علوم داده: قدرت علم داده در دنیای فناوری اطلاعات

 

در این مقاله پتانسیل باورنکردنی علم داده را کاوش کنید و بیاموزید که چگونه علم داده می تواند زندگی ما را متحول کند. در ادامه همراه ما باشید.

 

آنچه در این مقاله خواهید خواند:

• معرفی
• تاریخچه
• چرا باید دیتاساینس یاد بگیریم؟
• چرا علم داده مشهور است؟
• کاربردهای علم داده در دنیای واقعی
• چرا علم داده مهم است؟
• یک دانشمند داده، چه مهارت هایی باید داشته باشد؟
• مهارت های ضروری برای علوم داده
• چرخه حیات علم داده
• تفاوت علم داده و تجزیه و تحلیل داده ها
• تصورات غلط رایج در مورد علم داده
• نتیجه گیری

  

معرفی

با پیشرفت روز افزون دنیا در جهت فناوری اطلاعات و علوم کامپیوتری، نیاز به دانش بیشتر در مورد علوم متفاوت، ملموس تر شده است. تا سالیان سال، از جمله مشکلات سازمان ها و شرکت های مختلف، نحوه ذخیره سازی داده هایی با حجم زیاد بود، اما امروزه با پیشرفت تکنولوژی و ایجاد سایر فریمورک ها در این زمینه، بخش زیادی از این مشکل حل شده است. از این رو لازم است در مورد دیتاساینس اطلاعات بیشتری کسب کنیم و بدانیم چگونه می تواند به ما در جهت تسهیل فعالیت هایمان کمک کند. اما علم داده یا همان دیتاساینس دقیقا چیست؟

علم داده، به طور کلی ریاضی و آمار، برنامه ‌نویسی تخصصی، تجزیه و تحلیل پیشرفته، هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین را به طور تخصصی ترکیب می‌کند تا دیدگاه های عملی پنهان در داده ‌ها را آشکار کند. از این دیدگاه ها می توان برای هدایت، تصمیم گیری و برنامه ریزی استراتژیک استفاده کرد.

به عبارت دیگر، علم داده یک حوزه بین رشته ای است که در آن دانشمندان داده، داده ها را جمع آوری کرده و با آنها کار می کنند تا اطلاعات سازماندهی نشده و بهم ریخته را درک کنند. علم داده شامل ترکیبی از روش‌های علمی، الگوریتم ‌ها و فرآیند های سیستماتیک برای کشف داده ‌های خام و بدون ساختاری است که ابتدا دریافت می‌کنند.

 

تاریخچه مختصر علم داده

علم داده (Data Science) به عنوان یک حوزه مطالعاتی نسبتاً جدید شناخته می‌شود که در دهه ۱۹۶۰ شکل گرفته است. اما در طول زمان، تاریخچه‌ای طولانی تر و پیچیده ‌تر از تولید، جمع ‌آوری و تحلیل داده‌ ها وجود دارد. در اوایل قرن بیستم، بسیاری از مفاهیم و تکنیک‌ هایی که امروزه به عنوان بخشی از علم داده شناخته می ‌شوند، برای اولین بار مطرح شدند و روش ‌های آماری و احتمالاتی برای تحلیل داده ‌ها و استخراج اطلاعات مورد استفاده قرار می‌گرفتند. اما در آن زمان، داده ‌ها به صورت سنتی با استفاده از روش ‌های دستی یا مکانیکی جمع‌آوری می ‌شدند. با پیشرفت فناوری و افزایش توانایی ‌های کامپیوتری، در دهه ۱۹۵۰ و ۱۹۶۰ تکنیک‌هایی برای پردازش و تحلیل حجم بزرگی از داده‌ ها به وجود آمدند. ایجاد مفاهیمی مانند پایگاه داده (Database) و تجزیه و تحلیل داده‌ها (Data Mining) می‌تواند به عنوان اولین گام‌ هایی در مسیر تکامل علم داده در نظر گرفته شود.

در دهه ۱۹۷۰، با گسترش اینترنت و افزایش تولید و ذخیره داده‌ها، نیاز به رویکردهای جدید برای تحلیل این حجم بزرگ از اطلاعات احساس شد. در این زمان، مفاهیمی مانند استخراج دانش (Knowledge Extraction) و هوش تجاری (Business Intelligence) برای تبدیل داده‌ها به اطلاعات و دانش قابل استفاده توسعه یافت.در دهه ۱۹۹۰ و ۲۰۰۰، با پیشرفت سریع تکنولوژی‌ های مربوط به داده‌ها، علم داده به صورت کامل شکل گرفت. افزایش قدرت و سرعت کامپیوترها، ظهور فناوری ‌های ذخیره‌سازی داده (Big Data) و ابزارهای تجزیه و تحلیل پیشرفته مانند یادگیری ماشین (Machine Learning) و شبکه‌های عصبی (Neural Networks)، توسعه و پیشرفت علم داده را تسریع کرد. از آن زمان به بعد، علم داده به عنوان یک زمینه بسیار مهم در مورد استخراج اطلاعات، پیش‌بینی، تصمیم‌گیری و بهبود فرآیندها در بسیاری از صنایع و حوزه‌ها شناخته شده است. همچنین، ایجاد روش‌ها و فرآیند های جدیدی مانند تحلیل تاریخچه (Data Analytics) و یادگیری عمیق (Deep Learning)، به توسعه و پیشرفت علم داده کمک کرده است.

 

چرا باید دیتاساینس یاد بگیریم؟

امروزه، با پیشرفت تکنولوژی و گسترش دنیای علوم داده در سطح جهانی، داشتن دانشی در زمینه علوم داده می تواند در توسعه و رشد افراد و سازمان ها موثر باشد. همچنین شرکت ها برای تصمیم گیری آگاهانه در مورد نحوه اداره شرکت های خود به اطلاعات "دانشمندان داده" تکیه می کنند. اگر از ریاضیات، آمار یا کار با داده ها و اطلاعات لذت می برید، علم داده می تواند یک مسیر شغلی عالی و حرفه ای برای شما باشد. اکنون می تواند زمان مناسبی برای شروع یادگیری علم داده باشد! یادگیری علوم داده به توسعه دهندگان وب کمک می کند تا برای بهبود تجربه کاربری و بهینه سازی وب سایت ها بتوانند از داده های موجود، بهترین استفاده را کنند. همانطور که به آن اشاره شد، علوم داده شامل مفاهیم مختلفی مانند تحلیل داده ها، مدل سازی، استخراج داده ها و پردازش زبان طبیعی است. دانش در زمینه دیتاساینس به تحلیلگران وب کمک می کند تا بهترین راهکارهای ممکن را برای بهینه سازی وب سایت ها و ارائه پاسخ مناسب به نیازهای کاربران را ارائه دهند. همچنین، یادگیری علوم داده به توسعه دهندگان وب کمک می کند تا با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین، موجب بهبود در تحلیل داده های وب سایت ها و بهبود در پاسخ دهی مناسب به نیازهای کاربران شوند. به طور کلی، یادگیری علوم داده می تواند در بهبود کارایی و بهینه سازی وب سایت ها موثر باشد.

 

چرا علم داده محبوب است؟

یکی از گزینه های شغلی پر درآمد موجود در سطح جهانی، علم داده است. در حال حاضر، هر شرکتی از نظر فناوری پیشرفته به یک دانشمند داده نیاز دارد تا میزان کارایی اطلاعات جمع آوری شده از یک منبع را ارزیابی کند. این یک روش چند رشته ای برای تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده ها است که ایده ها و تکنیک هایی را از حوزه های ریاضیات، آمار، هوش مصنوعی و مهندسی کامپیوتر ادغام می کند. دانشمندان داده‌ می‌توانند به سؤالاتی مانند "آنچه رخ داده"، "چرا رخ داده"، "چه اتفاقی خواهد افتاد" و آنچه می‌توان با نتایج این مطالعه انجام داد، بپرسند و پاسخ دریافت کنند. با گسترش سریع صنعت علم داده، نیاز به پرسنل واجد شرایط بیشتر از همیشه است. دانشمندان داده ممکن است با ارزیابی و تفسیر مقادیر زیادی از داده های پیچیده، به کسب و کارها در تصمیم گیری و رشد بهتر کمک کنند. صرف نظر از اینکه تازه شروع کرده اید یا به دنبال انتقال به این صنعت هستید. به چند دلیل، مشغول شدن در زمینه علم داده بهترین گزینه است.

مهم ترین دلیل، نیاز روزافزون به افراد در این زمینه است. سازمان ‌ها در همه صنایع از علم داده استفاده می‌کنند، بنابراین فرصت ‌های شغلی متعددی در این حوزه وجود دارد. همچنین، علم داده به عنوان یک شغل، سطح بالایی از رضایت شغلی را ارائه می دهد، زیرا شما با مسائل چالش برانگیز رو به رو خواهید بود و تأثیر قابل توجهی بر تجارت و جامعه خواهید داشت. در آخر، موضوع علم داده با فناوری ها و رویکردهای جدید، همیشه در حال توسعه است، این موضوع نشان می دهد که فضای ثابتی برای پیشرفت و یادگیری حرفه ای وجود دارد.

دانشمندان داده جزو پردرآمدترین متخصصان در این زمینه هستند. دانشمندان داده معمولاً حقوق بهتری نسبت به سایر کارکنان فناوری اطلاعات دریافت می کنند و به این دلیل است که شغل "دانشمند داده" تقاضای زیادی دارند، و به دلیل توانایی ها و دانشی که ارائه می دهند پتانسیل درآمد آنها تنها با تجربه افزایش می یابد. فناوری ها و رویکرد های جدید به طور مداوم در زمینه علم داده در حال توسعه هستند. برای رقابت در این حرفه به عنوان یک دانشمند داده، باید با جدیدترین ابزارها، تکنیک ها و فرآیندها همگام باشید.

 

کاربرد های علم داده در دنیای واقعی

یک حرفه موفق در علم داده مستلزم آن است که افراد در همه معاملات شرکت کنند. این می تواند یک برنامه نویس، تحلیلگر، مهندس، ریاضیدان، آماردان و استراتژیست باشد. اما بیش از همه، یک دانشمند داده باید داده ها را دوست داشته باشد و بتواند آنها را تجسم کند. یک ذهن کنجکاو که حول اطلاعات می چرخد، الگوها را فرموله می کند، روندها را شناسایی می کند، داده ها را تجزیه و تحلیل می کند و چالش های تجاری را حل می کند، این تفکری است که در علم داده به آن نیاز داریم. تقریبا 80 درصد از دانشمندان داده بیشتر وقت خود را صرف کشف، تجزیه و تحلیل و آماده سازی داده ها می کنند.

 

علم داده در دنیای بهداشت و درمان

علم پزشکی صنعت مراقبت های بهداشتی را در سطح جهانی متحول کرده است. پزشکان، محققان و سایر متخصصان مراقبت های بهداشتی متوجه نقش کلیدی داده ها در این زمینه شده اند. درمان ها و راه های جدیدی به صورت روزانه در حال توسعه هستند. با کمک دانشمندان داده، متخصصان مراقبت های بهداشتی می توانند تشخیص، تحقیق، مدیریت داده های بیمار، مراقبت های پس از عمل و موارد دیگر را بهبود بخشند. در اینجا چهار حوزه برتر که در آن علم داده در دنیای مراقبت های بهداشتی اعمال می شود، آورده شده است:

• تحقیقات دارویی
• نظارت بر سلامت بیمار
• مدیریت اطلاعات و تاریخچه بیمار
• تشخیص بیماری با استفاده از تصاویر رادیولوژی

 

علم داده در دنیای بانکداری و مالی

بانک ها دارای حجم زیادی از داده ها هستند. امروزه که داده‌ ها مهم تر شده ‌اند، بانک ‌ها شروع به استفاده از این داده ‌ها برای کشف مدل‌ های جدید و معرفی خدمات جدید بانکداری دیجیتال کرده‌اند. در اینجا پنج روشی که تاثیر علم داده در بانکداری داشته است نام برده می شود:

• کشف تقلب و جلوگیری از حوادث ناگوار
• ایجاد مدل های جدید مدیریت
• تجزیه و تحلیل داده ها
• بازاریابی و فروش
• ربات های چت هوش مصنوعی و دستیاران مجازی

 

علم داده در دنیای بازاریابی

به لطف پیشرفت تکنولوژی، روش‌های جدیدی برای اعمال داده ‌ها و تجزیه و تحلیل در بازاریابی هر روز در حال ظهور هستند. وظیفه اصلی تیم بازاریابی ایجاد یک کمپین بازاریابی کارآمد و متمرکز بر مشتری است که به ارائه پیام مناسب به افراد مناسب در زمانی مناسب اختصاص دارد. داده ها می توانند در هر مرحله از این تصمیم گیری کمک کنند. داده ها به بازاریابان کمک می کند تا تصمیمات محتاطانه و موثری بگیرند. در اینجا نمونه هایی از کاربرد علوم داده در دنیای بازاریابی وجود دارد:

• تقسیم بندی مشتریان
• زمان واقعی، تجزیه و تحلیل و پیش بینی
• نظارت و بهینه سازی
• جمع آوری و مدیریت

 

چرا علم داده مهم است؟

داده ها قدرتمندترین ابزاری هستند که کسب و کارها در اختیار دارند. صرف نظر از صنعت، هر سازمانی اگر بخواهد مفید و حرفه ای بماند، باید نقشی در تجارت داده (دیتا)، داشته باشد. تحقیقات نشان داده است که سازمان های داده محور سود آورتر هستند و مشتریان بیشتری را حفظ می کنند. بدون علم داده، شرکت ها و به ویژه سازمان های بزرگ، در تصمیم گیری آگاهانه مشکل خواهند داشت. دانشمندان داده، داده‌هایی را که جمع‌آوری می‌کنند برای کشف روندها در هر زمینه‌ای از کسب‌وکار ارزیابی می‌کنند. آنها به رهبران و مدیران سازمان ها کمک می کنند که با استفاده از داده ها تصمیم بگیرند تا به رشد شرکت خود ادامه دهند و بهترین تصمیم را بگیرند.

 

در اینجا چند راه وجود دارد که داده‌ها می ‌توانند به رشد شرکت کمک کنند که در آینده مقاوم شوند:

• با استفاده از داده های مناسب، شرکت ها می توانند استراتژی های تجاری ایجاد و اجرا کنند تا از رقبا جلوتر بمانند.
• مدیران سازمان ها می توانند با استفاده از روندها و دیدگاه های داده، تصمیمات مبتنی بر داده را برای حل مشکلات تجاری اتخاذ کنند.
• راهکار هایی برای رشد و گسترش کسب و کار را می توانند با ترکیب آزمایش ها با تجزیه و تحلیل داده ها ارائه دهند
• فرصت خوبی برای شرکت ها برای دستیابی به رقابتی پایدار با ارزیابی رویکرد استراتژی های موجود است
• مدیران همچنین می توانند با تجزیه و تحلیل مجموعه داده ها و روند های آینده، کسب و کار را بهبود ببخشند و نیاز های شرکت را مجدد ارزیابی کنند.

 

به طور کلی، یک دانشمند داده باید بتواند:

• اطلاعات کافی در مورد کسب و کار داشته باشد تا بتواند سؤالات مربوطه را بپرسد و نقاط دردسر کسب و کار را شناسایی کند.
• استفاده از آمار و علوم کامپیوتر، همراه با هوش تجاری، در تجزیه و تحلیل داده ها.
• از طیف گسترده ای از ابزارها و تکنیک ها برای تهیه و استخراج داده ها استفاده کند. (همه چیز از پایگاه داده و SQL گرفته تا داده کاوی و روش های یکپارچه سازی داده ها)
• با استفاده از تجزیه و تحلیل داده ها و هوش مصنوعی (AI)، از جمله مدل‌های یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی، و یادگیری عمیق، درکی عمیق از داده‌های بزرگ داشته باشند.
• برنامه هایی بنویسد که پردازش و محاسبات داده ها را خودکار می کند.
• داستان هایی را بیان کند و به تصویر بکشد که به وضوح معنای نتایج را به تصمیم گیرندگان و افراد در هر سطحی از درک فنی منتقل می کند.
• توضیح دهد که چگونه می توان از نتایج برای حل مشکلات تجاری استفاده کرد؟
• با سایر اعضای تیم دیتا ساینس، مانند تحلیلگران داده، معماران فناوری اطلاعات، مهندسان داده، و توسعه دهندگان برنامه همکاری کند.

 

یک دانشمند داده چه مهارت هایی باید داشته باشد؟

• تجزیه و تحلیل داده ها و مدل سازی
• حل مسئله
• کنجکاوی فکری
• تفکر انتقادی
• ریاضی و آمار
• دانش اولیه کدنویسی (داشتن دانشی در زمینه زبان های برنامه نویسی پایتون یا جاوا می تواند مفید باشد)
• درک بازار
• هوش تجاری
• ارتباط و همکاری
• مهارت های تجسم و ارائه

 

مهارت های ضروری برای علم داده

اهمیت علم داده، تخصص حوزه برنامه نویسی، ریاضیات و آمار را برای ایجاد دیدگاه های متفاوت و درک داده ها گرد هم می آورد. وقتی به این فکر می کنیم که چرا علم داده به طور فزاینده ای اهمیت دارد، پاسخ در این واقعیت نهفته است که ارزش داده ها در حال افزایش است. امروزه برای هیچ کسب و کاری امکان تصور دنیایی بدون داده وجود ندارد. علم داده تقاضای زیادی دارد و توضیح می‌دهد که چگونه داده‌ های دیجیتال، کسب ‌و کارها را متحول می‌ کند و به آن‌ ها در تصمیم ‌گیری دقیق‌ تر و حیاتی ‌تر کمک می‌ کند. بنابراین داده ‌هایی که دیجیتال هستند برای افرادی که به ‌دنبال کار به ‌عنوان دانشمند داده هستند در همه جا وجود دارد.

 

چرخه حیات علم داده

تصور می‌شود که همه شرکت ‌ها به یک روش به علم داده نمی‌پردازند، چرخه عمر کلی اکثر محصولات شامل مراحل مشترک یکسانی است. یک فرآیند چرخه حیات علم داده کلی شامل استفاده از شیوه های آماری، خرد کردن اعداد، الگوریتم های یادگیری ماشین و مدل های پیش بینی است. پنج مرحله متداول در چرخه حیات دیتاساینس عبارتند از:

• استخراج داده ها
• آماده سازی
• پاکسازی
• مدل سازی
• ارزیابی

 

کارشناسان داده با استفاده از این مراحل از قدرت علم داده برای کشف دیدگاه های عملی استفاده می‌کنند. این موضوع به نوبه خود، به تغییر تصمیم گیری در سازمان کمک می کند. چرخه حیات علم داده شامل نقش‌ها، ابزارها و فرآیندهای مختلفی است که تحلیلگران را قادر می‌سازد تا دیدگاه های عملی را به دست آورند. به طور معمول، یک پروژه علم داده مراحل زیر را طی می کند:

• دریافت داده ها: چرخه حیات با جمع آوری داده ها آغاز می شود. این روش‌ها می‌توانند شامل جریان داده‌ های بی ‌درنگ از سیستم ‌ها و دستگاه ‌ها و ... باشند. منابع داده می‌تواند شامل داده ‌های ساختار یافته، مانند داده‌ های مشتری، همراه با داده‌ های بدون ساختار مانند فایل‌های گزارش، ویدئو، صدا، تصاویر، اینترنت اشیا (IOT)، رسانه‌های اجتماعی و ... باشد.
  
  
• ذخیره سازی 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 ذخیره ‌سازی و ساختار داده‌ ها کمک می‌کنند که جریان ‌های کاری پیرامون تحلیل‌ ها، یادگیری ماشین و مدل‌های یادگیری عمیق را تسهیل می ‌کند. 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، ضروری است.

• تجزیه و تحلیل داده ها: در این بخش، 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 در تجزیه و تحلیل داده ها باعث ایجاد فرضیه برای انجام آزمایشات می شود. همچنین به تحلیلگران اجازه می‌دهد تا ارتباط داده‌ ها را برای استفاده در تلاش‌ های مدل ‌سازی برای تجزیه و تحلیل، یادگیری ماشین و یا یادگیری عمیق تعیین کنند. بسته به دقت مدل، سازمان ‌ها می‌توانند برای تصمیم‌ گیری تجاری به این دیدگاه ها متکی باشند و به آنها امکان مقیاس ‌پذیری بیشتری را بدهد.

• ارتباط: در نهایت، دیدگاه ها به عنوان یک گزارش و سایر تجسم های داده ارائه می شوند که درک و تأثیر آنها بر تجارت را برای تحلیلگران تجاری و سایر تصمیم گیرندگان، آسان تر می کند. 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.

 

تفاوت علم داده و تجزیه و تحلیل داده ها

• علم داده: علم داده عمدتاً بر روی داده های خام و بدون ساختار متمرکز است. به طور کلی، وظیفه یک دانشمند داده سازماندهی، ذخیره و تجزیه و تحلیل داده ها، ایجاد مدل سازی و کشف روندها بر اساس داده های استخراج شده است. آنها به دنبال یافتن ارتباط معنادار بین مقادیر زیادی از داده های یک سازمان هستند.
  
  
• تجزیه و تحلیل داده ها: تجزیه و تحلیل داده ها شاخه ای از علم داده است. تحلیلگران داده عمیق ‌تر می ‌گردند و به پاسخ‌ های خاص ‌تری به سؤالات مطرح‌ شده توسط دانشمندان داده، نگاه می‌کنند.

 

تصورات غلط رایج در مورد دیتا ساینس

علم داده حوزه گسترده‌ای است که می‌تواند به سازمان‌ها کمک کند تا بینش ‌های مهمی در مورد جنبه‌ های مختلف عملیات خود به دست آورند. علم داده چه در مورد کشف حقایق در موضوعات مختلف یا کشف راه‌ های جدید برای ایجاد همکاری مؤثرتر در تیم‌ ها باشد. علم داده می‌تواند ابزار بسیار مفیدی برای همه کسانی باشد که از آن بهره می‌برند. به همین دلیل است که تقاضا برای دانشمندان داده به سرعت در حال افزایش است.

 

در این قسمت 7 تصور غلط در مورد علم داده وجود دارد که باید از آنها آگاه باشید:
 

• علم داده برای مشاغل کوچک مفید نیست!
  در واقع، علم داده می تواند به صاحبان مشاغل کوچک هم کمک کند تا فروش و کارایی کارمندان خود را افزایش دهند. با استفاده از دیدگاه های به دست آمده از علم داده، صاحبان مشاغل کوچک می توانند محصولات پر فروش خود را دنبال کنند و می توانند مشتریان بیشتری را نسبت به آنچه که بدون این دیدگاه ها انجام می دهند، جذب کنند.
  
  
• برای استفاده از علم داده، باید نابغه ریاضی باشید
  بسیاری از عموم مردم بر این باورند که برای استفاده از علم داده باید یک نابغه ریاضی بود، در حالی که در واقع، این گونه نیست. دانشمندان داده به خوبی در زبان های برنامه نویسی مختلف مانند جاوا یا پایتون تسلط دارند. این زبان‌های برنامه‌نویسی بیشتر شبیه زبان هستند تا یک الگوریتم‌ ریاضی.
  اگرچه هنگام یادگیری یک زبان برنامه نویسی جدید منحنی یادگیری وجود دارد، اما برای انجام این کار نیازی به مهارت های ریاضی ذاتی زیادی نیست. تا زمانی که فرد مایل به صرف زمان و تلاش برای یادگیری یک زبان برنامه نویسی باشد، می تواند لذت علم داده و تمام بینش های فوق العاده ای را که ارائه می دهد را تجربه کند.
  
  
• علم داده هزینه زیادی دارد
  برای بسیاری از مردم، عبارت "علم داده" معنای ابزاری گران قیمت و غیرقابل دسترس را دارد. در واقع، این دور از انتظار است. علم داده را می توان به روش های در دسترس و ارزان با خدمات و منابع مختلف مورد استفاده قرار داد.
  
  
• علم داده برای "افراد عادی" خیلی پیچیده است
  متأسفانه بسیاری این تصور را دارند که علم داده برای آنها پیچیده تر از آن است که از آن استفاده کنند. در واقع، علم داده تقریباً توسط هر کسی قابل استفاده است. ابزارها و منابعی که از اصول علم داده استفاده می‌کنند در دهه گذشته آسان‌تر و آسان‌تر شده‌اند و هر کسی که به اینترنت متصل است به این ابزارها دسترسی دارد.
  
  
• در علم داده مشاغل زیادی وجود ندارد
  کسانی که با رشته علم داده آشنایی ندارند ممکن است که فکر کنند این رشته کوچک است و تعداد مشاغل در این زمینه محدود است. این موضوع، در واقع نادرست است و حوزه علم داده با سرعت فوق العاده ای در حال رشد است.
  
  
• علم داده، فقط یک مد است
  بسیاری از کسانی که با علم داده آشنایی ندارند ممکن است بر این باور باشند که این رشته چیزی بیش از یک مد زودگذر نیست. این تصور نادرست است و سازمان‌های بیشتری برای افزایش فروش و افزایش بهره‌وری از علم داده در عملیات خود استفاده می‌کنند.
  اگرچه علم داده در مقایسه با برخی دیگر، رشته جدید تری است اما قرار نیست که به این زودی ها جایی برود. علم داده خود را به عنوان یک حوزه مفید ثابت کرده است که مزایای قابل توجهی برای کسانی که از ابزارها و منابع آن استفاده می کنند، دارد.
  
  
• علم داده هیچ تاثیری بر زندگی ما ندارد
  کسانی که معتقدند علم داده هیچ تأثیری بر زندگی آنها ندارد، احتمالاً از این که بفهمند بسیاری از فناوری ‌هایی که روزانه از آنها استفاده می ‌کنند، برای کار کردن به علم داده نیاز دارند، متعجب خواهند شد. این فناوری‌ها شامل ردیاب ‌ها و GPS است که تقریباً همه به طور منظم از آن ‌ها استفاده می ‌کنند. درک اینکه کاربرد های علم داده به طور منظم بر زندگی آنها تأثیر می گذارد و این که به بخش مهمی از فعالیت های روزمره اکثر مردم تبدیل شده است، می تواند برای عموم مفید باشد.
  
  
• دیتاساینس مفید و ماندگار نخواهد بود
  علوم داده و انبوهی از کاربرد های آن به روش های مختلف به شیوه و سبک زندگی ما و همچنین سازمان ها کمک کرده است. همچنین، با توجه به تأثیر عمیقی که داشته است، به نظر می رسد علم داده حوزه ای است که در دهه های آینده وجود خواهد داشت. کسانی که این رشته را نادیده می گیرند، به زودی باید تأثیرات فوق العاده قدرتمند و مفیدی را که علم داده می تواند بر زندگی ما داشته باشد را ببینند. چه کسی که صاحب یک کسب و کار کوچک است یا یک صنعت بزرگ، علم داده می تواند ابزار مفیدی باشد که می تواند به بهبود عملیات و کشف دیدگاه های جالب کمک کند.
  
  

نتیجه گیری

علم داده حوزه‌ای است که به سرعت در حال رشد است، با طیف گسترده‌ای از فرصت‌های شغلی برای کسانی که مهارت‌ها و آموزش‌های مناسبی دارند.

علم داده یکی از مبتکرانه ترین رشته ها در دنیای مدرن است. این بهترین پیشنهادها را برای مقابله با چالش های پیش روی افزایش تقاضا و آینده ای پایدار ارائه می دهد. ضرورت دانشمند داده همراه با اهمیت علم داده در حال گسترش است. دانشمندان داده آینده جهان هستند. بنابراین یک دانشمند داده باید بتواند راه حل های عالی ارائه دهد که به مشکلات در همه صنایع رسیدگی کند.