نقشه راه یادگیری دیتا ساینس (علم داده)

اقتصاد۲۴- دیتا ساینس (Data Science) یا علم داده، یک بحث همیشه داغ در بین سازمان‌ها و متخصص‌هایی است که برای کمک به رشد کسب‌وکار خود، بر جمع‌آوری داده‌ها و کسب اطلاعات تمرکز کرده‌اند. داده‌ها، درصورتی‌که به‌درستی پردازش شوند، حکم یک گنجینه را برای سازمان‌ها دارند، چراکه این علم می‌تواند اطلاعاتی فوق‌العاده ارزشمند بسازد.

تا سال ۲۰۱۰ دانشمندان بر روی ساخت زیربنایی پیشرفته تمرکز داشتند تا داده‌ها را ذخیره کنند. این درحالی است که امروز ما در عصر داده‌های کلان زندگی می‌کنیم و نه‌تن‌ها با مشکل ذخیره‌سازی مواجه نیستیم، بلکه تا مرحله پردازش آن پیشرفت کرده‌ایم.

تقاضای یادگیری دیتا ساینس در جهان

متناسب با حجم داده‌های تولیدی توسط کسب‌وکار‌های امروزی، نیاز به علم داده، روزبه‌روز درحال افزایش است. این علم، روش‌ها و ابزار‌هایی را در اختیار کسب‌وکار‌ها قرار می‌دهد تا به یک بینش معنادار از اطلاعات برسند و برای ایجاد یک مزیت رقابتی، تصمیم‌گیری به‌جا داشته باشند.

جدا از کسب‌وکار‌ها که یکی از حوزه‌های هدف علم داده است، این دانش در بسیاری از موضوعات و چالش‌های بشری مانند شرایط اقلیمی، تبعیض‌های اجتماعی و سلامت انسان‌ها دخالت دارد. خلاصه می‌توان گفت که این علم، پتانسیل بالایی برای رساندن ما به اطلاعاتی ارزشمند خواهد داشت و قادر است آینده شغلی درخشانی را برای متخصصین و فعالان این حرفه رقم بزند.

توسعه بی وقفه دیتا ساینس

به‌نظر می‌رسد که پیشرفت و توسعه علوم داده، توقفی ندارد و قرار است که در آینده‌ای نزدیک، همه حوزه‌های دانش و تکنولوژی را به یادگیری خود گره بزند. گزارش‌های علمی، حاکی از رشد بازار این علم از ۳۷.۹ میلیارد دلار در سال ۲۰۱۹ به ۲۳۰.۸ میلیارد دلار در سال ۲۰۲۶ است.

این گزارش نشان می‌دهد که یادگیری علم داده، در عصری که میان تکنولوژی‌ها احاطه شده‌ایم، یک اقدام ایده‌آل برای رسیدن به موفقیت و ارتقای موقعیت شغلی است. بااین‌حال، یادگیری چنین تخصصی، آسان نیست و به یک نقشه و برنامه‌ریزی اصولی نیاز دارد.

نقشه راه دیتا ساینس

علم داده پیچیده‌تر از آنی است که شما از نمای بیرونی می‌بینید. این دانش با اطلاعات ساختاریافته، ساختارنیافته و نیمه‌ساختاریافته ارتباط دارد و کاربرد‌های گسترده‌ای همچون مرتب‌سازی، آماده‌سازی، تجزیه‌وتحلیل داده‌ها را در اختیار یادگیرنده‌های خود قرار می‌دهد.

از دیدگاهی دیگر، علم داده را می‌توان ترکیبی از آمار، ریاضیات، برنامه‌نویسی، توانایی حل مسائل و دریافت اطلاعات با شیوه‌های مبتکرانه دانست. بنابراین، نقشه یادگیری این علم، تنها نمایی بصری از یک برنامه استراتژیکی است.

۶ گام مهم در نقشه راه دیتا ساینس

مسیر یادگیری علم داده، یک برنامه استراتژیک است که مراحل ضروری، مهارت‌ها و دانش مورد نیاز را در رشته‌های مختلف بیان می‌کند و طرح واضحی به شما نشان می‌دهد تا اولویت‌بندی خود را بشناسید. این نقشه با رویکردی ساختاریافته، به افراد علاقه‌مند به علم داده کمک می‌کند تا رویا‌های خود را برای رسیدن به اهداف والای شغلی، راحت‌تر دنبال کنند.

یادگیری برنامه نویسی یا مهندسی نرم افزار

یکی از شروط موفقیت در علم داده، داشتن یک پایه قوی در برنامه‌نویسی و مهندسی است. تسلط به این مهارت، با استفاده از علوم کامپیوتر و زبان‌های برنامه‌نویسی محقق می‌شود. برای یک متخصص داده، مهم است که دررابطه‌با ابزار و مفاهیمی همچون پایتون، اسکالا، لینوکس، گیت، ساختمان اطلاعات، خزیدن در وب، SQL و Mongo DB درک درستی داشته باشد.

یادگیری جمع آوری و پاک سازی داده‌ها در دیتا ساینس

بینش‌های ارزشمندی که علم داده به افراد می‌دهد، به دقت داده‌ها، به‌شدت وابسته هستند. اگر اطلاعاتی که جمع‌آوری شده‌اند، نقص و خطایی داشته باشند، بینش‌های حاصل از آن‌ها هم ارزش چندانی ندارند.

متخصصین علم داده، ممکن است با ساختار‌ها و قالب‌های مختلف، اطلاعات را از منابع گوناگون استخراج کنند. سپس با شناسایی و تصحیح مقادیر خطا، به استانداردسازی، حذف موارد تکراری و پاک‌سازی برخی قسمت‌ها می‌پردازند. این مهارت که چطور بتوانند داده‌ها را جمع‌آوری و درصورت نیاز پاک‌سازی کنند، در نهایت آن‌ها را به کشف اطلاعاتی مفید و ارزشمند می‌رساند.

تجزیه و تحلیل اکتشافی داده‌ها با یادگیری هوش تجاری

برای اینکه بینش‌های ارزشمندی از داده‌ها به‌دست آورد، باید تیزبینی تجاری داشت و مهارت‌های تجزیه‌وتحلیل اکتشافی اطلاعات و شکل ارائه‌دادن را بهبود بخشید. منظور ما از تجزیه‌وتحلیل اکتشافی، یعنی توانایی استفاده از راهکار‌هایی مانند خلاصه‌سازی، فیلترکردن و روش‌های آماری برای شناسایی الگو‌های مختلف، روند‌ها و نقاط پرت است.

یادگیری ریاضیات پیشرفته در دیتا ساینس

تقویت مهارت ریاضی پیشرفته، یادگیری عمیق و استقرار کدها، از شروطی هستند که توانایی حل مسئله را در افراد افزایش می‌دهند و آن‌ها را قادر به ارائه راه‌حل‌های تاثیرگذار می‌کنند. موضوعات کلیدی ریاضیات پیشرفته، شامل جبر خطی، ماتریس، تحلیل ابعادی، بهینه‌سازی، رگرسیون، طبقه‌بندی و تخمین چگالی است.

موضوعات کلیدی یادگیری عمیق هم، مواردی همچون تنسور فلو و کراس، شبکه عصبی مصنوعی، بازگشتی، پیچشی و طبقه‌بندی باینری و دودویی را شامل می‌شود. موضوعات کلیدی استقرار هم از قبیل Microsoft Azure، Django، Flask و پلتفرم ابری گوگل هستند.

دستیابی به ابزار‌های کلیدی برای دیتا ساینس

ابزار‌ها و مفاهیمی که برای یک فعالیت کارآمد در حوزه علم داده باید به آن‌ها مسلط باشید، شامل احتمال (دارای مفاهیم کلیدی مانند متغیر تصادفی، توزیع پیوسته و توزیع گسسته)، آمار (درک شبیه‌سازی کامپیوتری، توصیف داده و نمودارها) و ابزار‌های مصورسازی داده (علم یادگیری منابعی مانند Excel VBA، Tableau، Qlik Sense و Power BI برای ارائه موثر داده‌ها) است.

یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، پیشرفت‌های درخور توجهی را برای صنایع متعدد همچون پزشکی و بهداشتی، خودرو، مالی و حتی خرده‌فروشی به ارمغان آورد. بنابراین، تسلط به این مهارت‌ها، در کیفیت تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده و توسعه راهکار‌های نوآورنه برای حل پیچیدگی‌ها می‌تواند تاثیرگذار باشد.

مسیر یادگیری دیتا ساینس با موسسه آموزش عالی آزاد

در دنیای کنونی، تولید و استفاده از اطلاعات موجود در داده‌ها، برای پیشرفت در حوزه تجارت، امری مهم و حیاتی محسوب می‌شود. این علم، شرکت‌ها را قادر می‌سازد تا برای تعامل بهتر با مشتری‌ها، بهبود عملکرد تجاری و افزایش سودآوری، تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه‌ای اتخاذ کنند.

فرقی نمی‌کند که شما در چه رشته‌ای تحصیل کرده‌اید و در چه حوزه‌ای فعالیت داشته‌اید. اگر برای شروع این حرفه هیجان‌انگیز و پرتقاضا آماده‌اید، همین حالا می‌توانید در دوره‌های آموزشی موسسه توسعه ثبت‌نام کنید.
موسسه توسعه با برگزاری آنلاین دوره‌های علم داده (دیتا ساینس)، آمار در علم داده، هوش تجاری، تربیت مدیریت بازاریابی داده محور، تربیت تحلیلگر داده و معاملات الگوریتمی یک فرصت بی‌نظیر برای دانشجویان ساخت تا با شرکت در این جلسات، دانش و توانمندی خود را درزمینه‌های اجرایی، تحقیقاتی و آکادمیک افزایش دهند.

برای یادگیری دیتا ساینس صبور باشید

نقشه راه دیتاساینتیست‌شدن، پر از پیچ‌وخم است. بنابراین، صبور باشید! یادگیری کدنویسی، ریاضیات پیشرفته و کار با هوش مصنوعی برای همه افراد، صرف‌نظر از رشته تحصیلی و پیشینه، سخت خواهد بود. پس فکر نکنید کسی که فارغ‌التحصیل رشته علوم کامپیوتر است، نسبت به فارغ‌التحصیل رشته علوم انسانی، گزینه مناسب‌تری برای یادگیری علم داده به‌نظر می‌رسد.

اجازه دهید با یک مثال ساده، این موضوع را برایتان تشریح کنیم. روز‌های اولی که به باشگاه می‌روید، در عضلات‌تان احساس درد خواهید داشت و، چون به این احساس عادت ندارید، احتمالا زمانی که روی تخت‌تان دراز کشیده‌اید، وسوسه می‌شوید که ورزش را ترک کنید.

اما وقتی تسلیم وسوسه‌هایتان نمی‌شوید و ادامه می‌دهید، بعداز مدتی، رفتن به باشگاه تبدیل به روتین زندگی‌تان می‌شود و متوجه می‌شوید که چقدر از این کار لذت می‌برید. ورود به مسیر یادگیری علم داده و دیتاساینتیست‌شدن هم به همین شکل است. اما باید صبور باشید تا مهارت‌های خود را تقویت کنید.