علوم داده ، تجزیه و تحلیل و یادگیری ماشین با سرعت نجومی در حال رشد هستند و شرکت ها اکنون به دنبال حرفه ای هایی هستند که بتوانند از طریق کاوش داده ها به آنها کمک کنند تا تصمیمات شغلی سریع را بطور مؤثر هدایت کنند. IBM پیش بینی می کند که در سال 2020 تعداد مشاغل برای همه متخصصان داده ایالات متحده با 364000 افتتاح به 2،720،000 افزایش یابد.
بسیاری از علاقه مندان به حوزه داده تفاوت های گرایش های مختلف علوم داده را نمی دانند.در این مقاله قصد داریم علوم داده کلان داده و تحلیل داده را بررسی کنیم و تفاوت آن ها را با یکدیگر بیان کنیم.
علوم داده چیست؟
علم داده مفهومی است که برای مقابله با داده های بزرگ استفاده می شود و شامل پاکسازی ، تهیه و تجزیه و تحلیل داده ها است. یک دانشمند داده ، داده ها را از چندین منبع جمع آوری کرده و برای استخراج اطلاعات مهم از مجموعه داده های جمع آوری شده ، یادگیری ماشینی ، آنالیز پیش بینی و تحلیل احساسات را به کار می برد. آنها داده ها را از دیدگاه شغل درک می کنند و می توانند پیش بینی ها و بینش های دقیقی را ارائه دهند که می تواند برای تأمین قدرت در تصمیم گیری های مهم اقتصادی مورد استفاده قرار گیرد.
مهارت های لازم برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده چیست؟
هرکسی که علاقه مند به ایجاد حرفه ای قوی در این زمینه باشد باید در سه بخش تجزیه و تحلیل ، برنامه نویسی و دانش دامنه مهارتهای مهمی کسب کند. مهارت های زیر به شما کمک می کند که در حوزه علم داده پیشرفت کنید.
- دانش قوی از پایتون ، R ، Scala
- تجربه و دانش در زمینه پایگاه داده SQL
- امکان کار با داده های بدون ساختار از منابع مختلف مانند فیلم و رسانه های اجتماعی
- چندین کارکرد تحلیلی را درک کنید
- دانش یادگیری ماشی
تحلیل داده چیست؟
یک تحلیلگر داده معمولاً شخصی است که می تواند آمار توصیفی اولیه را انجام دهد ، داده ها را تجسم کند و نقاط داده را برای نتیجه گیری برقرار کند. آنها باید یک درک اساسی از آمار ، یک حس کامل از پایگاه داده ، توانایی ایجاد نماهای جدید و درک برای تجسم داده ها داشته باشند.
مهارت لازم برای تبدیل شدن به یک تحلیلگر داده چیست؟
یک تحلیلگر داده باید بتواند از یک سؤال یا مبحث خاص استفاده کند ، بحث کند که داده ها چگونه به نظر می رسد و آن داده ها را به ذینفعان مربوطه در شرکت ارائه می دهد. اگر می خواهید به نقش یک تحلیلگر داده بپردازید ، باید این چهار مهارت اصلی را بدست آورید:
- دانش آماری ریاضی
- تسلط بر R و Python
- کار با پایگاه داده SQL
- درک نیاز های مشتری
یادگیری ماشینی چیست؟
یادگیری ماشینی را می توان به عنوان شیوه استفاده از الگوریتم ها برای استخراج داده ها ، آموختن از آن و سپس پیش بینی روندهای آینده برای آن موضوع تعریف کرد. نرم افزار یادگیری ماشین سنتی شامل تجزیه و تحلیل آماری و تجزیه و تحلیل پیش بینی است که برای کشف الگوهای و گرفتن بینش پنهان بر اساس داده های درک شده استفاده می شود.
مثال خوبی از اجرای یادگیری ماشینی ، فیس بوک است. الگوریتم های یادگیری ماشین فیس بوک اطلاعات رفتاری را برای هر کاربر در بستر اجتماعی جمع می کند. براساس رفتار گذشته شخص ، الگوریتم علایق را پیش بینی می کند و مقالات و اعلان ها را در خبرنامه توصیه می کند. به طور مشابه ، هنگامی که آمازون محصولات را توصیه می کند ، یا وقتی نتفلیکس فیلم هایی را بر اساس رفتارهای گذشته توصیه می کند ، یادگیری ماشین در حال کار است.
مهارت لازم برای تبدیل شدن به یک متخصص یادگیری ماشین چیست؟
یادگیری ماشین فقط یک دیدگاه متفاوت در مورد آمار است. موارد زیر مهارتهای مهمی هستند که می توانند به شما در شروع کار خود در این زمینه با رشد سریع کمک کنند:
- تخصص در اصول رایانه
- دانش عمیق از مهارت های برنامه نویسی
- آگاهی از احتمال و آمار
- مهارتهای مدل سازی و ارزیابی داده ها
علوم داده در مقابل یادگیری ماشین
از آنجا که علم داده یک اصطلاح گسترده برای چندین رشته است ، یادگیری ماشین در علوم داده متناسب است. یادگیری ماشین از تکنیک های مختلفی مانند رگرسیون و طبقه بندی نظارت شده استفاده می کند. از سوی دیگر ، داده های موجود در علم داده ممکن است از یک ماشین یا یک فرآیند مکانیکی بیرون نمی روند. تفاوت اصلی این دو در این است که علم داده به عنوان یک اصطلاح گسترده تر نه تنها بر الگوریتم ها و آمار متمرکز است بلکه به کل متدولوژی پردازش داده نیز اهمیت می دهد.
علم داده را می توان به عنوان ترکیب چندین رشته مادر ، از جمله تجزیه و تحلیل داده ها ، مهندسی نرم افزار ، مهندسی داده ها ، یادگیری ماشین ، تجزیه و تحلیل پیش بینی ، تجزیه و تحلیل داده ها و موارد دیگر دانست. این شامل بازیابی ، جمع آوری ، مصرف و تغییر مقدار زیادی از داده ها است که در مجموع به عنوان داده های بزرگ شناخته می شوند. علم داده وظیفه دارد ساختار را به داده های بزرگ ، جستجوی الگوهای قانع کننده و مشاوره به تصمیم گیرندگان مبدل کند که تغییرات را متناسب با نیازهای تجاری به وجود آورد. تحلیل داده ها و یادگیری ماشینی دو ابزار و فرایند بسیاری است که دانش داده ها از آن استفاده می کند.
علم داده ، آنالیز داده ها و یادگیری ماشین بعضی از اجزای مجموعه بزرگ هستند. ترکیبی از مجموعه های مهارت های مناسب و تجربه در دنیای واقعی می تواند به شما در ایجاد یک حرفه ای قوی در این حوزه های مد روز کمک کند.