علم داده چیست؟

علم داده ریاضی و آمار، برنامه‌نویسی تخصصی، تجزیه و تحلیل پیشرفته، هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین را با تخصص موضوعی خاص ترکیب می‌کند تا بینش‌های عملی پنهان در داده‌های سازمان را آشکار کند. از این بینش ها می توان برای هدایت تصمیم گیری و برنامه ریزی استراتژیک استفاده کرد.
حجم فزاینده منابع داده و متعاقباً داده ها باعث شده است که علم داده یکی از سریع ترین زمینه های در حال رشد در هر صنعت باشد. در نتیجه، جای تعجب نیست که نقش دانشمند داده توسط هاروارد بیزینس ریویو به عنوان "جنس ترین شغل قرن بیست و یکم" شناخته شد سازمان ها برای تفسیر داده ها و ارائه توصیه های عملی برای بهبود نتایج کسب و کار به طور فزاینده ای به آنها متکی هستند.
چرخه حیات علم داده شامل نقش‌ها، ابزارها و فرآیندهای مختلفی است که تحلیلگران را قادر می‌سازد تا بینش‌های عملی را به دست آورند. به طور معمول، یک پروژه علم داده مراحل زیر را طی می کند:
جذب داده ها: چرخه حیات با جمع آوری داده ها آغاز می شود - هم داده های ساختار یافته خام و هم داده های بدون ساختار از همه منابع مرتبط با استفاده از روش های مختلف. این روش‌ها می‌توانند شامل ورود دستی، خراش دادن وب، و جریان داده‌های بی‌درنگ از سیستم‌ها و دستگاه‌ها باشند. منابع داده می‌تواند شامل داده‌های ساختاریافته، مانند داده‌های مشتری، همراه با داده‌های بدون ساختار مانند فایل‌های گزارش، ویدئو، صدا، تصاویر، اینترنت اشیا (IoT)، رسانه‌های اجتماعی و غیره باشد.
ذخیره سازی داده ها و پردازش داده ها: از آنجایی که داده ها می توانند فرمت ها و ساختارهای متفاوتی داشته باشند، شرکت ها باید سیستم های ذخیره سازی متفاوتی را بر اساس نوع داده هایی که باید جمع آوری شوند، در نظر بگیرند. تیم‌های مدیریت داده به تنظیم استانداردهایی در مورد ذخیره‌سازی و ساختار داده‌ها کمک می‌کنند، که جریان‌های کاری پیرامون تحلیل‌ها، یادگیری ماشین و مدل‌های یادگیری عمیق را تسهیل می‌کند. این مرحله شامل پاکسازی داده ها، کپی برداری، تبدیل و ترکیب داده ها با استفاده از کارهای ETL (استخراج، تبدیل، بارگذاری) یا سایر فناوری های یکپارچه سازی داده ها است. این آماده سازی داده برای ارتقای کیفیت داده ها قبل از بارگیری در انبار داده، دریاچه داده یا مخزن دیگر ضروری است.
تجزیه و تحلیل داده ها: در اینجا، دانشمندان داده تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی را برای بررسی سوگیری ها، الگوها، محدوده ها و توزیع مقادیر در داده ها انجام می دهند. این اکتشاف تجزیه و تحلیل داده ها باعث ایجاد فرضیه برای آزمایش a/b می شود. همچنین به تحلیلگران اجازه می‌دهد تا ارتباط داده‌ها را برای استفاده در تلاش‌های مدل‌سازی برای تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، یادگیری ماشین و/یا یادگیری عمیق تعیین کنند. بسته به دقت مدل، سازمان‌ها می‌توانند برای تصمیم‌گیری تجاری به این بینش‌ها متکی باشند و به آنها امکان مقیاس‌پذیری بیشتری را بدهد.
ارتباط: در نهایت، بینش‌ها به‌عنوان گزارش‌ها و سایر تجسم‌های داده ارائه می‌شوند که درک بینش‌ها و تأثیر آن‌ها بر تجارت را برای تحلیل‌گران کسب‌وکار و سایر تصمیم‌گیرندگان آسان‌تر می‌کنند. یک زبان برنامه نویسی علم داده مانند R یا Python شامل اجزایی برای تولید تجسم است. به طور متناوب، دانشمندان داده می توانند از ابزارهای تجسم اختصاصی استفاده کنند.