تبلیغات

دانشمند داده کیست؟ + تفاوت علم داده و یادگیری ماشین

elmdade

دانشمند داده یا دیتا ساینتیست ( Data Scientist) چیست؟ دانشمندان داده، همان عاشقان و تحلیلگران داده های کلان هستند که مجموعه‌های بزرگی از داده‌های ساختاریافته و ناساختاریافته را جمع‌آوری و با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین آن ها را تجزیه و تحلیل می‌کنند. تخصص یک دانشمند داده، ترکیبی از مبانی علوم کامپیوتر، آمار، ریاضیات، داده کاوی، پردازش متن و یادگیری ماشین است تا با استفاده از این فیلدها، داده ها را تجزیه و تحلیل، پردازش و مدل سازی کند و در نتیجه نتایج یا مدل نهایی را برای ایجاد یک سوددهی بیشتر در اختیار شرکت ها و سایر سازمان ها قرار دهند.

دانشمندان داده | data scientist متخصصان تحلیلی هستند که از مهارت های خود در فناوری و علوم اجتماعی برای یافتن روندها و مدیریت داده ها استفاده می کنند. آنها از دانش صنعت، درک زمینه‌ای، شک و تردید نسبت به مفروضات موجود – برای کشف راه‌حل‌های چالش‌های تجاری از طریق تحلیل داده ها بهره می برند.کار یک دانشمند داده | data scientist معمولاً شامل درک داده‌های مرتب و بدون ساختار، از منابعی مانند دستگاه‌های هوشمند، فیلدهای رسانه‌های اجتماعی و ایمیل‌هایی است که به‌خوبی در پایگاه داده قرار نمی‌گیرند.

آموزش علم داده

کلیک کنید : بهترین دوره آموزش علم داده صفر تا صد به زبان فارسی

علاوه بر مهارت های فنی، یک دانشمندان داده | data scientist باید بتواند در محیط‌های تجاری (شرکت ها، سازمان ها و …) ایده‌های پیچیده و تصمیم‌گیری‌های سازمانی مبتنی بر داده را بررسی و کشف کند. لذا برای آنها ایجاد ارتباطات مناسب، وجود رهبران و اعضای تیم و همچنین متفکران تحلیلی سطح بالا بسیار مهم می باشند.یک دانشمند داده باتجربه، وظیفه دارد استراتژی های تصمیم گیری یک شرکت را به بهترین شکل ممکن بهبود و توسعه دهند، از پیش پردازش داده های شرکت گرفته تا پردازش، مصورسازی و ارائه راه حل سود آور (مدل سازی). آنها به صورت متقابل با تیم های دیگر سازمان مانند متخصصین بازاریابی همکاری می کنند.

مهارت های لازم برای یک دانشمند داده

  • برنامه نویسی
  • شناخت داده ها
  • پردازش زبان طبیعی
  • الگوریتم های یادگیری ماشین
  • مصورسازی و گزارش دهی داده ها
  • تحلیل ریسک
  • تجزیه و تحلیل آماری و ریاضی
  • داده کاوی، پاکسازی و مانگینگ
  • کار با پلتفرم های کلان داده
  • شناسایی ابزارهای ابری علم داده (گوگل کولب و …)
  • شناخت انبار داده ها

 

تفاوت علم داده و یادگیری ماشین در چیست؟

علم داده | دیتاساینس مطالعه و هنر پاکسازی، آماده سازی و تجزیه و تحلیل داده ها است، در حالی که یادگیری ماشین | ماشین لرنینگ شاخه ای از هوش مصنوعی و زیر شاخه علم داده است. علم داده و یادگیری ماشین دو فناوری مدرن محبوب بوده که با سرعت در حال رشد هستند. کاربرد این دو کلمه کلیدی، همراه با هوش مصنوعی و یادگیری عمیق، برای مخاطب کمی گیج کننده خواهد بود، بنابراین درک تفاوت آنها از یکدیگر بسیار حائز اهمیت است. در این مقاله نویسنده تفاوت بین علم داده | Data Science و یادگیری ماشین | Machine Learning و نحوه ارتباط آنها با یکدیگر را بیان خواهد کرد.

همچنین بخوانید  صرافی ارز دیجیتال DEX چه ویژگی‌هایی دارد؟

آموزش یادگیری ماشین

کلیک کنید : بهترین دوره آموزش یادگیری ماشین صفر تا صد به زبان فارسی

 علم داده چیست؟

علم داده یا دیتاساینس، همانطور که از نامش پیداست، همه چیز در مورد داده است. از این رو، می‌توانیم آن را این‌طور تعریف کنیم: «زمینه مطالعه عمیق داده‌ها که شامل استخراج یک بینش مفید از داده‌ها و پردازش آن اطلاعات با استفاده از ابزارهای مختلف، مدل‌های آماری و الگوریتم‌های یادگیری ماشین است». از اصطلاح علم داده برای مدیریت کلان داده ها استفاده شده که شامل پاکسازی داده ها، آماده سازی داده ها، تجزیه و تحلیل داده ها و تجسم داده ها می شود. یک دانشمند داده | Data scientist، در ابتدا داده‌های خام را از منابع مختلف جمع‌آوری می‌کند، سپس داده‌ها را آماده و پیش پردازش می‌کند، در مرحله بعد با الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین فرایند تجزیه و تحلیل و پیش‌بینی را برای استخراج یک بینش مفید از داده‌های جمع‌آوری‌شده به کار می‌گیرد. به عنوان مثال، شرکت نتفلیکس از تکنیک های علم داده برای درک علاقه کاربر از طریق استخراج داده ها و مشاهده الگوهای آن ها استفاده می کند.

 

مهارت های مورد نیاز برای تبدیل شدن به دانشمند داده

  • داشتن دانش برنامه نویسی زبان هایی مانند Python، R، SAS یا
  • تجربه در کدنویسی پایگاه داده
  • آشنایی با الگوریتم های یادگیری ماشین
  • آشنایی با مفاهیم آمار.
  • داده کاوی، تمیز کردن، و مهارت های تجسم
  • مهارت استفاده از ابزارهای داده های بزرگ مانند

 

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین بخشی از هوش مصنوعی و زیر شاخه ای از علم داده است. ML یک فناوری رو به رشد است که به ماشین ها امکان می دهد از داده های گذشته یاد بگیرند و یک کار مشخص را به طور خودکار انجام دهند و برای آینده تصمیم بگیرند. یادگیری ماشین را می توان اینگونه هم نیز تعریف کرد : یادگیری ماشین به رایانه ها اجازه می دهد تا از تجربیات گذشته خود درس بگیرند، از روش های آماری برای بهبود عملکرد و پیش بینی خروجی بدون برنامه ریزی صریح استفاده کنند. برخی از کاربردهای محبوب ML عبارتند از فیلتر کردن هرزنامه های ایمیل، تشخیص تقلب آنلاین و غیره.

آموزش پردازش تصویر

کلیک کنید : بهترین دوره آموزش پردازش تصویر صفر تا صد به زبان فارسی

مهارت های مورد نیاز برای مهندس یادگیری ماشین:

  • درک و پیاده سازی الگوریتم های یادگیری ماشین
  • پردازش زبان طبیعی
  • دانش برنامه نویسی خوب پایتون یا R
  • آشنایی با مفاهیم آمار و احتمال
  • آشنایی با مدل سازی داده ها و ارزیابی داده ها

یادگیری ماشین در کجا در علم داده استفاده می شود؟

همچنین بخوانید  فروسیلیس [ فروسیلیس و کاربرد فروسیلیس در آهن پویا]

استفاده از یادگیری ماشین در علم داده را می توان با فرآیند توسعه یا چرخه عمر علم داده درک کرد. مراحل مختلفی که در چرخه حیات علم داده رخ می دهد به شرح زیر است:

  1. الزامات کسب و کار : در این مرحله سعی می کنیم الزامات مسئله تجاری که می خواهیم برای بهبود آن از علم داده استفاده کنیم را درک کنیم.
  2. جمع آوری داده ها : در این مرحله داده ها برای حل مسئله داده شده به دست می آیند. به عنوان مثال برای سیستم توصیه گر، می توانیم رتبه بندی های ارائه شده توسط کاربر را برای محصولات مختلف، نظرات، سابقه خرید و غیره را جمع آوری کنیم.
  3. پردازش داده ها: در این مرحله داده های خام به دست آمده از مرحله قبل به فرمت مناسبی تبدیل می شود تا در مراحل بعدی به راحتی قابل استفاده باشد.
  4. کاوش داده ها : این مرحله ای است که در آن الگوهای داده ها را درک می کنیم و سعی می کنیم بینش های مفید را از داده ها پیدا کنیم.
  5. مدل‌سازی : مدل‌سازی داده مرحله‌ای است که در آن از الگوریتم‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شود. بنابراین، این مرحله شامل کل فرآیند یادگیری ماشین است. فرآیند یادگیری ماشین شامل وارد کردن داده ها، پاکسازی داده ها، ساخت مدل، آموزش مدل، آزمایش مدل و بهبود کارایی مدل است
  6. استقرار و بهینه سازی: این آخرین مرحله است که در آن مدل بر روی یک پروژه واقعی مستقر می شود و عملکرد مدل بررسی می شود. منبع : توسینسو
برای امتیاز به این نوشته کلیک کنید!
[کل: 0 میانگین: 0]

ارسال دیدگاه

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *