در فرهنگ دیجیتال امروزی که بیشتر کره زمین ما را تحت تأثیر خود قرار داده است، هیج چیزی به سرعت داده مصرف و ایجاد نمی کنیم. سایت هایی مانند اینستاگرام، نمایش های تلویزیونی و بیلبوردهای فراگیر تنها نمایانگر چند منبع داده هستند که دائما در حال تولید داده برای ذهن ما هستند.
و از آنجا که داده ها در همه جا وجود دارد، سازمان های بی شماری و حتی دولت ها روش های خلاقانه ای برای پردازش اطلاعات آورده اند و با یافته های خود سازگار شده اند. همه اینها زمینه علوم داده را دگرگون کرده و آن را به یک رشته هیجان انگیز با امکان رشد در جهات ناگفته تبدیل کرده است.
تحلیل داده چیست؟
تجزیه و تحلیل داده ها مربوط به استخراج، تمیز کردن و تجزیه و تحلیل داده ها به منظور جمع آوری بینش از نتایج است. به عنوان مثال، این نوع تجزیه و تحلیل می تواند به پزشکان کمک کند تا سرطان را تشخیص دهند.
یافته های تجزیه و تحلیل داده ها اغلب تصمیم گیرندگان را راهنمایی می کند و به تعیین جهت سازمان آنها کمک می کند و پشت این یافته ها و تکنیک هایی که آنها تولید می کند، تحلیلگران داده هستند.
تحلیلگر داده کیست؟
یک تحلیلگر داده یک متخصص حرفه ای است که در استفاده از تکنیک های تجزیه و تحلیل داده ها برای انجام وظایفی مانند تعیین الگوهای قیمت مسکن، پیش بینی ادعاهای بیمه و ایجاد الگوریتم های طبقه بندی برای شناسایی گونه های گیاهی آموزش دیده است. آنها آغازگر تمام فرایندهای علم داده هستند، حتی آنهایی که به فرا گیری ماشین ( machine learning) متکی هستند .
در حالی که بسیاری از شرکت های بزرگ تحلیلگران داده های خود را استخدام می کنند، بسیاری از شرکت‌های دیگر از شرکت‌های مشاوره مانند Caserta و GetInData برای پردازش داده ها و استفاده از نتایج استفاده می کنند
HackerNoon لیستی از برترین شرکت های مشاوره داده های بزرگ را ارائه داده است که مشاغل امیدوار کننده ای را در تجزیه و تحلیل داده ها ارائه می دهند. حال که توضیح دادیم تجزیه و تحلیل داده چیست، بیایید ببینیم چگونه افراد حرفه ای دانش خود را در این زمینه بکار می برند. دقیقاً یک تحلیلگر داده چه کاری انجام می دهد؟
یک روز در زندگی تحلیلگر داده
بیایید یک روز کاترینا، تحلیلگر داده در صنعت سرگرمی را دنبال کنیم. پس از ورود به سیستم، او چند ساعت صبح را صرف جستجوی پایگاه داده و استخراج اطلاعات می کند. برای انجام این کار، او در درجه اول از زبان جستجوی ساختار یافته (SQL) استفاده می کند و اطلاعاتی را از انبارهایی که حاوی داده های رابطه ای هستند جمع آوری میکند.
پایگاه داده ای که وی بیشتر از همه استفاده می کند جداول متنوعی دارد که حاوی ویژگی های فیلم (طول فیلم، ژانر و غیره)، جزئیات تولید (مکان فیلمبرداری، حقوق گروه و غیره) و داده های زبان (زیرنویس، دوبله و غیره) است. از آنجا که همه این جداول مربوط به یکدیگر هستند ، آنها در یک پایگاه داده رابطه ای ذخیره می شوند.
امروز، کاترینا به دنبال داده های حاوی هزینه های تولید فیلم است. او می خواهد از این اطلاعات برای ایجاد الگوریتمی آموزشی استفاده کند که به طور خاص برای هزینه های تولید اعمال می شود. و در حالی که او آنچه را که بدنبال آن بود پیدا کرده است،
حفره های داده ای ( داده هایی وجود ندارند) زیادی در آن وجود دارد. وی با تصمیمی روبرو است: یا به دنبال جداول بعدی با همان اطلاعات باشد یا برای جبران نقاط از دست رفته داده های مصنوعی تولید کند. او تصمیم می گیرد با همکار خود، یک متخصص یادگیری ماشین ( machine learning)، ملاقات کند تا درباره نتایج هر دو گزینه بحث کند.
اگرچه کاترینا برخی از داده ها را خودش با دست تجزیه و تحلیل می کند، مجموعه داده های بزرگتر به فرایندهای یادگیری ماشین احتیاج دارند، بنابراین او مرتباً با همکار خود و بقیه اعضای تیم همکاری می کند. آنها الگوریتم هایی را ایجاد می کنند که هم از تجزیه و تحلیل تجربیات وی و هم از تجربه آنها با هوش مصنوعی آگاه است .
بعد از ظهر، کاترینا روی قالب بندی داده های خام کار می کند و آنها را آماده می کند تا با استفاده از Airtable به تیم دیگری ارائه دهند . گاهی اوقات او داده ها را برای ورودی الگوریتمی تمیز می کند، اما بیشتر اوقات آنها را مستقیماً به تیم های داخلی ارائه می دهد تا آنها بتوانند فعالیت ها و عملکرد خود را بهتر پیگیری کنند. در این حالت، او اطلاعات مالی را به تفکیک منطقه، به تیم مسئول خرید حق فیلم ارائه می دهد.
در پایان روز، او گزارشی را برای مدیر خود می نویسد که خلاصه مشاهده پروژه ای که جمع بندی کرده است. وی به عنوان فردی که روز خود را به ترجمه زبان داده سپری می کند، می تواند یافته های خود را به روشی که برای انسان معنی دار است و می تواند تصمیماتی را که باید از داده ها بگیرند، تنظیم کند.
مجموعه مهارت تحلیل گر داده
یک شغل در تجزیه و تحلیل داده‌ها مستلزم یک مجموعه مهارتی است که چندین زمینه دیگر از جمله ریاضی، برنامه‌نویسی و ارتباطات را همپوشانی میکند. بیایید جزئیات بیشتری را در مورد صلاحیت های این رشته بررسی کنیم.
- برنامه نويسي
در حالی که یک موقعیت در تجزیه و تحلیل داده ها عمدتا شامل استخراج، آماده سازی و تجزیه و تحلیل داده ها است، ممکن است یک تحلیلگر به توسعه الگوریتم های یادگیری ماشین یا محصولات مبتنی بر داده کمک کند. زبانهای داده پسند مانند Python یا C ++ ابزاری مانند DataFrames را ارائه می دهند که می توانند بسیاری از جنبه های پردازش استخراج و تجزیه و تحلیل را ساده و تمیز کنند. بنابراین شرکت ها اغلب به دنبال تحلیلگران داده با پایه برنامه نویسی قوی هستند.
- دانش تجارت
دانستن اهداف یک سازمان در کمک به تصمیم گیری آگاهانه و مبتنی بر داده بسیار مهم است. تحلیل گران داده نه تنها باید درک کنند که چگونه تفاوت های کوچک در داده ها از طریق روش های ظریف بر روی راه حل های شرکت تأثیر می گذارد ، بلکه باید همچنین بدانند چه آزمایشاتی را باید انجام داد واینکه چگونه استفاده از داده های مصنوعی ممکن است بر نتایج تجزیه و تحلیل تأثیر بگذارد.
از آنجا که تحلیل گران داده با مهندسان و مدیران محصولات ارتباط برقرار می کنند ، آنها همچنین باید قادر به توصیف تکنیک ها و انتقال مشاهدات از تجزیه و تحلیل داده ها باشند ، وداشتن مهارت های ارتباطی فنی و غیر فنی را برای این نقش حیاتی می کند.
- زبانهای جستجو
استخراج داده ها نیاز به دانستن یک زبان پرس و جو دارد، بنابراین حداقل، یک تحلیلگر داده باید در SQL تبحر داشته باشد ؛
یک تحلیلگر داده باید ساختار پایگاه های اطلاعاتی را که حاوی اطلاعاتی است که با آنها کار می کند، درک کند. پایگاه داده های ساختاری داده های رابطه ای را ذخیره می کنند، با استفاده از SQL به آنها دسترسی می یابند، در حالی که پایگاه های داده NoSQL امکان انعطاف پذیری و مقیاس بیشتری را فراهم می کنند. تحلیل گران داده نه تنها با سیستم های مدیریت داده مانند MySQL و MongoDB کار می کنند، بلکه جداول پایگاه داده را نیز خود طراحی می کنند، بنابراین درک طراحی و مفاهیم آنها ضروری است.
- درگیری داده ها
به ندرت داده ها برای تجزیه و تحلیل از شروع کار آماده هستند. اطلاعات ناقص، نامرتب یا حاوی اطلاعات قالب بندی شده عجیب و غریب . مجموعه داده ها معمولاً ناقص بوده و نیاز به تمیزکاری دارند. اصطلاح درگیری به فرآیند تبدیل و بازخوانی عمومی داده ها اطلاق می شود. تحلیلگران اغلب در تهیه داده ها برای تجزیه و تحلیل از زبانی مانند پایتون استفاده می کنند، اما دانستن تکنیک های تجزیه و تحلیل برای این کار در نوع خود مهارتی است.
- تکنیک های ریاضی و تجزیه و تحلیل داده ها
آمار، حساب چند متغیره، جبر خطی و مبانی یادگیری ماشین: همه این رشته های مرتبط ابزاری هستند که یک تحلیلگر داده باید داشته باشد. آنها در مواردی مانند انجام آزمایشات آماری و تصمیم گیری در مورد استفاده از یک روش مبتنی بر حساب خاص برای بهینه سازی الگوریتم بسیار مهم هستند.
اگرچه پایتون تعداد زیادی پیاده سازی آماده را برای الگوریتم های یادگیری ماشین ارائه می دهد، اما در برخی موارد ممکن است یک شرکت بخواهد تکنیک های سفارشی ایجاد کند. الگوریتم ها به شدت به حساب و جبر متکی هستند، بنابراین درک نحوه دستکاری فرمول های ریاضی برای افزایش عملکرد آنها می تواند به پیروزی های بزرگی منجر شود. حتی هنگام کار با الگوریتم های جدید، تحلیل گران داده باید بدانند که با توجه به شرایط، تکنیک های تحلیل داده بهترین عملکرد را دارند.
خلاصه
در این مقاله، ما در زمینه تجزیه و تحلیل داده ها کاوش کردیم، شرح دادیم که یک روز از زندگی یک تحلیلگر داده چگونه است و چندین مهارت مورد نیاز شخصی را که در تجزیه و تحلیل داده ها مشغول به کار است، نام بردیم .اگر شما علاقه مند به مطالعه بیشتر این رشته هستید، توصیه می کنیم دوره ای را در زمینه تجزیه و تحلیل داده ها، بگذرانید .
