# Տվյալների գիտություն

**Տվյալների գիտություն** (անգլ.՝ data science), միջճյուղային ոլորտ է, որը կառուցվածքային և ոչ կառուցվածքային տվյալներից գիտելիք և ինտուիցիա դուրս բերելու համար օգտագործում է գիտական մեթոդներ, գործընթացներ, ալգորիթմներ և համակարգեր։ Տվյալների գիտությունը նույն հասկացությունն է ինչ data mining-ը և big data-ն՝ "խնդիրները լուծելու համար օգտագործել ամենահզոր տեխնիկան, ամենահզոր ծրագրային ապահովումը և ամենաարդյունավետ ալգորիթմները"։

Տվյալների գիտությունը՝ վիճակագրության, տվյալների վերլուծության, մեքենայական ուսուցման և դրանց հետ կապված մեթոդների միավորող հայեցակարգ է, որը տվյալների միջոցով օգնում է "հասկանալ և վերլուծել իրական երևույթները": Այն կիրառում է մաթեմատիկայի, վիճակագրության, ինֆորմատիկայի և հաշվողական գիտության կոնտեքստից վերցված բազմաթիվ միջոցներ և տեսություններ։ Թյուրինգի մրցանակաբաշխության հաղթող Ջիմ Գրեյը պատկերացնում էր տվյալների գիտությունը որպես գիտության «չորրորդ պարադիգմ» (փորձով հաստատված, տեսական, հաշվարկային և այժմ տվյալների վրա հիմնված) և պնդում, որ տվյալների հոսքի և «ինֆորմացիոն տեխնոլոգիաների ազդեցության պատճառով գիտության մեջ ամեն ինչ փոխվում է»։

2012 թվականին, երբ Harvard Business Review-ն այն անվանեց "21-րդ դարի ամենասեքսուալ աշխատանքը", "տվյալների գիտություն" տերմինը մոդայիկ դարձավ։ Այն այժմ հաճախ օգտագործվում է փոխարինաբար ավելի վաղ հասկացությունների հետ, ինչպիսիք են բիզնես վերլուծությունը, բիզնես բանականությունը, կանխատեսման մոդելավորումը և վիճակագրությունը։ Հանս Ռոսլինգը, 2011 BBC փաստագրական ֆիլմում հնչած, տվյալների գիտությունը սեքսուալ է, արտահայտությունը վերաձևակերպել է հետևյալ կերպ․ "Վիճակագրությունն այժմ ամենասեքսուալ բնագավառն է։ Նեյթ Սիլվերը տվյալների գիտությունը հիշատակում է որպես վիճակագրությունը սեռերի բաժանող տերմին։
Շատ դեպքերում նախկին մոտեցումներն ու լուծումները պարզապես վերանվանվում են որպես "տվյալների գիտություն" ավելի գրավիչ դարձնելու համար, ինչը, ի հավելումն օգտակարությանը, կարող է հանգեցնել նաև տերմինի տարալուծմանը": Թեև շատ համալսարաններ այժմ առաջարկում են Տվյալների գիտության աստիճան, սակայն դասընթացի բովանդակության վերաբերյալ համապատասխան կոնսենսուս դեռևս չկա։ Այնուամենայնիվ, հաճախ վատ կառավարման և ռեսուրսների վատ օգտագործման հետևանքով մեծ տվյալների նախագծերի ցանկալի արդյունքին չհասնելը, բերում է տվյալների գիտության նկատմամբ անվստահության։

### Պատմություն

"Տվյալների գիտություն" տերմինը վերջին երեսուն տարում հիշատակվել է տարբեր կոնտեքստներում, սակայն որպես տերմին կայացել է միայն վերջերս։ 1960 թվականին այն օգտագործվել է Պետեր Նաուրի կողմից, որպես համակարգչային գիտության այլընտրանք։ Հետագայում Նաուրը մտցրեց "տվյալաբանություն" տերմինը։ 1974 թվականին Նաուրը հրատարակեց տվյալների մշակման ժամանակակից մեթոդների վերլուծությանը վերաբերող *Համակարգչային մեթոդների կոնցեպտուալ հետազոտություն* աշխատանքը, որտեղ նա ազատորեն օգտագործել է տվյալների գիտություն տերմինը։

1996 թվականին, Դասակարգող հանրությունների միջազգային ֆեդերացիայի (IFCS) երկամյա կոնֆերանսի ժամանակ, առաջին անգամ, Տվյալների գիտություն տերմինը ներառվեց կոնֆերանսի անվանման մեջ ("Տվյալների գիտություն, դասակարգում և առնչվող մեթոդներ"), որից հետո այն առաջարկվեց Չիկիո Հայաշիի կողմից, կլոր սեղանի շուրջ քննարկման ժամանակ։

1997 նոյեմբերին, Ջեֆֆ Վուն Միչիգանի համալսարանում պրոֆեսորի կոչում ստանալու համար տրված իր անդրանիկ դասախոսությունն անվանեց "Վիճակագրություն = Տվյալների գիտություն?"
Դասախոսության մեջ, նա վիճակագրական աշխատանքը բնութագրեց որպես տվյալների հավաքածուի, տվյալների վերլուծության և մոդելավորման և որոշումների կայացման եռյակ։ Իր եզրակացության մեջ նա նախաձեռնեց "տվյալների գիտության", ժամանակակից ոչ-համակարգչային գիտության տերմինի օգտագործումը և կոչ արեց վիճակագրությունը վերանվանել տվյալների գիտություն, իսկ վիճակագրագետներին՝ տվյալների գիտնական։
Հետագայում, նա իր դասախոսությունը վերնագրեց "Վիճակագրություն = Տվյալների գիտություն?" որպես 1998 թվականի մահալանոբիսի հիշատակին նվիրված դասախոսությունների շարքի առաջին դասախոսություն։ Այդ դասախոսությունները նվիրված էին հնդիկ գիտնական, վիճակագրագետ, Հնդկաստանի Վիճակագրության ինստիտուտի հիմնադիր Պրեսանտա Չանդրա Մահալաբոնիսին։

2001 թվականին, Ուիլյամ Քլիվլենդը, իր "Տվյալների Գիտություն․ Վիճակագրության ոլորտի տեխնիկական միջոցների ընդլայնման գործողությունների պլան" հոդվածում, տվյալների գիտությունը ներկայացրեց որպես անկախ ճյուղ, որն ընդլայնելում է վիճակագրության ոլորտը, այն միավորելով "տվյալների միջոցով հաշվարկների առավելությունների ոլորտի" հետ։ Իր զեկույցում Քլիվլենդը վեց տեխնիկական բնագավառ է առանձնացնում, որոնք, ըստ նրա, ընդգրկում են տվյալների գիտության ոլորտը․ միջճյուղային հետազոտություններ, մոդելներ և մեթոդներ տվյալների համար, հաշվարկում տվյալների հետ, մանկավարժություն, գործիքների գնահատում և տեսություն։
Տվյալների գիտությունը էլ ավելի է տարածվում «մեծ տվյալների» պարադիգմայի առաջացման շնորհիվ, որը կենտրոնանում է նոր տեխնոլոգիական հնարավորությունների վրա։ 2011 թվականին O'Reilly-ն տվյալների գիտության վերաբերյալ մի շարք խոշոր կոնֆերանսներ է անցկացնում։

2002 թվականի ապրիլին, Գիտության միջազգային խորհուրդը (ICSU): Տվյալների Գիտության և Տեխնոլոգիաների հանձնաժողովը (CODATA) սկսեց հրատարակել *Տվյալների Գիտություն ամսագիրը*,, որը նվիրված էր տվյալների համակարգերի նկարագրության խնդիրներին, համացանցում դրանց հրապարակմանը, կիրառություններին և իրավական խնդիրներին։ Դրանից կարճ ժամանակ անց, 2003 թվականի հունվարին, Կոլումբիայի համալսարանը սկսեց հրատարակել *Տվյալների Գիտություն ամսագիրը*, որը տվյալների բնագավառում բոլոր աշխատողներին իրենց տեսակետը ներկայացնելու և գաղափարների փոխանակման համար հարթակ էր ապահովում։ Ամսագիրը հիմնականում նվիրված էր վիճակագրական մեթոդների և քանակական հետազոտությունների կիրառմանը։ 2005 թվականին, Գիտության ազգային խորհուրդը հրատարակեց "Երկարակյաց Թվային Տվյալների հավաքածուներ․ 21-րդ դարի հետազոտության և կրթության հնարավորություն", տվյալների գիտնականներ համարելով "ինֆորմացիոն և հաշվարկային գիտնականներին, տվյալների բազաների և ծրագրային ապահովման ծրագրավորողներին, ճյուղային փորձագետներին, գրադարավարներին և այլոց, ովքեր թվային տվյալների հավաքման և կառավարման մեջ վճռական դեր ունեն, որոնց անմիջական գործունեությունը "ստեղծագործ հետազոտության և վերլուծության իրականացումն է։"

Մոտավորապես 2007 թվականին, Թյուրինգի մրցանակի հաղթող Ջիմ Գրեյը "տվյալներով կառավարվող գիտությունը" ներկայացրեց որպես գիտության "չորրորդ պարադիգմ", որը մեծ տվյալների հաշվարկային վերլուծությունն օգտագործում է որպես հիմնական գիտական մեթոդ և "ունենալ աշխարհ, որում գիտական ողջ գրականությունը առցանց է, գիտական ողջ տվյալներըն առցանց են և դրանք միմյանց հետ փոխգործակցում են։"

2012 թվականին Harvard Business Reviewում հրապարակված "Տվյալների գիտնական։ 21-րդ դարի ամենասեքսուալ աշխատանքը" հոդվածում, Փաթիլը հայտարարում է, որ 2008 թվականին Ջեֆ Համերբեյչերի հետ այդ տերմինը հնարել են, LinkedIn-ում և Facebook-ում, իրենց զբաղվածությունը ներկայացնելու համարը։ Նա պնդում էր, որ տվյալների գիտնականը "նոր տեսակ է", և որ "տվյալների գիտնականների պակասը որոշ հատվածներում լուրջ խոչընդոտ է դառնում"։

2013 թվականին, ստեղծվեց IEEE-ում ստեղծվեց Տվյալների գիտության և առաջատար անալիտիկայի աշխատանքային խումբ։ Նույն թվականին Լյուքսեմբուրգում կազմակերպվեց առաջին "Տվյալների վերլուծության Եվրոպական կոնֆերանսը (ECDA)", որի ընթացքում ստեղծվեց Տվյալների Գիտության Եվրոպական Միությունը (EuADS)։ Առաջին միջազգային կոնֆերանսը։ Տվյալների Գիտության և առաջատար վերլուծության միջազգային կոնֆերանսը տեղի ունեցավ 2014 թվականին։ 2014 թվականին, ԱՄՆ-ում Գլխավոր Ասամբլեա մասնավոր դպրոցը կազմակերպեց վճարովի կրթական ճամբար և Դատա ինկուբատոր ուսումնական ընկերությունը կրթաթոշակ սահմանեց Տվյալների գիտությունը զարգացնելու նպատակով։ 2014 թվականին, Ամերիկյան Վիճակագրական ասոցիացիայի Վիճակագրական ուսուցման և տվյալների հայթայթման բաժինը, իր ամսագիրը վերանվանեց "Վիճակագրական վերլուծության և տվյալների հայթայթման։ Տվյալների գիտություն", իսկ 2016 թվականին բաժինը վերանվանվեց "Վիճակագրական ուսուցում և Տվյալների Գիտություն"։ 2015 թվականին Սպրինգերը գործարկեց "Տվյալների գիտություն և վերլուծություն" միջազգային ամսագիրը, տվյալների գիտությանը և մեծ տվյալների վերլուծությանը վերաբերող աշխատանքները հրապարակելու համար։

## Վիճակագրության հետ կապը

"Տվյալների գիտություն" տերմինը վերջերս շատ տարածված է գործարար շրջանակներում։ Սակայն շատ գիտնականներ և լրագրողներ տվյալների գիտության և վիճակագրության միջև տարբերություն չեն տեսնում, մինչդեռ ուրիշները գտնում են, որ այն հիանալի տերմին է "տվյալների ինտելեկտուալ վերլուծության" և "մեծ տվյալների" համար Գիլ Պրեսը Ֆորբսում գրում է տվյալների գիտությունը մոդայիկ բառ է առանց հստակ սահմանման և մագիստրոսի աստիճան ստանալու ծրագրերի համատեքստում պարզապես փոխարինել է բիզնես վերլուծություն տերմինին։ Կիրառական վիճակագրագետ Նեյթ Սիլվերը, Ամերիկյան Վիճակագրական Միության խորհրդակցությունների հարց ու պատասխան բաժնում ասել է “Ես կարծում եմ տվյալների գիտնական տերմինը վիճակագրագետ տերմինի սեքսուալ տարբերակն է....Վիճակագրությունը գիտության ճյուղ է։ Տվյալների գիտնական տերմինն ինչ որ տեղ ավելորդ է և վիճակագրագետ տերմինը պետք չէ անտեսել։” Գործարար միջավայրում նույնպես բազմաթիվ հետազոտողներ և վերլուծաբաններ պնդում են, որ միայն տվյալագետները ընկերությանը չեն կարող ապահովել իրական մրցակցային առավելություն և տվյալագետներին դիտարկում են որպես չորս կարևոր աշխատանքների ընտանիքից մեկը՝ Տվյալների վերլուծաբան, տվյալագետ, մեծ տվյալների ծրագրավորող և մեծ տվյալների ճարտարագետ։

Մյուս կողմից քննադատությունների պատասխաններն էլ նույնպես բազմաթիվ են։ 2014 թվականին Իրվինգ Վլադավսկի Բերգերը Wall Street Journal ամսագրում գրած հոդվածում տվյալների գիտության առաջացրած ոգևորությունը համեմատում է համակարգչային գիտության արևածագի հետ։ Նա պնդում է, տվյալների գիտությունը, ինչպես ցանկացած այլ միջճյուղային ոլորտ, օգտագործում է տեսական և արդյունաբերական մեթոդներ, սակայն հենց դրանք այնուհետ նրան կձևափոխեն և կբերեն նոր ճյուղի ձևավորման։ Նա ուշադրություն է հրավիրում այն փաստի վրա, որ սուր քննադատության ենթարկվող կոմպյուտերային գիտությունն այժմ հարգված ակադեմիական բնագավառ է։ Նմանապես Նյու Յորքի համալսարանի բիզնեսի և մարդու իրավունքների կենտրոնից Վազանթ Դհարը, ինչպես Տվյալների գիտության շատ այլ կողմնակիցներ, պնդում են, որ տվյալների գիտությունը տարբերվում է տվյալների վերլուծության առկա կիրառություններից բոլոր բնագավառների համար, որոնք կենտրոնանում են միայն տվյալների բազմության բացատրության վրա։ Տվյալների գիտությունը կիրառելի և հետևողական օրինակ է որոնում կանխատեսելի օգտագործման համար։ Այս ինժեներական գործնական նպատակը տվյալների գիտությունը դուրս է բերում ավանդական վերլուծության շրջանակներից։ Այժմ այդ բնագավառների, ինչպիսիք են առողջապահությունը և հասարակական գիտությունները, և դրանց կիրառության ոլորտների տվյալները կարելի է օգտագործել հզոր կանխատեսելի մոդելներ ստեղծելու համար։

2015 թվականի սեպտեմբերին, Ստենֆորդի համալսարանի պրոֆեսոր Դեվիդ Դոնոհոն, Դհարի ջանքերին համահունչ հետագա առաջարկներ է անում, մերժելով տվյալների գիտության երեք պարզունակ և ապակողմնորոշող սահմանումները։ Նախ, ըստ Դոնոհոյի, տվյալների գիտությունը չի հավասարեցվում մեծ տվյալներին՝ տվյալների բազմության չափը չի կարող տարբերակող չափանիշ լինել տվյալների գիտության և վիճակագրության միջև Երկրորդ, տվյալների գիտությունը չի որոշվում մեծ տվյալների տեսակավորման հաշվարկային ունակություններով, քանի որ այդ ունակություններն արդեն իսկ վերլուծությունների համար օգտագործվում են բոլոր բնագավառներում։ Երրորդ, տվյալների գիտությունը լայնորեն կիրառելի ոլորտ է, որտեղ աշխատանքի անցնելու համար ներկայումս ակադեմիական ծրագրերը բավարար նախապատրաստում չեն իրականացնում։ Բազմաթիվ կրթական հաստատություններ մոլորության մեջ են գցում, իրենց վերլուծության և վիճակագրության դասընթացները ներկայացնելով որպես տվյալների գիտության էություն։ Դոնոհոն, որպես վիճակագրագետ, հետևելով իր բնագավառի առաջատարներին, ընդլայնում է ուսուցման ծավալները ընդհուպ դեպի տվյալների գիտություն, ինչպիսիք են, Ջոն Չամփերը, որը վիճակագիրներին կոչ է անում ընդունել տվյալների հիման վրա ուսուցանելու ներառող հասկացությունը, կամ ինչպես Վիլյամ Քլիվլենդը, որը կոչ է անում նախընտրությունը տալ տվյալների դուրս բերման կիրառական գործիքներին, քան բացատրողական տեսություններին։ Այս վիճակագրագետները միասին ավելի լայն կիրառական ոլորտ են ընդգրկում, որն աճում է ավանդական վիճակագրությունից և դրանից դուրս։

Դոնոհոն, տվյալների գիտության ապագայի համար, նախագծում է նույնիսկ անընդհատ ընդլայնվող միջավայր, որտեղ ակադեմիական հրատարակչություններում օգտագործվող տվյալների բազմությունները հասանելի են բոլոր հետազոտողների համար ԱՄՆ Առողջապահության Ազգային Ինստիտուտը արդեն իսկ հետազոտվող տվյալների վերարտադրման և թափանցիկության բարձրացման ծրագրեր է ներկայացրել։ Շատ ակադեմիական ամսագրեր հետևում են այդ օրինակին։ Այսպիսով տվյալների գիտության ապագան ոչ միայն ընդլայնում է վիճակագրության տեսության սահմանները ծավալների ու մեթոդոլոգիայի առումով, այլև հեղափոխականացնում ներկայիս ակադեմիական և հետազոտական պարադիգմները։ Ինչպես Դոնոհոն է եզրակացնում․ "Առաջիկա տասնամյակների ընթացքում տվյալների գիտության ծավալները և ազդեցությունը կշարունակի էականորեն ընդլայնվել, քանի որ գիտական տվյալներն ու գիտության մասին տվյալները ինքնին դառնում են հասանելի":

### Բովանդակություն

Տվյալների գիտության հիմնական, գործնական նպատակը տվյալների հայտնաբերումը կամ ձեռքբերումն է։ Այս ոլորտի գործունեության համար հաճախ օգտագործվում է Venn դիագրամը, որտեղ մասնագետի պահանջած հմտությունները հատվում են գործնական փորձի և գիտելիքի ոլորտնի խաչմերուկում։ Դասական վիճակագրության համեմատ, տվյալների գիտությունը ենթադրում է թվային տեղեկատվության գերիշխող մեծ և բազմաբևեռ զանգվածների ուսումնասիրություն և անխուսափելի կապ` տեղեկատվական տեխնոլոգիաների հետ, որոնք ապահովում են դրանց վերամշակումը ։ Դիզայնի և տվյալների բազաների աշխատանքների հետ համեմատած, որտեղ առաջարկվում է տվյալների մոդելի նախնական ձևավորում, տվյալների գիտությունը ենթադրում է մաթեմատիկական վիճակագրության, արհեստական հետախուզության, մեքենայական ուսուցման հաճախ առանց նախնական տվյալների ներբեռնելու մոդելը։ Համեմատած վերլուծաբանի մասնագիտությանը, որի հիմնական նպատակն է կուտակված տվյալների հիման վրա միջոցառումների նկարագրությունը՝ օգտագործելով համեմատաբար պարզ գործիքներ (օրինակ, աղյուսակներ կամ բիզնեսի հետախուզության դասային գործիքներ), տվյալների գիտության մասնագետի պրոֆիլը ավելի քիչ ուշադրություն է դարձնում ենթակա ոլորտների բովանդակությանը և ավելի խորը գիտելիքներ պահանջում մաթեմատիկական վիճակագրության, մեքենայական ուսուցման և ծրագրավորման ոլորտներում։

### Օգտագործման ոլորտներ

Տվյալների գիտություն
Տվյալների գիտության խոշորագույն օգտագործման ոլորտները(այբբենական կարգով)

* Ավիացիա
* Ապահովագրություն
* Արդյունաբերություն
* Գյուղատնտեսություն
* ԶԼՄ
* Մեքենաշինություն
* Տեխնոլոգիական գիտություններ
* Տնտեսություն
* Տուրիզմ
* Տրանսպորտ
* Ֆինանսական շուկա

## Ծանոթագրություններ

## Արտաքին հղումներ

* Տվյալների գիտություն - Հայաստանի ամերիկյան համալսարան
* Տվյալների գիտությունը բիզնեսում - Երևանի պետական համալսարան
* Foundations of Data Science with Python
* Python Programming for Data Science by Tomas Beuzen