علم داده ، تجزیه و تحلیل داده و یادگیری ماشین با سرعت نجومی در حال رشد هستند. شرکت ها اکنون به دنبال افراد حرفه ای در این زمینه ها هستند که بتوانند از طریق کاوش داده ها به آنها کمک کنند بهترین تصمیم ها را برای پیشرفت مجموعه اتخاذ کنند . IBM پیش بینی کرد که در سال 2020 تعداد مشاغل برای همه متخصصان داده در ایالات متحده با 364000 شغل جدید 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(Data science)، کلان داده(Big Data) و تحلیل داده(Data analysis) را بررسی کنیم و تفاوت آن ها را با یکدیگر بیان کنیم.
علم داده چیست؟
علم داده مفهومی است که برای مقابله با داده های بزرگ استفاده می شود و شامل پاکسازی ، تجزیه و تحلیل داده ها است. یک دانشمند داده ، داده ها را از چندین منبع مختلف جمع آوری کرده و برای استخراج اطلاعات مهم از مجموعه داده های جمع آوری شده ، از الگوریتم های یادگیری ماشین استفاده می کند. مهندسین علم داده با توجه به هر زمینه شغلی داده ها را بررسی می کنند و سعی می کنند الگو های معنی داری از داده ها بیابند که در روند تصمیم گیری کسب کار تاثیر مثبت ایجاد کند.
مهارت های لازم برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده چیست؟
هرکسی که علاقه مند باشد در زمینه علم داده به مهارت برسد 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
- دانش یادگیری ماشین
تحلیل داده چیست؟
یک تحلیلگر داده معمولاً شخصی است که می تواند آمار توصیفی اولیه را انجام دهد و داده ها را برای ارایه مصور سازی کند. آنها باید یک درک اساسی از آمار ، دانش مناسب از پایگاه داده ، و درک مناسب 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 دهد. اگر می خواهید دانش لازم برای تحلیلگر داده را بدست آورید ، 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 داده هاست است که برای کشف الگوها و گرفتن دانش 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؟
موارد زیر مهارت های مهمی هستند که می توانند به شما در شروع کار خود در زمینه یادگیری ماشین کمک کنند:
- تخصص در زمینه کار باید الگوریتم های یادگیری ماشین
- دانش عمیق از مهارت های برنامه نویسی
- آگاهی از احتمال و آمار
- مهارتهای مدل سازی و ارزیابی داده ها
علم داده در مقابل یادگیری ماشین
یادگیری ماشین از تکنیک های مختلفی مانند رگرسیون و طبقه بندی نظارت شده استفاده می کند. تفاوت اصلی علم داده و یادگیری ماشین 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. 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. تحليل داده ها و يادگيري ماشيني دو ابزار و فرايند بسیار مهم از تجزیه و تحلیل داده هستند که هر کدام بخشی از این مجموعه را مدیریت می کنند. یادگیری ماشین بیشتر بر روی تمیز کردن داده ها و الگوریتم های یادگیری ماشین تمرکز دارد و تحیلیل داده بیشتر بر روی خروجی داده و بصری سازی آن ها.
علم داده ، آناليز داده ها و يادگيري ماشين قسمتی از اجزای مجموعه بزرگ حوزه داده هستند. ترکیبی از مجموعه مهارت های مناسب و تجربه در دنیای واقعی می تواند به شما در ایجاد یک فرد حرفه ای در این حوزه ها کمک کند.
مشخص است که این حوزه ها در قسمت های مختلفی با یکدیگر هم پوشانی دارند برای همین معمولا متخصصان این حوزه ها می توانند در حوزه های دیگر علم داده هم فعالیت کنند.