علم داده یا دیتا ساینس (data science) مطالعه داده ها برای استخراج بینش معنادار برای تجارت است. این یک رویکرد چند رشته‌ای است که اصول و شیوه‌های حوزه‌های ریاضی، آمار، هوش مصنوعی و مهندسی کامپیوتر را برای تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده‌ها ترکیب می‌کند. این تجزیه و تحلیل به دانشمندان داده کمک می کند تا سوالاتی مانند آنچه اتفاق افتاده، چرا اتفاق افتاده، چه اتفاقی خواهد افتاد و با نتایج چه کاری می توان انجام داد، بپرسند و به آنها پاسخ دهند.
چرا علم داده یا دیتا ساینس (data science) مهم است؟
علم داده یا دیتا ساینس (data science) مهم است زیرا ابزارها، روش‌ها و فناوری را برای تولید معنا از داده‌ها ترکیب می‌کند. سازمان‌های مدرن غرق در داده‌ها هستند. دستگاه‌هایی که می‌توانند به‌طور خودکار اطلاعات را جمع‌آوری و ذخیره کنند، رو به افزایش است. سیستم‌های آنلاین و درگاه‌های پرداخت داده‌های بیشتری را در زمینه‌های تجارت الکترونیک، پزشکی، مالی و هر جنبه دیگری از زندگی انسان جمع‌آوری می‌کنند.
تاریخچه علم داده (دیتا ساینس (data science))
اصطلاح علم داده جدید نیست، معانی و مفاهیم با عنوان علم داده در طول زمان تغییر کرده است. این کلمه برای اولین بار در دهه 60 به عنوان یک نام جایگزین برای آمار ظاهر شد. در اواخر دهه 90، متخصصان علوم کامپیوتر این اصطلاح را رسمی کردند. یک تعریف پیشنهادی برای علم داده یا دیتا ساینس (data science)، آن را به عنوان یک حوزه مجزا با سه جنبه در زمینه داده‌ها می دید: طراحی، جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده ها. بعد از آن یک دهه دیگر طول کشید تا این اصطلاح در خارج از دانشگاه استفاده شود.
مواردی هستند که هنوز دیتاشون در ابزارهای مختلف دیتا ساینس وجود ندارد که با اصظلاح دارک وب چیست؟ مفهوم پیدا می کند
آینده علم داده یا دیتا ساینس (data science)
هوش مصنوعی و نوآوری‌های یادگیری ماشینی پردازش داده‌ها را سریعتر و کارآمدتر کرده است. تقاضای صنعت، اکوسیستمی از دوره‌ها، مدارک تحصیلی و موقعیت های شغلی را در حوزه علم داده ایجاد کرده است. به دلیل مهارت و تخصص مورد نیاز، دیتا ساینس (data science) رشد پیش بینی شده قوی را در دهه های آینده نشان می‌دهد.
در مورد نسخه های مختلف هر چیزی در دنیای نرم افزار با نسخه Beta (بتا) چیست؟ بیشتر یاد بگیریم
علم داده یا دیتا ساینس (data science) برای چه مواردی استفاده می شود؟
علم داده یا دیتا ساینس (data science) برای مطالعه داده‌ها به چهار روش اصلی استفاده می شود:
تحلیل توصیفی با دیتا ساینس
تجزیه و تحلیل توصیفی داده‌ها را برای به دست آوردن بینشی در مورد آنچه اتفاق افتاده یا آنچه در محیط داده اتفاق می‌افتد بررسی می‌کند. با تجسم داده‌ها مانند نمودار دایره‌ای، نمودار میله‌ای، نمودار خطی، جداول، یا روایت‌های تولید شده مشخص می شود. به عنوان مثال، یک سرویس رزرو پرواز ممکن است داده‌هایی مانند تعداد بلیط‌های رزرو شده در هر روز را ثبت کند. تجزیه و تحلیل توصیفی، افزایش رزرو، افت رزرو و ماه های با عملکرد بالا را برای این سرویس نشان می دهد.
یک اپلیکیشن چگونه ساخته می شود؟ در جاب تیم مطالعه داشته باشید
تجزیه و تحلیل تشخیصی علم داده
تجزیه و تحلیل تشخیصی یک بررسی عمیق یا دقیق داده‌ها برای درک اینکه چرا چیزی اتفاق افتاده است. این با تکنیک‌هایی مانند مته کردن داده، کشف داده، داده کاوی و همبستگی مشخص می شود. چندین عملیات داده و تبدیل ممکن است بر روی یک مجموعه داده معین انجام شود تا الگوهای منحصر به فرد در هر یک از این تکنیک‌ها کشف شود. به عنوان مثال، خدمات پرواز ممکن است یک ماه با عملکرد بالا را برای درک بهتر افزایش رزرو انجام دهد. این ممکن است منجر به کشف این شود که بسیاری از مشتریان از یک شهر خاص برای شرکت در یک رویداد ورزشی ماهانه بازدید می‌کنند.
تحلیل پیش‌بینی کننده با data science
تحلیل پیش‌بینی‌کننده از داده‌های تاریخی برای پیش‌بینی دقیق الگوهای داده‌ای که ممکن است در آینده رخ دهد، استفاده می‌کند. با تکنیک‌هایی مانند یادگیری ماشین، پیش‌بینی، تطبیق الگو و مدل سازی تحلیل پیش‌بینی مشخص می‌شود. در هر یک از این تکنیک‌ها، کامپیوترها برای مهندسی معکوس ارتباطات علیت در داده‌ها آموزش می‌بینند. برای مثال، تیم خدمات پرواز ممکن است از علم داده یا دیتا ساینس (data science) برای پیش‌بینی الگوهای رزرو پرواز برای سال آینده در آغاز هر سال استفاده کند. برنامه یا الگوریتم رایانه ممکن است به داده‌های گذشته نگاه کند و افزایش رزرو را برای مقاصد خاصی در ماه اردیبهشت پیش‌بینی کند. این شرکت با پیش‌بینی الزامات سفر آینده مشتریان خود، می‌تواند تبلیغات هدفمند برای آن شهرها را از خرداد آغاز کند.
با وجود گسترش دیتا ساینس هنوز هم برای مدیریت پروژه و ابزارهای آن نیاز داریم نیروی انسانی نیز در اختیار داشته باشیم
تحلیل تجویزی با دیتا ساینس
تجزیه و تحلیل تجویزی داده‌های پیش‌بینی را به سطح بعدی می‌برد. نه تنها آنچه را که احتمال وقوع دارد پیش‌بینی می‌کند، بلکه پاسخی بهینه به آن نتیجه را نیز پیشنهاد می‌کند. می‌تواند پیامدهای بالقوه انتخاب‌های مختلف را تجزیه و تحلیل کند و بهترین اقدام را توصیه کند. این تحلیل از تجزیه و تحلیل نمودارها، شبیه سازی‌ها، پردازش رویدادهای پیچیده، شبکه های عصبی و موتورهای پیشنهاد دهنده از یادگیری ماشین استفاده می کند.
به مثال رزرو پرواز برگردیم، تجزیه و تحلیل تجویزی می‌تواند به کمپین‌های بازاریابی تاریخی برای به حداکثر رساندن مزیت افزایش رزرو آینده نگاه کند. یک دانشمند داده می‌تواند نتایج رزرو را برای سطوح مختلف هزینه‌های بازاریابی در کانال‌های بازاریابی مختلف پیش‌بینی کند. این پیش‌بینی داده‌ها به شرکت رزرو پرواز اطمینان بیشتری در تصمیمات بازاریابی خود می‌دهد.
یکی از منابع جمع آوری دیتا را می توان rfid دانست RFID چیست و چه کاربردهایی دارد؟ را مطالعه و یاد بگیرید
مزایای علم داده یا دیتا ساینس (data science) برای تجارت چیست؟
مزایای علم داده یا دیتا ساینس (data science)
علم داده در حال متحول کردن روش کار شرکت‌ها است. بسیاری از کسب و کارها، صرف نظر از اندازه، به یک استراتژی قوی دیتا ساینس (data science) برای پیش‌برد رشد و حفظ مزیت رقابتی نیاز دارند. برخی از مزایای کلیدی عبارتند از:
کشف الگوهای ناشناخته دگرگون کننده
علم داده به کسب و کارها اجازه می‌دهد تا الگوها و روابط جدیدی را کشف کنند که پتانسیل تغییر سازمان را دارند. این می‌تواند تغییرات کم هزینه را در مدیریت منابع برای حداکثر تأثیر بر حاشیه سود نشان دهد. به عنوان مثال، یک شرکت تجارت الکترونیک از دیتا ساینس (data science) استفاده می کند تا کشف کند که چه تعداد درخواست مشتری پس از ساعات کاری ایجاد می‌شود. بررسی‌ها نشان می‌دهد که مشتریان در صورت دریافت پاسخ سریع به جای پاسخ در روز کاری بعدی، احتمال خرید بیشتری دارند. با اجرای خدمات مشتری 24 ساعته، کسب و کارها درآمد خود را 30 درصد افزایش می‌دهد.
با مفاهیم دیگری مثل کلان داده یا بیگ دیتا چیست؟ در این زمینه آشنا شوید
نوآوری محصولات و راه حل‌های جدید
علم داده یا دیتا ساینس (data science) می‌تواند شکاف‌ها و مشکلاتی را آشکار کند، در غیر این صورت مورد توجه قرار نمی‌گرفت. بینش بیشتر در مورد تصمیمات خرید، بازخورد مشتری و فرآیندهای تجاری می‌تواند باعث نوآوری در عملیات داخلی و راه حل‌های خارجی شود. به عنوان مثال، یک راه حل پرداخت آنلاین از علم داده برای جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل نظرات مشتریان در مورد شرکت در رسانه‌های اجتماعی استفاده می‌کند. تجزیه و تحلیل‌ها نشان می‌دهد که مشتریان رمزهای عبور را در دوره‌های اوج خرید فراموش می‌کنند و از سیستم فعلی بازیابی رمز عبور ناراضی هستند. این شرکت می‌تواند راه حل بهتری را ابداع کند و شاهد افزایش قابل توجهی در رضایت مشتری باشد.
بهینه سازی بلادرنگ
برای کسب و کارها، به ویژه شرکت‌های با مقیاس بزرگ، بسیار چالش برانگیز است که به شرایط در حال تغییر در زمان بلادرنگ پاسخ دهند. این می تواند باعث زیان‌های قابل توجه یا اختلال در فعالیت‌های تجاری شود. علم داده می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا تغییرات را پیش‌بینی کنند و به شرایط مختلف واکنش بهینه نشان دهند. به عنوان مثال، یک شرکت حمل و نقل کامیونی از علم داده یا دیتا ساینس (data science) برای کاهش زمان خرابی کامیون‌ها استفاده می‌کند. آنها مسیرها و تغییر الگوهایی را که منجر به خرابی سریعتر می‌شوند شناسایی می‌کنند و برنامه‌های کامیون را تغییر می‌دهند. آنها همچنین فهرستی از قطعات یدکی معمولی را تنظیم می کنند که نیاز به تعویض مکرر دارند تا کامیون ها سریعتر تعمیر شوند.
مطالعه در مورد برنامه نویسی: آموزش لاراول پروژه محور
