کاربردهای علم داده | همه چیز درباره علم داده (Data Science)

بفرست برای دوستت
Telegram
WhatsApp
همه چیز درباره علم داده

فهرست مطالب

امروزه باتوجه‌به حجم انبوه داده‌های تولید شده، علم داده به یکی از مهم‌ترین بخش‌های صنایع مختلف تبدیل شده است و یکی از موضوعات موردبحث در محافل فناوری اطلاعات به شمار می‌آید. محبوبیت این تکنولوژی در طول سال‌های اخیر افزایش پیدا کرده و شرکت‌ها شروع به پیاده‌سازی تکنیک‌های علم داده برای رشد کسب و کار خود و افزایش رضایت مشتری کرده‌اند. در این مقاله ما می‌آموزیم که علم داده چیست و چگونه می‌توانید یک دانشمند علم داده شوید.

 

علم داده چیست؟

علم داده حوزه مطالعاتی است که با حجم گسترده‌ای از داده‌ها با استفاده از ابزارها، تکنیک‌های مدرن برای یافتن الگوهایی که نادیده گرفته می‌شوند، استخراج اطلاعات معنادار و تصمیم‌گیری‌های تجاری سروکار دارد. علم دادن از الگوریتم‌های پیچیده یادگیری ماشین برای ساخت مدل‌های پیش‌بینی استفاده می‌کند.

داده‌های مورداستفاده برای تجزیه و تحلیل می‌توانند از منابع مختلف و در قالب‌های متفاوتی ارائه شوند. اکنون که می‌دانیم علم داده چیست بیایید تا ببینیم چرا علم داده برای چشم‌انداز فناوری اطلاعات امری ضروری به شمار می‌آید.

 

چرخه حیات علم داده

اکنون که می‌دانید علم داده چیست اجازه دهید در مرحله بعدی بر چرخه حیات علم داده تمرکز داشته باشیم. چرخه حیات علم داده شامل پنج مرحله مجزا است که هریک وظایف مخصوص به خود را دارند:

ضبط و جمع‌آوری

جمع‌آوری داده، ورود داده، دریافت سیگنال و استخراج داده از جمله مواردی هستند که باید در مرحله مربوط به جمع‌آوری داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار طی شوند.

 

نگهداری

ذخیره‌کردن داده‌ها، داده‌گذاری، پردازش و معماری داده جز مراحل این بخش هستند. این مرحله شامل گرفتن داده‌های خام و ذخیره‌کردن آنها به شکلی است که قابل‌استفاده باشند.

 

پردازش

داده‌کاوی، خوشه‌بندی/طبقه‌بندی، مدل‌سازی داده‌ها و خلاصه‌سازی داده‌ها در این بخش انجام می‌شوند. دانشمندان علم داده، داده‌های آماده شده را دریافت کرده، الگوها و سوء گیری‌های آنها را بررسی کرده و تعیین می‌کنند که چقدر در تحلیل پیش‌بینی مفید خواهند بود.

 

آنالیز

تحلیل پیش‌بینی‌کننده، رگرسیون، متن‌کاوی و تحلیل کیفی در این مرحله انجام می‌شوند. این بخش اصلی از چرخه حیات علم داده است. این مرحله شامل انجام تحلیل‌های مختلف روی داده‌ها می‌شود.

 

ارتباط

گزارش داده‌ها، تجسم داده‌ها، تصمیم‌گیری و هوش تجاری در این بخش انجام می‌شود. در این مرحله نهایی تحلیلگران وظیفه تجزیه و تحلیل داده‌ها و نتایج و ارائه نمودارها و گزارش‌ها را برعهده خواهند داشت.

 

پیش‌نیازهای علم داده

در اینجا برخی از مفاهیم فنی وجود دارد که باید قبل از شروع یادگیری علم داده اطلاعاتی را در مورد آنها کسب کنید.

1- یادگیری ماشین

یادگیری ماشین ستون فقرات علم داده است. دانشمندان علم داده باید علاوه بر دانش اولیه آماری، درک کاملی از یادگیری ماشین نیز داشته باشند.

 

2- مدل‌سازی

مدل‌های ریاضی شما را قادر می‌سازد تا محاسبات و پیش‌بینی‌های سریعی را بر اساس آنچه که از قبل در مورد داده‌ها می‌دانید انجام دهید. مدل‌سازی نیز بخشی از یادگیری ماشین است و شامل شناسایی الگوریتم مناسب برای حل یک مسئله و نحوه آموزش داده مدل‌ها می‌شود.

 

3- آمار

آمار نیز جز هسته‌های اصلی علم داده است. داشتن پایه قوی در آمار می‌تواند به شما کمک کند تا هوش بیشتری را از داده‌ها استخراج کرده و نتایج معنادارتری را کسب کنید.

 

4- برنامه‌نویسی

برای اجرای موفقیت‌آمیز پروژه علم داده به سطح خاصی از برنامه‌نویسی نیاز دارید. رایج‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی پایتون و R هستند که از محبوبیت بالایی برخوردار هستند؛ چراکه یادگیری آنها آسان است و از چندین کتابخانه برای علم داده و یادگیری ماشین پشتیبانی می‌کنند.

 

5- پایگاه‌های داده

یک دانشمند علم داده باید بداند که پایگاه‌های داده چگونه کار می‌کنند، چگونه آنها را مدیریت کرده و چگونه داده‌ها را از آنها استخراج کند.

 

چه کسی بر فرایند علم داده نظارت دارد؟

مدیران کسب و کار

مدیران کسب و کار افرادی هستند که وظیفه نظارت بر روش آموزش علم داده را برعهده دارند. مسئولیت اصلی آنها همکاری با تیم علم داده برای مشخص‌کردن مسئله و ایجاد یک روش تحلیلی است.

یک دانشمند علم داده ممکن است بر بخش بازاریابی، مالی یا فروش نظارت داشته باشد و به مدیر اجرایی گزارشاتی را ارائه دهد. هدف آنها در واقع اطمینان از تکمیل به‌موقع پروژه‌ها با همکاری نزدیک با دانشمندان علم داده و مدیران فناوری اطلاعات است.

 

مدیران آی‌تی یا فناوری اطلاعات

پس از مدیران کسب و کار مدیران فناوری اطلاعات قرار دارند. اگر مدیر فناوری اطلاعات برای مدت طولانی عضو سازمان بوده باشد بدون شک مسئولیت‌های او بیشتر از سایر اعضا خواهد بود. این مدیران در درجه اول مسئول زیرساخت‌ها و معماری برای فعال‌کردن فعالیت‌های علم داده هستند.

تیم‌های علم داده به طور مداوم توسط این مدیران نظارت می‌شوند و منابع متناسب با نیازشان تأمین می‌شود تا اطمینان حاصل شود که کارآمد و ایمن عمل می‌کنند. آنها همچنین ممکن است مسئول ایجاد و نگهداری محیط‌های مناسب فناوری اطلاعات برای تیم‌های علم داده نیز باشند.

 

مدیران علم داده

مدیران علم داده بخش نهایی از این نظارت را تشکیل می‌دهند. آنها در درجه اول رویه‌های کاری همه اعضای تیم علم داده را ردیابی کرده و روی آنها نظارت دارند. آنها همچنین فعالیت‌های روزانه تیم علم داده را مدیریت و پیگیری می‌کنند. آنها در واقع تیم‌سازی هستند که می‌توانند برنامه‌ریزی و نظارت پروژه را ترکیب کرده و تیم را رشد دهند.

 

دانشمند علم داده کیست؟

دانشمندان علم داده یکی از جدید‌ترین متخصصان در حوزه داده‌های تحلیلی هستند که توانایی فنی برای رسیدگی به مسائل پیچیده و بررسی سؤالاتی را دارند که در صنایع مختلف باید به آنها پاسخ داده شود.

آنها ترکیبی از ریاضی‌دانان، دانشمندان علوم کامپیوتر و پیش‌بینی‌کنندگان روندهای تجاری هستند. این موقعیت شغلی دارای تقاضای زیادی در دنیای امروز بوده و دستمزد بالایی نیز دارد؛ چراکه هم در بخش تجارت و هم در حوزه فناوری اطلاعات موقعیت‌های شغلی زیادی برای آنها وجود دارد.

  داده‌کاوی چیست؟ تعریف، تاریخچه، مراحل، مزایا، کاربردها

به‌طورکلی یک دانشمند علم داده ممکن است وظایف زیر را انجام دهد:

  • الگوها و روندها را در مجموعه داده‌ها کشف کند تا بینشی را از آنها به دست بیاورد.
  • الگوریتم‌های پیش‌بینی و مدل‌های داده‌ای را ایجاد کند.
  • با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین، کیفیت داده‌ها یا محصولات را بهبود می‌بخشند.
  • پیشنهادات خود را به سایر تیم‌ها و تیم‌های مدیریتی ارائه می‌دهند.
  • در تجزیه و تحلیل داده‌ها از ابزارهای داده؛ مانند پایتون، SAS، R یا SQL استفاده می‌کنند.
  • با برترین نوآوری‌های حوزه علم داده آشنا می‌شوند.

 

یک متخصص علم داده چه کاری انجام می‌دهد؟

شما اکنون می‌دانید که علم داده چیست و احتمالاً از خود می‌پرسید که این موقعیت شغلی دقیقاً چگونه است؟ یک دانشمند علم داده، داده‌های کسب و کار را تجزیه و تحلیل می‌کند تا بینش‌های معناداری را از آن استخراج کند. به عبارت دیگر یک دانشمند علم داده مشکلات تجاری را از طریق طی‌کردن یک سری مسائل حل می‌کند که از جمله این مراحل می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

✔️ قبل از پرداختن به جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها، دانشمند علم داده با طرح سؤالات درست و به‌دست‌آوردن یک درک دقیق، مسئله را تعیین می‌کند.

✔️ در ادامه دانشمند علم داده مجموعه درستی از متغیرها و مجموعه داده‌ها را تعیین می‌کند.

✔️ دانشمند علم داده، داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار را از طریق منابع متفاوت جمع‌آوری می‌کند که شامل داده‌های سازمانی، داده‌های عمومی و…می‌شود.

✔️ پس از جمع‌آوری داده‌ها، دانشمند علم داده، داده‌های خام را پردازش کرده و آنها را به قالبی مناسب برای تجزیه و تحلیل تبدیل می‌کند. این مرحله شامل پاک‌سازی و اعتبارسنجی داده‌ها برای تضمین یکنواخت بودن، کامل‌بودن و دقت داده‌هاست.

✔️ پس از این‌که داده‌ها به شکل قابل استفاده‌ای ارائه شدند، وارد مرحله سیستم تحلیلی می‌شویم که شامل استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین یا ارائه یک مدل آماری است. اینجاست که دانشمندان علم داده الگوها و روندها را تجزیه و تحلیل و شناسایی می‌کنند.

✔️ هنگامی که داده‌ها به طور کامل ارائه شدند، دانشمند علم داده، داده‌ها را برای یافتن فرصت‌ها و راه‌حل‌های مناسب تفسیر می‌کند.

✔️ دانشمندان علم داده کار را با آماده‌کردن نتایج و بینش برای به اشتراک گذاشتن با ذی‌نفعان مناسب و انتقال نتایج به پایان می‌رسانند.

✔️ حال در این مرحله باید با برخی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین آشنا شویم که در درک واضح‌تر علم داده مفید خواهند بود.

 

چرا باید به یک دانشمند علم داده تبدیل شویم؟

شما آموختید که علم داده چیست. آیا این حوزه هیجان‌انگیز به نظر می‌رسید؟ در اینجا دلایل محکم دیگری وجود دارد که چرا باید علم داده را به‌عنوان زمینه کاری خود انتخاب کنید. طبق گفته‌های Glassdoor و Forbes تقاضا برای دانشمندان علم داده تا سال 2026 تا 28 درصد افزایش می‌یابد که از دوام و طول عمر این موقعیت شغلی صحبت می‌کند. پس اگر می‌خواهید شغلی امن داشته باشید، علم داده این شانس را در اختیار شما قرار می‌دهد.

از طرف دیگر باید دقت داشته باشید که موقعیت شغلی علم داده با میانگین حقوق پایه 127500 دلار در سال در رتبه دوم بهترین مشاغل در آمریکا قرار گرفته است.

پس اگر شما هم به دنبال شغلی هیجان‌انگیز هستید که ثبات و درآمد خوبی داشته باشد علم داده می‌تواند بهترین گزینه برای شما باشد.

 

کاربردهای علم داده

  • علم داده ممکن است الگوهایی را در داده‌های ظاهراً بدون ساختار شناسایی کند و امکان نتیجه‌گیری و پیش‌بینی در این داده‌ها را فراهم کند.
  • کسب‌وکارهای فعال در حوزه فناوری که داده‌هایی را از کاربر به دست می‌آورند می‌توانند از استراتژی‌هایی برای تبدیل این داده‌ها به اطلاعات ارزشمند و سودآور استفاده کنند.
  • علم داده همچنین به صنعت حمل‌ونقل نفوذ کرده است که از جمله کاربردهای آن می‌توان به خودروهای خودران اشاره کرد. کاهش تعداد تصادفات با استفاده از خودروهای خودران مهم‌ترین مزیت آنهاست. به‌عنوان‌مثال با ارائه داده‌های آموزشی به الگوریتم‌های استفاده شده در این خودروها و استفاده از رویکردهای علم داده این خودروها می‌توانند محدودیت‌های سرعت در بزرگراه، خیابان‌های شلوغ و… را بررسی کرده و نتایج ارزشمندی داشته باشند.
  • اپلیکیشن‌های علم داده سطح بهتر و بالاتری از سفارشی‌سازی در حوزه درمان را ارائه می‌دهند که این سفارشی‌سازی به علت تحقیقات در حوزه ژنتیک و ژنومیک است.

 

شما در کجای علم داده قرار دارید؟

علم داده به شما این فرصت را می‌دهد که روی یک جنبه از این حوزه تمرکز کرده و در آن تخصص داشته باشید. در اینجا نمونه‌هایی از روش‌های مختلف را ارائه می‌دهیم که می‌توانید به‌صورت هیجان‌انگیزتر و سریع‌تر در این حوزه رشد کنید.

 

دانشمند علم داده

نقش شغلی

شما باید تعیین کنید که مسئله چیست؟ کدام سؤالات نیازمند پاسخ هستند؟ داده‌ها را از کجا پیدا کنیم؟ همچنین در زمینه استخراج، پاک‌سازی داده‌ها و ارائه داده‌های مربوطه نیز وظایفی خواهید داشت.

 

مهارت‌های موردنیاز

مهارت‌های برنامه‌نویسی (پایتون، R و SAS)، توانایی مصورسازی داده‌ها، مهارت‌های آماری و دانش ریاضی در علم داده، دانش SQL، HADOOP و یادگیری ماشین.

 

تحلیلگر داده

نقش شغلی

تحلیلگران شکاف بین دانشمندان داده و تحلیلگران تجاری را پر می‌کنند و داده‌ها را سازماندهی و تجزیه و تحلیل می‌کنند تا به سؤالاتی که سازمان مطرح می‌کند پاسخ دهند. آنها تجزیه و تحلیل‌های فنی را دریافت کرده و آنها را به آیتم‌های کیفی تبدیل می‌کنند.

 

مهارت‌های موردنیاز

مهارت‌های آماری و ریاضی، مهارت‌های برنامه‌نویسی (پایتون، R و SAS) و تجربه در مصورسازی داده‌ها

 

مهندس داده

نقش شغلی

مهندسان داده بر توسعه، استقرار، مدیریت و بهینه‌سازی زیرساخت داده و پایپ لاین‌های داده‌های سازمان تمرکز دارند. مهندسان داده با کمک به انتقال و تبدیل داده‌ها برای دریافت کوئری به دانشمندان داده کمک کرده و از آنها پشتیبانی می‌کنند.

  چرا به دانش ریاضی در علم داده و یادگیری ماشین نیاز داریم؟

 

مهارت‌های موردنیاز

پایگاه‌های داده NoSQL (مانند MongoDB و Cassandra)، زبان‌های برنامه‌نویسی مانند جاوا و اسکالا و فریم‌ورک‌های مختلف مانند Apache Hadoop

 

ابزارهای علم داده

علم داده یک حوزه چالش‌برانگیز است؛ ولی خوشبختانه ابزارهای زیادی برای کمک به دانشمندان علم داده برای موفقیت در این شغل وجود دارد.

  • برای تجزیه و تحلیل داده‌ها ابزارهایی مانند SAS، جوپیتر، R studio، matlab، اکسل و RapidMiner
  • برای ذخیره‌سازی داده‌ها ابزارهایی مانند Informatica/ Talend و AWS Redshift
  • برای مصورسازی داده‌ها ابزارهایی مانند Jupyter، Tableau، Cognos و RAW
  • برای یادگیری ماشین ابزارهایی مانند Spark MLib، Mahout و Azure ML studio

 

تفاوت میان علم داده و هوش تجاری

شما می‌دانید علم داده چیست، در مرحله بعدی تفاوت بین هوش تجاری و علم داده را باید بدانید و باید بیاموزید که چرا نمی‌توانید از آنها به‌جای یکدیگر استفاده کنید.

هوش تجاری ترکیبی از استراتژی‌ها و فناوری‌های مورداستفاده برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و اطلاعات تجاری است. دقیقاً مانند علم داده، هوش تجاری نیز می‌تواند دیدگاه‌های تاریخی، لحظه‌ای و پیش‌بینی داده‌ها را در عملیات تجاری ارائه دهد. بااین‌حال برخی از تفاوت‌های کلیدی میان این دو وجود دارد:

✔️ هوش تجاری تنها از داده‌های ساختارمند استفاده می‌کند؛ ولی علم داده هم از داده‌های ساختاریافته و از هم داده‌های بدون ساختار استفاده می‌کند.

✔️ هوش تجاری ماهیت تحلیلی دارد و اصولاً یک گزارش تاریخی از داده‌ها را ارائه می‌دهد؛ ولی علم داده ماهیتی علمی دارد و یک تجزیه و تحلیل آماری عمیق روی داده‌ها انجام می‌دهد.

✔️ هوش تجاری از آمار استفاده می‌کند و روی مصورسازی داده‌ها با استفاده از داشبورد و گزارش‌ها تأکید دارد؛ ولی علم داده از تحلیل‌های آماری و پیش‌بینی پیچیده‌تر و تکنیک‌های یادگیری ماشین استفاده می‌کند.

✔️ هوش تجاری برای شناسایی روند‌ها، داده‌های تاریخی را با داده‌های فعلی مقایسه می‌کند؛ ولی علم داده داده‌های تاریخی و فعلی را برای پیش‌بینی عملکرد و نتایج آینده ترکیب می‌کند.

 

کاربردهای علم داده

علم داده تقریباً در هر صنعتی کاربردهای خود را پیدا کرده است.

1- مراقبت‌های بهداشتی

شرکت‌های مراقبت‌های بهداشتی از علم داده برای ساخت ابزارهای پزشکی دقیق برای تشخیص و درمان انواع بیماری‌ها استفاده می‌کنند.

 

2- صنعت بازی

بازی‌های ویدئویی و کامپیوتری در حال حاضر با کمک علم داده ساخته می‌شوند و این مسئله تجربه بازی را به سطح بالاتری می‌رساند.

 

3- تشخیص تصویر

شناسایی الگوها در تصاویر و تشخیص اشیا در یک تصویر یکی از محبوب‌ترین کاربردهای علم داده به شمار می‌آید.

 

4- سیستم‌های پیشنهاد‌دهنده

نتفلیکس و آمازون بر اساس آنچه که دوست دارید در پلتفرم‌هایشان امکان تماشا، مرورکردن یا خرید فیلم و محصولاتشان را برای شما فراهم کرده‌اند و پیشنهاداتی را به شما ارائه می‌دهند.

 

5- لجستیک

علم داده توسط شرکت‌های لجستیک به‌منظور بهینه‌سازی مسیرها برای اطمینان از تحویل سریع‌تر محصولات و افزایش کارایی عملیاتی مورداستفاده قرار می‌گیرد.

 

6- کشف تقلب

در سیستم بانکداری و مؤسسات مالی از علم داده و الگوریتم‌های مرتبط با آن به‌منظور شناسایی تراکنش‌های تقلبی استفاده می‌شود.

 

7- جستجو در اینترنت

وقتی به جستجو فکر می‌کنیم بلافاصله گوگل به ذهن ما می‌رسد. این طور نیست؟ بااین‌حال موتورهای جستجوی دیگری مانند Ask، AOL، Bing، Duckduckgo، yahoo و … وجود دارند که از الگوریتم‌های علم داده استفاده می‌کنند تا بهترین نتایج را برای جستجوی ما در کمترین زمان ممکن ارائه دهند. باتوجه‌به این‌که گوگل روزانه بیش از 20 پتابایت داده را مدیریت می‌کند، اگر علم داده وجود نداشت عملاً می‌توان گفت که گوگلی نیز وجود نداشت.

 

8- تشخیص گفتار

تشخیص گفتار امروزه کاملاً تحت تأثیر تکنیک‌های علم داده است. ما امروزه شاهد عملکرد عالی این الگوریتم‌ها در زندگی روزمره خود هستیم. آیا تابه‌حال به کمک یک دستیار مجازی مانند alexa، google assistant یا Siri نیاز داشته‌اید؟ فناوری تشخیص گفتاری که در پشت‌صحنه این دستیارهای مجازی کار می‌کند تلاش می‌کند تا کلمات شما را تفسیر و ارزیابی کرده و نتایج مفیدی را از گفتار شما ارائه دهد.

 

9- تبلیغات هدفمند

اگر تاکنون فکر می‌کردید که جستجو و موتورهای جستجو اصلی‌ترین کاربرد علم داده است اکنون به کل بازاریابی دیجیتال فکر کنید. از بنرهایی که در وب‌سایت‌ها نمایش داده می‌شوند تا بیلبوردهای تبلیغاتی و دیجیتالی در فرودگاه‌ها و بسیاری از موارد دیگر همگی از الگوریتم‌های علم داده برای شناسایی هر چیزی استفاده می‌کنند.

به همین علت است که تبلیغات دیجیتال CTR (نرخ تماس) بسیار بالاتری نسبت به تبلیغات سنتی دارند. این نوع تبلیغات را می‌توان بر اساس رفتار قبلی کاربر سفارشی‌سازی کرد. به همین علت است که شما ممکن است تبلیغاتی را در زمینه برنامه‌های آموزشی علم داده در یک سایت ببینید درحالی‌که فرد دیگری در همان لحظه تبلیغات لباس را در آن محیط مشاهده می‌کند.

 

10- برنامه‌ریزی مسیر خطوط هوایی

با استفاده از علم داده پیش‌بینی تأخیر پرواز در صنعت هواپیمایی بسیار آسان‌تر شده و به رشد این صنعت کمک کرده است. از طرف دیگر علم داده به تعیین این‌که آیا فوراً در مقصد فرود خواهید آمد یا با توقفی بین مسیر مواجه می‌شوید نیز کمک می‌کند و این مسئله به‌طورکلی در برنامه‌ریزی مسیر خطوط هوایی کاربرد زیادی دارد.

 

11- واقعیت افزوده

آخرین مورد از کاربردهای علم داده که از اهمیت بسیار زیادی نیز برخوردار است استفاده از آن در واقعیت افزوده است که به نظر می‌رسد در آینده‌ای نزدیک به جذاب‌ترین کاربرد علم داده تبدیل شود. آیا متوجه هستید که رابطه جالبی بین علم داده و واقعیت افزوده و مجازی وجود دارد؟

یک هدست واقعیت مجازی از تخصص علم کامپیوتر، الگوریتم‌ها و علم داده برای ایجاد بهترین تجربه ممکن استفاده می‌کند. بازی محبوب Pokemon GO یک گام کوچک در این مسیر است.

توانایی قدم‌زدن و نگاه‌کردن به Pokemonها بر روی دیوارها، خیابان‌ها و سایر سطوح یکی از کاربردهای جذاب علم داده در واقعیت افزوده است. سازندگان این بازی با استفاده از داده‌های ingress مکان‌های Pokemon و باشگاه‌های ورزشی را انتخاب کرده و اشکال جذابی را به وجود می‌آورند.

  آشنایی با کاربرد آمار در علم داده و رابطه بین شان

 

مثال‌هایی از علم داده

در این بخش مروری کوتاه بر چند مثال از کاربردهای علم داده داریم که توضیحاتی را در این‌ خصوص ارائه خواهیم داد.

اجرای قانون

در این سناریو از علم داده برای کمک به پلیس در بلژیک برای درک بهتر مکان و زمان اعزام پرسنل برای جلوگیری از جرم استفاده می‌شود. تنها با منابع محدود و حوزه وسیعی برای پوشش‌دادن، علم داده از داشبوردها و گزارش‌ها برای افزایش آگاهی موقعیتی افسران پلیس استفاده کرده و به نیروی پلیس که در حال گسترش است اجازه می‌دهد تا نظم را حفظ کرده و فعالیت‌های مجرمانه را پیش‌بینی کند.

 

مبارزه با همه‌گیری کرونا

ایالات رود آیلند می‌خواست مدارس را بازگشایی کند؛ ولی باتوجه‌به همه‌گیری ویروس کرونا یا کووید 19 طبیعتاً احتیاطی در این زمینه وجود داشت. این ایالت از علم داده برای سرعت بخشید در تحقیقات و ردیابی تماس‌ها استفاده کرد و جمعیت کمی از کارکنان را قادر ساخت تا تعداد زیادی از تماس‌های مربوط به شهروندان را مدیریت کنند. این اطلاعات به دولت کمک کرد تا یک مرکز تماس راه‌اندازی کرده و اقدامات پیشگیرانه را هماهنگ کند.

 

خودروهای بدون راننده

Lunewave یک شرکت تولیدکننده حسگر به دنبال راهی بود که فناوری حسگر را به شکلی مقرون‌به‌صرفه‌تر و دقیق‌تر دربیاورد. آنها به علم داده و یادگیری ماشین روی آوردند تا حسگرهای خود را ایمن‌تر و قابل‌اعتمادتر آموزش داده و همچنین از داده‌ها برای بهبود فرایند تولید حسگرهای چاپ سه‌بعدی خود استفاده کنند.

 

سرگرمی

علم داده سرویس‌های پخش را قادر می‌سازد تا آنچه را که مصرف‌کنندگان می‌بینند دنبال و ارزیابی کند. این مسئله به ساخت سریال‌ها و فیلم‌های تلویزیونی جدید کمک می‌کند. الگوریتم‌های مبتنی بر داده برای ارائه پیشنهادات مناسب بر اساس سابقه تماشای کاربر نیز کمک می‌کنند.

 

امور مالی

بانک‌ها و شرکت‌های ارائه‌دهنده کارت اعتباری، داده‌ها را به‌منظور شناسایی فعالیت‌های متقلبانه، مدیریت ریسک‌های مالی وام‌ها و خطوط اعتباری و ارزیابی پرتفوی مشتریان به‌منظور کشف احتمال افزایش فروش، استخراج و تجزیه‌وتحلیل می‌کنند.

 

تولید

کاربردهای علم داده در تولید شامل مدیریت زنجیره تأمین، بهینه‌سازی توزیع و همچنین نگهداری بهتر از محصولات و تجهیزات به‌منظور پیش‌بینی خطاهای احتمالی در تجهیزات پیش از وقوع خطرات مختلف می‌شود.

 

مراقبت‌های بهداشتی

مدل‌های یادگیری ماشین و سایر مولفه‌های علم داده توسط بیمارستان‌ها و سایر ارائه‌دهندگان خدمات مراقبت‌های بهداشتی برای خودکارسازی تجزیه و تحلیل اشعه ایکس و کمک به پزشکان در تشخیص بیماری‌ها و برنامه‌ریزی برنامه‌های درمانی بر اساس نتایج قبلی بیمار مورداستفاده قرار می‌گیرند.

 

خرده‌فروشی

خرده‌فروشان رفتار مشتری و روند خرید را ارزیابی می‌کنند تا پیشنهادات شخصی‌سازی شده را به مشتریان ارائه داده و همچنین تبلیغاتی هدفمند داشته باشند. علم داده به آنها در مدیریت موجودی محصولات و زنجیره تأمین به‌منظور نگهداری اقلام در انبار نیز کمک می‌کند.

 

سؤالات پرتکرار

1) تفاوت بین علم داده، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین چیست؟

هوش مصنوعی باعث می‌شود یک کامپیوتر مانند یک انسان رفتار و فکر کند. علم داده یک زیر مجموعه از هوش مصنوعی است که به روش‌های مبتنی بر داده، تجزیه و تحلیل علمی و آماری مرتبط بوده و از همگی آنها به‌منظور به دست آوردن بینش و معنا از داده‌ها استفاده می‌کند. یادگیری ماشین نیز زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که به کامپیوترها یاد می‌دهد چیزهایی را از داده‌های ارائه شده بیاموزند.

2) علم داده به زبان ساده چیست؟

علم داده یک زیر مجموعه از هوش مصنوعی است که با روش‌های مبتنی بر داده، تجزیه‌وتحلیل علمی و آماری سروکار دارد که همگی به‌منظور کسب بینش و معنا از داده‌ها استفاده می‌شوند.

3) یک دانشمند علم داده چه کاری انجام می‌دهد؟

یک دانشمند علم داده، داده‌های کسب و کار را تجزیه و تحلیل می‌کند تا بینش‌های معناداری را از آن استخراج کند.

4) علم داده چیست؟ با یک مثال

علم داده یک حوزه مطالعاتی است که با حجم وسیعی از داده‌ها و بسیاری از ابزارها و تکنیک‌های مدرن برای یافتن الگوهایی که نادیده گرفته می‌شوند، استخراج اطلاعات معنادار و تصمیم‌گیری‌های تجاری سروکار دارد. به‌عنوان‌مثال شرکت‌های مالی می‌توانند از تاریخچه بانکی و پرداخت صورت‌حساب مشتریان برای ارزیابی اعتبار و ریسک وام استفاده کنند.

5) دانشمندان علم داده چه نوع مشکلاتی را حل می‌کنند؟

دانشمندان داده مسائلی از جمله موارد زیر را حل می‌کنند:

  • کاهش ریسک وام
  • مسیرهای همه‌گیری ویروس و الگوهای سرایت
  • اثربخشی انواع تبلیغات آنلاین
  • تخصیص منابع

6) آیا دانشمندان علم داده کدنویسی می‌کنند؟

بله گاهی اوقات ممکن است از آنها خواسته شود تا این کار را انجام دهند.

7) شرایط دوره علوم داده چیست؟

برنامه کارشناسی ارشد Simplilearn’s Data Science را برای بررسی تمام جزئیات موردنیاز خود مطالعه کنید.

8) آیا می‌توانم علم داده را به‌تنهایی یاد بگیرم؟

علم داده یک حوزه پیچیده با الزامات فنی دشوار است. توصیه نمی‌شود که بدون کمک یک برنامه یادگیری ساختاریافته وارد این حوزه شوید.

 

خلاصه نهایی

داده‌ها نقش رگ را در دنیای تجارت در آینده ایفا خواهند کرد. دانش قدرت است و داده‌ها دانش عملی هستند که می‌توانند تفاوت بین شکست و موفقیت را برای کسب‌وکارها ایجاد کنند. با گنجاندن تکنیک‌های علم داده در کسب و کار، شرکت‌ها امروزه می‌توانند رشد آینده خود را پیش‌بینی کرده، مشکلات بالقوه را بشناسند و استراتژی‌های آگاهانه‌ای را برای موفقیت خود ابداع کنند.

این زمان مناسبی برای شروع فعالیت خود در حوزه علم داده است که با کمک دوره Simplilearn’s Data Science می‌توانید این کار را انجام دهید. اگر در خصوص این موضوع سؤالی دارید در بخش نظرات مقاله سؤال خود را مطرح کنید تا تیم ما در این زمینه به شما کمک کند.

Rating 4.00 from 4 votes

آموزش پیشنهادی و مکمل

این مطالب را هم مشاهده کنید

guest
0 نظرات
بازخورد (Feedback) های اینلاین
مشاهده همه دیدگاه ها
سبد خرید

جشنواره دوره جامع متخصص علم داده شروع شد

برای دیدن نوشته هایی که دنبال آن هستید تایپ کنید.
×