آنچه در این مقاله خواهید خواند
علم داده چیست؟
تعاریف مختلف علم داده
تاریخچه علم داده
متخصص علم داده چه کسی است؟
چه رشتههایی با علم داده ارتباط دارند؟
مهمترین مباحث مرتبط با علم داده
علم داده چیست؟
علم داده (Data Science) یک حوزه میانرشتهای است که دانش چند رشته مختلف را با یکدیگر ترکیب میکند. آمار، ریاضیات، علوم کامپیوتر، مهندسی داده و بازشناسی الگو، مهمترین پایههای این حوزه را تشکیل میدهند.
متخصصان علم داده، دادههای خام را جمعآوری و تحلیل میکنند. آنها از میان اطلاعات، الگوها و روابط مهم را پیدا میکنند. سپس نتایج تحلیل را برای حل مسائل، پیشبینی آینده و تصمیمگیری بهتر به کار میگیرند.
علم داده فقط به تحلیل اطلاعات محدود نمیشود. این حوزه به کسبوکارها و سازمانها کمک میکند محصولات دادهمحور بسازند، عملکرد خود را بهبود دهند و تصمیمهای دقیقتری بگیرند.
تعاریف مختلف علم داده
متخصصان و پژوهشگران، علم داده را از دیدگاههای مختلف تعریف کردهاند. هر تعریف، بخش خاصی از این حوزه گسترده را توضیح میدهد.
استنتون در سال ۲۰۱۳ علم داده را یک رشته نوظهور معرفی کرد. از دیدگاه او، متخصصان علم داده فعالیتهایی مانند جمعآوری، آمادهسازی، تحلیل، مصورسازی، مدیریت و نگهداری حجم زیادی از اطلاعات را انجام میدهند.
دریسکول نیز در سال ۲۰۱۴ علم داده را نوعی مهندسی داده دانست. او معتقد بود متخصص علم داده باید ابزارها و روشهای کاربردی تحلیل داده را بشناسد. این متخصص همچنین باید مبانی نظری علم داده را درک کند تا بتواند امکان حل مسائل مختلف را ارزیابی کند.
توماس داونپورت و دی.جی. پاتیل در مقاله معروف خود با عنوان «علم داده: جذابترین شغل قرن بیستویکم» در سال ۲۰۱۲، بر توانایی دانشمندان داده در استخراج پاسخ از حجم زیادی از اطلاعات تأکید کردند.
به زبان ساده، دانشمند داده فردی است که دادههای ساختاریافته و بدون ساختار را بررسی میکند و از میان آنها پاسخ پرسشهای مهم کسبوکار را پیدا میکند.
تاریخچه شکلگیری علم داده
استفاده از داده و مدلهای ریاضی برای تصمیمگیری سابقهای طولانی دارد. با این حال، پژوهشگران در سالهای اخیر علم داده را بهعنوان یک حوزه مستقل توسعه دادهاند.
ویلیام کلیولند در سال ۲۰۰۱ یکی از نخستین پژوهشگرانی بود که مفهوم علم داده را به شکل امروزی مطرح کرد. او در مقالهای با عنوان «علم داده: برنامهای برای گسترش جنبههای فنی در رشته آمار»، پیشنهاد کرد جامعه علمی علم داده را بهعنوان یک رشته مستقل بررسی کند.
کلیولند علم داده را به علوم کامپیوتر و دادهکاوی نزدیک میدانست. او اعتقاد داشت تحلیل داده به مهارتهای آماری محدود نمیشود و متخصصان به دانش محاسباتی نیز نیاز دارند.
متخصص علوم کامپیوتر معمولاً در الگوریتمها و محاسبات مهارت دارد. در مقابل، متخصص آمار دانش بیشتری درباره تحلیل و تفسیر دادهها دارد. علم داده این دو نوع دانش را در کنار یکدیگر قرار میدهد.
ترکیب آمار و علوم کامپیوتر، توانایی متخصصان را برای حل مسائل پیچیده داده افزایش میدهد.
البته انسانها مدتها پیش از شکلگیری علم داده مدرن از مدلهای ریاضی برای تصمیمگیری استفاده میکردند. برای مثال، ریاضیدانان در دورههای مختلف مدلهایی را برای کمک به تصمیمگیریهای نظامی و مدیریتی طراحی کردهاند.
متخصص علم داده یا Data Scientist
افرادی که بهصورت تخصصی در حوزه علم داده فعالیت میکنند، دانشمند داده (Data Scientist) نام دارند.
یک دانشمند داده معمولاً دانش چند حوزه را با یکدیگر ترکیب میکند. ریاضیات، آمار و علوم کامپیوتر سه حوزه مهم در این مسیر هستند.
متخصص علم داده معمولاً در یک یا دو حوزه تخصص عمیق دارد. در کنار این تخصص، او باید در سایر حوزههای مرتبط نیز مهارت کافی کسب کند.
این ترکیب به دانشمند داده کمک میکند مسائل پیچیده را از چند زاویه بررسی کند. او میتواند دادهها را تحلیل کند، مدل بسازد و نتایج را برای تصمیمگیری در اختیار سازمان قرار دهد.
اصطلاح Data Scientist پیش از رواج عمومی نیز در منابع علمی کاربرد داشت. چن فو جف وو در سال ۱۹۹۸ در یکی از سخنرانیهای خود از این اصطلاح استفاده کرد.
مهارتهای متخصص علم داده
دانشمندان داده برای اجرای پروژههای مختلف به مجموعهای از مهارتهای فنی و تحلیلی نیاز دارند. مهمترین این مهارتها عبارتاند از:
استخراج داده از منابع مختلف
تفسیر و تحلیل دادهها
مدیریت حجم زیادی از اطلاعات
شناخت محدودیتهای سختافزاری و نرمافزاری
توجه به محدودیتهای زیرساخت و پهنای باند
ترکیب دادههای موجود در منابع مختلف
بررسی کیفیت و پایداری مجموعههای داده
طراحی نمودارها و گزارشهای دادهمحور
ساخت مدلهای ریاضی و آماری مانند رگرسیون و طبقهبندی
مقایسه مدلهای مختلف و انتخاب مدل مناسب
ارائه نتایج تحلیل به متخصصان و مخاطبان عمومی
چه رشتههایی با علم داده ارتباط دارند؟
علم داده از دانش رشتههای مختلف استفاده میکند. به همین دلیل، افراد با پیشینههای تحصیلی متفاوت میتوانند مهارتهای لازم برای فعالیت در این حوزه را کسب کنند.
در ادامه، مهمترین رشتههای مرتبط با علم داده را بررسی میکنیم.
۱. علم اطلاعات و دانششناسی
علم اطلاعات و دانششناسی به موضوعاتی مانند تولید دانش، گردآوری اطلاعات، سازماندهی منابع، بازیابی اطلاعات و انتشار دانش میپردازد.
متخصصان این حوزه منابع مختلفی مانند کتابها، مجلات، پایگاههای اطلاعاتی و اینترنت را مدیریت میکنند. هدف آنها کمک به کاربران برای دسترسی سریعتر و دقیقتر به اطلاعات است.
علم داده نیز با مدیریت و تحلیل حجم زیادی از اطلاعات ارتباط دارد. به همین دلیل، این دو حوزه نقاط مشترک زیادی دارند.
۲. علوم کامپیوتر
علوم کامپیوتر مبانی نظری و عملی محاسبات و فناوری رایانه را بررسی میکند. الگوریتمها، برنامهنویسی، پردازش اطلاعات، ذخیرهسازی داده و سیستمهای نرمافزاری از موضوعات مهم این رشته هستند.
متخصصان علم داده برای پردازش دادههای حجیم و اجرای الگوریتمهای تحلیلی از دانش علوم کامپیوتر کمک میگیرند.
پیتر جی. دنینگ یکی از پرسشهای اساسی علوم کامپیوتر را بررسی امکان انجام خودکار فعالیتها میداند. این نگاه در بسیاری از پروژههای علم داده نیز اهمیت دارد.
۳. آمار
آمار (Statistics) یکی از پایههای اصلی علم داده است. این رشته به گردآوری، تحلیل، تفسیر و ارائه دادهها کمک میکند.
متخصصان آمار با استفاده از روشهای آماری میتوانند الگوهای موجود در دادهها را شناسایی کنند. آنها همچنین میزان اطمینان به نتایج تحلیل را بررسی میکنند.
مفاهیمی مانند احتمال، توزیعهای آماری، آزمون فرض و رگرسیون، نقش مهمی در پروژههای علم داده دارند.
۴. ریاضیات کاربردی
ریاضیات کاربردی (Applied Mathematics) از مفاهیم ریاضی برای حل مسائل واقعی استفاده میکند.
آنالیز عددی، معادلات دیفرانسیل، بهینهسازی، نظریه اطلاعات و نظریه بازیها از جمله حوزههای مهم ریاضیات کاربردی هستند.
متخصصان علم داده نیز برای ساخت مدلها، تحلیل روابط بین متغیرها و حل مسائل پیچیده از مفاهیم ریاضی استفاده میکنند.
۵. آمار پزشکی
آمار پزشکی (Medical Statistics) روشهای آماری را در پزشکی و علوم سلامت به کار میگیرد.
پژوهشگران از این روشها برای تحلیل دادههای پزشکی، بررسی نتایج تحقیقات بالینی، مطالعه بیماریها و ارزیابی روشهای درمانی استفاده میکنند.
همهگیرشناسی، بهداشت عمومی، پزشکی قانونی و تحقیقات بالینی از حوزههای مهم کاربرد آمار پزشکی هستند.
۶. علوم تصمیم و مهندسی دانش
علوم تصمیم و مهندسی دانش یک حوزه میانرشتهای است که با هوش مصنوعی، علوم کامپیوتر، محاسبات نرم و مدیریت فناوری اطلاعات ارتباط دارد.
متخصصان این حوزه مسائل پیچیده تصمیمگیری را تحلیل میکنند. آنها میتوانند از دادهها، مدلها و دانش موجود برای بهبود تصمیمهای مدیریتی استفاده کنند.
اقتصاد، پزشکی و مدیریت از جمله حوزههایی هستند که علوم تصمیم در آنها کاربرد دارد.
۷. بیوانفورماتیک
بیوانفورماتیک (Bioinformatics) علوم کامپیوتر، آمار و زیستشناسی را با یکدیگر ترکیب میکند.
پیشرفت فناوریهای زیستی، حجم زیادی از دادههای مربوط به ژنها و توالیهای ژنومی ایجاد کرده است. پژوهشگران برای تحلیل این دادهها از روشهای آماری و محاسباتی استفاده میکنند.
پروژه ژنوم انسان در سال ۱۹۹۰ آغاز شد و در سال ۲۰۰۳ پایان یافت. این پروژه نمونه مهمی از کاربرد فناوری و تحلیل داده در زیستشناسی محسوب میشود.
۸. شیمیانفورماتیک
شیمیانفورماتیک (Cheminformatics) دانش آمار، علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات را در مسائل شیمی به کار میگیرد.
شرکتهای داروسازی از این روشها برای تحلیل اطلاعات شیمیایی و کمک به کشف و توسعه دارو استفاده میکنند.
۹. فیزیک محاسباتی
فیزیک محاسباتی (Computational Physics) از روشهای محاسباتی و تحلیل عددی برای حل مسائل فیزیکی استفاده میکند.
پژوهشگران این حوزه مدلهای ریاضی را با کمک رایانه تحلیل میکنند. آنها برای مسائل پیچیده فیزیکی، راهکارهای محاسباتی ارائه میدهند.
مباحث مرتبط با علم داده
علم داده مجموعهای از روشها و مفاهیم مختلف را در کنار یکدیگر قرار میدهد. آشنایی با این مفاهیم، درک فرایند تحلیل داده را آسانتر میکند.
۱. داده (Data)
داده، اطلاعات خامی است که افراد و سیستمها میتوانند آن را ثبت، ذخیره و تحلیل کنند.
اعداد، حروف، تصاویر، صداها و نشانهها نمونههایی از داده هستند. دادهها میتوانند ساختاریافته یا بدون ساختار باشند.
متخصصان علم داده این اطلاعات خام را پردازش میکنند و از آنها اطلاعات و الگوهای ارزشمند به دست میآورند.
۲. تصمیمگیری دادهمحور
تصمیمگیری دادهمحور (Data-Driven Decision Making) به فرایندی گفته میشود که افراد برای تصمیمگیری از داده و شواهد استفاده میکنند.
برای مثال، یک متخصص بازاریابی میتواند نوع تبلیغات یک محصول را بر اساس تجربه خود انتخاب کند. او همچنین میتواند دادههای مربوط به رفتار مشتریان و نتایج تبلیغات قبلی را بررسی کند.
ترکیب تجربه و داده معمولاً به تصمیمهای دقیقتری منجر میشود. بنابراین، تصمیمگیری دادهمحور لزوماً تجربه و قضاوت انسانی را کنار نمیگذارد.
۳. دادهکاوی
دادهکاوی (Data Mining) به متخصصان کمک میکند الگوها، روابط و اطلاعات ارزشمند را در مجموعههای بزرگ داده پیدا کنند.
متخصصان با استفاده از الگوریتمهای دادهکاوی، حجم زیادی از اطلاعات را تحلیل میکنند و روابط پنهان میان دادهها را شناسایی میکنند.
دادهکاوی ارتباط نزدیکی با مفهوم «کشف دانش در پایگاه دادهها» (KDD) دارد. افزایش حجم و تنوع دادهها نیز اهمیت این حوزه را بیشتر کرده است.
۴. آمار
آمار یکی از پایههای اصلی علم داده است. متخصصان با کمک روشهای آماری، دادهها را جمعآوری و تحلیل میکنند و نتایج بهدستآمده را تفسیر میکنند.
احتمال، توزیعهای آماری، آزمون فرض و رگرسیون، نمونههایی از مفاهیمی هستند که در پروژههای دادهمحور کاربرد دارند.
۵. علوم کامپیوتر
علوم کامپیوتر زیرساخت فنی بسیاری از پروژههای علم داده را فراهم میکند.
متخصصان علم داده از برنامهنویسی، الگوریتمها، پایگاههای داده و روشهای پردازش اطلاعات برای اجرای پروژههای خود کمک میگیرند.
۶. یادگیری ماشین
یادگیری ماشین (Machine Learning) یکی از شاخههای مهم هوش مصنوعی است. این فناوری به سیستمها کمک میکند الگوهای موجود در دادهها را یاد بگیرند و بر اساس آنها پیشبینی یا تصمیمگیری کنند.
در روشهای سنتی، برنامهنویس دستورالعملهای مشخصی را برای رایانه تعریف میکند. در یادگیری ماشین، الگوریتم با بررسی دادههای آموزشی، الگوها را شناسایی میکند و یک مدل میسازد.
متخصصان از یادگیری ماشین برای پیشبینی، طبقهبندی، تشخیص الگو و تحلیل رفتار کاربران استفاده میکنند.
۷. مصورسازی داده
مصورسازی داده (Data Visualization) اطلاعات را در قالب نمودارها و نمایشهای گرافیکی ارائه میکند.
نمودارهای خطی، میلهای و پراکندگی به مخاطب کمک میکنند دادههای پیچیده را سریعتر درک کند.
متخصصان با انتخاب یک روش مناسب برای نمایش داده، روندها، الگوها و روابط میان متغیرها را بهتر نشان میدهند.
۸. کلانداده
کلانداده (Big Data) به مجموعههای بسیار بزرگ و پیچیده اطلاعات گفته میشود. ابزارهای سنتی معمولاً نمیتوانند چنین مجموعههایی را با سرعت و کارایی مناسب پردازش کنند.
حجم زیاد، سرعت تولید بالا و تنوع دادهها از ویژگیهای مهم کلانداده هستند.
سازمانها برای مدیریت و تحلیل کلانداده به زیرساختهای محاسباتی و روشهای تخصصی نیاز دارند.
۹. هوش کسبوکار
هوش کسبوکار (Business Intelligence) به سازمانها کمک میکند با تحلیل دادهها، وضعیت کسبوکار خود را بهتر بشناسند.
مدیران میتوانند دادههای فروش، مشتریان، بازار و عملکرد داخلی را بررسی کنند و فرصتهای جدید را شناسایی کنند.
تحلیل دقیق اطلاعات، تصمیمگیری مدیران را بهبود میدهد و میتواند به افزایش عملکرد سازمان کمک کند.
۱۰. مدلسازی
مدل، نمایش سادهشدهای از یک واقعیت، سیستم یا فرایند است.
متخصصان علم داده با مدلسازی، روابط میان متغیرها را بررسی میکنند. آنها سپس از این روابط برای تحلیل، پیشبینی یا تصمیمگیری استفاده میکنند.
مدلهای ریاضی، آماری، فیزیکی، گرافی و نرمافزاری از انواع مختلف مدلها هستند.
۱۱. بهینهسازی
بهینهسازی به فرایند پیدا کردن بهترین گزینه از میان مجموعهای از گزینههای ممکن گفته میشود.
برای مثال، یک مسئله میتواند از متخصص بخواهد کمترین هزینه یا بیشترین سود را با توجه به محدودیتهای موجود پیدا کند.
متخصصان علم داده و یادگیری ماشین از روشهای بهینهسازی برای آموزش مدلها، انتخاب پارامترهای مناسب و حل مسائل تصمیمگیری استفاده میکنند.
۱۲. هوش مصنوعی
هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) به فناوریهایی اشاره دارد که به ماشینها امکان انجام برخی فعالیتهای هوشمندانه را میدهند.
یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی و بینایی ماشین از حوزههای مهم هوش مصنوعی هستند.
علم داده و هوش مصنوعی ارتباط نزدیکی دارند. بسیاری از مدلهای هوش مصنوعی برای آموزش و عملکرد مناسب به دادههای باکیفیت نیاز دارند.
۱۳. محاسبات نرم
محاسبات نرم (Soft Computing) مجموعهای از روشهای محاسباتی برای حل مسائل پیچیده، نامطمئن یا دارای اطلاعات ناقص است.
این روشها در حوزههایی مانند هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و مدلسازی سیستمهای پیچیده کاربرد دارند.
متخصصان با استفاده از محاسبات نرم میتوانند برخی مسائل پیچیده را با انعطاف بیشتری تحلیل کنند.
۱۴. بازشناسی الگو
بازشناسی الگو یا تشخیص الگو (Pattern Recognition) یکی از حوزههای مرتبط با یادگیری ماشین است.
در این حوزه، سیستم دادههای خام را دریافت میکند و ویژگیها و الگوهای موجود در آنها را شناسایی میکند.
سپس الگوریتم میتواند دادهها را بر اساس ویژگیهای مشترک در گروههای مختلف قرار دهد. یادگیری نظارتشده و یادگیری بدون نظارت، دو روش مهم در بازشناسی الگو هستند.
جمعبندی
علم داده یک حوزه میانرشتهای است که آمار، ریاضیات، علوم کامپیوتر و تحلیل داده را با یکدیگر ترکیب میکند.
دانشمندان داده با جمعآوری و تحلیل اطلاعات، الگوهای ارزشمند را پیدا میکنند. آنها از این الگوها برای پیشبینی، حل مسائل و تصمیمگیری بهتر کمک میگیرند.
رشتههایی مانند آمار، علوم کامپیوتر، ریاضیات کاربردی و بیوانفورماتیک ارتباط نزدیکی با علم داده دارند. از سوی دیگر، یادگیری ماشین، دادهکاوی، کلانداده، مصورسازی داده، مدلسازی و هوش مصنوعی، بخش مهمی از این حوزه را تشکیل میدهند.
افزایش حجم دادهها، نیاز سازمانها به تحلیل اطلاعات را بیشتر کرده است. به همین دلیل، متخصصان علم داده میتوانند در حوزههای مختلف فناوری، کسبوکار، سلامت، اقتصاد و پژوهش فعالیت کنند.
علم داده چیست؟
علم داده حوزهای میانرشتهای است که از آمار، ریاضیات، علوم کامپیوتر و روشهای تحلیل داده برای استخراج اطلاعات و الگوهای ارزشمند از دادهها استفاده میکند.
متخصص علم داده چه کاری انجام میدهد؟
متخصص علم داده دادهها را جمعآوری و تحلیل میکند، الگوهای مهم را پیدا میکند، مدلهای آماری و یادگیری ماشین میسازد و نتایج را برای حل مسائل و تصمیمگیری در اختیار سازمانها قرار میدهد.
علم داده با چه رشتههایی ارتباط دارد؟
علم داده با رشتههایی مانند آمار، ریاضیات کاربردی، علوم کامپیوتر، بیوانفورماتیک، آمار پزشکی و مهندسی دانش ارتباط نزدیکی دارد.
مهمترین مباحث علم داده چیست؟
داده، تحلیل داده، آمار، دادهکاوی، یادگیری ماشین، مصورسازی داده، کلانداده، مدلسازی، بهینهسازی و هوش مصنوعی از مهمترین مباحث مرتبط با علم داده هستند.
آیا یادگیری ماشین بخشی از علم داده است؟
بله. یادگیری ماشین یکی از مهمترین ابزارهای علم داده است. متخصصان با استفاده از الگوریتمهای یادگیری ماشین میتوانند از دادهها برای پیشبینی، طبقهبندی و شناسایی الگو استفاده کنند.
علم داده یا دیتا ساینس (Data Science) یکی از حوزههای میانرشتهای مهم در دنیای فناوری است. این علم با ترکیب آمار، ریاضیات، علوم کامپیوتر و تحلیل داده، اطلاعات ارزشمند را از دادههای خام استخراج میکند. در این مقاله با مفهوم علم داده، تاریخچه آن، مهارتهای مورد نیاز متخصصان، رشتههای مرتبط و مباحثی مانند یادگیری ماشین، دادهکاوی، کلانداده و هوش مصنوعی آشنا میشوید.
