اهمیت علم داده

داده یکی از ویژگیهای مهم هر سازمانی است زیرا به رهبران تجارت کمک می کند تا بر اساس حقایق ، اعداد آماری و روند تصمیم گیری کنند. با توجه به دامنه رو به رشد داده ها ، علم داده که یک زمینه چند رشته ای است ایجاد شد.  برای استخراج دانش و بینش از حجم عظیمی از داده ها ، از رویکردهای علمی ، رویه ، الگوریتم ها و چارچوب استفاده می شود. داده های استخراج شده می توانند بصورت ساختاری یا غیرساختاری باشند. 

علم داده مفهومی است برای گردآوری ایده ها ، بررسی داده ها ، یادگیری ماشین و استراتژی های مربوط به آنها برای درک و کالبد شکافی پدیده های واقعی با داده ها. علم داده شامل زمینه های مختلف تجزیه و تحلیل داده ها مانند داده کاوی ، آمار ، تجزیه و تحلیل پیش بینی و موارد دیگر است. Data Science یک حوزه عظیم است که از روش ها و مفاهیم زیادی استفاده می کند و به سایر رشته ها مانند علوم اطلاعات ، آمار ، ریاضیات و علوم کامپیوتر وابسته است. برخی از تکنیک های استفاده شده در Data Science شامل یادگیری ماشین ، تجسم ، تشخیص الگو ، مدل احتمال ، مهندسی داده ، پردازش سیگنال و غیره است.

 از چند سال گذشته ، Data Science در بسیاری از صنایع مانند کشاورزی ، مدیریت ریسک ، تشخیص کلاهبرداری ، بهینه سازی بازاریابی و سیاست های عمومی و غیره استفاده می شود. علم داده بر استفاده از استراتژیهای عمومی متمرکز است در حالی که هرگز کاربرد آن را تغییر نمی دهد ، صرف نظر از دامنه. این روش کاملاً متفاوت از آمارهای سنتی است که تمایل دارند روی ارائه راه حلهایی که مخصوص بخشها یا دامنه های مشخص است متمرکز شوند. رویکردهای متعارف به جای استفاده از راه حل با کیفیت ، به ارائه راه حل هایی متناسب با هر مسئله متکی هستند. امروز، علوم داده در زمینه های مختلف ، از جمله در زمینه های تحقیقاتی نظری و کاربردی مانند تفسیر ماشینی ، تشخیص گفتار ، اقتصاد پیشرفته و همچنین در زمینه هایی مانند بهداشت ، علوم اجتماعی ، انفورماتیک پزشکی ، پیامدهای گسترده ای دارد. Data Science با استفاده از روش هایی مانند داده کاوی و تجزیه و تحلیل داده ها ، با ارائه اطلاعات زیادی در مورد مشتری و عملیات ، بر رشد و پیشرفت محصول تأثیر می گذارد.

تاریخچه علم داده

تاریخچه Data Science را می توان بیش از پنجاه سال پیش دنبال کرد و در سال 1960 توسط Peter Naur به عنوان کمکی برای علوم کامپیوتر استفاده شد. پس از این در سال 1974 ، پیتر یک بررسی خلاصه از فنون رایانه منتشر کرد. در این بررسی ، وی اصطلاح Data Science را در مطالعه روشهای نوین پردازش داده قرار داده است. بعداً این تکنیک ها در کاربردهای بیشماری مورد استفاده قرار گرفت.

 پس از بیست سال، اصطلاح Data Science برای اولین بار در فدراسیون بین المللی انجمن های طبقه بندی در عنوان کنفرانس علوم داده ، طبقه بندی و روش های مرتبط استفاده شد. در سال 1997 ، یک سخنرانی مقدماتی توسط CF جف وو در مورد موضوع علوم داده ارائه شد ، جایی که او در مورد آمار به عنوان نوعی علم داده صحبت کرد.

در سال 2001 ، ویلیام اس. کلیولند در یکی از مقاله های خود Data Science را به عنوان یک حوزه خودگردان معرفی کرد. مقاله او شامل پیشرفت هایی در محاسبه داده ها بود. سپس مقاله در International Statistics Review منتشر شد. وی در یکی از گزارش های خود ، شش منطقه را نشان داد که تصور می کرد این مناطق بنیاد علوم داده است. این مناطق مطالعه چند رشته ای ، روش و مدل های داده ، دستورالعمل ، محاسبه با داده ها ، نظریه و ارزیابی ابزار است. در سال 2002 ، شورای بین المللی علوم ، کمیته داده های علوم و فناوری ، انتشار مجله Data Science Journal را آغاز می کند که بر مشکلات مرتبط با Data Science مانند توضیح سیستم های داده ، انتشار آنها در وب ، برنامه و غیره متمرکز است. 2003 ، دانشگاه کلمبیا همچنین کتاب مجله Science Science Journal را که تریبونی برای کارمندان داده بود ، شروع کرد. کارمندان از این بستر برای به اشتراک گذاشتن افکار و مفاهیم مربوط به کاربرد و مزایای Data Science استفاده کردند. هیئت علمی علوم ملی مجموعه داده های دیجیتالی موجود را در سال 2005 منتشر کرد. این موارد مربوط به تاریخ علم داده است.

دانشمند داده چیست

با توجه به اهمیت روزافزون داده ها ، تقاضا برای یک دانشمند داده نیز در حال افزایش است. Data Scientist را می توان به عنوان دانشمند اطلاعات و کامپیوتر ، برنامه نویسان پایگاه داده و نرم افزار ، کیوریتورها و حاشیه نویسی متخصص تعریف کرد. همه آنها برای مدیریت موفق جمع آوری داده های دیجیتال بسیار مهم هستند. یک دانشمند داده مسئول انجام تجزیه و تحلیل و بررسی های اصلی است که سازمان ها را قادر می سازد از داده ها به طور مناسب و موثر در تمام دامنه ها استفاده کنند. دانشمند داده برای استخراج اطلاعات معنی دار از انبوه داده ها و تعیین الگوها و طرح های قابل اجرا بسیار سخت کار می کند ، تا بتوان از آنها برای شناسایی اهداف و اهداف آینده استفاده کرد. این نشان می دهد که دانشمندان داده در حال کسب محبوبیت و اهمیت هستند. طبق یک مطالعه ، مشخص شده است که کمبود متخصصان با استعداد با مهارت های علم داده وجود دارد. در حال حاضر ، این یکی از بزرگترین چالش ها است. همچنین ، تخمین زده می شود که ، در آینده نیاز فراوان به تحلیلگران داده وجود داشته باشد.

اهمیت علم داده

در زیر برخی از دلایلی آورده شده است که نشان می دهد علم داده همیشه بخشی قابل توجه از اقتصاد جهانی است.

1. با کمک Data Science ، شرکت ها قادر خواهند بود مشتری خود را به روشی بهبود یافته و پیشرفته تر تشخیص دهند. مشتریان پایه و اساس هر کالایی هستند و نقش اساسی در موفقیت و شکست آنها دارند. Data Science شرکت ها را قادر می سازد تا با روشی اصلاح شده با مشتریان خود ارتباط برقرار کنند و بنابراین کیفیت و قدرت بهتر محصول را تأیید می کند.

2. Data Science به محصولات اجازه می دهد تا توضیحات خود را با قدرت و جذابیت بیان کنند. این یکی از دلایل محبوبیت آن است. وقتی محصول و شرکت ها از این داده ها به طور فراگیر استفاده می کنند ، می توانند شرح و توضیحات مربوط به خود را با بینندگان خود به اشتراک بگذارند و در نتیجه ارتباطات بهتری با محصول ایجاد کنند.

3. یکی از ویژگی های مهم Data Science این است که نتایج آن تقریباً در همه انواع صنایع مانند مسافرت ، مراقبت های بهداشتی و آموزشی قابل استفاده است. با کمک Data Science ، صنایع می توانند چالش های خود را به راحتی تجزیه و تحلیل کنند و همچنین می توانند به طور موثر آنها را برطرف کنند.

4. در حال حاضر ، علم داده تقریباً در همه زمینه ها در دسترس است و امروزه حجم زیادی از داده ها در جهان وجود دارد و در صورت استفاده صحیح از آنها ، می توان محصول را به موفقیت یا عدم موفقیت سوق داد. اگر از داده ها به درستی استفاده شود ، اهمیت دستیابی به اهداف برای محصول در آینده حفظ می شود.

5. داده های بزرگ به طور مداوم در حال ظهور و رشد هستند. با استفاده از ابزارهای مختلف که بطور منظم تولید می شوند ، داده های بزرگ به سازمان کمک می کند تا مسائل پیچیده مربوط به فناوری اطلاعات ، منابع انسانی و مدیریت منابع را به طور موثر و موفقیت آمیز حل کند.

6. علم داده در هر صنعت محبوبیت بیشتری پیدا می کند و بنابراین نقش مهمی در عملکرد و رشد هر محصول دارد. بنابراین ، نیاز دانشمند داده نیز افزایش می یابد زیرا آنها باید وظیفه مهمی را برای مدیریت داده ها و ارائه راه حل برای مشکلات خاص انجام دهند.

7. علم داده در صنایع خرده فروشی نیز تأثیرگذار بود. برای درک این موضوع مثالی می زنیم ، افراد مسن تعامل خارق العاده ای با فروشنده محلی داشتند. فروشنده همچنین قادر بود نیازهای مشتریان را به روشی شخصی سازی شده برآورده کند. اما اکنون به دلیل ظهور و افزایش سوپرمارکت ها ، این توجه از بین رفت. اما با کمک تجزیه و تحلیل داده ها ، این امکان وجود دارد که فروشندگان با مشتری های خود ارتباط برقرار کنند.

8- Data Science به سازمان ها کمک می کند تا این ارتباط را با مشتریان برقرار کنند. با کمک دانش داده ، سازمان ها و محصولات آنها قادر خواهند بود درک بهتر و عمیقی از نحوه استفاده مشتریان از محصولات خود ایجاد کنند.

آینده علم داده

از آنجا که بیشتر زمینه ها به طور مداوم در حال ظهور هستند ، اهمیت علم داده نیز به سرعت در حال افزایش است. علم داده بر زمینه های مختلف تأثیر گذاشته است. تأثیر آن را می توان در بخشهای مختلف مانند صنعت خرده فروشی ، بهداشت و درمان و آموزش مشاهده کرد. در صنعت مراقبت های بهداشتی ، داروها و تکنیک های جدید به طور مداوم کشف می شوند و نیاز به مراقبت بهتر از بیماران است. با کمک تکنیک های علم داده ، بخش مراقبت های بهداشتی می تواند راه حلی پیدا کند که به مراقبت از بیماران کمک کند. آموزش و پرورش زمینه دیگری است که می توان مزایای علم داده را به وضوح مشاهده کرد. اکنون جدیدترین فناوری ها مانند تلفن های هوشمند و لپ تاپ ها به بخشی مهم در سیستم آموزشی تبدیل شده اند. با کمک دانش داده ، فرصت های بهتری برای دانشجویان ایجاد می شود که آنها را قادر می سازد دانش خود را افزایش دهند.

نتیجه گیری

 دانش داده یکی از زمینه های در حال رشد است. این تقریباً به بخشی مهم در هر زمینه تبدیل شده است. از آنجا که اهمیت علم داده روز به روز در حال افزایش است ، نیاز به دانشمند داده نیز در حال افزایش است. دانشمند داده ، آینده جهان است. بنابراین ، یک دانشمند داده باید توانایی ارائه راه حل های عالی را داشته باشد که پاسخگوی چالش های همه زمینه ها باشد. برای انجام این کار ، آنها باید منابع و سیستم های مناسبی داشته باشند که به آنها کمک کند تا به هدف خود برسند.