دیتا ساینس (Data Science) یا علم داده از نظریه ها و بحث های علمی چند رشته ای تشکیل شده است. از مهارت افراد در این زمینه و مباحث علمی مانند الگوریتم و داده های جمع آوری شده در سازمانها و موسسه ها جهت بهره برداری استفاده می کنند.
علم داده و مهارت آن
علم داده چگونه استفاده می شود؟
دنیای کسب و کار داده هایی دارد که تولید میکند. برای تحلیل داده و استخراج دانش، داده کاوی یکی روش های پرکاربرد است. اطلاعات در زمینه های مختلف نیازمند تجزیه و تحلیل می باشد. داده کاوی سعی در واکاوی و تجزیه و تحلیل داده های ارزشمند و استخراج اطلاعات دارد.
برای داشتن مهارت لازم در زمینه علوم داده نیازمند اطلاعات کاربردی است که در ادامه معرفی می گردد:
۱-زبان های برنامه نویسی
۲- اطلاعات کافی در زمینه فعالیت سازمان یا نهاد
- داشتن اطلاعات در زمینه فعالیت سازمان یا نهادی که داده کاوی بر روی داده های آن انجام میگیرد. بهترین راه حل ممکن برای حل مشکل را از داده کاوی، داده ها بدست می آورد.
۳– ارتباط کلامی موثر
- در انتقال مفاهیم کشف شده از داده ها مهارت داشته باشد. با زبان ساده به مدیران و مسولین آن نهاد یا موسسه، یافته های خود را در میان بگذارد. ارتباط گرفتن با افراد غیر فنی و آگاه کردن آنها از دانش بدست آمده، نیازمند ارتباطی موثر و مفید است.
۴- مهارت علمی کافی
- ریاضیات(جبر ، حسابداری، احتمال)
- آمار
- یادگیری ماشین
- داده کاوی(فرایند شناسایی داده های بزرگ)
- پاکسازی داده(یافتن داده های پرت و بی ارزش و اصلاح یا حذف کردن آنها)
- گزارش نویسی و مصور سازی داده(مطالب از آمار توصیفی در زمینه نمایش داده و انتقال داده است.)
- کار با داده های ساخت نیافته
مهارت فردی برای کشف علم داده چیست؟
کار کردن با انواع داده، ساخت یافته، نیمه ساخت یافته و ساخت نیافته از مهارتهایی است که یک فرد برای کار با داده ها باید فراگرفته باشد. اطلاعات به سرعت در پایگاه داده ها قرار می گیرند. استخراج داده از این بانک ها و آماده کردن آنها برای تجزیه و تحلیل و کشف دانش از آنها جز فعالیت یک داده کاو است. مهمترین کاری که باید یک فرد در زمینه داده کاوی انجام دهد در ادامه بیان میگردد:
- جمع آوری داده- اینکه چطور داده های مفید را جمع آوری کنیم نیازمند شناخت داده است.
- آماده سازی داده- پاکسازی کردن و اصلاح داده ها از کارهایی است که برای آماده سازی استفاده می شود.
- کشف اطلاعات از داده و تحلیل آن- الگوی مناسب از داده کشف نماید.
- ارزیابی و تفسیر تحلیل ها- تفسیر و تحلیل برای داده که آیا دانش کشف شده از داده ها درست است یاخیر.
- طراحی مدل های آماری مناسب- برای کشف الگو از داده ها چه رابطه آماری بین آنها وجود دارد.
- آزمودن مدل آماری و گسترش آن- مدل آماری کشف شده صحیح است؟ اگر مناسب با داده ها باشد گسترش یابد.
- بهینه سازی مدل ها- مدل بدست آمده آیا نیاز به بهبود دارد یا خیر؟ اگر لازم است بهینه سازی انجام کیرد.
جایگاه شغلی علم داده چگونه است؟
داشتن تخصص و دانش در زمینه جمع آوری داده و فعالیت در آن امنیت شغلی امیدوار کننده ای دارد. با توجه به روند سالیان اخیر و توجه بیشتر به داده کاوی نیاز به متخصص در زمینه علم داده افزایش خواهد یافت.
در حال حاضر هر شرکت یا سازمانی که تصمیم گرفته باشد تا متکی به داده های تولیدی خود باشد. بانک داده ای خواهد داشت که نیازمند سازماندهی، گردآوری درست، تفسیر و استخراج الگوهای متناسب با داده های جمع آوری شده است. با این وجود کارشناسان و متخصصین داده کاوی نیاز مبرم این سازمانها هستند. همین طور که کسب و کارهای نو پا رو به گسترش هستند. نیازمندی بازار برای حل مسایل بیشتر می شود. پردازش اطلاعات و داده کاوی جز مشاغل پر درآمد و مفیدی خواهد بود.
