Data Science به زبان ساده
Data Science حوزه ای متشکل از چند رشته است و شامل استفاده از تکنیکها، ابزارها و روشهای مختلف برای تجزیه و تحلیل و تفسیر دادهها برای دست یابی به بینش های معنادار است. علم داده شامل طیف گسترده ای از رشتهها، از جمله آمار، علوم کامپیوتر، ریاضیات، و تخصص حوزه است. و هدف آن تبدیل دادهها به بینشهای عملی است که میتوانند برای بهبود فرآیندهای کسبوکار، بهبود تجربیات کاربر و ایجاد نوآوری مورد استفاده قرار گیرند. در این مقاله به معرفی Data Science میپردازیم پس با ما همراه باشید.
فرآیند Data science
این فرآیند شامل چندین مرحله است که در اینجا به معرفی آنها میپردازیم :
جمع آوری دادهها
در این مرحله به جمع آوری دادهها از منابع مختلف همچون پایگاههای داده، API ها، خراش دادن وب و نظرسنجیها میپردازیم. که این مرحله نیازمند بررسی دقیق کیفیت، کمیت و ارتباط دادهها است.
آماده سازی دادهها
شامل پاکسازی، تبدیل و سازماندهی دادهها است تا بتوان آنها را به طور مؤثر تجزیه و تحلیل کرد. این مرحله شامل پاکسازی، عادی سازی، یکپارچه سازی و تبدیل دادهها است تا بنوان به طور درست تری به تجزیه و تحلیل پرداخت.
تجزیه و تحلیل دادهها
شما با استفاده از تکنیکهای آماری و یادگیری ماشینی میتوانید به استخراج بینش از دادهها بپردازید. که این مرحله شامل تجزیه و تحلیل دادههای اکتشافی، آزمون فرضیهها و مدل سازی پیش بینی است.
تجسم دادهها
این مرحله شامل استفاده از نمودارها و سایر تجسمها برای ارتباط بینشها و یافتهها است و به ارائه ی نتایج تجزیه و تحلیل دادهها در قالب تصویری که به راحتی قابل درک است میپردازد.
کاربردهای Data Science
Data Science دامنه ی وسیعی از کاربردها از مراقبتهای بهداشتی تا مالی و تولید شامل میشود. در شکل زیر برخی از رایج ترین کاربردهای آن را مشاهده میکنید :

تکنیکهای Data Science
Data Science شامل استفاده از مجموعه ای از تکنیکهای گوناگون برای تجریه و تحلیل و همینطور تفسیر دادهها میباشد. بعضی از این تکنیکها به شرح زیر هستند :
تجزیه و تحلیل آماری
به مجموعه ای از روشها برای تجزیه و تحلیل دادهها میگویند که شامل آزمون فرضیه، تحلیل رگرسیون و تحلیل واریانس است.
پردازش زبان طبیعی
مجموعه ای از الگوریتمها برای تجزیه و تحلیل زبان انسانها است.
شامل استفاده از الگوریتمهایی برای یادگیری از دادهها و پیش بینی یا تصمیم گیری است. که شامل یادگیری تحت نظارت، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی است.
به استفاده از شبکههای عصبی برای تجزیه و تحلیل و تفسیر دادههای پیچیده میگویند. این تکنیک شامل تشخیص تصویر، تشخیص گفتار و پردازش زبان طبیعی است.

چالشها در Data Science
همانطور که میدانید Data Science حوزه ای پیچیده میباشد که به نیازمند تخصص در رشتههای مختلف است. در اینجا به معرفی برخی از این چالشهای متداول میپردازیم:
کیفیت دادهها
کیفیت دادهها عاملی مهم در Data Science به حساب میآید. کیفیت بینشهای ایجاد شده از دادهها به کیفیت آنها بسنگی دارد. به عبارت بهتر، چه کیفیت دادهها پایین تر باشد، نتایج نادرست بیش تری را نیز به همراه خواهد داشت.
حریم خصوصی وامنیت دادهها
از جمله موارد مهم در Data Science حریم خصوصی و امنیت دادهها میباشد، چرا که استفاده از دادهها به مقدار زیاد برای حریم خصوصی و امنیت مشکل ساز خواهد بود.
تفسیر دادهها
از جمله بخشهای چالش برانگیز در Data Science به حساب میآید؛ چرا که بینشهای حاصل شده از دادهها پیچیده و درک آنها با سختی همراه است. بنابراین داشتن یک تفسیر درست از دادهها امری مهم به حساب میآید.
نبود تخصص دامنه
امری مهم در Data Science به حساب میآید. چراکه بینشهای حاصل شده اغلب برای یک دامنه و صنعت خاص میباشند. بنابراین نبود تخصص در آن نتایج و تصمیم گیریهای نادرست را به همراه خواهد داشت.
نتیجه
Data Science یا علم داده بخشی است که با سرعت زیاد در حال رشد و پیشرفت است و قادر است شیوه ی تصمیم گیری کسب و کارها و سازمانها را تغیر دهد. شما با استفاده از دادهها و همینطور تکنیکهای جدید در تجزیه و تحلیل میتوانید نگرشهای جدیدی را در مورد عملیات، مشتریان و بازارهای خود به دست آورید. با این وجود، Data Science به دنبال ایجاد چالشهای مهم همچون کیفیت دادهها، حریم خصوصی و تفسیر است. بنابراین پرداختن به این نوع چالشها مهم و ضروری است چراکه سبب ایجاد اطمینان از درست، دقیق، قابل اعتماد و اجرا بودن بینشها از دادهها میشود.
به این مقاله امتیاز دهید!
میانگین امتیاز 0 / 5. تعداد رأی ها : 0
هنوز هیچ رأیی داده نشده. اولین نفر باشید!
اولین دیدگاه را اضافه کنید.