نیازها و پیش نیازهای علم داده و استفاده کاربردی از این چرخه‌ی حیاتی

علم دادهعلم داده یک حوزه بین رشته‌ای است که از روش‌های علمی، فرآیندها و الگوریتم‌ها برای استخراج دانش و بینش از داده‌های ساختار یافته و بدون ساختار استفاده می‌کند. Data Science به داده کاوی، یادگیری ماشین و کلان داده مرتبط است. امروزه با توجه به حجم انبوه داده‌ای که تولید می‌شود، علم داده بخش ضروری بسیاری از صنایع می‌باشد که یکی از موضوعات داغ در مباحث فناوری اطلاعات بوده که محبوبیت آن در طی سال‌ها افزایش یافته است. امروزه شرکت‌ها شروع به پیاده سازی تکنیک‌های Data Science برای رشد کسب و کار خود و افزایش رضایت مشتری کرده‌اند.Data Science حوزه مطالعاتی است که تخصص‌هایی از جمله برنامه نویسی، دانش ریاضیات و آمار را برای استخراج بینش معنادار از داده‌ها ترکیب می‌کند. متخصصان علوم داده الگوریتم‌های یادگیری ماشینی را روی اعداد، متن، تصاویر، ویدئو، صدا و موارد دیگر برای تولید سیستم‌های هوش مصنوعی (AI) و انجام کارهایی که معمولا به هوش انسانی نیاز دارند، اعمال می‌کنند. Data Science به نوبه خود، بینشی ایجاد می‌کند که تحلیلگران و کاربران تجاری می‌توانند آن را به ارزش تجاری ملموس تبدیل کنند.علم داده (Data Science) چیست؟Data Science با حجم وسیعی از داده‌ها با استفاده از ابزارها و تکنیک‌های مدرن برای یافتن الگوهای کاربردی، استخراج اطلاعات معنادار و تصمیم گیری‌های تجاری سر و کار دارد. این تکنولوژی از الگوریتم‌های پیچیده یادگیری ماشین برای ساخت مدل‌های پیش بینی شده استفاده می‌کند. داده‌های مورد استفاده برای تجزیه و تحلیل می‌توانند از منابع مختلف و در قالب‌های مختلف ارائه شوند. Data Science یک نیروی محرکه بین تجربیات بسیار تخصصی کاربران است که از طریق شخصی سازی و سفارشی سازی ایجاد می‌شود. این تجزیه و تحلیل می‌تواند برای ایجاد حس دیده شدن و درک مشتریان توسط یک شرکت مورد استفاده قرار گیرد.علم داده چگونه کار می‌کند؟Data Science شامل چندین رشته برای ایجاد نگاهی جامع، کامل و تصفیه شده به داده‌‎های خام است. دانشمندان داده باید در همه چیز از مهندسی داده، ریاضی، آمار، محاسبات پیشرفته گرفته تا تجسم ماهر باشند که بتوانند به طور موثر توده‌های درهم از اطلاعات را غربال کنند. دانشمندان داده اغلب برای ایجاد مدل‌ها با استفاده از الگوریتم‌ها و تکنیک‌های دیگر، به ‌شدت به هوش مصنوعی، به ‌ویژه زیر شاخه‌های یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق، تکیه می‌کنند.چرخه حیات علم دادهچرخه حیات شامل پنج مرحله مجزا است که هر کدام وظایف خاص خود را دارند:1. ضبط: این مراحل شامل جمع آوری داده‌های ساختار یافته و بدون ساختار است. مانند: اکتساب داده، دریافت سیگنال و استخراج داده.2. نگهداری: این مرحله شامل گرفتن داده‌های خام و قرار دادن آن‌ها به شکلی است که قابل استفاده باشد مانند: انبار داده، پاکسازی داده، مرحله بندی داده، پردازش داده و معماری داده.3. فرآیند: دانشمندان داده، اطلاعات آماده‌ شده را دریافت می‌کنند و الگوهای آن را بررسی می‌کنند تا تعیین کنند که چقدر در تحلیل پیش‌ بینی مفید خواهد بود. داده کاوی، طبقه بندی، مدل سازی داده‌ها4. تجزیه و تحلیل: این مرحله شامل انجام تحلیل‌های مختلف بر روی داده‌ها می‌باشد. مانند: رگرسیون، متن کاوی، تحلیل کیفی.5. ارتباط: در قسمت نهایی، تحلیلگران تجزیه و تحلیل‌ها را به شکل‌های قابل خواندن مانند نمودارها آماده می‌کنند.چه کسانی بر Data Science نظارت دارند؟مدیران کسب و کارمدیران کسب و کار افرادی هستند که وظیفه نظارت بر روش آموزش علوم داده را بر عهده دارند. مسئولیت اصلی آن‌ها همکاری با تیم Data Science برای مشخص کردن مشکل و ایجاد یک روش تحلیلی است. یک دانشمند داده ممکن است بر بخش بازاریابی، مالی یا فروش نظارت داشته باشد و به مدیر اجرایی مسئول بخش گزارش دهد. هدف آن‌ها اطمینان از تکمیل به موقع پروژه‌ها با همکاری نزدیک با دانشمندان داده و مدیران فناوری اطلاعات است.مدیران فناوری اطلاعاتدر رتبه دوم مدیران فناوری اطلاعات هستند. اگر عضوی برای مدت طولانی در سازمان بوده باشد، بدون شک مسئولیت‌های او بیش از سایرین مهم خواهد بود. آن‌ها در درجه اول مسئول توسعه زیرساخت‌ها و معماری برای فعال کردن فعالیت‌های علم داده هستند. تیم‌های Data Science نظارت می‌شوند و منابع مورد نیاز تیم تامین می‌شود تا اطمینان حاصل شود که کارآمد و ایمن عمل می‌کنند. آن‌ها همچنین ممکن است مسئول ایجاد و نگهداری محیط‌های IT برای تیم‌های تحلیل داده باشند.مدیران علوم دادهمدیران علوم داده بخش نهایی کار را تشکیل می‌دهند. آن‌ها در درجه اول بر روند کاری همه اعضای تیم Data Science نظارت دارند. که همچنین فعالیت‌های روزانه تیم علم داده را مدیریت و پیگیری می‌کنند. مدیران علوم داده تیم سازانی هستند که می‌توانند برنامه ریزی و نظارت پروژه را با رشد تیم ترکیب کنند.پیش نیازهای علم دادهدر اینجا برخی از مفاهیم فنی وجود دارد که باید قبل از شروع یادگیری Data Science در مورد آن‌ها بدانید.1. یادگیری ماشینییادگیری ماشینی ستون فقرات Data Science است. دانشمندان داده علاوه بر دانش اولیه آمار، باید درک کاملی از ML داشته باشند.2. مدل سازیمدل‌های ریاضی شما را قادر می‌سازد تا محاسبات و پیش‌بینی‌های سریعی را بر اساس آنچه از قبل درباره داده‌ها می‌دانید انجام دهید. مدل ‌سازی نیز بخشی از یادگیری ماشینی است و شامل شناسایی این موضوع است که کدام الگوریتم برای حل یک مسئله معین مناسب‌تر است و چگونه این مدل‌ها را آموزش دهیم.3. آمارآمار در هسته Data Science قرار دارد. یک آمار دقیق و درست می‌تواند به شما کمک کند تا داده بیشتری را استخراج کرده و نتایج معنی داره بیشتری کسب کنید.4. برنامه نویسیبرای اجرای موفقیت آمیز پروژه Data Science به سطحی از برنامه نویسی نیاز است. رایج‌ترین زبان‌های برنامه نویسی پایتون و R هستند R .و Python از محبوبیت خاصی برخوردار هستند زیرا یادگیری آن‌ها آسان است و از چندین کتابخانه برای Data Science و ML پشتیبانی می‌کنند.5. پایگاه‌های دادهیک دانشمند داده توانمند باید بداند که پایگاه‌های داده چگونه کار می‌کنند، چگونه آن‌ها را مدیریت کند و چگونه داده‌ها را از آن‌ها استخراج کند.مقایسه علم داده و دانشمندان دادهData Science به عنوان یک رشته در نظر گرفته می‌شود، در حالی که دانشمندان داده متخصصان آن حوزه هستند. دانشمندان داده لزوما مسئول مستقیم تمام فرآیندهای درگیر در چرخه حیات علم داده نیستند. به عنوان مثال: خطوط لوله داده معمولا توسط مهندسان داده اداره می‌شود اما دانشمند داده ممکن است توصیه‌هایی در مورد نوع داده ارائه دهند. در حالی که دانشمندان داده می‌توانند مدل‌های یادگیری ماشین بسازند، که این تلاش‌ها در سطح بزرگ‌تر به مهارت‌های مهندسی نرم‌ افزار بیشتر و بهینه ‌سازی یک برنامه برای اجرای سریع‌تر نیاز دارد.علم داده و محاسبات ابریراه‌حل‌های ذخیره‌ سازی ابری، مانند دریاچه‌های داده و دسترسی به زیر ساخت‌های ذخیره ‌سازی را فراهم می‌کنند که می‌توانند حجم زیادی از داده‌ها را به راحتی دریافت و پردازش کنند. این سیستم‌ها ذخیره ‌سازی و انعطاف ‌پذیری را برای کاربران نهایی فراهم می‌کنند. پلتفرم‌های ابری معمولا برای اشتراک‌های مورد نظر کاربر، مدل‌های قیمت‌ گذاری متفاوتی دارند، تا بتواند به راحتی نیازهای کاربر را برآورده کنند.از فناوری‌های open source به طور گسترده در مجموعه ابزارهای Data Science استفاده می‌شود. چندین ارائه ‌دهنده ابر، از جمله IBM Cloud، کیت‌های ابزار از پیش بسته‌ بندی شده‌ای را نیز ارائه می‌کنند. که دانشمندان داده را قادر می‌سازد تا مدل‌هایی را بدون کدنویسی بسازند. و دسترسی بیشتر به نوآوری‌های فناوری و بینش داده داشته باشند.نتیجه گیریعلم داده مفهومی برای یکسان سازی آمارها، تحلیل داده‌ها، انفورماتیک و روش‌های مرتبط با آن‌ها به منظور درک و تجزیه و تحلیل پدیده‌های واقعی با داده‌ها است. Data Science از تکنیک‌ها و نظریه‌هایی استفاده می‌کند که در بسیاری از زمینه‌ها مانند: ریاضیات، آمار، علوم کامپیوتر، علم اطلاعات استخراج شده‌اند.