی برای کسب اطلاعات بیش‌تر درباره AI، کافی است مطلب هوش مصنوعی چیست را در سایت الوکام بخوانید. تجزیه و تحلیل از طریق این علم به دانشمندان داده کمک می‌کند تا به سوالات زیادی پاسخ دهند. پاسخ به سوالاتی مانند آن‌چه اتفاق افتاده، چرا اتفاق افتاده، چه اتفاقی خواهد افتاد و با توجه به نتایج، چه کاری می‌توان انجام داد؟
نگاهی به گذشته و بررسی آینده علم داده
اصطلاح علم داده چندان جدید نیست و معانی و مفاهیم آن در طول زمان تغییر کردند. این کلمه برای اولین بار در دهه ۶۰ به عنوان جایگزینی برای آمار ظاهر شد. در اواخر دهه ۹۰ بود که متخصصان علوم کامپیوتر، این اصطلاح را رسمی کردند. ارائه تعریف پیشنهادی برای علم داده باعث شد به عنوان حوزه‌ای مجزا با سه جنبه طراحی داده، جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل معرفی شود. بعد از آن هم یک دهه دیگر طول کشید تا این علم را در خارج از دانشگاه‌ها استفاده کنند.
هوش مصنوعی و نوآوری‌های ماشین لرنینگ، پردازش داده‌ها را سریع‌تر و کارآمدتر کرده است. همین موضوع باعث شده صاحبان خیلی از کسب‌وکارها به دنبال پاسخی برای این سوال باشند که علم داده چیست و چقدر به درد کسب‌وکارشان می‌خورد. این روزها کم‌تر کسب‌وکاری می‌تواند بدون استفاده از علم داده موفق شود، در نتیجه تقاضای صنایع مختلف باعث شده مجموعه‌ای از دوره‌ها، مدارک تحصیلی و موقعیت‌های شغلی در حوزه علم داده به وجود بیایند. در واقع کسب‌وکارها و عناوین شغلی جدیدی با ارائه خدمات در رشته علم داده ایجاد شدند. بنابراین می‌توان گفت دیتا ساینس، یک حوزه پرتقاضا در آینده خواهد بود که برای ورود به بازار کار و موفقیت در آن باید مهارت کاملی در زمینه جمع‌آوری، پردازش، تصویرسازی و استفاده موثر از داده‌ها داشت.
چرا علم داده مهم است؟
با توجه به تعریف این دانش و بررسی تاریخچه آن، اکنون سوال پیش می‌آید که دلیل اهمیت علم داده چیست و چرا تا این حد به آن توجه می‌شود. علم داده مهم است، زیرا برای تولید معنا از داده‌ها، ترکیبی از ابزارها، روش‌ها و فناوری‌های مختلف به کار برده می‌شود. در سازمان‌های مدرن، انبوهی از داده‌ها وجود دارند. همچنین تعداد ابزارهایی که می‌توانند اطلاعات را به طور خودکار جمع‌آوری و ذخیره کنند، رو به افزایش هستند. برای مثال سیستم‌های آنلاین و درگاه‌های پرداخت، داده‌های بیش‌تری را در زمینه‌های تجارت، الکترونیک، پزشکی، مالی و… جمع‌آوری می‌کنند. در نتیجه ما داده‌های متنی، صوتی، تصویری و ویدئویی زیادی را در دسترس داریم.
این روزها شرکت‌های زیادی به اهمیت علم داده، هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ پی بردند. آیا می‌دانید ماشین لرنینگ چیست و چه کاربردی دارد؟ جدا از حوزه کاری و اندازه شرکت، سازمان‌هایی که می‌خواهند در عصر داده‌های بزرگ رقابتی باقی بمانند، باید قابلیت‌های علم داده را به طور کارآمد توسعه دهند و پیاده‌سازی کنند. در غیر این صورت در خطر عقب‌ماندگی از سایر سازمان‌ها قرار می‌گیرند.
دیتا ساینس یا علم داده چه مزایایی دارد؟
بعد از آشنایی با مفهوم دیتا ساینس، اکنون این سوال پیش می‌آید که مزایای علم داده چیست؟ این علم در حال متحول کردن شیوه عملکرد شرکت‌ها است. بسیاری از کسب‌وکارها جدا از اندازه‌ی خود، به یک استراتژی قوی دیتا ساینس نیاز دارند که از دور رقابت با کسب‌وکارهای دیگر خارج نشوند و بتوانند رشد کنند. از مزایای علم داده می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:
کشف الگوهای جدید و تغییردهنده
علم داده به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا الگوها و روابط جدیدی را کشف کنند که تغییراتی را در سازمان به وجود می‌آورند. این علم می‌تواند تغییرات کوچکی را در کسب‌وکارها ایجاد کند که در سود به‌دست‌آمده تاثیر زیادی دارند. برای مثال یک کسب‌وکار اینترنتی با استفاده از این علم کشف می‌کند که بسیاری از مشتریان ثبت درخواست خرید خود را بعد از ساعات کاری انجام می‌دهند. بررسی‌ها نشان داده که احتمال خرید مشتری‌ها در صورت دریافت پاسخ سریع به جای پاسخ در روز کاری بعدی، افزایش پیدا می‌کند. ارائه خدمات و پاسخگویی به مشتریان به‌صورت ۲۴ ساعته، احتمال خرید در مشتریان را افزایش می‌دهد و درآمد شما تا ۳۰ درصد بیش‌تر می‌شود.
کشف راه‌حل‌های جدید
علم داده شکاف‌ها و مشکلاتی را نشان می‌دهد که بدون استفاده از آن، هرگز کشف نمی‌شدند. درک بیش‌تر از تصمیمات برای خرید، بازخورد مشتریان و فرایندهای فروش آنلاین می‌تواند راه‌حل جدیدی برای مشکلات موجود کشف کند. برای مثال با نظرسنجی در شبکه‌های اجتماعی، نظر مردم را درباره فرایند خرید از کسب‌وکار خود بپرسید. تجزیه و تحلیل‌ها نشان می‌دهد که مشتریان در دوره‌های اوج خرید، رمز عبور خود را فراموش می‌کنند و از فرایند سیستم بازیابی رمز عبور ناراضی هستند. اکنون شما باید راه‌حل جدیدی را کشف کنید که رضایت مشتریان را تا حد زیادی افزایش دهد.
حل مشکلات احتمالی بلافاصله بعد از وقوع
برای کسب‌وکارها به ویژه شرکت‌های بزرگ، پاسخ دادن به تغییرات ایجادشده در همان زمان کمی سخت است. این موضوع اختلالاتی را در فعالیت‌های شرکت به وجود می‌آورد. شرکت‌ها می‌توانند به وسیله علم داده، مشکلات را پیش‌بینی کنند و به شرایط مختلف، واکنش خوبی نشان دهند. برای مثال یک شرکت حمل‌ونقل کامیون از علم داده برای کاهش زمان خرابی کامیون‌ها استفاده می‌کند. این شرکت با استفاده از دیتا ساینس، مسیرها و تغییر الگوهایی را که سریع‌تر باعث خرابی می‌شوند، تشخیص داده و برنامه آن‌ها را تغییر می‌دهد. همچنین لوازم یدکی را که چندین بار نیاز به تعویض دارند، آماده می‌کند تا کامیون‌ها در صورت خرابی زودتر تعمیر شوند.
کاربردهای علم داده چیست؟
- حوزه درمان: شرکت‌های حوزه درمان از علم داده برای ساخت ابزارهای پیشرفته پزشکی به منظور تشخیص و درمان بیماری‌ها استفاده می‌کنند.
- حوزه بازی‌ها: در حال حاضر بازی‌های ویدئویی و رایانه‌ای با کمک علم داده ساخته می‌شوند که تجربه بازی را به سطح بالاتری می‌رسانند.
- تشخیص تصویرها: یکی از شناخته‌شده‌ترین کاربردهای علم داده، شناسایی تصاویر است. این دانش برای شناسایی اشیا در یک تصویر کاربرد دارد.
- سیستم‌های پیشنهادی: یکی دیگر از کاربردهای علم داده، استفاده از آن در سیستم‌های پیشنهادی است. نتفلیکس و آمازون بر اساس آن‌چه که دوست دارید تماشا کنید یا بخرید، فیلم و محصول مناسب شما را پیشنهاد می‌دهند. برای آشنایی با عملکرد این سیستم‌ها باید بدانید دیپ لرنینگ چیست و چگونه کار می‌کند؟
- لجستیک: شرکت‌های لجستیک برای بهینه‌سازی مسیرها به منظور اطمینان از تحویل سریع‌تر محصولات و افزایش کارایی فرایند حمل‌ونقل، از علم داده استفاده می‌کنند.
- کشف تقلب: بانکداری و موسسات مالی از الگوریتم‌های انواع علم داده برای شناسایی تراکنش‌های تقلبی استفاده می‌کنند.
- اینترنت: وقتی به دنبال جست‌وجوی موضوعی در فضای وب هستیم، گوگل اولین موتور جست‌وجویی است که به ذهنمان می‌رسد. یاهو، بینگ، Duckduckgo، ASK و AOL موتورهای جست‌وجوی دیگری هستند که با استفاده از الگوریتم‌های علم داده، بهترین نتایج را برای جست‌وجوی ما نشان می‌دهند.
۴ روش اصلی استفاده از دیتا ساینس
بعد از فهمیدن این موضوع که علم داده چیست و آشنایی با مزایای علم داده و کاربردهای آن باید بدانیم که چگونه می‌توان از شاخه های علم داده در کسب‌وکارهای مختلف استفاده کرد. در ادامه همراه ما باشید تا بگوییم ۴ روش اصلی استفاده از علم داده چیست.
تحلیل توصیفی (Descriptive analysis)
تجزیه و تحلیل توصیفی داده‌ها کمک می‌کند که درباره آن‌چه اتفاق افتاده یا آن‌چه اتفاق می‌افتد، اطلاعات زیادی به دست آورید. برای تحلیل توصیفی می‌توان از نمودارهای دایره‌ای، میله‌ای، خطی یا جدول‌ها استفاده کرد. برای مثال یک سرویس رزرو پرواز داده‌هایی مانند تعداد بلیط‌های رزرو شده در هر روز را ثبت می‌کند. آنالیز توصیفی، میزان افزایش رزرو، کاهش رزرو و ماه‌هایی با عملکرد بالا را برای این سرویس نشان می‌دهد.
تحلیل تشخیصی (Diagnostic analysis)
تجزیه و تحلیل تشخیصی، بررسی عمیق یا دقیق داده‌ها است برای این که علت آن‌چه را که اتفاق افتاده، درک کنید. آنالیز تشخیصی با کمک تکنیک‌هایی مانند شکستن مسئله، کشف داده، داده‌کاوی و همبستگی انجام می‌شود. روی مجموعه‌ای از داده‌ها، چندین عملیات صورت می‌گیرد تا در هر یک از این تکنیک‌ها، الگوهای منحصربه‌فردی کشف شوند. برای مثال سرویس رزرو پرواز، علت افزایش رزروها را در یک ماه مورد بررسی قرار می‌دهد. در نتیجه متوجه می‌شوند که بسیاری از مشتریان آن‌ها از یک شهر خاص بودند که در یک رویداد ورزشی ماهانه شرکت کردند.
تحلیل پیش‌بینی‌کننده (Predictive analysis)
در تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده از داده‌های قبلی استفاده می‌شود. در نتیجه می‌توان الگوهای داده‌ای را که ممکن است در آینده رخ دهند، پیش‌بینی کرد. این نوع تحلیل را می‌توان با استفاده از تکنیک‌هایی مانند ماشین لرنینگ، pattern matching، پیش‌بینی یا forecasting و مدل‌سازی پیش‌بینی انجام داد. در هر یک از این تکنیک‌ها، ماشین‌ها برای مهندسی معکوس ارتباطات علیت در داده‌ها آموزش می‌بینند.
برای مثال سرویس ارائه‌دهنده خدمات پرواز ممکن است در آغاز هر سال، از علم داده برای پیش‌بینی الگوهای رزرو بلیط‌ها در سال جدید استفاده کند. برنامه یا الگوریتم ماشین ممکن است با نگاهی به داده‌های گذشته، افزایش رزرو برای یک مقصد خارجی را در یکی از ماه‌های تابستان پیش‌بینی کند. این شرکت می‌تواند تبلیغات هدفمندی را از فصل بهار آغاز کند.
تحلیل تجویزی (Prescriptive analysis)
تجزیه و تحلیل تجویزی، پیش‌بینی داده‌ها را به سطح بعدی می‌برد. در این نوع تجزیه و تحلیل نه تنها آن‌چه را که ممکن است اتفاق بیفتد، پیش‌بینی می‌کند، بلکه پاسخی بهینه به این نتیجه می‌دهد. آنالیز Prescriptive با تجزیه و تحلیل پیامدهای بالقوه انتخاب‌های مختلف، بهترین اقدام را برای انجام توصیه می‌کند. در تحلیل از نوع تجویزی از تجزیه و تحلیل نمودار، شبیه‌سازی، پردازش رویدادهای پیچیده (CEP)، شبکه‌های عصبی (neural networks) و موتور پیشنهادکننده ماشین لرنینگ (recommendation engines from machine learning) استفاده می‌شود.
اگر به همان مثال سرویس ارائه‌دهنده پروازها برگردیم، تجزیه و تحلیل تجویزی می‌تواند با نگاهی به تاریخچه کمپین‌های بازاریابی، سود افزایش رزرو در ماه‌های آتی را به حداکثر برساند. یک دیتا ساینتیست می‌تواند هزینه‌ها برای اجرای کمپین‌ها در کانال‌های بازاریابی مختلف را پیش‌بینی کند. این پیش‌بینی داده‌ها، شرکت ارائه‌دهنده سرویس‌های پروازی را در تصمیمات بازاریابی خود مطمئن‌تر می‌کند.
دیتا ساینستیست چه کاری انجام می‌دهد؟
یک دیتا ساینتیست به کمک یادگیری علم داده می‌تواند طیف وسیعی از تکنیک‌ها، ابزارها و فناوری‌های مختلف را به عنوان بخشی از فرآیند این علم استفاده کند. آن‌ها با توجه به مشکل موجود، بهترین ترکیب‌ها را برای نتایجی سریع‌تر و دقیق‌تر انتخاب می‌کنند. با توجه به اندازه و نیازهای یک سازمان، دیتا ساینتیست هم کارهای متفاوتی را در یک روز انجام می‌دهد. به طور کلی این متخصصان، فرایند علم داده را انجام می‌دهند، ولی این فرآیند در جزئیات فرق دارد.
در مجموعه‌های بزرگ‌تر، دیتا ساینتیست ممکن است با تحلیلگران، مهندسان، کارشناسان ماشین لرنینگ و افراد دیگر کار کند تا فرآیند علم داده و اهداف تجاری کسب‌وکار به درستی دنبال شوند. در حالی که یک متخصص علم داده در شرکت‌های کوچک‌تر باید جای چند نفر کار کند. اگر می‌خواهید بدانید که وظایف متخصص علم داده چیست باید بگوییم که مسئولیت‌های روزانه آن‌ها شامل تجزیه و تحلیل، مهندسی و ماشین لرنینگ به همراه متدولوژی‌های اصلی علم داده است.
بازار کار علم داده در ایران
فرقی نمی‌کند که آموزش دیتا ساینس را از طریق شرکت در دوره‌های آنلاین یا کلاس‌های یک دانشگاه معتبر دیده باشید. در هر صورت شما یک دیتا ساینتیست هستید که می‌توانید در موقعیت‌های شغلی کارشناس تحلیل داده یا دانشمند داده در شرکت‌های بزرگ یا مراکز تحقیقاتی مشغول به کار شوید. دیتا ساینس در ایران بازار کار خوبی دارد و می‌توان در موقعیت‌های شغلی زیادی مشغول به کار شد. برای مثال شما می‌توانید بعد از یادگیری این دانش به صورت اصولی و دقیق، کلاس‌های آموزشی مرتبط با علم داده را به‌صورت آنلاین در سایت الوکام برگزار و از این طریق درآمدزایی کنید. از آن‌جایی که شما به عنوان یک دیتا ساینتیست باید از فناوری‌های AI برای تجزیه و تحلیل داده‌ها، پیش‌بینی‌ها و… استفاده کنید، خواندن مطلب مسیر شغلی هوش مصنوعی بسیار کمک‌کننده است.
تحولی عظیم در کسب‌وکارها با علم داده
در شرکت‌ها و صنایع مختلف، هر روزه داده‌های زیادی ایجاد می‌شوند. برای استفاده از این داده‌ها باید با تکنیک‌ها و دانش‌های علم داده آشنا بود. اما کاربرد علم داده در کسب‌وکارهای مختلف چیست؟ ما در این مطلب به طور کامل در این باره توضیح دادیم که علم داده چیست و چگونه به رشد کسب‌وکارها کمک می‌کند. همچنین اگر شما هم متقاضی کارشناس تحلیل داده در شرکت‌های ایرانی هستید، باید بگوییم که بازار کار علم داده هم در ایران و هم در خارج، خوب است. اما میزان حقوق یک دیتا ساینتیست به وظایف فرد، دانش او و نیازهای سازمان بستگی دارد. شما می‌توانید با تحصیل در دانشگاه یا شرکت در دوره‌های آنلاین به یک متخصص تحلیل داده تبدیل شوید. همچنین در نهایت با برگزاری کلاس‌های آنلاین خود در سامانه الوکام، افراد زیادی را برای انجام این کار، آموزش دهید.
