علم داده چیست؟

علوم داده مبحثی جدید در علوم کامپیوتر است که به عنوان جذاب‌ترین شغل قرن بیست و یکم مطرح می شود. در واقع علوم داده رشته در حال ظهوری است که به جمع‌آوری، آماده‌سازی، تحلیل، بصری‌سازی، مدیریت و نگهداشت اطلاعات در حجم بالا می‌پردازد. متخصص علم داده دانشی کاربردی از داده‌ها و ابزارها دارد به علاوه درک تئوریکی دارد که مشخص می‌کند چه چیزی از نظر علمی ممکن است. در حقیقت علم داده یک راه به خصوص را برای اتصال تمام نقاط در دنیای تصادفی پر از داده که بیشتر ان‌ها در وهله‌ی اول مفید به نظر نمی‌رسند، به‌کار می‌گیرد. علم داده را می توان حاصل تلفیق سه زمینه علوم کامپیوتر، علوم آماری و دانش تخصصی در مسئله مورد بررسی دانست. پرواضح است که می توان علوم کامپیوتر و آمار را به عنوان پایه های علم داده تلقی کرد که قادر به فراهم سازی تمامی روش ها و تکنیک های مورد نیاز این علم می باشند. کسب دانش لازم در علم داده در درجه اول ابزار تحلیلی قدرتمندی در اختیار داوطلبان قرار می دهد که به واسطه آن به بازار در حال توسعه علم داده در داخل یا خارج از کشور معرفی می شوند. همچنین، بهره مندی از این دانش می تواند افراد را جهت فعالیت در زمینه های تحقیقاتی و آکادمیک در داخل یا خارج از کشور به میزان قابل توجهی یاری نماید. امروزه، افزایش علاقمندی به علم داده و داده‌کاوی از یک سو و روند رو به رشد و توسعه «هوش مصنوعی» (Artificial Intelligence) و «یادگیری ماشین» از سوی دیگر موجب تحولی اساسی در فضای علمی و صنعتی شده که همچنان نیز ادامه دارد و به دلیل بالا بودن نرخ این تحول و رشد، آینده این علوم به نوعی در هاله‌ای از ابهام قرار داشته و کسی نمی‌داند در آینده پیش رو بشر با چه چیزی مواجه خواهد شد. در علم داده، ریاضیات، آمار، علوم کامپیوتر و دیگر روش‌ها مانند یادگیری ماشین، کاوش داده و بصری‌سازی داده مورد استفاده قرار می‌گیرد. علم داده مفهومی برای یکپارچه‌سازی آمار، تحلیل داده، یادگیری ماشین و دیگر مفاهیم مرتبط تحت یک عنوان واحد است. این کار به منظور درک و تحلیل پدیده‌ها با استفاده از داده‌ها انجام می‌شود. متخصصین علم داده می‌توانند مهارت‌هایشان را برای دست یابی به طیف وسیعی از نتایج نهایی به کار گیرند. تعدادی از این مهارتها به شرح زیرند:

  • توانایی استخراج و تفسیر منابع داده
  • مدیریت حجم زیاد اطلاعات با سخت‌افزار
  • محدودیت‌های نرم‌افزاری و پهنای باند
  • ادغام منابع داده با یک دیگر
  • تضمین پایداری مجموعه‌های داده
  • مصورسازی داده برای فهم آن
  • ساخت مدل‌های ریاضی با استفاده از داده، مانند مدلهای ریگرسیون و طبقه‌بندی
  • مقایسه آماری مدلهای ریاضی گوناگون و انتخاب مدل برتر، فی المثل توسط آزمون آ/ب
  • به اشتراک گذاری یافته‌ها و دیدگاه‌ها در حوزه داده با متخصصان دیگر یا مخاطب عام

ابزارهای متن باز علم داده

  • آر (زبان برنامه‌نویسی)
  • پایتون (زبان برنامه‌نویسی)
  • وکا (یادگیری ماشینی)
  • جاوا (زبان برنامه‌نویسی)
  • گنو آکتیو
  • جولیا

ابزارهای تجاری علم داده

  • راپید ماینر
  • نایم
  • اس‌پی‌اس‌اس مادلر
  • متلب

چرا علم داده ؟

واقعیت این است که علم داده به معنای خاص، چند دهه قدمت دارد و به معنای عام، ریشه‌های آن را می‌توان در قرن‌های گذشته هم جستجو کرد.

اما قدرت گرفتن آن طی سال‌های اخیر، باعث شده که علم داده بیش از پیش مورد توجه قرار بگیرد. از جمله‌ی این روندها می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

  • افزایش حجم داده‌ها
  • افزایش قدرت محاسباتی سیستم‌های سخت‌افزاری
  • افزایش حجم تولید داده در اینترنت
  • خلق روش‌های جدیدتر برای تحلیل داده‌ها

در حال حاضر، بسیاری از کسب و کارها برای حل مسائل خود و به‌خصوص سیاست‌گذاری و انجام اقدام‌های پیشگیرانه، از علم داده کمک می‌گیرند.

آیا علم داده همان داده کاوی است؟

گاهی اوقات علم داده (Data Science) را با داده کاوی (Data Mining) و گاه با یادگیری ماشین (Machine Learning) مترادف در نظر می‌گیرند.

گاهی هم پیش می‌آید که آن را زیرمجموعه‌ی علم آمار فرض می‌کنند. اما منطقی‌تر است که برای علم داده تعریف گسترده‌تری در نظر بگیریم. زیرا:

  • علم داده ، بر خلاف داده کاوی، تمام فرایند مرتبط با داده، از گردآوری اولیه تا عرضه‌ی محصول مبتنی بر داده‌ها را در برمی‌گیرد و صرفاً به تحلیل داده محدود نیست.
  • علم داده بر خلاف روش غالب در آمار، معمولاً از جنبه‌ی توصیفی و استنتاجی فاصله می‌گیرد و می‌کوشد بر اساس داده‌های موجود، به پیش‌بینی و تجویز بپردازد.

بنابراین بهتر است علم داده را به معنای عام‌تر در نظر بگیریم و فرض کنیم سایر شاخه‌ها (مثل آمار، داده کاوی و یادگیری ماشینی) دستاوردهای خود را در اختیار علم داده قرار می‌دهند.

مهارت‌های مورد نیاز برای فعالیت در حوزهٔ علم داده

۱. تجربه و مهارت در کار بار زبان‌های برنامه‌نویسی کامپیوتر

۲. داشتن اطلاعات کاربردی در زمینهٔ فعالیت: دانشمند داده باید درک کاملی از زمینه‌ای که در آن فعالیت می‌کند داشته باشد تا راه‌حل مناسب را برای مسائل پیچیده ارائه کند. راه‌حلی که در هماهنگی با اهداف سازمان محل فعالیتش باشد.

۳. مهارت‌های ارتباطی: یافته‌های دانشمند داده فنی و تحلیلی هستند. او باید این یافته‌ها را به‌شکلی قابل‌فهم و به زبانی ساده در اختیار بخش مربوطه در سازمان محل فعالیت قرار بدهد. به‌علاوه صرف تخصص در علم داده کافی نیست و دانشمند داده باید با برقراری ارتباط مؤثر با بخش‌های غیرفنی سازمان درک کاملی از نیازهای آن‌ها پیدا کند. تنها در این صورت است که قادر به تجزیه‌وتحلیل درست داده‌ها خواهد بود.

۴. داشتن مهارت فنی در سطح عالی در زمینه‌های زیر:

  • ریاضیات (جبر خطی، حسابداری، احتمالات)؛
  • آمار؛
  • ابزارها و تکنیک‌های یادگیری ماشین
  • داده‌کاوی (فرآیند شناسایی روندهای مختلف در حجم زیادی از داده‌ها)؛
  • پاکسازی داده (پیدا کردن داده‌های بی‌ارزش یا نادرست و اصلاح یا حذف آن‌ها)؛
  • تکنیک‌های گزارش‌نویسی و مصورسازی داده
  • تکنیک‌های مرتبط با داده‌های خطی و غیرخطی

هدف از این دوره آموزشی:

هدف از این دوره آموزشی، آموزش کامل علم داده با پایتون است. در این دوره با زبانی ساده و قابل فهم تئوری علم داده و تمامی آنچه برای علم داده نیاز دارید، مورد بحث و بررسی قرار می گیرد. مراحل علم داده کامل معرفی می شود و هر کدام از مراحل علم داده، توضیح داده می شود. ابتدا پایتون روی ویندوز و لینوکس نصب می شود و یک مرور کامل روی پایتون انجام می شود و ذر ادامه تئوری علم داده و مباحث تکمیلی بحث و بررسی می شوند. در نهایت به صورت عملی علم داده با استفاده از کتابخانه های مهم و کاربردی پایتون، پیاده سازی و آموزش داده می شود. بدون شک یکی از بهترین دوره های علم داده با پایتون می باشد که با زبان فارسی و قابل فهم توضیح داده شده است. مدرس این دوره سال هاست در این حوزه کار می کند و نکات آموزشی و تدریس خوب ایشان می تواند به شما در متخصص شدن برای علم داده کمک زیادی کند. امیدواریم که این آموزش از “بیگ لرن” هم مثل سایر آموزش ها مورد تایید و رضایت شما مخاطبان گرامی قرار گیرد.

مشاهده پیش نمایش این دوره در آپارات

بخش اول: مرور کامل روی پایتون
بخش دوم: تئوری علم داده
بخش سوم: علم داده با کتابخانه Numpy
بخش چهارم: علم داده با کتابخانه Pandas
بخش پنجم: علم داده با کتابخانه Scipy
بخش ششم: علم داده با کتابخانه Matplotlib
بخش هفتم: علم داده با کتابخانه Scikit-learn
بخش هشتم: علم داده با کتابخانه NLTK
بخش نهم: پیش پردازش داده و یادگیری ماشینی
بخش یازدهم: یادگیری عمیق برای علم داده ها
بخش دوازدهم: مثال های عملی علم داده روی انواع داده ها
مشاهده بیشتر

نظرات

متوسط امتیازات

4.8
4.75 4 رای
160,000 تومان
4 نقد و بررسی

جزئیات امتیازات

5 ستاره
3
4 ستاره
1
3 ستاره
0
2 ستاره
0
1 ستاره
0

4 دیدگاه برای آموزش علم داده با پایتون

  1. کاروان

    بهترین دوره ای بود که دیدم. توانایی مدرس دوره در بیان مطالب پیچیده قابل تحسین است.

  2. یادگار

    دوره را دیدم. مطالب خیلی خوبی گفته شده بود. مدرس دوره هم خوب تدریس میکنه

  3. کاظم

    با تشکر از آقای دکتر برای تولید این دوره خیلی خوب. تدریس ساده و قابل فهم بود. تشکر

  4. GoodPal(خریدار محصول)

    سلام
    لطفا یکی دو ویدیو از هر بخش رو رایگان بزارید بتونیم یکم از کیفیت ویدیوهارو مشاهده کنیم
    یچیزی مثل دمو از اموزش
    با تشکر

دیدگاه خود را بنویسید