آکادمی لرن بای
 علم داده (Data Science) چیست و چه کاربردهایی دارد؟
 تولید محتوا لرن بای

علم داده یکی از مهم ترین علوم در دنیای امروز است، ما در این مطلب قصد داریم کمی بیشتر درباره علم داده و کاربردهای مختلف آن صحبت کنیم.

علم داده در واقع علمی است که از تکنیک های تحلیلی پیشرفته و اصول علمی برای استخراج اطلاعات ارزشمند از داده ها برای تصمیم گیری تجاری، برنامه ریزی استراتژیک یا سایر کاربردها استفاده می کند. این علم برای کسب و کارهای مختلف می تواند به صورت فزاینده ای مفید و کاربردی باشد. بینش هایی که علم داده ایجاد می کند به سازمان ها کمک می کند تا کارایی عملیاتی خود را افزایش داده، فرصت های تجاری جدید را شناسایی کرده و برنامه های بازاریابی و فروش خود را نیز بهبود دهند. ما در این مطلب قصد داریم کمی بیشتر درباره علم داده صحبت کنیم و اطلاعات جامع و کاملی را درباره این علم در اختیار شما قرار دهیم.

علم داده چیست؟

علم داده علمی است که از ترکیب علوم مختلف از جمله علوم مهندسی، آمار و مدل سازی داده ها، داده کاوی، تجزیه و تحلیل و پیش بینی، یادگیری ماشین و ... تشکیل شده است. امروزه بسیاری از سازمان های مختلف تا حد زیادی به دانشمندان علم داده خود متکی هستند. این گروه معمولا از افرادی که در زمینه های هوش تجاری، تحلیل کسب و کار، مهندسی داده و ... تخصص دارند تشکیل می شود. علم داده تقریبا در تمامی جنبه های عملیاتی و استراتژی های تجاری نقش بسیار مهمی را ایفا می کند. به عنوان مثال این علم اطلاعاتی را درباره مشتریان ارائه می دهد که به شرکت ها کمک می کند تا کمپین های تبلیغاتی خود را به شکل بهینه تری برگزار کرده و تبلیغات هدفمندتری را داشته باشند. مدیریت ریسک های مالی، شناسایی تراکنش های تقلبی، جلوگیری از خرابی تجهیزات در کارخانه های مختلف، جلوگیری از حملات سایبری و افزایش امنیت سایبری تنها چند مورد از مهم ترین کاربردهای این علم به شمار می آیند.

چرا علم داده از اهمیت زیادی برخوردار است؟

از نقطه نظر عملیاتی ابتکارات علم داده می تواند مدیریت زنجیره تامین، موجودی محصولات، شبکه های توزیع و خدمات مشتری را به میزان زیادی بهینه کند. در یک سطح اساسی تر این علم می تواند راه را برای افزایش کارایی و کاهش هزینه ها باز کند و عملکرد بسیار خوبی را برای سازمان ها به همراه داشته باشد. این علم همچنین شرکت ها را قادر می سازد تا برنامه ها و استراتژی های تجاری ایجاد کنند که براساس تحلیل آگاهانه رفتار مشتری، روند و رقابت درون بازار می باشد. شاید برای شما جالب باشد که بدانید علم داده حتی می تواند فراتر از دنیای تجاری برود و در سایر حوزه ها نیز یک علم بسیار حیاتی به شمار بیاید. در زمینه مراقبت های بهداشتی، امروزه تجزیه و تحلیل تصاویر با استفاده از علم داده کاربردهای فراوانی دارد. موسسات دانشگاهی از این علم برای نظارت بر عملکرد دانشجویان و بهبود روند بازاریابی خود برای دانشجویان آینده استفاده می کنند. تیم های ورزشی امروزه با استفاده از این علم عملکرد بازیکنان خود را بررسی کرده و عملکرد آن ها را بهینه سازی می کنند.

مزایای این علم

در وبیناری که در اکتبر سال 2020 توسط موسسه علوم محاسباتی کاربردی دانشگاه هاروارد برگزار شد Jessica Stauth مدیر علوم داده در واحد Fidelity Labs گفت: بین علوم داده و نتایج تجاری ارتباط بسیار نزدیکی وجود دارد. او در این جلسه به مزایای تجاری بالقوه ای اشاره کرد که از جمله آن ها می توان بازگشت سرمایه بیشتر، رشد فروش، عملیات های کارآمدتر و افزایش تعامل و رضایت مشتریان را نام برد. به طور کلی یکی از بزرگترین مزایای علم داده توانمندسازی و تسهیل تصمیم گیری بهینه تر است. سازمان هایی که روی این علم سرمایه گذاری می کنند عملکرد تجاری قوی تری داشته و می توانند در هزینه های خود نیز به میزان زیادی صرفه جویی کنند. مزایای این علم بسته به شرکت و سازمانی که از آن استفاده می کند متفاوت است.

فرآیند و چرخه حیات این علم

پروژه های علوم داده شامل مجموعه ای مراحل مربوط به جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده ها است. به طور کلی شش مرحله را می توان برای این پروژه ها و چرخه حیات علم داده در نظر گرفت که این شش مورد شامل مراحل زیر هستند:

-          شناسایی یک فرضیه مرتبط با کسب و کار

-          جمع آوری داده ها و آماده کردن آن ها برای تجزیه و تحلیل

-          آزمایش کردن مدل های تحلیلی مختلف

-          انتخاب بهترین مدل و اجرا کردن آن با داده هایی که داریم

-          ارائه نتایج این مدل به مدیران کسب و کار

-          مستقر کردن مدل برای استفاده مداوم از داده های جدید

این فرآیند در واقع علم داده را به یک تلاش علمی تبدیل می کند.

کاربردهای علم داده

برنامه های کاربردی رایجی که دانشمندان داده درگیر آن می شوند شامل مدلسازی، پیش بینی، تشخیص الگو، تشخیص ناهنجاری، دسته بندی داده ها، کلاس بندی داده ها، تجزیه و تحلیل احساسات، سیستم های شخصی سازی، ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی و .... می باشد.

از جمله مهمترین کاربردهایی که امروزه علوم داده در صنعت، سازمان ها و ... دارد می توان به موارد زیر اشاره کرد:

-          تجزیه و تحلیل رفتار مشتریان

-          شناسایی تقلب

-          مدیریت ریسک

-          معاملات سهام

-          تبلیغات هدفمند

-          شخصی سازی وب سایت

-          خدمات مشتریان

-          پیش بینی نیاز به تعمیرات دستگاه های مختلف

-          مدیریت زنجیره تامین

-          پردازش و شناسایی تصویر

-          پردازش و شناسایی گفتار

-          پردازش زبان طبیعی

-          امنیت سایبری

-          تشخیص پزشکی

یک تیم مربوط به علوم داده چه متخصص هایی دارد؟

بسیاری از سازمان ها از یک تیم مجزا یا چندین تیم مختلف برای انجام فعالیت های مربوط به علوم داده استفاده می کنند. بدون شک تاثیر یک تیم قوی در زمینه علوم داده می تواند بسیار بیشتر از یک دانشمند علوم داده باشد. به طور کلی چنین تیمی باید شامل متخصص های زیر باشد:

-          مهندس داده: مسئولیت های او شامل کمک به راه اندازی پایپ لاین، کمک به آماده سازی داده ها و مستقر کردن مدل و همکاری نزدیک با دانشمندان داده است.

-          تحلیلگر داده: این متخصصان وظیفه تجزیه و تحلیل داده را دارند و نیازمند سطح دانش تخصصی نیستند.

-          مهندس یادگیری ماشین: وظایف او شامل برنامه نویسی شیء گرا برای توسعه مدل های مبتنی بر یادگیری ماشین است.

-          توسعه دهنده بصری سازی داده ها: این شخص با دانشمندان داده کار می کند تا تصاویری را برای ارائه نتایج تجزیه و تحلیل ارائه دهد.

-          معمار داده: این شخص وظیفه دارد تا معماری داده ها را طراحی کرده و ساختار مناسبی را برای آن ها ارائه دهد. 

 

نظرات کاربران در رابطه با این دوره

جهت ثبت نظر باید در سایت عضو شوید و یا وارد سایت شده باشید .
logo-samandehi