با مهم‌ترین سرفصل‌ های علوم داده آشنا شوید

مهم‌ترین سرفصل‌ های علوم داده چیستند؟ این سرفصل‌ها در هر دوره مرتبط با علم داده تدریس می‌شوند و برای یادگیری این علم، آشنایی با آن‌ها ضرورت دارد؛ نه‌تنها تحلیلگران داده و متخصصان هوش تجاری، هدفشان ارتقای مهارت‌ها و دانش داده‌های خود است، بلکه بازاریابان، مدیران سطح C، سرمایه‌داران و غیره نیز به ارتقای دانش خود در زمینه علوم داه می‌پردازند. دنیای داده حوزه وسیعی است که موضوعات ریاضی و آماری را برای علم داده و داده‌کاوی، یادگیری ماشینی، هوش مصنوعی، شبکه‌های عصبی و غیره پوشش می‌دهد.

مقدمه

به عنوان یک تخصص، علم داده علمی نوپاست. این علم، از حوزه‌های تجزیه و تحلیل آماری و داده‌کاوی رشد کرد. مجله Data Science Journal در سال ۲۰۰۲ توسط «شورای بین‌المللی علم: کمیته داده‌ها برای علم و فناوری» منتشر شد. در سال ۲۰۰۸، عنوان دانشمند داده پدید آمد و این رشته به سرعت مطرح شد. از آن زمان تاکنون کمبود دانشمند داده وجود داشته است، حتی اگر کالج‌ها و دانشگاه‌های بیشتری به ارائه مدارک علوم داده پرداختند و مهم‌ترین سرفصل‌ های علوم داده نیز از طریق آکادمیک و غیر آکادمیک تدریس شدند.

وظایف یک دانشمند داده می‌تواند شامل توسعه استراتژی برای تجزیه و تحلیل داده‌ها، آماده‌سازی داده‌ها برای تجزیه و تحلیل، کاوش، تجزیه و تحلیل و تجسم داده‌ها، ساخت مدل با داده‌ها با استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی، مانند پایتون و R، و استقرار مدل‎ها در برنامه‌ها باشد.

دانشمند داده به‌تنهایی کار نمی‌کند. در واقع مؤثرترین علم داده در تیم‌ها انجام می‌شود. علاوه بر یک دانشمند داده، این تیم ممکن است شامل این افراد نیز باشد: یک تحلیلگر تجاری که مشکل را تعریف می‌کند، یک مهندس داده که داده‌ها و نحوه دسترسی به آن‌ها را آماده می‌کند، یک معمار فناوری اطلاعات که بر فرایندها و زیرساخت‌های اساسی نظارت دارد و یک توسعه‌دهنده برنامه کاربردی که مدل‌ها یا خروجی‌های تجزیه و تحلیل به برنامه‌ها و محصولات، ارائه می‌دهد. مهم‌ترین سرفصل‌ های علوم داده، توسط این تیم‌ها به کار گرفته می‌شود.

گسترش استراتژی‌های تجزیه و تحلیل داده

با ظهور هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی، سازمان‌ها در حال گسترش استراتژی‌های تجزیه و تحلیل داده خود هستند. آن‌ها قفل داده‌های تاریک را باز می‌کنند، می‌دانند که داده کاوی چیست و چه اهمیتی دارد، نمودارهای دانشی خاص برای نیازهایشان ایجاد می‌کنند، و بینش‌های واقعی کسب‌وکار، مانند بهترین توصیه‌های اقدام بعدی را ایجاد می‌کنند. همانطور که اغلب گفته می شود، داده‌ها پایه و اساس هوش مصنوعی هستند.

توسعه پلتفرم‌های علم داده

بسیاری از شرکت‌ها دریافتند که بدون یک پلتفرم یکپارچه، کار علم داده ناکارآمد، ناامن و مقیاس‌پذیری دشوار است. این درک منجر به توسعه پلتفرم‌های علم داده شد. این پلتفرم‌ها هاب‌های نرم‌افزاری هستند که تمام کارهای علم داده در اطراف آن‌ها انجام می‌شود. یک پلتفرم خوب بسیاری از چالش‌های پیاده‌سازی علم داده را کاهش می‌دهد و به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا داده‌های خود را سریع‌تر و کارآمدتر به بینش تبدیل کنند.

توسعه پلتفرم‌های علم داده، باعث می‌شود، دانشمندان داده بتوانند با استفاده از ابزارهای منبع باز مورد علاقه خود، در یک محیط مشترک کار کنند و تمام کارهایشان توسط یک سیستم کنترل نسخه همگام‌‌سازی شود.

نظارت بر فرایند علم داده

در مبحث سرفصل‌ های علوم داده باید گفت در بیشتر سازمان‌ها، نظارت بر فرایند علم داده، از طریق سه نوع مدیر صورت می‌گیرد:

۱ـ مدیران کسب‌وکار: این مدیران با تیم علم داده کار می‌کنند تا مشکل را تعریف و یک استراتژی برای تجزیه و تحلیل ایجاد کنند. آن‌ها همچنین وظیفه نظارت بر فرایند علم داده را برعهده دارند؛ آن‌ها ممکن است رئیس یک خط کسب‌وکار مانند بازاریابی، مالی یا فروش باشند و یک تیم علم داده به آن‌ها گزارش دهند. آن‌ها برای اطمینان از تحویل پروژه‌ها با علم داده و مدیران فناوری اطلاعات همکاری نزدیک دارند.

۲ـ مدیران فناوری اطلاعات: مدیران ارشد فناوری اطلاعات مسئول زیرساخت و معماری هستند که از عملیات علم داده پشتیبانی می‌کند. آن‌ها به‌طور مداوم وظیفه نظارت بر فرایند علم داده را انجام می‌دهند تا اطمینان حاصل کنند که تیم‌های علم داده به طور کارآمد و ایمن کار می‌کنند. آن‌ها همچنین ممکن است مسئول ایجاد و به‌روزرسانی محیط‌های IT برای تیم‌های علم داده باشند.

۳ـ مدیران علم داده: این مدیران علاوه بر نظارت بر فرایند علم داده، بر تیم‌ها و کارهای روزمره آن‌ها نظارت دارند. آن‌ها تیم‌سازانی هستند که می‌توانند توسعه تیم را با برنامه‌ریزی و نظارت پروژه متعادل کنند. اما مهم‌ترین بازیگر در این فرایند، دانشمند داده است.

۱۰ مورد از مهم‌ترین سرفصل‌ های علوم داده

۱- هسته فرایند داده‌کاوی

این نمونه‌ای از یک موضوع گسترده علم داده است و از مهم‌ترین سرفصل‌ های علوم داده به شمار می‌آید. داده‌کاوی یک فرایند تکراری است که شامل کشف الگوها در مجموعه داده‌های بزرگ است. این فرایند شامل روش‌ها و تکنیک‌هایی مانند یادگیری ماشین، آمار، سیستم‌های پایگاه داده و غیره است. دو هدف اصلی داده‌کاوی، یافتن الگوها و ایجاد رابطه در یک مجموعه داده به منظور حل مشکلات است.

مراحل کلی فرایند داده‌کاوی عبارتند از: تعریف مسئله، کاوش داده، آماده‌سازی داده، مدل‌سازی، ارزیابی و استقرار. اصطلاحات اصلی مرتبط با داده‌کاوی عبارتند از: طبقه‌بندی، پیش‌بینی‌ها، قوانین ارتباط، کاهش داده‌ها، کاوش داده‌ها، یادگیری تحت نظارت و یادگیری بدون نظارت، سازماندهی مجموعه داده‌ها، نمونه‌برداری از مجموعه داده‌ها، ساخت مدل و غیره.

۲- تجسم داده‌ها

تجسم داده‌ها، ارائه داده‌ها در قالب گرافیکی است. تصمیم‌گیرندگان در همه سطوح را قادر می‌سازد داده‌ها و تجزیه و تحلیل‌های ارائه‌شده را به صورت بصری ببینند، بنابراین آن‌ها می‌توانند الگوها یا روندهای ارزشمند را شناسایی کنند. تجسم داده موضوع گسترده دیگری است که درک و استفاده از انواع اصلی نمودارها (مانند نمودارهای خطی، نمودارهای میله‌ای، نمودارهای پراکندگی، هیستوگرام‌ها، نمودارهای جعبه و ویسکر، نقشه‌های حرارتی) را پوشش می‌دهد.

بدون این نمودارها نمی‌توانید ادامه دهید. علاوه‌بر این، در اینجا باید در مورد متغیرهای چندبعدی با استفاده از رنگ‌ها، اندازه‌ها، شکل‌ها و انیمیشن‌ها بیاموزید. دستکاری نیز در اینجا نقش دارد. شما باید بتوانید داده‌ها را بزرگ‌نمایی، فیلتر و جمع‌آوری کنید. استفاده از برخی تجسم‌های تخصصی مانند نمودارهای نقشه و نقشه‌های درختی نیز مهارت بسیار خوبی است. تجسم داده‌ها نیز از مهم‌ترین سرفصل‌ های علوم داده محسوب می‌شود.

۳- روش‌ها و تکنیک‌های کاهش ابعاد

روش‌ها و تکنیک‌های کاهش ابعاد، شامل تبدیل یک مجموعه داده با ابعاد وسیع به یک مجموعه داده با ابعاد کمتر است، تا اطمینان حاصل شود که اطلاعات مشابه را به طور خلاصه ارائه می‌دهد. روش‌ها و تکنیک‌های  کاهش ابعاد متنوع هستند اما محبوب‌ترین آن‌ها عبارتند از: مقادیر گمشده، واریانس کم، درختان تصمیم، جنگل تصادفی، همبستگی بالا، تحلیل عاملی، تجزیه و تحلیل مؤلفه اصلی، حذف ویژگی‌های عقب‌مانده.

۴- طبقه‌بندی داده‌ها

طبقه‌بندی یک تکنیک داده‌کاوی اصلی، برای تخصیص دسته‌ها به مجموعه‌ای از داده‌هاست. طبقه‌بندی یکی از روش‌های کلیدی برای مؤثر ساختن تجزیه و تحلیل حجم زیادی از مجموعه داده‌هاست و یکی از مهم‌ترین سرفصل‌ های علوم داده نیز به شمار می‌آید. یک دانشمند داده باید بداند که چگونه از الگوریتم‌های طبقه‌بندی داده‌ها برای حل مسائل مختلف تجاری استفاده کند.

طبقه‌بندی شامل دانستن نحوه تعریف یک مسئله طبقه‌بندی، کاوش داده‌ها با تجسم تک‌متغیره و دومتغیره، استخراج و آماده‌سازی داده‌ها، ساخت مدل‌های طبقه‌بندی، ارزیابی مدل‌ها و غیره است. طبقه‌بندی کننده‌های خطی و غیرخطی، از اصطلاحات کلیدی در اینجا هستند.

۵- رگرسیون خطی ساده و چندگانه

مدل‌های رگرسیون خطی از جمله مدل‌های آماری پایه برای بررسی روابط بین متغیر مستقل X و متغیر وابسته Y هستند. این یک مدل‌سازی ریاضی است که به شما امکان می‌دهد بسته به مقادیر مختلف X، مقدار Y را پیش‌بینی کنید. دو نوع اصلی رگرسیون خطی وجود دارد: مدل‌های رگرسیون خطی ساده و مدل‌های رگرسیون خطی چندگانه. شناسایی این مدل‌ها، از مهم‌ترین سرفصل‌ های علوم داده است.

نکات کلیدی در اینجا عبارتند از: ضریب همبستگی، خط رگرسیون، نمودار باقی‌مانده، معادله رگرسیون خطی و غیره. برای شروع، به چند نمونه رگرسیون خطی ساده مراجعه کنید.

۶- K-نزدیک‌ترین همسایه (k-NN)

NN- kنزدیک‌ترین همسایه یک الگوریتم طبقه‌بندی داده است که احتمال عضویت یک نقطه داده را، در یک گروه ارزیابی می‌کند. بستگی به این دارد که نقطه داده چقدر به آن گروه نزدیک باشد. به‌عنوان یکی از روش‌های کلیدی ناپارامتریک مورد استفاده برای رگرسیون و طبقه‌بندی، k-NN می‌تواند به‌عنوان یکی از مهم‌ترین موضوعات پایه‌ای علم داده تا کنون طبقه‌بندی شود. تعیین همسایه‌ها، استفاده از قوانین طبقه‌بندی، انتخاب k از جمله مهارت‌هایی هستند که یک دانشمند داده باید داشته باشد. K-nearest همسایه نیز یکی از الگوریتم‌های کلیدی متن‌کاوی و تشخیص ناهنجاری است.

۷- بیز ساده‌لوح

بیز ساده‌لوح مجموعه‌ای از الگوریتم‌های طبقه‌بندی است که بر اساس قضیه بیز نامیده می‌شود. بیز ساده‌لوح، که به طور گسترده در یادگیری ماشین استفاده می‌شود، دارای برخی برنامه‌های کاربردی مهم مانند تشخیص هرزنامه و طبقه‌بندی اسناد است. انواع مختلفی از بیز ساده‌لوح وجود دارد. محبوب‌ترین آن‌ها عبارتند از: چندجمله‌ای ساده بیز، برنولی ساده بیز، و باینریزه چند جمله‌ای ساده بیز.

۸- درختان طبقه‌بندی و رگرسیون (CART)

وقتی صحبت از الگوریتم‌هایی برای یادگیری ماشین مدل‌سازی پیش‌بینی می‌شود، الگوریتم‌های درخت تصمیم نقش حیاتی دارند و مهم‌ترین سرفصل‌ های علوم داده محسوب می‌شود.

درخت تصمیم یکی از محبوب‌ترین رویکردهای مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده است که در داده‌کاوی، آمار و یادگیری ماشین استفاده می‌شود که مدل‌های طبقه‌بندی یا رگرسیون را به شکل درخت می‌سازد. به همین دلیل به درختان طبقه‌بندی و رگرسیون نیز معروف هستند.

آن‌ها هم برای داده‌های طبقه‌بندی و هم برای داده‌های پیوسته کار می‌کنند. برخی از اصطلاحات و موضوعاتی که باید در این زمینه تسلط داشته باشید عبارتند از: روش درخت تصمیم CART، درختان طبقه‌بندی، درختان رگرسیون، dihotomiser تعاملی، C4.5، C5.5، کنده تصمیم، درخت تصمیم شرطی، M5 و غیره.

۹- رگرسیون لجستیک

رگرسیون لجستیک یکی از قدیمی‌ترین مباحث و حوزه‌های علم داده است و به‌عنوان رگرسیون خطی به بررسی رابطه بین متغیر مستقل و قابل اعتماد می‌پردازد. با این حال، ما از تحلیل رگرسیون لجستیک استفاده می‌کنیم که در آن متغیر وابسته دوگانه است (دودویی).

شما با عباراتی مانند تابع سیگموئید، منحنی S شکل، رگرسیون لجستیک چندگانه با متغیرهای توضیحی مقوله‌ای، رگرسیون لجستیک باینری چندگانه با ترکیبی از پیش‌بینی کننده‌های مقوله‌ای و پیوسته و غیره مواجه خواهید شد.

۱۰- شبکه‌های عصبی

امروزه شبکه‌های عصبی به‌عنوان یک ضربه کامل در یادگیری ماشین عمل می‌کنند و در واقع، یکی از مهم‌ترین سرفصل‌ های علوم داده محسوب می‌شوند. شبکه‌های عصبی که به‌عنوان شبکه‌های عصبی مصنوعی نیز شناخته می‌شوند، سیستم‌هایی از سخت‌افزار یا نرم‌افزار هستند که عملکرد نورون‌های مغز انسان را تقلید می‌کنند.

هدف اولیه از ایجاد سیستمی از نورون‌های مصنوعی به دست آوردن سیستم‌هایی است که می‌توانند برای یادگیری برخی الگوهای داده و اجرای عملکردهایی مانند طبقه‌بندی، رگرسیون، پیش‌بینی و غیره آموزش ببینند.

شبکه‌های عصبی نوعی فناوری یادگیری عمیق هستند که برای حل مشکلات پیچیده پردازش سیگنال و تشخیص الگو استفاده می‌شوند. واژه‌های کلیدی در اینجا به مفهوم و ساختار شبکه‌های عصبی، پرسپترون، انتشار برگشتی، شبکه هاپفیلد مربوط می‌شود.

موارد فوق برخی از مهم‌ترین سرفصل‌ های علوم داده بودند. در اینجا لیستی از موضوعات جالب و پیشرفته‌تر نیز وجود دارد:

1. تجزیه و تحلیل تمایز
2. قوانین انجمن
3. تحلیل خوشه‌ای
4. سری زمانی
5.  پیش‌بینی مبتنی بر رگرسیون
6. ۶.      روش‌های صاف کردن
7. تمبر زمان و مدل‌سازی مالی
8. کشف تقلب
9. مهندسی داده – Hadoop، MapReduce، Pregel.
10. GIS و داده‌های مکانی