راهنمای جامع نقشه راه برای دانشمندان داده

 

آنچه در این وبلاگ خواهید خواند:

• معرفی
• علم داده چیست؟
• مهارت های مورد نیاز دانشمندان داده
• چالش های اساسی در علم داده
• موقعیت های شغلی علم داده در آینده
• نتیجه گیری

 

معرفی

علم داده در سال های اخیر، یکی از حوزه های شغلی پررونق بوده است. همراه با پیشرفت تکنولوژی و افزایش حجم داده ها در زمینه های اقتصادی، اجتماعی و علمی، نیاز به دانشمندان و متخصصان داده بیش تر از گذشته احساس می شود. دانشمندان داده با جمع آوری و تحلیل داده ها می توانند رویداد های آینده را پیش بینی کنند و کسب و کارها و صنایع را برای تحولات آینده آماده کنند. مدیران کسب و کار می توانند به کمک اطلاعاتی که دانشمندان داده با تحلیل داده ها در اختیار آن ها می گذارند، تصمیمات کاری بهتر و سودمندتری بگیرند. دانشمندان داده برای طی کردن مسیر پرچالش تجزیه و تحلیل داده، باید مهارت ها و علوم مختلفی را آموخته باشند. در این وبلاگ به مجموعه مهارت های مورد نیاز برای تبدیل شدن به یک دانشمندان داده می پردازیم. همچنین، چالش های تجزیه و تحلیل داده را عنوان می کنیم و راهکارهایی را برای مقابله با آن ها ارائه خواهیم کرد.

 

علم داده چیست؟

منظور از علم داده، جمع آوری داده ها، تجزیه و تحلیل داده ها، مدلسازی آن ها و به طور کلی تمامی کارهای مربوط به داده ها است. با افزایش داده ها و امکان دسترسی ساده تر به آن ها در دهه های اخیر، کاربرد داده ها در آموزش دادن به مدل های ماشینی، پررنگ تر شده است. بنابراین، رشد علم داده باعث پیشرفت های گسترده در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین شده است. با این حال پیش از استفاده از داده ها برای یادگیری ماشین،  باید اطلاعاتی که داده ها به ما نشان می دهند را استخراج کنیم. به جمع آوری و استخراج اطلاعات و الگو ها از داده ها، داده کاوی گفته می شود. داده کاوی علاوه بر تجزیه و تحلیل داده های اولیه، شامل مدیریت داده ها و پایگاه داده ها، پیش پردازش داده ها، مدلسازی اولیه، پردازش و تجسم الگوی کشف شده است. داده کاوی نیازمند دانش آماری است.

با توجه به حجم زیاد داده های در دسترس، همواره نیازمند ابزارهایی برای تحلیل و پردازش داده ها هستیم. کامپیوتر ها با توانایی های نامحدود خود می توانند دستیار مناسبی برای تحلیل داده های بزرگ باشند. برای کمک گرفتن از کامپیوتر ها جهت تجزیه و تحلیل داده ها، باید به علوم کامپیوتر مسلط باشید. یادگیری علوم کامپیوتر مستلزم دانش ریاضی، احتمال و جبر خطی است. همچنین، برای فعالیت در حوزه علم داده لازم است الگوریتم های یادگیری ماشین را بیاموزید.

 

پروژه های علم داده ممکن است موضوعات مختلفی داشته باشند. از جمله این موضوعات می توان به مهندسی، حقوق، پزشکی، مالی و غیره اشاره کرد. بنابراین، برای فعالیت در حوزه علم داده علاوه بر دانش ریاضی و علوم کامپیوتر باید دارای اطلاعات زمینه ای درباره مسئله یا موضوع خاص پروژه مورد نظر باشید.

 

مهارت های مورد نیاز دانشمندان داده

امروزه از دانشمندان داده انتظار می رود که بدانند چگونه داده ها را تشخیص و تغییر دهند، به تجزیه، تحلیل و تجسم آن ها بپردازند و در آخر الگوها را از آن ها استخراج کنند و اتفاقات آینده را پیش بینی کنند. مهارت های مورد نیاز برای انجام این دسته فعالیت ها، روز به روز در حال افزایش است. چرا که روش های دانشمندان داده برای انجام این وظایف با توسعه فناوری، پیشرفته تر می شوند. در ادامه به چند نمونه از مهارت های مورد نیاز دانشمندان داده در سال 2023 اشاره می کنیم:

 

• زبان های برنامه نویسی مورد نیاز:

کمک گرفتن از کامپیوترها برای تحلیل داده، نیازمند تسلط لازم در زبان های برنامه نویسی است. نوآموزان علم داده باید با توجه به تجربه برنامه نویسی خود، اهداف شخصی و حجم داده هایی که معمولا باید تجزیه و تحلیل کنند، یک زبان برنامه نویسی مناسب را برای یادگیری انتخاب کنند. زبان های برنامه نویسی زیادی برای استفاده در علم داده مناسب هستند. در ادامه تعدادی از این زبان ها را نام خواهیم برد:

• پایتون
• جاوا و جاوا اسکریپت
• R
• C /C++

 

• پاکسازی و مرتب کردن داده ها:

داده های اولیه و خام با پاکسازی به داده هایی با فرمت و شکل مناسب تحلیل، تبدیل می شوند. فرآیند پاکسازی داده ها شامل حذف مقادیر نامعتبر، پرکردن یا حذف خانه های خالی و انجام قالب بندی مناسب جهت تحلیل است. این مهارت ها، برای دانشمندان داده بسیار ضروری هستند. چرا که بدون انجام این مراحل، نتایج تحلیل داده ها از واقعیت دور می شود و کاربرد خود را از دست می دهد.

 

• یادگیری ماشین:

یکی از مهارت های ضروری برای دانشمندان داده، یادگیری ماشین است. دانشمندان داده باید بدانند که چگونه از داده ها برای آموزش و آزمایش مدل های یادگیری ماشین استفاده کنند. بنابراین، دانشمندان داده باید الگوریتم های یادگیری ماشین را آموخته باشند. همچنین، یادگیری ماشین در بسیاری از صنایع برای پیش بینی و تصمیم گیری ها بر اساس داده های موجود به کار می رود. علاوه بر این، ابزارها و مدل های یادگیری ماشین می توانند در بسیاری از موارد به دانشمندان داده جهت جمع آوری داده ها و استخراج اطلاعات مفید از آن ها، کمک کنند.

 

• تجسم داده ها:

تجسم داده ها، همان استفاده از نمودارها و گراف ها برای نمایش داده ها است. داشتن مهارت کافی در این زمینه می تواند تا حد زیادی برای پیدا کردن الگوهای موجود در داده ها مفید باشد. اگر دانشمندان داده بتوانند داده ها را به خوبی تجسم کنند، مخاطبان آن ها می توانند با نگاه کردن به نمودارها و در کوتاه ترین زمان، اطلاعات موجود در داده ها را درک کنند. بنابراین نمایش داده ها یکی دیگر از مهارت های کلیدی مورد نیاز دانشمندان داده است.

 

• مدیریت پایگاه داده و SQL:

SQL یک زبان رایج است که به شما امکان دسترسی و تغییر داده های موجود در پایگاه های داده را می دهد. در نتیجه، می توان از این زبان برای مدیریت پایگاه های داده استفاده کرد. دانشمندان داده باید تمام داده ها را پیگیری کنند و از سازماندهی آن ها اطمینان حاصل کنند تا در زمان مورد نیاز بتوانند به راحتی آن ها را بازیابی کنند. بنابراین، تسلط بر زبان SQL یکی از شروط مهم تبدیل شدن به یک دانشمند داده است.

 

• پردازش داده های بزرگ:

پردازش داده های بزرگ، توانایی پردازش، ذخیره، تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده ها با استفاده از فریم ورک هایی مانند Hadoop و Spark است. امروزه توانایی پردازش داده های بزرگ، برای دانشمندان داده بسیار ضروری است. چرا که در حال حاضر حجم داده های تولید شده به سرعت در حال رشد است. بنابراین، توانایی مدیریت و تجزیه و تحلیل این داده های بیشمار برای تصمیم گیری آگاهانه ضروری است.

 

• رایانش ابری:

رایانش ابری، استفاده از فناوری ها و پلتفرم های ابری ( مجازی و آنلاین ) برای ذخیره سازی و پردازش داده ها است. مزیت ذخیره سازی داده ها در پلتفرم های ابری این است که بر خلاف سرورهای محلی، به دانشمندان داده اجازه می دهد تا بدون محدودیت مکانی، از طریق اینترنت به منابع داده دسترسی داشته باشند. امروزه با توجه به افزایش لحظه ای داده های تولید شده، بیشتر شرکت ها برای ذخیره سازی داده های خود از فضای ابری استفاده می کنند. چرا که پلتفرم های ابری نسبت به حجم داده های ذخیره شده، انعطاف پذیر تر از سرورهای محلی هستند. بنابراین، دانشمندان داده لازم است با رایانش ابری آشنا باشند.

 

• مدل سازی و مدیریت داده ها:

مدل سازی، فرآیند ایجاد مدل های ریاضی برای نمایش داده ها است. در مدلسازی، یک طرح اولیه برای نحوه ارتباط داده ها با یکدیگر ارائه می شود. مدیریت داده ها برای حفظ کیفیت و دقت مدل ها است. مدل سازی و مدیریت داده ها، برای پیدا کردن ویژگی ها در داده ها، الگویابی و سنجش امنیت داده ها به کار می رود. مدل سازی، قسمتی جدا نشدنی از علم داده است و مدیریت داده ها به دانشمندان داده کمک می کند که از دقت مدل ها اطمینان حاصل کنند تا بتوانند از آن ها برای گرفتن بهترین تصمیمات استفاده کنند.

 

• داده کاوی:

همان طور که در بالا گفته شده است، داده کاوی فرآیند استخراج اطلاعات مفید از داده ها است. برای این منظور از تکنیک هایی مانند خوشه بندی، طبقه بندی و ... استفاده می شود. داده کاوی از مهم ترین مهارت هایی است که باید در مسیر یادگیری علم داده بیاموزید؛ چرا که بدون داده کاوی، بهره برداری و استفاده از داده ها غیر ممکن است.

 

• یادگیری عمیق:

یادگیری عمیق، یکی از زیرمجموعه های یادگیری ماشین است. در یادگیری عمیق، الگوهای موجود در داده ها از طریق چندین لایه شبکه عصبی کشف می شوند. عملکرد لایه های عصبی در یادگیری عمیق مانند عملکرد مغز انسان است. با توجه به توسعه گسترده هوش مصنوعی در سال 2023، آموختن یادگیری عمیق و ساز و کار آن برای دانشمندان داده ضروری است. همچینین، دانشمندان داده برای پردازش داده هایی که از جنس تصویر یا ویدیو هستد، از یادگیری عمیق یا برنامه های بینایی ماشین استفاده می کنند.

 

• مهارت های دیگر:
  
  
• پردازش زبان های طبیعی: زیر شاخه ای از هوش مصنوعی است که پردازش و درک زبان انسانی را انجام می دهد.
• شبکه های متخاصم مولد (GANs): زیر شاخه ای از یادگیری عمیق است که شبکه های عصبی در آن، داده هایی شبیه به یک مجموعه داده واقعی تولید می کنند.
• یادگیری ماشین خودکار: یادگیری ماشین خودکار روشی جدید برای خودکارسازی فرآیند آموزش مدل های یادگیری ماشین است که آشنایی با آن به دانشمندان داده در سال 2023 توصیه می شود.
• تحلیل و پیش بینی: منظور از تحلیل و پیش بینی، مطالعه داده ها در طول زمان و استفاده از مدل های آماری برای پیش بینی رویداد های آینده است که به ویژه در بازارهای مالی و کسب و کارها کاربرد فراوانی دارد.
• طراحی آزمایش و تست A/B: فرآیندی جهت طراحی و اجرای آزمایش های کنترل شده جهت آزمایش فرضیه ها و تصمیم گیری بر اساس داده های این آزمایش ها است که آشنایی با آن به دانشمندان داده توصیه می شود.
• فن بیان: فن بیان از مهارت های مهم مورد نیاز دانشمندان داده است. توانایی برقراری ارتباط و انتقال موثر نتایج تحلیل داده به مخاطبان غیر متخصص نیازمند فن بیان قوی است. همچنین، ترقیب مخاطبان به تصمیم گیری بر اساس داده ها بدون کسب این مهارت ممکن نیست.

 

چالش های اساسی در علم داده

دانشمندان داده باید علاوه بر کسب مهارت های مورد نیاز، چالش های رایج در علم داده را به سرعت شناسایی و حل کنند. در ادامه، به چند چالش مهم در علم داده اشاره می کنیم و روش مقابله به آن ها را توضیح خواهیم داد:

• چالش های اساسی در علم داده:

 

• آماده سازی داده ها:

جمع آوری، سازماندهی و تمیز کردن داده ها بسیار مهم است. برای ذخیره سازی داده ها در پلتفرم های مختلف، گاهی لازم است فرمت آن ها را تغییر داد. همچنین، باید توجه داشت که در طول فرآیند آماده سازی نباید هیچ تغییری در مجموعه داده اصلی ایجاد شود.

 

• مجموعه داده های ناقص:

در دسترس نبودن مجموعه داده مناسب، از مشکلات مهم است. اگر مجموعه داده به اندازه کافی بزرگ نباشد، ممکن است نتایج  و پیش بینی ها به واقعیت نزدیک نباشند. برای پیش بینی اتفاقات آینده بر اساس داده های گذشته، استفاده از مجموعه داده های کارآمد ضروری است و نبود داده های مناسب، باعث به وجود آمدن چالش های اساسی می شود.

 

• داده های گمشده:

اگر یک مجموعه داده مقادیر زیادی داده خالی و از دست رفته داشته باشد، به دست آوردن نتایج دقیق دشوار خواهد شد. کار با چنین مجموعه داده ای پیچیده و چالش برانگیز است.

 

• حفاظت از داده ها:

به دلیل وجود خطر حملات سایبری، داده ها باید به صورت امن ذخیره شوند. ذخیره سازی امن داده ها، برای جلوگیری از افشای اطلاعات ضروری است. برخی از سازمان ها، قوانین سختی برای حفاظت از اطلاعات و داده های خود دارند. این امر، دسترسی دانشمندان داده به این اطلاعات را دشوار می کند. کار با داده های این سازمان ها، با توجه به محدودیت های امنیتی بسیار چالش برانگیز است.

 

• دقیق نبودن داده ها:

اگر از داده های دارای برچسب های نادرست برای آموزش یک مدل استفاده کنیم، قطعا نتایج صحیحی دریافت نخواهیم کرد. بنابراین، برای دریافت نتایج مطلوب از مدل ها، اطمینان از درستی داده ها بسیار مهم است. بنابراین، صحت داده ها باید به دقت بررسی شود.

 

• راه حل های چالش های اساسی در علم داده:

 

• تعیین هدف مشخص:

تعیین هدف اصلی از جمع آوری و تحلیل داده ها ضروری است. چرا که باعث افزایش دقت و تمرکز فرآیند می شود.

 

• پاکسازی داده ها:

پاکسازی داده ها شامل کاهش خطای داده ها، حذف داده های گمشده، جایگزینی مقادیر خالی با مقادیر مناسب و حذف مشاهدات و داده های تکراری است. پاکسازی داده ها، بسیاری از چالش های علم داده که در قسمت قبل گفته شد را حل می کند.

 

• بررسی خطی بودن داده ها:

بررسی روابط غیرخطی در داده ها و خطی کردن آن ها، درصورت نیاز، بسیار مهم است. در مدل های خطی، می توان رابطه مستقیم بین متغیر ها را به راحتی تعیین کرد. بنابراین، تجزیه و تحلیل داده های خطی نسبت به داده های غیرخطی ساده تر است. به علاوه، مدل های پیش بینی که برای داده های خطی به کار می روند، معمولا دقیق تر هستند. بنابراین بهتر است داده ها را درصورت امکان خطی کنیم.

 

• مدیریت کارآمد داده ها:

برای فراهم کردن داده های مناسب و یکپارچه، داده ها باید از منابع معتبر جمع آوری و با فرمت مناسب مرتب شوند. مدیریت داده ها، از اقدامات اولیه برای مقابله با چالش های رایج در علم داده است.

 

موقعیت های شغلی علم داده در آینده

تحلیل گران داده در سطح ابتدایی می توانند به عنوان تحلیلگران کسب و کار یا مهندسان داده شروع به فعالیت کنند. در سطوح پیشرفته تر، دانشمندان داده می توانند توسعه دهنده هوش تجاری، مدیر داده، معمار داده، دانشمند یادگیری ماشین و... باشند. طی چند سال گذشته، حوزه علم داده رشد چشمگیری داشته است و انتظار می رود این روند ادامه یابد. امروزه، شرکت ها از بینش های متکی بر داده ها برای تصمیم گیری آگاهانه استفاده می کنند. دانشمندان داده در ارائه این بینش ها، نقش حیاتی دارند.در سال 2023، می‌توان انتظار داشت که دانشمندان داده با تمرکز بر یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی و بینایی کامپیوتری به توسعه و پیاده‌ سازی الگوریتم‌ ها و مدل‌ های یادگیری ماشین ادامه دهند. در نتیجه این فعالیت ها، توسعه هوش مصنوعی در سال های آینده ادامه می یابد. با افزایش داده های بزرگ و اینترنت اشیا (IoT)، دانشمندان داده باید در کار با مجموعه داده های بزرگ و مدیریت خطوط لوله داده، مهارت داشته باشند. در سال های آینده، رایانش ابری نقش مهم تری در علم داده ایفا می‌کند و شرکت ‌های بیشتری، داده‌ های خود را به فضای ابری منتقل می‌کنند.به طور کلی، انتظار می‌رود تقاضا برای دانشمندان داده در سال 2023 و پس از آن بالا بماند. چرا که شرکت ‌های بیشتری ارزش بینش ‌های مبتنی بر داده را تشخیص می دهند و برای ساخت تیم ‌های متخصصان علم داده خود، سرمایه ‌گذاری می‌کنند.

 

نتیجه گیری

امروزه، نیاز کسب و کارها و صنایع به دانشمندان داده بیشتر شده است. به همین دلیل، علم داده توجه علاقمندان زیادی را به خود جلب کرده است. علاقمندان علم داده، با کسب مهارت های مورد نیاز می توانند به راحتی موقعیت شغلی مناسب خود را به دست آورند و از دانش خود در زمینه های مختلف از جمله اقتصاد، بازارهای مالی، صنایع مختلف و غیره استفاده کنند. در این وبلاگ به مهارت ها و علوم مورد نیاز برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده اشاره کرده ایم تا علاقمندان را با مسیر تخصص در علم داده و چالش های آن آشنا کنیم.