علم داده راهکاری نوین برای حل مسائل پیچیده

 

آنچه در این وبلاگ خواهید خواند:

• معرفی
• چگونه دانشمندان داده مسائل واقعی را حل می کنند؟
• مدل های پیش بینی
• علم داده و صنایع مختلف
• علم داده و کسب و کارها
• موقعیت های شغلی برای متخصصان علوم داده
• نتیجه گیری

 

معرفی

در دنیای پویای امروز، علم داده به عنوان ابزاری ارزشمند برای حل مسائل حوزه های مختلف استفاده می شود. تکنیک های پیشرفته این علم، در تحلیل داده ها و استخراج اطلاعات از آن ها به دانشمندان داده کمک می کنند. ترکیب علم داده با دانش ریاضی، آمار و برنامه نویسی، به ما کمک می کند تا الگوهای پنهان در داده ها را کشف کنیم و با توجه به این الگو ها و پیش بینی آینده، بهترین تصمیمات را بگیریم. علم داده می تواند با قدرت حل مسئله خود، در بسیاری از صنایع و کسب و کارها تحول ایجاد کند. در این وبلاگ به بررسی مسائل حل شده توسط علم داده در صنایع و کسب و کارهای مختلف خواهیم پرداخت. همچنین، مراحل مختلف حل مسئله با علم داده را بررسی خواهیم کرد.

 

چگونه دانشمندان داده مسائل واقعی را حل می کنند؟

علاقمندان به علوم داده باید درک اولیه ای از نوع مشکلاتی که با کمک علم داده حل می شوند، داشته باشند و مهارت های مورد نیاز برای حل مسئله را به دست آورند. آن ها باید بدانند که چگونه از داده ها برای حل مشکلات در دنیای واقعی استفاده کنند. تنها راه برای رسیدن به این سطح از دانش، حل پروژه ها است. انجام پروژه ها درک کاملی از مراحل مختلف حل مسئله به نوآموزان می دهد. همچنین، کار بر روی پروژه ها جهت به دست آوردن موقعیت های شغلی در این حوزه ضروری است. در ادامه به مراحل مختلف حل یک مسئله واقعی توسط دانشمندان داده اشاره می کنیم. نوآموزان می توانند برای ایجاد پروژه های خود از این مراحل الگوبرداری کنند.

 

• تعریف مشکل و تقسیم آن به مراحل کوچک تر

اولین قدم در هر پروژه، تعریف مشکل است. در این مرحله باید مشکل را به طور واضح درک و تعریف کرد. برای مثال، اگر بخواهید پول خود را در تسلا سرمایه گذاری کنید، ابتدا باید نظر سرمایه گذاران این شرکت را بررسی کنید. برای این منظور باید این سوال را مطرح کنید:" سرمایه گذاران چه نظری درباره عملکرد تسلا دارند؟" پس از شناسایی مسئله، باید درک کنیم که برای حل آن به چه نوع داده ای نیاز داریم؟

 

• جمع آوری داده ها

قدم بعدی شناسایی مسئله، جمع آوری داده ها است. باید منابع داده هایی را که با کمک آن ها می توان مشکل مورد نظر را حل کرد، پیدا کنیم. برای جمع آوری داده ممکن است به یک یا چند منبع نیاز داشته باشیم. برای حل مسئله ای که در مرحله اول مطرح شد، باید نظرات سرمایه گذاران شرکت تسلا را جمع آوری کنید. می توانید به صفحه توییتر این شرکت مراجعه کنید و واکنش مردم را به پست های تسلا ارزیابی کنید. همچنین می توانید با استفاده از زبان های برنامه نویسی مانند پایتون، توییت هایی که شامل اطلاعات مفیدی درباره این شرکت هستند را از توییتر استخراج کنید.

 

• تجزیه و تحلیل داده ها

قدم مهم بعدی تجزیه و تحلیل داده ها است. شناسایی داده های مورد نیاز، حذف داده های اضافه و پرت و شناسایی الگوهای موجود در داده ها همگی در این مرحله انجام می شوند. در مثال بالا، توییت های اضافه باید پاک شوند و فقط توییت های مورد نیاز برای تجزیه و تحلیل نگه داشته شوند. توییت ها، باید بر اساس زمان بارگذاری مرتب شوند و تغییرات مورد نیاز در آن ها اعمال شود. در این مرحله همچنین باید فرضیات لازم را، با توجه به الگو ها ویژگی های موجود در داده ها، برای مرحله مدل سازی آماده کرد.

 

• مدل سازی

پس از تعریف مشکل، جمع آوری داده ها و تجزیه و تحلیل اولیه، مرحله ساخت مدل شروع می شود. هنگام تعریف کردن مشکل باید متوجه باشید که آیا مشکل با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین نظارت شده قابل حل است یا برای حل آن باید از الگوریتم های نظارت نشده کمک گرفت. شما باید بر اساس نیاز خود، الگوریتم های یادگیری ماشین را به کار بگیرید.

یافتن مدل مناسب برای حل مسئله شما، ممکن است به زمان زیادی نیاز داشته باشد. باید مدل های موجود را بر اساس دقت و نوع کارایی مقایسه کنید. در مثال بالا که تحلیل توییت ها مورد نظر است، می توان از مدل های زبانی استفاده کرد. این مدل ها بر اساس کلمات و عبارات به کار برده شده در توییت ها می توانند نظر کلی نویسندگان را بسنجند.  همچنین می توانید از راه آموزش نظارت شده و با دادن داده های برچسب دار به ماشین، توییت های شامل نظرات مثبت و منفی را از هم جدا کنید.

 

• تجسم داده ها و نتیجه گیری

تجسم داده ها و نتیجه گیری مانند مراحل قبلی مهم است. اگر نتوانید بینش خود از تحلیل داده ها را به مخاطبان پروژه منتقل کنید، انجام تمام مراحل قبلی، بی فایده است. برای این قسمت می توانید از نرم افزار Tableau استفاده کنید. این نرم افزار، در تجسم بهتر داده ها به شما کمک می کند.

 

مدل های پیش بینی

مدل های پیش بینی در بخش مدل سازی علم داده نقش مهمی دارند. ساختن مدل های پیش بینی تا حد زیادی نیازمند کسب دانش در زمینه یادگیری ماشین است. وظیفه مدل های پیش بینی، ارائه پیش بینی های دقیق با استفاده از الگویابی در داده های قبلی است. این پیش بینی ها می توانند در اقتصاد، پزشکی، تجارت و صنایع مختلف به کار برده شوند. مدل های پیش بینی به دو دسته کلی پارامتری و غیرپارامتری تقسیم می شوند.

• مدل سازی پارامتری:

در این نوع مدل سازی، ویژگی ها و پارامترهای داده ها که به پیش بینی مورد نظر مربوط هستند، از داده ها استخراج می شوند. ضرایب مناسب هر کدام از این پارامتر ها پیدا می شود و در آخر با ترکیب خطی این پارامترها، تابعی تولید می شود که به عنوان مدل پیش بینی برای داده های جدید به کار می رود. بنابراین می توان با داشتن پارامترهای مورد نظر در داده های جدید، پیش بینی های نسبتا دقیقی برای آن ها ارائه داد.

یک مثال رایج از مدل‌سازی پیش‌بینی، رگرسیون خطی است:

a0 + a1*x1 + a2*x2 = 0

در اینجا a0، a1 و a2 ضرایب خط و x1 و x2 ، پارامتر های داده ها هستند که قرار است در پیش بینی به مدل کمک کنند. الگوریتم های رگرسیون لجستیک، مدل های خطی، مدل های گاوسی و شبکه های عصبی ساده از این دسته هستند. استفاده از این مدل ها برای پیش بینی مزیت های زیر را به همراه دارد:

• پیاده سازی و درک نتایج مدل های این پیش بینی آسان تر است.
• این مدل ها به داده های آموزشی زیادی نیاز ندارند.
• پیش بینی این مدل ها معمولا به واقعیت نزدیک است.

البته استفاده از این مدل ها معایبی هم دارد. برای مثال این نوع مدل سازی فقط برای مسائل ساده کاربرد دارد. همچنین، ضرایب به کار رفته برای پارامتر ها در این مدل ها ممکن است دقیقا نشان دهنده تاثیر این ویژگی ها بر پیش بینی مورد نظر نیست.

 

• مدل سازی غیر پارامتری:

این دسته از مدل ها بر خلاف مدل های پارامتریک، فرضیه های کمتری در مورد شکل تابع می دهند و سعی می کنند به طور مستقیم پیش بینی را از داده ها و توزیع های احتمالی در آن ها انجام دهند. در این روش مدل سازی لازم است داده های زیادی در اختیار داشته باشیم. ساده ترین مثال برای این مدل ها، مدل نزدیک ترین همسایگی( KNN ) است. در این مدل که برای مسائل دسته بندی استفاده می شود، نمونه ها با توجه به شباهت ها و فواصل بین داده ها، دسته بندی می شوند و پیش بینی می شود که داده های جدید، به کدام دسته تعلق دارند. از مثال های دیگر این مدل سازی می توان به درخت های تصمیم گیری اشاره کرد.

انعطاف پذیری بیشتر این مدل سازی نسبت به مدل سازی پارامتریک یکی از مزیت های آن است. هیچ فرضی این مدل ها را محدود نمی کند و عملکرد آن ها در پیش بینی، بسیار دقیق است.

 

علم داده و صنایع مختلف

در دنیای امروز، داده ها بسیار با ارزش به نظر می رسند. بسیاری از افراد و سازمان ها برای رسیدن به نتایج مطلوب تر از دانشمندان داده کمک می گیرند. حتی دولت ها برای پیش بینی جرم و پیش گیری از آن و یا کشف تقلب های مالیاتی، به علم داده وابسته هستند. تاثیر گسترده علم داده و پیشرفت های اخیر آن در صنعت هم قابل مشاهده است. در ادامه به چگونگی تاثیرات علم داده بر برخی از صنایع خواهیم پرداخت:

 

• بانکداری

بانک ها برای تحلیل داده های بزرگ به شدت به علم داده وابسته هستند. پیش بینی بازار های مالی، مدیریت ریسک و کاهش تقلب برای بانک ها بدون کمک گرفتن از علم داده ممکن نیست. با بهره گیری از علم داده و پیش بینی بازار های مالی، بانک ها می توانند به شکل تاثیرگذاری از منابع مالی خود برای سرمایه گذاری استفاده کنند. همچنین، تجزیه و تحلیل داده های مشتریان به بانک ها در ارائه خدمات بهتر کمک می کند.

 

• مراقبت های بهداشتی

علم داده در سال 2008 برای اولین بار در حوزه مراقبت های بهداشتی مورد استفاده قرار گرفت. دانشمندان داده دریافتند که می توانند با پیگیری داده های مربوط به جستجوی علائم بیماری آنفولانزا، میزان شیوع آن در مکان های مختلف را بدست بیاورند.

علم داده با تشخیص الگوها، تجزیه و تحلیل داده های آماری و با کمک یادگیری عمیق، مراقبت های بهداشتی را کارآمدتر می کند. بر اساس تحقیقات منتشر شده توسط مجله انجمن انفورماتیک پزشکی آمریکا تقاضا برای دانشمندان داده در حوزه مراقبت های بهداشتی به سرعت در حال رشد است. با کمک علم داده می توان حجم زیادی از داده ها را پردازش کرد و از آن ها برای گزارش های بالینی و آزمایشگاهی استفاده نمود. در ادامه به نمونه های بیشتری از کاربردهای علم داده در این زمینه اشاره خواهیم کرد:

 

• شناسایی تومورهای سرطانی

یکی از کاربردهای مهم علم داده، استفاده از آن برای تشخیص سلول های سرطانی است. برای رسیدن به هدف، لازم است داده های مرتبط با سلول های سالم و سرطانی جمع آوری و تحلیل شوند. سپس به مدل هایی نیاز داریم که با توجه به ویژگی های داده ها و سلول های جدید، بتوانند پیش بینی کنند که این سلول ها از کدام دسته هستند. LYNA، یک ابزار هوش مصنوعی است که توسط گوگل توسعه داده شده است. این ابزار به روش توضیح داده شده، از علم داده برای تشخیص سرطان سینه استفاده می کند.

 

• شخصی سازی برنامه های درمانی

یکی از موارد استفاده از علم داده در شخصی سازی برنامه های درمانی، نرم افزار Oncora  است. این ابزار از داده هایی که در طول 15 سال درباره تشخیص ها، برنامه های درمانی، نتایج و عوارض جانبی در پرونده بیش از 50000 بیمار سرطانی ثبت شده است، استفاده می کند. این نرم افزار با استفاده از تحلیل این داده ها و بهره گیری از الگوریتم های یادگیری ماشین، قادر است رژیم های سرطانی و برنامه های پرتودرمانی شخصی را به هر بیمار پیشنهاد کند.

 

• حمل و نقل

در زندگی مدرن بیشتر شهروندان از ماشین ها برای جابجایی استفاده می کنند. علم داده با پیشنهاد مناسب ترین و کوتاه ترین مسیرهای جاده ای برای سفر، می تواند تاثیرات منفی ناشی از سوخت های فسیلی را به حداقل خود برساند. در ادامه به مثال های بیشتری از کاربردهای علم داده در این زمینه اشاره خواهیم کرد:

 

• مدل سازی الگوهای ترافیک

شرکت Streetlight برای مدل سازی الگوهای ترافیکی خودروها، عابرین پیاده و دوچرخه ها در خیابان های آمریکای شمالی، از علم داده استفاده می کند. نقشه های ترافیکی Streetlight به دلیل استفاده از سیگنال های تلفن های هوشمند و جی پی اس خودروها، همواره به روز است. استفاده از علم داده امکان تشخیص مسافرانی که برای رسیدن به مقصد از چند وسیله نقلیه استفاده می کنند را برای این شرکت فراهم کرده است. به علاوه، با پیشنهاد مناسب ترین وسایل نقلیه و کوتاه ترین مسیر، سفر را برای مسافران آسان تر می کند.

 

• بهینه سازی تحویل غذا

هدف دانشمندان داده در شرکت UberEATS، تحویل غذا در سریع ترین زمان ممکن است. برای مشتری ها مهم است که غذا را در حالی که هنوز گرم است دریافت کنند و فراهم کردن این امکان در سراسر کشور نیازمند علم داده، یادگیری ماشین، مدل های آماری پیشرفته و دانش هواشناسی است. برای بهینه سازی فرآیند تحویل، دانشمندان داده در این شرکت باید تمام متغیرهای تاثیرگذار بر ترافیک و زمان پخت را پیش بینی کنند.

 

• ورزش

علم داده و پیشرفت های آن ورزشکاران را هم تحت تاثیر قرار داده است. به ویژه از علم داده برای تجزیه و تحلیل مسابقات مختلف از جمله مسابقات فوتبال استفاده می شود. در ادامه به موارد دیگری از این کاربردها اشاره خواهیم کرد:

 

• پیش بینی پرتاب های موفق در بازی بسکتبال

سیستم تجزیه و تحلیل پرتاب RSPCT توسط تیم های NBA و کالج به کار گرفته شده است. این سیستم، به وسیله یک تیغه حسگر که بر روی لبه حلقه بسکتبال قرار می گیرد، زمان و مکان برخورد توپ را در هر برخورد با سبد، ثبت می کند. با انجام تحلیل بر روی  این داده ها و داده های تصویری که توسط دستگاه های دیگر ثبت شده اند، مشخص می شود که رعایت چه نکاتی احتمال کسب امتیاز توسط هر بازیکن را افزایش می دهد.

 

• ردیابی داده های فیزیکی برای ورزشکاران

شرکت WHOOP سازنده لباس هایی است که داده های فیزیکی ورزشکاران مانند ضربان قلب در حالت استراحت، چرخه خواب و تعداد تنفس را ثبت می کنند. این لباس ها با تحلیل داده های گفته شده، در تنظیم برنامه ورزشی و استفاده بهینه از توانایی جسمی، به ورزشکاران کمک می کنند.

 

• بازی سازی

بازی سازی یکی از مهم ترین زیرشاخه های صنعت سرگرمی است. علم داده برای بهبود مدل های بازی، شناسایی بازیکنان ارزشمند و جلوگیری از تقلب، کاربردهای زیادی در صنعت بازی سازی دارد. همچنین، علم داده می تواند با تجزیه و تحلیل داده های مربوط و بهینه سازی بازی ها، امکان ایجاد درآمد را برای سازنده ها فراهم کند و سود آن را به حداکثر برساند.

 

• ارتباطات

شبکه های اجتماعی در دهه های اخیر تغییرات بزرگی در روابط اجتماعی ایجاد کرده اند. علم داده، کاربرد گسترده ای در تحلیل رفتار کاربران و بهینه سازی این پلتفرم ها دارد. عملیاتی مانند پیشنهاد دوست به کاربران که در فیسبوک و پلتفرم های مشابه آن انجام می شود، با کمک علم داده صورت می گیرد. 

 

علم داده و کسب و کارها

 

• راهکارهای علم داده در بازاریابی:

فرآیند بازاریابی شامل تجزیه و تحلیل داده‌های مشتری برای گرفتن تصمیمات تجاری و افزایش درآمد است. برای انجام این مرحله معمولا از علم داده استفاده می شود. داده های مورد نیاز در این بخش شامل موارد زیر است:

• داده های محصول
• داده های فروش
• داده های مشتریان شرکت رقیب

 فروشندگان می توانند با استفاده از این داده ها، کالاها را بر اساس تقاضا قیمت گذاری کنند و با هدف جذب مشتری به بازاریابی بپردازند. دانشمندان داده ای که در بازاریابی به شرکت ها و فروشندگان کمک می کنند، موظف هستند اطلاعات مهم را از داده ها استخراج کنند و با استفاده از روش های آماری و یادگیری ماشین بهترین تصمیم را ارائه دهند.

 

• راهکارهای علم داده در امور مالی و تجارت:

بخش های مالی از علم داده برای ساخت الگوریتم و مدیریت ریسک معامله ها استفاده می کنند. داده های مورد نیاز در این زمینه شامل موارد زیر است:

• فعالیت تجاری سرمایه گذاران
• قیمت سهام
• اطلاعات شرکت هایی که سهام آن ها در بازر معامله می شود

داده های مالی که معمولا جمع آوری می شوند دارای فرمت های مختلف هستند. بنابراین اولین وظیفه دانشمندان داده، تبدیل آن ها به یک قالب ساختاریافته و پس از آن، ساختن الگوریتم ها و مدل های مناسب است.

 

• راهکارهای علم داده در منابع انسانی:

مدیران منابع انسانی می توانند برای استخدام بهترین استعدادها و مدیریت داده های کارکنان از علم داده کمک بگیرند. دانشمندان داده در منابع انسانی شرکت ها می توانند با استفاده از یادگیری ماشین و داده های پیشین کارکنان، عملکرد آن ها را پیش بینی کنند.

 

• راهکارهای علم داده در خدمات مشتری:

علم داده در راستای پاسخگویی به سوالات مشتریان و ایجاد تجربه دلپذیر برای آن ها، قابل استفاده است. همچنین، از علم داده برای پیش بینی نیازهای مشتریان و شناسایی مشکلات استفاده می شود.

 

• علم داده در تجارت الکترونیک:

در زندگی مدرن، مردم ترجیح می دهند به جای خرید فیزیکی از مغازه ها، وسایل مورد نیاز خود را از فروشگاه های اینترنتی تهیه کنند. فروشگاه های آنلاین لازم است با توجه به داده ها و اطلاعات مربوط به مشتریان، صفحات وب خود را شخصی سازی کنند. برخی از فروشگاه ها ممکن است کالاهای پیشنهادی را با توجه به قدرت خرید هر کاربر نمایش دهند. علم داده برای انجام تمامی فعالیت های گفته شده، در تجارت الکترونیک مورد استفاده قرار می گیرد.

 

موقعیت های شغلی برای متخصصان علوم داده

علم داده یکی از زمینه های شغلی امیدوارکننده در سال های اخیر است؛ اما داشتن مدرک دانشگاهی در آن استخدام شما را تضمین نمی کند. کسب مهارت و تجربه در زمینه علم داده، برای به دست آوردن موقعیت های شغلی آن ضروری است. در ادامه سعی می کنیم تا مسیر شغلی و مهارت های مورد نیاز در علم داده را شرح دهیم.

مهارت های لازم برای کار در علم داده شامل مهارت تجزیه و تحلیل، یادگیری ماشین، آمار، شبکه های عصبی و غیره است. برای استخدام در این حوزه باید مهارت های حل مسئله و فن بیان خود را تقویت کنید. مشاغل زیادی در حوزه علم داده برای علاقمندان وجود دارند که در ادامه به چند نمونه از آن ها اشاره می کنیم:

• تحلیل گران داده

تحلیل گران داده مسئول نمایش و تحلیل حجم زیادی از داده ها هستند. مهم ترین وظیفه تحلیلگران داده، بهینه سازی است. آن ها باید الگوریتم هایی را برای جمع آوری بهینه داده ها ایجاد کنند تا بتوانند بدون آسیب رساندن به داده ها، آن ها را از بزرگ ترین پایگاه های داده خارج کنند.

 

• مهندسان داده

مهندسان داده سازنده اکوسیستم داده های بزرگ برای کسب و کارها هستند. وظیفه آن ها ایجاد و آزمایش زیرساخت های داده ای است که دانشمندان داده می توانند الگوریتم های خود را به شکل بهینه در آن ها پیاده سازی کنند. همچنین، وظیفه به روز رسانی پایگاه های داده بر عهده مهندسان داده است.

 

• مدیر پایگاه داده

مدیران پایگاه داده در شرکت ها مسئول عملکرد صحیح تمامی پایگاه های داده هستند و متناسب با نیازهای کارکنان شرکت، خدمات پایگاه های داده را ارائه می دهند یا لغو می کنند. همچنین، این دسته از کارکنان مسئول بازیابی (بک آپ) پایگاه داده ها هستند.

 

• مهندس یادگیری ماشین

مهندسی یادگیری ماشین شغلی چالش برانگیز است. برای فعالیت در این شغل باید علاوه بر داشتن دانش تخصصی در تکنولوژی هایی مانند  SQL، REST،  APIsو غیره، الگوریتم های رایج در یادگیری ماشین را شناخت و از آن ها استفاده کرد. همچنین، از این مهندسان انتظار می رود توانایی ساخت خطوط پردازش داده را داشته باشند.

 

• دانشمند داده

دانشمندان داده باید چالش های کسب و کارها را کشف و درک کنند و بهترین راه حل ها را با استفاده از تجزیه و تحلیل داده برای حل آن ها ارائه دهند. وظیفه اصلی دانشمندان داده ارائه بینش ها و راهکارهای عملی برای حل مشکل و پیشنهاد الگوهایی است که می توانند در تصمیم گیری به شرکت ها و کسب و کارها کمک کنند.

 

• معمار داده

معماران داده طرح هایی را برای مدیریت داده ها و حفظ امنیت پایگاه داده ارائه می دهند. آن ها همچنین مناسب ترین ابزارها را برای کار با پایگاه های داده در اختیار مهندسان داده قرار می دهند.

 

• تحلیلگر کسب و کار

این زمینه شغلی کمی با مشاغل دیگر تفاوت دارد. این متخصصان علاوه بر داشتن دانش در زمینه عملکرد فناوری ها و مدیریت داده ها، داده های ارزشمند را از داده های کم اهمیت تر جدا می کنند. آن ها از داده ها، برای کسب بینش های تجاری جهت توسعه کسب و کارها و گرفتن تصمیمات مفیدتر، استفاده می کنند.

 

نتیجه گیری

علم داده به عنوان یک راهکار نوآورانه در حل مسائل پیچیده زمینه های مختلف, کاربرد گسترده ای دارد. با کمک این علم می توان مفاهیم و الگوها را از داده ها استخراج کرد و از داده های گذشته درس گرفت. با کمک گرفتن از الگوها و اطلاعات موجود در داده ها می توان آینده را پیش بینی کرد و از فرصت های امروز استفاده بهینه نمود. دانشمندان داده، با استفاده از راهکارهای علم داده، پیشرفت های زیادی در صنایع و کسب و کارهای گوناگون ایجاد کرده اند. امروزه، نیاز به متخصصان علم داده در بسیاری از کسب و کارها حس می شود و موقعیت های شغلی زیادی در این حوزه به وجود آمده اند. در این وبلاگ به بررسی چگونگی حل مسائل پیچیده به کمک علم داده پرداخته ایم و به چند نمونه از تحول های ایجاد شده توسط علم داده در صنایع و کسب و کارهای گوناگون اشاره کرده ایم.