علم داده (Data Science)، تحلیل داده (Data analysis) و یادگیری ماشین (Machine Learning) سه حوزه بسیار مهم در علوم کامپیوتر و رشته های IT هستند. با پیشرفت تکنولوژی و فناوری، تفاوت علم داده، تحلیل داده و یادگیری ماشین ارزشمندتر از قبل شده و مهارت های اصلی برای استخدام در شرکت های بزرگ هستند.
در حقیقت شرکت هایی که هماهنگ با پیشرفت تکنولوژی قدم بر می دارند، نیازمند نیروهای متخصصی هستند که اطلاعات مهم را از داده ها استخراج کنند و برای پیشرفت های تجاری مورد استفاده قرار دهند. در این مقاله به بررسی تفاوت علم داده، تحلیل داده و یادگیری ماشین می پردازیم تا به کسانی که نیازمند این اطلاعات هستند، کمک کنند.
علم داده، تحلیل داده و یادگیری ماشین را بهتر بشناسید!
تصور کنید که انباری پر از اطلاعات دارید. این اطلاعات می توانند شامل سوابق پزشکی، تراکنش های مالی، داده های مربوط به رفتار مشتریان و یا هر نوع اطلاعات دیگری باشند. بدون ابزارهای مناسب، این انبار اطلاعات چیزی جز یک آشفتگی بزرگ و غیرقابل استفاده نیست.
اما با استفاده از علم داده، تحلیل داده و یادگیری ماشین، می توانیم نظم و معنا را از این آشفتگی بیرون کشیده و به نظم برسیم. همینجاست که مفاهیم علم داده، یادگیری ماشین و تحلیل داده ارزشمند می شوند. در واقع هر کدام شاخه های مجزا هستند که تعریف و کاربردهای متفاوتی دارند.
علم داده چیست؟
علم داده یک حوزه بین رشته ای است که از علم آمار، ریاضیات، علوم کامپیوتر و تجارت برای استخراج دانش از داده ها استفاده می کند. به عبارت دیگر، علم داده مجموعه ای از ابزارها و روش ها برای تبدیل داده های خام به اطلاعات مفید و قابل استفاده است. به طور خلاصه، علم داده به دنبال پاسخ به سوالات زیر است:
- چه چیزی در داده ها وجود دارد؟
- این داده ها چه معنی می دهند؟
- چگونه می توان از این داده ها برای پیش بینی و تصمیم گیری بهتر استفاده کرد؟
فعالیت های اصلی در علم داده شامل جمع آوری داده، پاکسازی، تجزیه و تحلیل، مدل سازی و تفسیر می شوند. داده ها می توانند از منابع مختلفی مانند سنسورها، پایگاه های داده، وب و شبکه های اجتماعی جمع آوری شوند. داده های خام اغلب ناقص، نادرست یا نامنظم هستند. قبل از تجزیه و تحلیل، باید آنها را تمیز و آماده کرد.
از روش های آماری و محاسباتی برای کشف الگوها و روندها در داده ها استفاده می شود. مدل ها برای پیش بینی رفتار آینده و تصمیم گیری بهتر استفاده می شوند. نتایج تجزیه و تحلیل باید به گونهای تفسیر شوند که برای ذینفعان قابل فهم باشد.
مهارت های لازم برای یک دانشمند داده
دانشمند داده یک متخصص بین رشته ای است که از مهارت های مختلفی در زمینه های آمار، ریاضیات، علوم کامپیوتر و تجارت برای استخراج دانش از داده ها استفاده می کند.
طی چند دهه گذشته، تلاش های زیادی برای تعریف دقیق علم داده انجام شده است. یکی از بهترین تعاریف ارائه شده، از طریق نمودار ون (Venn Diagram) است. این نمودار که توسط هیو کانوی در سال ۲۰۱۰ معرفی شد، علم داده را به عنوان ترکیبی از سه حوزه اصلی در نظر می گیرد.
این سه حوزه شامل ریاضیات و آمار، تخصص های موضوعی و مهارت های هک کردن می شوند. پس افرادی که در هر سه حوزه مهارت کافی داشته باشند، به عنوان متخصصان علم داده شناخته می شوند.
تسلط بر مبانی ریاضی و آمار برای تجزیه و تحلیل داده ها، دانش کافی در زمینه مورد نظر (مثلا پزشکی، اقتصاد، یا بازاریابی) برای درک و تفسیر داده ها، توانایی حل مسائل پیچیده، خلاقیت و جسارت در استفاده از ابزارهای مختلف برای یافتن راه حل های نوآورانه از جمله توانایی های دانشمندان داده هستند.
از لحاظ مهارت های برنامه نویسی نیز مهندس داده باید تسلط کافی بر پایتون، پایگاه داده SQL، SAS، R، درک توابع تحلیلی و ماشین لرنینگ داشته باشد.
تحلیل داده چیست؟
تحلیل داده (data analysis) فرآیند استخراج دانش مفید از داده هاست؛ این فرآیند شامل جمع آوری، پاکسازی، تجزیه و تحلیل و تفسیر داده ها می شود. تحلیلگران داده از ابزارها و روش های مختلفی برای کشف الگوها، روندها و بینش های پنهان در داده ها استفاده می کنند.
تحلیل داده انواع مختلفی دارد که شامل موارد زیر می شود:
- تحلیل توصیفی: برای توصیف داده ها و خلاصه سازی آنها
- تحلیل تشخیصی: برای شناسایی الگوها و روندها در داده ها
- تحلیل پیش بینی: برای پیش بینی رفتار آینده
- تحلیل تجویزی: برای ارائه توصیه هایی برای بهبود عملکرد
این شاخه برای درک بهتر مشتریان و هدفمند کردن کمپین های بازاریابی، شناسایی فرصت های سرمایه گذاری و مدیریت ریسک، بهبود کیفیت مراقبت از بیمار و کاهش هزینه ها، بهینه سازی فرآیندها و افزایش بهره وری کاربرد دارد.
مهارت های لازم برای یک تحلیلگر داده
تحلیلگران داده متخصصانی هستند که با استفاده از ابزارها و تکنیک های مختلف، داده های خام را به اطلاعات مفید و قابل استفاده تبدیل می کنند. آنها از این اطلاعات برای حل مسائل، پیش بینی آینده و بهینه سازی فرآیندها در حوزه های مختلف استفاده می کنند.
یک تحلیل گر داده باید بر زبان های برنامه نویسی (مانند Python، R و SQL)، ابزارهای تجزیه و تحلیل داده (مانند Tableau، Power BI و SAS)، دانش آمار و احتمال (برای درک و تفسیر داده ها)، مهارت در یادگیری ماشین (برای پیش بینی آینده و کشف الگوها) و مهارت در مدیریت پایگاه داده (برای ذخیره و بازیابی داده ها) مسلط باشد.
یادگیری ماشین چیست؟
یادگیری ماشین یا Machine Learning شاخه ای از هوش مصنوعی است که به کامپیوترها اجازه می دهد تا بدون برنامه ریزی، صریح یاد بگیرند. الگوریتم های یادگیری ماشین از داده ها برای یادگیری الگوها و پیش بینی های آینده استفاده می کنند.
ماشین لرنینگ انواع مختلفی دارد که عبارتند از:
- یادگیری نظارت شده: در این نوع یادگیری، الگوریتم از داده های برچسب گذاری شده برای یادگیری نحوه انجام یک کار استفاده می کند.
- یادگیری بدون نظارت: در این نوع یادگیری، الگوریتم از داده های بدون برچسب برای کشف الگوها استفاده می کند.
- یادگیری تقویتی: در این نوع یادگیری، الگوریتم از طریق آزمون و خطا و با دریافت پاداش یا تنبیه برای اعمال خود، یاد می گیرد.
برای شناسایی افراد در تصاویر و ویدیوها، تبدیل گفتار به متن، ترجمه متن از یک زبان به زبان دیگر و پیشنهاد محصولات یا خدمات مرتبط به کاربران می توان از ماشین لرنینگ استفاده کرد.
مهارت های لازم برای یک مهندس ماشین لرنینگ
مهندسان یادگیری ماشین متخصصانی هستند که از الگوریتم ها و مدل های آماری، برای حل مسائل دنیای واقعی استفاده می کنند. این افراد باید به طیف وسیعی از مهارت های فنی و نرم مجهز باشند تا در این زمینه موفق شوند.
درک قوی از مفاهیم ریاضی و آماری مانند جبر خطی، حساب دیفرانسیل و انتگرال، احتمالات و آمار استنباطی برای مهندسان یادگیری ماشین ضروری است. آشنایی با الگوریتم های مختلف یادگیری ماشین مانند رگرسیون خطی، درخت های تصمیم، شبکه های عصبی و یادگیری عمیق ضروری است.
همچنین درک اصول مهندسی نرم افزار مانند طراحی سیستم، مدیریت کد و تست برای توسعه و استقرار سیستم های یادگیری ماشین مفید است. فراموش نکنید که آشنایی با ابزارهای محبوب یادگیری ماشین مانند TensorFlow، PyTorch، scikit-learn و Spark برای کار با داده ها و مدل ها ضروری است.
با یادگیری مهارت های مناسب، می توانید به یک مهندس یادگیری ماشین موفق تبدیل شوید و در این زمینه شغلی پر تقاضا و هیجان انگیز کار کنید.
تفاوت علم داده، تحلیل داده و یادگیری ماشین
انتخاب بین علم داده، تحلیل داده و یادگیری ماشین به مهارت ها و علایق شما بستگی دارد. اگر به حل مسائل دنیای واقعی با استفاده از داده ها علاقه دارید، علم داده ممکن است برای شما مناسب باشد. اگر به استخراج اطلاعات و بینش از داده ها علاقه دارید، تحلیل داده مناسب شماست و اگر به آموزش رایانه ها برای یادگیری از داده ها علاقه دارید، یادگیری ماشین ممکن است برای شما مناسب باشد.
| موضوع | علم داده | تحلیل داده | یادگیری ماشین |
|---|---|---|---|
| تمرکز | استخراج دانش از داده ها برای حل مسائل دنیای واقعی | بررسی و تجزیه و تحلیل داده ها برای استخراج اطلاعات و بینش های معنی دار | آموزش رایانه ها برای یادگیری از داده ها بدون برنامه ریزی صریح |
| مهارت های کلیدی | ریاضیات، آمار، برنامه نویسی، یادگیری ماشین، مهندسی نرم افزار، پردازش داده ها | آمار، برنامه نویسی، تجسم داده ها، ارتباطات | ریاضیات، آمار، برنامه نویسی، الگوریتم های یادگیری ماشین |
| وظایف | جمع آوری داده ها، تمیز کردن داده ها، پیش پردازش داده ها، تجزیه و تحلیل داده ها، مدل سازی داده ها، استخراج اطلاعات، ارائه نتایج | جمع آوری داده ها، تمیز کردن داده ها، پیش پردازش داده ها، تجزیه و تحلیل داده ها، تجسم داده ها، گزارش دهی | انتخاب الگوریتم، آموزش مدل، ارزیابی مدل، استقرار مدل |
| ابزارهای محبوب | Python، R، TensorFlow، PyTorch، scikit-learn، Spark | Tableau، Power BI، QlikView، SAS، Excel | TensorFlow، PyTorch، scikit-learn، Keras |
| نوع داده ها | ساختاریافته و نیمه ساختاریافته | بیشتر ساختاریافته | ساختاریافته و غیر ساختاریافته |
| پیچیدگی | پیچیده ترین | ساده تر | ساده تر از علم داده |
| کاربردها | پیش بینی تقاضا، تشخیص تقلب، توصیه محصولات، کشف دارو، تشخیص بیماری | تجزیه و تحلیل داده های مشتری، تجزیه و تحلیل داده های مالی، تجزیه و تحلیل داده های پزشکی، بازاریابی | ساخت سیستم های تشخیص چهره، ساخت خودروهای خودران، ساخت چت بات ها، ترجمه ماشینی |
| نقش های شغلی | دانشمند داده، مهندس داده، معمار داده | تحلیلگر داده، تحلیلگر هوش تجاری، گزارشگر داده | مهندس یادگیری ماشین، دانشمند تحقیقاتی یادگیری ماشین، متخصص یادگیری عمیق |
نکات مهم در مورد تفاوت علم داده، تحلیل داده و یادگیری ماشین
در خصوص تفاوت های بین تحلیل داده، علم داده و یادگیری ماشین نکات مهمی وجود دارد که عبارتند از:
- علم داده یک حوزه گسترده است، که شامل تحلیل داده و یادگیری ماشین می شود.
- تحلیل داده بر روی استخراج اطلاعات و بینش از داده ها تمرکز دارد.
- یادگیری ماشین بر روی آموزش رایانه ها برای یادگیری از داده ها تمرکز دارد.
- انتخاب بین علم داده، تحلیل داده و یادگیری ماشین به مهارت ها، علایق و اهداف شغلی شما بستگی دارد.
- دانش پایه ای در هر سه حوزه برای موفقیت در هر یک از آنها ضروری است.
- تمرکز خود را بر اساس مهارت ها و علایق خود انتخاب کنید.
- از فرصت های یادگیری و توسعه مداوم استفاده کنید.
تفاوت علم داده با یادگیری ماشین در چیست؟
علم داده و یادگیری ماشین دو حوزه مرتبط با تجزیه و تحلیل داده هستند، که به طور فزاینده ای در دنیای امروز اهمیت پیدا می کنند. با وجود این که این دو حوزه اشتراکات زیادی دارند، تفاوت های کلیدی نیز بین آنها وجود دارد.
به طور کلی علم داده یک حوزه گسترده است، که یکی از بخش های آن شامل یادگیری ماشین نیز می شود. علم داده بر روی استخراج دانش و بینش از داده ها تمرکز دارد و از طیف وسیعی از ابزارها و تکنیک ها استفاده می کند. یادگیری ماشین بر روی آموزش مدل ها برای یادگیری از داده ها و پیش بینی نتایج تمرکز دارد و از الگوریتم ها و تکنیک های خاص برای این منظور استفاده می کند.
تفاوت علم داده با تحلیل داده و یادگیری ماشین به زبان ساده
علم داده مثل یک آشپز ماهر است که از مواد اولیه مختلف برای پختن غذاهای خوشمزه استفاده می کند. این مواد اولیه شامل رشته های مختلفی مثل تحلیل داده، مهندسی نرم افزار، مهندسی داده، یادگیری ماشین و تحلیل پیش بینی کننده می شود.
علم داده با جمع آوری و پردازش حجم عظیمی از داده ها (که به آن داده بزرگ یا ابر داده می گویند) شروع می شود. سپس، این داده ها را به شکلی قابل فهم تبدیل می کند و الگوهای جالبی را در آنها پیدا می کند. در نهایت، با استفاده از این الگوها، به تصمیم گیرندگان کمک می کند تا بهترین تصمیمات را برای کسب و کار خود بگیرند.
تحلیل داده و یادگیری ماشین مثل دو تا از چاقوهای تیز این آشپز ماهر هستند که برای انجام کارهای مختلف از آنها استفاده می کند.
به عنوان کلام آخر می توان گفت که در این مقاله به چندین سوال اساسی پاسخ دادیم؛ به چه نوع مهارت هایی علاقه دارید؟ چه نوع مشکلاتی را می خواهید حل کنید؟ در چه زمینه ای می خواهید کار کنید؟ با پاسخ به این سوالات می توانید مسیر شغلی مناسب خود را در دنیای علم داده، تحلیل داده و یادگیری ماشین انتخاب کنید.
