علوم داده چیست: چرخه عمر ، برنامه ها ، پیش نیازها و ابزارها

با توجه به مقادیر گسترده ای از داده های تولید شده ، علوم داده امروز بخش مهمی در بسیاری از صنایع است و یکی از مباحث مورد بحث در محافل فناوری اطلاعات است. محبوبیت آن در طی سالها افزایش یافته است ، و شرکت ها برای رشد تجارت خود و افزایش رضایت مشتری ، شروع به اجرای تکنیک های علوم داده ها کرده اند. در این مقاله ، ما می آموزیم که علم داده چیست و چگونه می توانید یک دانشمند داده شوید.

علم داده چیست؟

علوم داده دامنه مطالعه است که با استفاده از ابزارها و تکنیک های مدرن به حجم گسترده ای از داده ها می پردازد تا الگوهای غیب را پیدا کند ، اطلاعات معنی دار را بدست آورد و تصمیمات تجاری را بگیرد. علوم داده از الگوریتم های یادگیری ماشین پیچیده برای ساخت مدل های پیش بینی شده استفاده می کند.

داده های مورد استفاده برای تجزیه و تحلیل می تواند از منابع مختلف تهیه شده و در قالب های مختلف ارائه شود.

اکنون که می دانید علم داده چیست ، بیایید ببینیم که چرا علم داده برای چشم انداز IT امروز ضروری است.

چرخه حیات علوم داده

اکنون که می دانید علم داده چیست ، در مرحله بعدی به ما اجازه دهید روی چرخه عمر داده ها تمرکز کنیم. چرخه عمر داده ها شامل پنج مرحله مجزا است که هر کدام وظایف خاص خود را دارند:

1. ضبط: جمع آوری داده ها ، ورود داده ها ، پذیرش سیگنال ، استخراج داده ها. این مرحله شامل جمع آوری داده های ساختاری خام و بدون ساختار است.
2. حفظ: انبارداری داده ها ، پاکسازی داده ها ، مرحله بندی داده ها ، پردازش داده ها ، معماری داده ها. این مرحله شامل داده های خام و قرار دادن آن به شکلی است که می توان از آن استفاده کرد.
3. فرآیند: داده کاوی ، خوشه بندی/طبقه بندی ، مدل سازی داده ها ، جمع بندی داده ها. دانشمندان داده داده های آماده شده را می گیرند و الگوهای ، دامنه ها و سوگیری های آن را بررسی می کنند تا تعیین کنند که در تجزیه و تحلیل پیش بینی چقدر مفید خواهد بود.
4. تجزیه و تحلیل: اکتشافی/تأیید کننده ، تجزیه و تحلیل پیش بینی ، رگرسیون ، استخراج متن ، تجزیه و تحلیل کیفی. در اینجا گوشت واقعی چرخه عمر است. این مرحله شامل انجام تجزیه و تحلیل های مختلف در مورد داده ها است.
5. ارتباطات: گزارش داده ها ، تجسم داده ها ، هوش تجاری ، تصمیم گیری. در این مرحله پایانی ، تحلیلگران تجزیه و تحلیل ها را به صورت به راحتی قابل خواندن مانند نمودارها ، نمودارها و گزارش ها آماده می کنند.

کار رویایی خود را با بهترین منابع شروع کنید!

برنامه تحصیلات تکمیلی Caltech در برنامه اکتشاف علوم داده

پیش نیازهای علوم داده

در اینجا برخی از مفاهیم فنی که قبل از شروع به یادگیری علم داده باید درباره آنها بدانید وجود دارد.

1. یادگیری ماشین

یادگیری ماشین ستون فقرات علوم داده است. دانشمندان داده علاوه بر دانش اساسی آمار ، باید از ML نیز درک خوبی داشته باشند.

2. مدل سازی

مدلهای ریاضی شما را قادر می سازد محاسبات و پیش بینی های سریع را بر اساس آنچه قبلاً در مورد داده ها می دانید انجام دهید. مدل سازی همچنین بخشی از یادگیری ماشین است و شامل شناسایی کدام الگوریتم مناسب ترین برای حل یک مشکل معین و نحوه آموزش این مدل ها است.

3. آمار

آمار در هسته علوم داده است. یک دسته محکم در آمار می تواند به شما در استخراج اطلاعات بیشتر و به دست آوردن نتایج معنی دار تر کمک کند.

4. برنامه نویسی

برای اجرای یک پروژه موفق علوم داده ، برخی از برنامه نویسی مورد نیاز است. متداول ترین زبان های برنامه نویسی پایتون هستند ، و R. Python به ویژه محبوب است زیرا یادگیری آن آسان است و از کتابخانه های مختلف برای علم داده و ML پشتیبانی می کند.

5. پایگاه داده ها

یک دانشمند داده توانمند باید درک کند که چگونه پایگاه داده ها کار می کنند ، چگونه آنها را مدیریت می کنند و چگونه می توانند داده ها را از آنها استخراج کنند.

بیشتر بخوانید: اشتیاق Anirban Tewary برای یادگیری او را به طی بسیاری از دوره ها و برنامه ها ، از جمله برنامه گواهینامه حرفه ای ما در علوم داده ، سوق داده است. در مورد حرفه استثنایی وی و اینکه چگونه دوره ما به او اطمینان داده است ، در بررسی علوم داده Simplilea خود به او اطمینان داده است.

چه کسی بر روند علوم داده نظارت دارد؟

مدیران تجارت

مدیران تجارت افراد مسئول نظارت بر روش آموزش علوم داده هستند. مسئولیت اصلی آنها همکاری با تیم علوم داده برای توصیف مشکل و ایجاد یک روش تحلیلی است. یک دانشمند داده ممکن است بر بخش بازاریابی ، امور مالی یا فروش نظارت داشته باشد و به یک مدیر اجرایی مسئول این بخش گزارش دهد. هدف آنها اطمینان از تکمیل پروژه ها با همکاری نزدیک با دانشمندان داده و مدیران فناوری اطلاعات است.

مدیران فناوری اطلاعات

دنبال آنها مدیران فناوری اطلاعات هستند. اگر عضو مدت طولانی با سازمان بوده باشد ، بدون شک مسئولیت ها از سایرین مهمتر خواهد بود. آنها در درجه اول مسئول توسعه زیرساخت ها و معماری هستند تا فعالیت های علوم داده را فعال کنند. تیم های علوم داده به طور مداوم مورد نظارت و تأمین منابع مالی قرار می گیرند تا اطمینان حاصل کنند که آنها به طور کارآمد و ایمن کار می کنند. آنها همچنین ممکن است مسئولیت ایجاد و حفظ محیط های فناوری اطلاعات برای تیم های علوم داده را بر عهده بگیرند.

مدیران علوم داده

مدیران علوم داده بخش پایانی چای را تشکیل می دهند. آنها در درجه اول رویه های کاری همه اعضای تیم علوم داده را ردیابی و نظارت می کنند. آنها همچنین فعالیتهای روزانه سه تیم علوم داده را مدیریت و پیگیری می کنند. آنها سازندگان تیمی هستند که می توانند برنامه ریزی و نظارت پروژه را با رشد تیم ترکیب کنند.

حرفه علوم داده خود را با ما شروع کنید!

برنامه Caltech Data Science Bootcamp برنامه کاوش

دانشمند داده چیست؟

دانشمندان داده ها از جدیدترین متخصصان داده های تحلیلی هستند که توانایی فنی در رسیدگی به مسائل پیچیده و همچنین تمایل به بررسی چه سؤالاتی را دارند. آنها ترکیبی از ریاضیدانان ، دانشمندان رایانه و پیش بینی کننده روند هستند. آنها همچنین در تقاضای زیاد و خوب پرداخت می شوند زیرا در هر دو بخش تجارت و فناوری اطلاعات کار می کنند.

به طور روزانه ، یک دانشمند داده می تواند کارهای زیر را انجام دهد:

1. برای به دست آوردن بینش ، الگوهای و روندهای موجود در مجموعه داده ها را کشف کنید.
2. الگوریتم های پیش بینی و مدل های داده را ایجاد کنید.
3. با استفاده از تکنیک های یادگیری ماشین ، کیفیت داده ها یا محصولات را بهبود بخشید.
4. پیشنهادات را به تیم های دیگر و مدیریت عالی توزیع کنید.
5. در تجزیه و تحلیل داده ها ، از ابزارهای داده مانند R ، SAS ، Python یا SQL استفاده کنید.
6. در بالاترین زمینه نوآوری های علوم داده.

دانشمند داده چه کاری انجام می دهد؟

شما می دانید که علم داده چیست ، و باید تعجب کنید که این نقش شغلی دقیقاً چیست - در اینجا پاسخ است. یک دانشمند داده ، داده های تجاری را برای استخراج بینش های معنی دار تجزیه و تحلیل می کند. به عبارت دیگر ، یک دانشمند داده مشکلات تجاری را از طریق یک سری مراحل حل می کند ، از جمله:

• قبل از مقابله با جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده ها ، دانشمند داده با پرسیدن سؤالات درست و درک درک ، مشکل را تعیین می کند.
• دانشمند داده سپس مجموعه صحیح متغیرها و مجموعه داده ها را تعیین می کند.
• دانشمند داده ها داده های ساختاری و بدون ساختار را از بسیاری از منابع متفاوت جمع آوری می کند - داده های فرآیند ، داده های عمومی و غیره.
• پس از جمع آوری داده ها ، دانشمند داده داده های خام را پردازش می کند و آن را به یک فرمت مناسب برای تجزیه و تحلیل تبدیل می کند. این شامل تمیز کردن و اعتبارسنجی داده ها برای تضمین یکنواختی ، کامل بودن و صحت است.
• پس از ارائه داده ها به یک شکل قابل استفاده ، آن را به الگوریتم ML یا یک مدل آماری وارد سیستم تحلیلی می کند. این جایی است که دانشمندان داده ها الگوهای و روندها را تجزیه و تحلیل و شناسایی می کنند.
• هنگامی که داده ها کاملاً ارائه شده است ، دانشمند داده ها داده ها را برای یافتن فرصت ها و راه حل ها تفسیر می کند.
• دانشمندان داده با تهیه نتایج و بینش ها برای به اشتراک گذاشتن با ذینفعان مناسب و برقراری ارتباط با نتایج ، کار را به پایان می رسانند.

حال ما باید از برخی الگوریتم های یادگیری ماشین آگاهی داشته باشیم که در درک علوم داده به وضوح مفید هستند.

چرا دانشمند داده می شوید؟

شما یاد گرفتید که علم داده چیست. آیا به نظر می رسد هیجان انگیز است؟در اینجا یک دلیل خوب دیگر وجود دارد که چرا باید علم داده را به عنوان میدان کار خود دنبال کنید. به گفته Glassdoor و Forbes ، تقاضا برای دانشمندان داده تا سال 2026 28 درصد افزایش می یابد ، که از دوام و ماندگاری این حرفه صحبت می کند ، بنابراین اگر می خواهید یک حرفه ایمن باشد ، علم داده این فرصت را به شما می دهد.

علاوه بر این ، حرفه دانشمند داده برای بررسی سال 2021 با متوسط حقوق پایه 127. 500 دلار در بهترین شغل های آمریکا قرار گرفت.

بنابراین ، اگر به دنبال یک حرفه هیجان انگیز هستید که ثبات و جبران سخاوتمندانه ای را ارائه می دهد ، دیگر به دنبال آن نباشید!

استفاده از علوم داده

1. علم داده ممکن است الگوهای موجود در داده های به ظاهر بدون ساختار یا بدون اتصال را تشخیص دهد ، و این امکان را فراهم می کند که نتیجه گیری و پیش بینی ها انجام شود.
2. مشاغل فنی که داده های کاربر را به دست می آورند می توانند از استراتژی هایی برای تبدیل آن داده ها به اطلاعات ارزشمند یا سودآور استفاده کنند.
3. علوم داده همچنین وارد صنعت حمل و نقل مانند اتومبیل های بدون راننده شده است. کاهش تعداد تصادفات با استفاده از اتومبیل های بدون راننده ساده است. به عنوان مثال ، با اتومبیل های بدون راننده ، داده های آموزش به الگوریتم ارائه می شود و داده ها با استفاده از رویکردهای علوم داده ، مانند محدودیت سرعت در بزرگراه ، خیابان های شلوغ و غیره بررسی می شوند.
4. برنامه های علوم داده سطح بهتری از سفارشی سازی درمانی را از طریق تحقیقات ژنتیک و ژنومیک فراهم می کنند.

حرفه رویای شما تقریباً در گوشه و کنار است!

برنامه کارشناسی ارشد دانشمند داده کاوش می کند

کجا در علم داده جا می گیرید؟

علوم داده این فرصت را به شما می دهد تا در یک جنبه از این زمینه روی آن تمرکز کنید و تخصص داشته باشید. در اینجا نمونه ای از روش های مختلف وجود دارد که می توانید در این زمینه هیجان انگیز و سریع رشد کنید.

دانشمند داده

• نقش شغلی: تعیین کنید که مشکل چیست ، چه سؤالاتی به پاسخ نیاز دارد و از کجا می توانید داده ها را پیدا کنید. همچنین ، آنها داده های مربوطه را تمیز ، تمیز و ارائه می دهند.
• مهارت های مورد نیاز: مهارت های برنامه نویسی (SAS ، R ، Python) ، داستان پردازی و تجسم داده ها ، مهارت های آماری و ریاضی ، دانش Hadoop ، SQL و Leaing Machine.

تحلیلگر داده

• نقش شغلی: تحلیلگران شکاف بین دانشمندان داده و تحلیلگران تجارت ، سازماندهی و تجزیه و تحلیل داده ها را برای پاسخ به سؤالاتی که سازمان مطرح می کند ، ایجاد می کنند. آنها تجزیه و تحلیل های فنی را انجام می دهند و آنها را به موارد عملی کیفی تبدیل می کنند.
• مهارت های مورد نیاز: مهارت های آماری و ریاضی ، مهارت های برنامه نویسی (SAS ، R ، Python) ، به علاوه تجربه در مورد تغییر داده ها و تجسم داده ها.

مهندس داده ها

• نقش شغلی: مهندسان داده ها بر توسعه ، استقرار ، مدیریت و بهینه سازی زیرساخت های داده سازمان و خطوط لوله داده تمرکز می کنند. مهندسان با کمک به انتقال و تبدیل داده ها برای نمایش داده ها از دانشمندان داده پشتیبانی می کنند.
• مهارت های مورد نیاز: پایگاه داده های NOSQL (به عنوان مثال ، MongoDB ، Cassandra DB) ، زبانهای برنامه نویسی مانند جاوا و اسکالا و چارچوب ها (Apache Hadoop).

ابزارهای علوم داده

حرفه علوم داده چالش برانگیز است ، اما خوشبختانه ابزارهای زیادی برای کمک به دانشمند داده در موفقیت در شغل خود وجود دارد.

• تجزیه و تحلیل داده ها: SAS ، Jupyter ، R Studio ، Matlab ، Excel ، RapidMiner
• انبارداری داده ها: Informatica/ Talend ، AWS redshift
• تجسم داده ها: Jupyter ، Tableau ، Cognos ، Raw
• یادگیری ماشین: Stark Mlib ، Mahout ، Azure ML Studio

تفاوت بین هوش تجاری و علوم داده

شما می دانید که علم داده چیست ، در مرحله بعد تفاوت بین هوش کسب و کار و علوم داده را بدانید و بدانید که چرا نمی توانید از آن به صورت متناوب استفاده کنید. هوش تجاری ترکیبی از استراتژی ها و فناوری های مورد استفاده برای تجزیه و تحلیل داده ها/اطلاعات تجاری است. مانند علم داده ، می تواند دیدگاههای تاریخی ، جاری و پیش بینی کننده عملیات تجاری را ارائه دهد. با این حال ، تفاوت های کلیدی وجود دارد.

هوش تجاری

علم داده ها

از داده های ساخت یافته استفاده می کند

از داده های ساختاری و بدون ساختار استفاده می کند

تحلیلی در طبیعت - گزارش تاریخی از داده ها را ارائه می دهد

علمی در طبیعت - تجزیه و تحلیل آماری عمیق را در مورد داده ها انجام دهید

استفاده از آمار اساسی با تأکید بر تجسم (داشبورد ، گزارش ها)

تجزیه و تحلیل آماری و پیش بینی پیشرفته تر و یادگیری ماشین (ML)

داده های تاریخی را با داده های فعلی برای شناسایی روندها مقایسه می کند

داده های تاریخی و فعلی را برای پیش بینی عملکرد و نتایج آینده ترکیب می کند

اردوگاه راه انداز شغلی علوم داده

بلیط نهایی برای نقشهای شغلی علوم داده های برتر دوره را کشف می کند

برنامه های علوم داده

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

1. مراقبت های بهداشتی

شرکت های بهداشت و درمان از علوم داده برای ساختن ابزارهای پیشرفته پزشکی برای تشخیص و درمان بیماری ها استفاده می کنند.

2. بازی

بازی های ویدئویی و رایانه ای اکنون با کمک علوم داده ایجاد می شوند و تجربه بازی را به سطح بعدی رسانده است.

3. تشخیص تصویر

شناسایی الگوهای در تصاویر و تشخیص اشیاء در یک تصویر یکی از محبوب ترین برنامه های علوم داده است.

4- سیستم های توصیه

Netflix و Amazon بر اساس آنچه دوست دارید تماشای ، خرید یا مرور روی سیستم عامل های خود ، توصیه های فیلم و محصول را ارائه می دهند.

5. تدارکات

علوم داده توسط شرکت های لجستیک برای بهینه سازی مسیرها برای اطمینان از تحویل سریعتر محصولات و افزایش راندمان عملیاتی استفاده می شود.

6. تشخیص کلاهبرداری

موسسات بانکی و مالی از علوم داده و الگوریتم های مرتبط برای تشخیص معاملات کلاهبرداری استفاده می کنند.

7. جستجوی اینترنت

وقتی به جستجو فکر می کنیم ، بلافاصله به Google فکر می کنیم. درست؟با این حال ، موتورهای جستجوگر دیگری مانند یاهو ، Duckduckgo ، Bing ، AOL ، Ask و دیگران وجود دارند که از الگوریتم های علوم داده استفاده می کنند تا بهترین نتیجه را برای پرس و جو مورد جستجوی ما در عرض چند ثانیه ارائه دهند. با توجه به اینکه Google بیش از 20 پتابیت داده در روز را کنترل می کند. Google "Google" نخواهد بود که ما امروز می دانیم اگر علم داده وجود نداشته باشد.

8. تشخیص گفتار

تشخیص گفتار توسط تکنیک های علوم داده حاکم است. ما ممکن است کار عالی این الگوریتم ها را در زندگی روزمره خود ببینیم. آیا تا به حال به کمک یک دستیار گفتار مجازی مانند دستیار گوگل ، الکسا یا سیری احتیاج داشته اید؟خوب ، فناوری تشخیص صدای آن در پشت صحنه کار می کند ، سعی در تفسیر و ارزیابی کلمات شما و ارائه نتایج مفید از استفاده شما دارد. تشخیص تصویر همچنین ممکن است در سیستم عامل های رسانه های اجتماعی مانند فیس بوک ، اینستاگرام و توییتر مشاهده شود. وقتی تصویری از خود را با شخصی در لیست خود ارسال می کنید ، این برنامه ها آنها را تشخیص داده و آنها را برچسب گذاری می کنند.

9. تبلیغات هدفمند

اگر فکر می کنید جستجو ضروری ترین استفاده از علوم داده است ، این را در نظر بگیرید: کل طیف بازاریابی دیجیتال. از آگهی های نمایش در وب سایت های مختلف گرفته تا بیلبوردهای دیجیتال در فرودگاه ها ، از الگوریتم های علوم داده برای شناسایی تقریباً هر چیزی استفاده می شود. به همین دلیل تبلیغات دیجیتالی CTR به مراتب بالاتر از بازاریابی سنتی دارند. آنها می توانند بر اساس رفتار قبلی کاربر سفارشی شوند. به همین دلیل ممکن است تبلیغاتی را برای برنامه های آموزش علوم داده مشاهده کنید در حالی که شخص دیگری به طور همزمان تبلیغاتی را برای لباس در همان منطقه مشاهده می کند.

10. برنامه ریزی مسیر هواپیمایی

در نتیجه علم داده ، پیش بینی تاخیر پرواز برای صنعت هواپیمایی آسانتر است که به رشد آن کمک می کند. همچنین به تعیین اینکه آیا بلافاصله در مقصد فرود می آیید یا متوقف می شود ، مانند پرواز از دهلی به ایالات متحده آمریکا یا متوقف کردن بین و سپس رسیدن به مقصد ، کمک می کند.

11. واقعیت افزوده

نکته آخر اینکه به نظر می رسد برنامه های نهایی علوم داده جذاب ترین در آینده است. بله ، ما در مورد چیز دیگری غیر از واقعیت افزوده بحث می کنیم. آیا می دانید بین علم داده و واقعیت مجازی رابطه ای جذاب وجود دارد؟یک هدست واقعیت مجازی شامل تخصص رایانه ، الگوریتم ها و داده ها برای ایجاد بیشترین تجربه مشاهده ممکن است. بازی محبوب Pokemon Go یک گام جزئی در این جهت است. توانایی سرگردان و نگاه کردن به Pokemon بر روی دیوارها ، خیابان ها و سایر سطوح غیر موجود. سازندگان این بازی با استفاده از داده های Ingress ، برنامه قبلی ، برنامه قبلی را از همان مشاغل انتخاب کردند.

نمونه علوم داده

در اینجا برخی از مروری های مختصر در مورد چند مورد استفاده ، نشان دهنده تطبیق پذیری علوم داده است.

• اجرای قانون: در این سناریو ، از علوم داده برای کمک به پلیس در بلژیک استفاده می شود تا درک کند که در کجا و چه زمانی پرسنل را برای جلوگیری از جرم مستقر می کند. تنها با منابع محدود و یک منطقه بزرگ برای پوشاندن علم داده از داشبورد و گزارش ها برای افزایش آگاهی موقعیتی افسران استفاده می شود و به یک نیروی پلیس اجازه می دهد که برای حفظ نظم و پیش بینی فعالیت های جنایی نازک باشد.
• مبارزات همه گیر: ایالت رود آیلند می خواست مدارس را مجدداً بازگشایی کند ، اما با توجه به همه گیر مداوم Covid-19 ، به طور طبیعی محتاط بود. دولت از علوم داده برای تسریع در تحقیقات موردی و ردیابی تماس استفاده کرد و به کارمندان کوچک این امکان را می داد تا تعداد زیادی از تماس های مربوط به شهروندان را انجام دهند. این اطلاعات به دولت کمک کرد تا یک مرکز تماس را تنظیم کرده و اقدامات پیشگیری را هماهنگ کند.
• وسایل نقلیه بدون راننده: Lunewave ، یک شرکت تولید سنسور ، به دنبال راهی برای ساخت فناوری سنسور مقرون به صرفه تر و دقیق تر بود. آنها به علوم داده و یادگیری ماشین روی آوردند تا سنسورهای خود را آموزش دهند تا ایمن تر و مطمئن تر باشند و همچنین از داده ها برای بهبود فرآیند تولید سنسور چاپی سه بعدی خود استفاده کنند.
• سرگرمی: علم داده ها خدمات جریان را قادر می سازد تا آنچه را که مصرف کنندگان مشاهده می کنند ، دنبال کنند و ارزیابی کنند ، که در ایجاد سریال های تلویزیونی و فیلم های جدید کمک می کند. از الگوریتم های داده محور نیز برای ارائه پیشنهادات متناسب بر اساس تاریخچه تماشای یک کاربر استفاده می شود.
• امور مالی: بانک ها و شرکت های کارت اعتباری به منظور تشخیص فعالیت های کلاهبرداری ، مدیریت ریسک های مالی بر روی وام و خطوط اعتباری و ارزیابی اوراق بهادار مشتری به منظور کشف امکانات برتر ، داده ها و تجزیه و تحلیل داده ها را تجزیه و تحلیل می کنند.
• تولید: برنامه های علوم داده در ساخت شامل مدیریت زنجیره تأمین و بهینه سازی توزیع و همچنین نگهداری پیش بینی برای پیش بینی گسل های تجهیزات احتمالی در امکانات قبل از بروز آنها است.
• مراقبت های بهداشتی: مدل های یادگیری ماشین و سایر مؤلفه های علوم داده توسط بیمارستان ها و سایر ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی برای خودکار سازی تجزیه و تحلیل اشعه ایکس و کمک به پزشکان در تشخیص بیماری ها و برنامه ریزی معالجه بر اساس نتایج قبلی بیمار استفاده می شود.
• خرده فروشی: خرده فروشان رفتار مشتری و روند خرید را به منظور ارائه پیشنهادات محصول فردی و همچنین تبلیغات ، بازاریابی و تبلیغات هدفمند ارزیابی می کنند. علوم داده همچنین به آنها در مدیریت موجودی های محصول و زنجیره های عرضه به منظور نگه داشتن کالاها در انبار کمک می کند.

حرفه علوم داده خود را با Caltech تسریع کنید

وبینار رایگان |22 فوریه ، چهارشنبه |9 بعد از ظهر IST اکنون ثبت نام کنید

متداول

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

هوش مصنوعی باعث می شود یک عمل رایانه ای عمل کند/مانند یک انسان فکر کند. علم داده یک زیر مجموعه هوش مصنوعی است که به روش های داده ، تجزیه و تحلیل علمی و آمار می پردازد ، همه برای به دست آوردن بینش و معنی از داده ها استفاده می شود. یادگیری ماشین زیر مجموعه ای از هوش مصنوعی است که به رایانه ها آموزش می دهد تا چیزهایی را از داده های ارائه شده یاد بگیرند.

2. علم داده با کلمات ساده چیست؟

علم داده یک زیر مجموعه هوش مصنوعی است که به روش های داده ، تجزیه و تحلیل علمی و آمار می پردازد ، همه برای به دست آوردن بینش و معنی از داده ها استفاده می شود.

3. دانشمند داده چه کاری انجام می دهد؟

یک دانشمند داده ، داده های تجاری را برای استخراج بینش های معنی دار تجزیه و تحلیل می کند.

4- علم داده با یک مثال چیست؟

علوم داده دامنه مطالعه است که با استفاده از ابزارها و تکنیک های مدرن به حجم گسترده ای از داده ها می پردازد تا الگوهای غیب را پیدا کند ، اطلاعات معنی دار را بدست آورد و تصمیمات تجاری را بگیرد. به عنوان مثال ، شرکت های مالی می توانند از تاریخچه بانکی و پرداخت قبض برای ارزیابی اعتبار و ریسک وام استفاده کنند.

5- دانشمندان داده ها چه نوع مشکلات را حل می کنند؟

دانشمندان داده مسائلی مانند:

1. کاهش خطر وام
2. مسیرهای همه گیر و الگوهای مسری
3. اثربخشی انواع مختلف تبلیغات آنلاین
4. تخصیص منابع
5. آیا دانشمندان داده کد می کنند؟

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

6. واجد شرایط بودن دوره علوم داده چیست؟

پاسخ: برای تمام جزئیات مورد نیاز شما برنامه کارشناسی ارشد Simplilea را بررسی کنید.

7. آیا می توانم به تنهایی علم داده را یاد بگیرم؟

پاسخ: علم داده یک زمینه پیچیده با بسیاری از الزامات فنی دشوار است. توصیه نمی شود بدون کمک یک برنامه یادگیری ساخت یافته ، علم داده را یاد بگیرید.

برای یادگیری بیش از ده ها ابزار و مهارت های علوم داده ، در برنامه PG در علوم داده ثبت نام کنید و توسط کارشناسان دانشکده Purdue و IBM ، هکاتون های اختصاصی ، در معرض کلاس های کارشناسی ارشد قرار بگیرید ، از من هر جلسه ای را از من بخواهید.

پیچیدن همه آن

داده ها برای آینده قابل پیش بینی ، خون حیات دنیای تجارت خواهد بود. دانش قدرت است و داده ها دانش عملی هستند که می تواند به معنای تفاوت بین موفقیت شرکت ها و عدم موفقیت باشد. با درج تکنیک های علوم داده در تجارت خود ، شرکت ها می توانند رشد آینده را پیش بینی کنند ، مشکلات احتمالی را پیش بینی کنند و استراتژی های آگاهانه ای را برای موفقیت تدوین کنند. این زمان مناسبی برای شروع کار خود در علوم داده با دوره علوم داده Simplilea است.

آیا در مورد این مقاله "علوم داده" چه سؤالی دارید؟اگر چنین است ، لطفاً آن را در بخش نظرات مقاله قرار دهید. تیم ما به شما کمک می کند تا سریعترین سؤالات خود را حل کنید.

برنامه تحصیلات تکمیلی Caltech Post را در Bootcamp آنلاین علوم داده در شهرهای برتر پیدا کنید:

درباره نویسنده

بیسوال

Avijeet یک تحلیلگر ارشد تحقیق در Simpleilea است. علاقه مند به تجزیه و تحلیل داده ها ، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق ، Avijeet نیز به سیاست ، کریکت و فوتبال علاقه مند است.