علم داده و کاربردهای آن

این روزها عناوین جدیدی برای شغل‌ها می‌شنوید که ممکن است حس کنجکاوی شما را برانگیخته کند تا درباره موضوع بیشتر بدانید. یکی از آنها متخصص داده است که توسط هاروارد عنوان «جذاب‌ترین شغل قرن بیست و یکم» را به خود گرفته و سازمان‌ها برای تفسیر داده‌ها و ارائه توصیه‌های عملی برای بهبود نتایج کسب و کار به آن متکی هستند.

علم داده چیست؟

علم داده (Data Science)، به طور کلی ریاضی، آمار، برنامه نویسی تخصصی، تجزیه و تحلیل، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را به صورت خاص ترکیب می‌کند تا بینش‌‌های عملی پنهان در داده‌های سازمان را آشکار کند. به کمک علم داده، می‌توان برای هدایت تصمیم‌گیری و برنامه‌ریزی استراتژیک را با ابزارها و فرآیندهای مختلف توسط تحلیلگران استفاده کرد.

برای درک اجرای یک پروژه علم داده، مراحل آن را در ادامه لیست می‌کنیم:

• بلع داده ها (Data ingestion): علم داده با جمع‌آوری آن آغاز می‌شود. همه داده‌ها با روش‌های مختلف از همه منابع به صورت ساختار یافته همچون‌ داده‌های مشتری و بدون ساختار مثل فایل‌های گزارش، ویدئو، صدا و تصاویر از اینترنت اشیا و شبکه‌های اجتماعی جمع‌ می‌شوند.
• ذخیره سازی و پردازش داده‌ (Data storage and Data processing): بنا به نوع داده، لازم است که شرکت‌ها سیستم‌های ذخیره‌سازی متفاوتی داشته باشند. تیم‌های مدیریت داده تلاش می‌کنند تا ساختار داده‌ها استانداردسازی شود که تحلیل‌ها، یادگیری ماشین و مدل‌های یادگیری عمیق را تسهیل شود. این مرحله شامل پاکسازی داده‌ها، کپی‌برداری، تبدیل و ترکیب داده‌ها است. آماده‌سازی داده برای ارتقای کیفیت داده‌ها قبل از بارگیری در انبار داده، دریاچه داده یا مخزن دیگر ضرورت دارد.
• آنالیز داده‌ها  (Data analysis): پس از پردازش داده، متخصصان به سراغ تجزیه و تحلیل داده‌ها و بررسی سوگیری‌ها، الگوها، محدوده‌ها و توزیع مقادیر داده‌ها می‌روند که باعث ایجاد فرضیه برای تست می‌شود و به تحلیلگران اجازه می‌دهد تا ارتباط داده‌ها را در یادگیری ماشین و یادگیری عمیق نیز تعیین کنند. همچنین بسته به دقت مدل، سازمان‌ها می‌توانند برای تصمیم‌گیری کسب و کار به این بینش‌ها متکی باشند و به آن‌ها امکان مقیاس‌پذیری بیشتری را بدهد.
• ارتباط (Communicate) : در مرحله نهایی، بینش‌ها به عنوان گزارش‌ ارائه می‌شوند تا درک بینش‌ها و تأثیر آن‌ها بر کسب و کار را برای تحلیلگران و سایر تصمیم گیرندگان آسان‌تر کند. این کار توسط یک زبان برنامه نویسی علم داده همچون R یا Python انجام می‌شود.

کاربردهای علم داده

کاربرد متنوع علم داده در شرکت‌ها، این موضوع را بیش از پیش پراهمیت کرده است. چرا که موارد استفاده رایج شامل بهینه‌سازی فرآیند از طریق اتوماسیون هوشمند، هدف‌گذاری و شخصی‌سازی پیشرفته برای بهبود تجربه مشتری می‌شود. نمونه‌هایی از آن را می‌توان به صورت زیر مثال زد:

• یک شرکت الکترونیکی در حال توسعه، حسگرهای قدرتمندی برای هدایت وسایل نقلیه بدون راننده می‌سازد. این راه‌حل به ابزارهای علم داده و تجزیه و تحلیل برای افزایش قابلیت‌های تشخیص اشیاء در زمان واقعی خود متکی است.
• یک بانک بین‌المللی خدمات وام سریع‌تری را به همراه یک برنامه تلفن همراه با استفاده از ابزارهای یادگیری ماشین و معماری ترکیبی محاسبات ابری ارائه می‌کند که امن هم است.
• یک پلتفرم تجزیه و تحلیل مخاطب که توسط یک شرکت فناوری رسانه دیجیتال با تجزیه و تحلیل عمیق و یادگیری ماشین ایجاد می‌شود. این نرم افزار به مشتریان خود این امکان را می‌دهد که ببینند چه چیزی مخاطبان تلویزیون را درگیر می‌کند، تا به طیف رو به رشدی از کانال‌های دیجیتال برسند.
• در صنعت مراقبت‌های پزشکی، از علم داده برای تحلیل داده‌های به ‌دست ‌آمده از بیماران استفاده می‌کنند تا از سلامت آنها اطمینان حاصل کنند. همچنین به مدیران بیمارستان‌ها امکان می‌دهد که زمان انتظار بیمار را کاهش دهند.
• برخی از وب‌سایت‌ها همچون آمازون، با استفاده از علم داده برای بهبود تجربه مشتری براساس علایق مشتریان به آنان اجناس مختلف را توصیه می‌کند و به این ترتیب می‌تواند بهتر آنها را حفظ کند.
• بازی‌های ویدئویی امروز بیشتر با کمک دیتاساینس و علم داده ساخته می‌شوند که سبب تجربه‌ بازی بهتر در سطح بالاتر کاربر شده است.

علاوه بر موارد بالا، علم داده در حوزه‌های بازاریابی دیجیتال، شرکت‌های ساختمانی، ورزش، آموزش، حمل و نقل، کشاورزی و محیط زیست کاربرد متفاوت دارد. اگر علاقه‌مند باشید، همچنین در ادامه و مقالات دیگر، می‌توانید درباره پیش پردازش داده و تصویرسازی داده نیز بخوانید.