دیتا ساینس یک رشته جذاب و در حال توسعه است که پتانسیل‌های کشف نشده بسیاری دارد. علم داده امروزه به طور گسترده‌ای در حوزه‌های مختلف به کار گرفته می‌شود و در آینده‌ای نزدیک، تقریباً همه حوزه‌های دانش و تکنولوژی برای توسعه خود به دیتا ساینس وابسته خواهند بود. بنابراین لازم است تا شما هم برای یادگیری دیتاساینس اقدام کنید.
گزارش لینکدین از مشاغل نوظهور حاکی از انتظار رشد چشم‌گیر بازار دیتاساینس از 37.9 میلیارد دلار در سال 2019 به 230.8 میلیارد دلار در سال 2026 است. چنین گزارشاتی نشانگر آن است که یادگیری دیتا ساینس یکی از بهترین گزینه‌ها برای کسب موقعیت شغلی مناسب در عصر تکنولوژی خواهد بود.
بااین‌حال، یادگیری یک تخصص جدید کاری زمانبر است و می‌تواند بسیار چالش برانگیز باشد. اگر می‌خواهید چالش‌های مسیر یادگیری دیتاساینس را کاهش دهید، باید یک برنامه آموزشی درست و اصولی داشته و به آن پایبند باشید؛ به عبارت دیگر باید نقشه راه (Road Map) داشته باشید.
نمی‌دانید باید از کجا شروع کنید، چه منابعی را مطالعه کنید و چه مهارت‌هایی را بیاموزید؟! در این مطلب از بلاگ آموزشگاه مهندسی کندو هرآنچه درباره یادگیری دیتا ساینس نیاز دارید به شما معرفی می‌کنیم و نقشه راهی مطابق با جدیدترین منابع و متدهای آموزشی روز دنیا در اختیارتان قرار خواهیم داد.
تقاضا برای دیتا ساینس
نیاز به دیتا ساینس در جهان متناسب با افزایش حجم داده‌های تولید شده توسط کسب و کارها، سازمان‌ها و اشخاص، روزبه‌روز در حال افزایش است. دیتا ساینس ابزار و تکنیک‌هایی را فراهم می‌کند که با استفاده از آن‌ها می‌توان به یک بینش معنادار از اطلاعات دست یافت. در عصر تکنولوژی، یادگیری دیتا ساینس برای تصمیم‌گیری درست در کسب و کار و ایجاد مزیت رقابتی ضروری است.
علاوه بر کسب و کار که یکی از مهم‌ترین حوزه‌های توسعه دیتا ساینس است، این دانش در حل بسیاری از چالش‌های بزرگ بشر در حوزه‌هایی نظیر سلامت، تغییرات اقلیم و نابرابری اجتماعی نیز نقش حیاتی ایفا کرده است. به‌طور خلاصه، دیتا ساینس یک نیاز حیاتی برای دستیابی به پتانسیل نهفته در اطلاعات است و یادگیری دیتاساینس به شکل اصولی می‌تواند آینده شغلی روشنی برای متخصصان این حوزه به ارمغان بیاورد.
نقشه راه دیتا ساینس چیست؟
بهترین راه برای پاسخ دادن به این سوال این است که ابتدا مفهوم نقشه راه (Road map) را توضیح دهیم. نقشه راه یک برنامه استراتژیک است که هدف یا خروجی دلخواه را مشخص و مراحل دستیابی به آن را نیز تعریف می‌کند.
در این مقاله ما دیتا ساینس را اینگونه تعریف می‌کنیم:
دانشی که با اطلاعات ساختار یافته، ساختار نیافته و نیمه ساختاریافته در ارتباط است و کاربردهایی گسترده نظیر مرتب‌سازی، آماده‌سازی، تجزیه‌وتحلیل داده‌ها و غیره دارد.
دیتا ساینس ترکیبی از علم آمار، ریاضیات، یادگیری برنامه‌نویسی، حل مسئله و دریافت اطلاعات با روش‌های مبتکرانه است. علاوه‌بر این، توانایی مشاهده چیزهای مختلف با نگاهی متفاوت و تلاش برای مرتب کردن، آماده کردن و تراز کردن اطلاعات از دیگر مبانی رشته دیتا ساینس هستند.
پس می‌توان گفت: نقشه راه دیتا ساینس یک نمای بصری از برنامه استراتژیکی است که برای کمک کردن به اشخاص مختلف طراحی شده تا مسیر یادگیری دیتاساینس را به شکل اصولی طی کنند و به یک متخصص دیتا ساینس توانمند تبدیل شوند.
بیایید پیش از آغاز مسیر یادگیری دیتا ساینس، نگاهی کلی به نقشه راه خود در این مسیر بیاندازیم.
ابزار کلیدی در یادگیری دیتاساینس
دیتا ساینس یک تخصص میان رشته‌ای است که برای استخراج بینشی از داده‌ها به ابزار و تکنیک‌های متنوعی اتکا می‌کند. یکی از عواملی که یادگیری دیتا ساینس را کمی چالش برانگیز می‌کند، همین گسترده بودن آن است.
مهم‌ترین ابزارهای دیتا ساینس عبارتند از:
- زبان‌های برنامه نویسی شامل آموزش پایتون، آر، جاوا، سی و…
- زبان‌های کوئری شامل SQL
- کتابخانه‌های یادگیری ماشین شامل تنسورفلو، کِراس، سیکیت لِرن و…
- ابزارهای بصری‌سازی اطلاعات شامل Tableau، Power BI، Matplotlib و…
- پایگاه‌های داده و سیستم‌های مدیریتی شامل پایگاه‌های MySQL، MongoDB، دوره sql server و…
- پلتفرم‌های رایانش ابری شامل AWS، Azure، Google Cloud Platform و…
آشنایی با مبانی علم داده
اگر در حوزه آی تی یا سایر حوزه‌های مرتبط با علم داده فعالیت داشته‌اید، احتمالا با مفاهیم آن آشنایی دارید و نیازی به مرور مبانی این رشته ندارید؛ اما اگر در این حوزه تازه‌کار هستید، پیش از یادگیری دیتا ساینس باید با مبانی آن آشنا شوید.
آموزش برنامه نویسی و مهندسی نرم افزار
برای ورود به دنیای دیتا ساینس باید پایه علمی قوی داشته باشید. متخصصان دیتا ساینس به خوبی با دو حوزه مهندسی نرم افزار و برنامه نویسی آشنایی دارند؛ یعنی حداقل به یک زبان برنامه نویسی مثل پایتون و یک زبان کوئری نظیر SQL مسلط هستند.
مباحث برنامه نویسی در دیتا ساینس
متخصصان داده پیش از یادگیری دیتا ساینس با ساختارهای معمول اطلاعات آشنا می‌شوند (شامل دیکشنری‌ها، انواع داده، لیست‌ها، مجموعه‌ها و تاپل‌ها)؛ آن‌ها همچنین به جست‌وجو و دسته‌بندی الگوریتم‌ها، منطق، کنترل جریان، تابع نویسی، برنامه نویسی شی‌گرا و نحوه کار با کتابخانه‌های خارجی نیز تسلط دارند.
علاوه‌بر این، علاقه‌مندان به یادگیری دیتاساینس باید با پلتفرم‌های گیت و گیت‌هاب آشنایی داشته باشند. دیگر مهارت فنی مورد نیاز برای متخصصان داده، آشنایی با یک زبان کوئری نظیر SQL جهت استخراج اطلاعات از پایگاه داده است.
حل مسئله و ساختمان پروژه
برای موفقیت در مسیر یادگیری دیتا ساینس، باید به شکل کاربردی با حل مسئله و ساختمان پروژه آشنایی داشته باشید. برای تمرین کاربردی این مهارت‌ها با استفاده از زبان پایتون یک برنامه جهت استخراج داده از طراحی کنید و یا یک سایت با قابلیت‌های خاص بسازید.
یادگیری استخراج و مرتب‌سازی داده‌ها
یک متخصص داده که دوره دیتا ساینس را گذرانده باشد، برای موفقیت در حل مسئله نیاز به اطلاعات با ارزش دارد. داده‌های موجود در پایگاه‌های داده به سبک دریاچه داده (Data lakes) جمع‌آوری می‌شوند؛ لذا هیچ نظارت اولیه‌ای بر آن‌ها وجود ندارد و حجم زیادی از داده‌ها هیچ ارتباطی با اهداف پروژه نخواهد داشت. بنابراین، برای یادگیری دیتا ساینس باید با روش‌های استخراج داده از منابع مختلف نظیر APIها، پایگاه‌های داده و داده‌های عمومی آشنایی داشته باشند و یا در صورت مجاز بودن، آن‌ها را از سایت اسکرپ کنند.
بااین‌حال، بسیار نادر است که اطلاعات استخراج شده از این منابع کاملا مفید و کاربردی باشند؛ بنابراین، متخصصان پیش از آغاز داده‌کاوی، اطلاعات را مرتب و قالب‌بندی می‌کنند؛ بدین منظور می‌توان از آرایه‌های چندبعدی، دستکاری داده‌ها یا محاسبات علمی و توصیفی استفاده کرد. متخصصان داده همچنین برای تبدیل داده‌های خام و نافرم به اطلاعات آماده تحلیل از کتابخانه‌های معروف پایتون نظیر پانداس (Pandas) و نامپای (Numpy) استفاده می‌کنند.
پروژه‌های استخراج و مرتب‌سازی داده
برای یادگیری دیتا ساینس به شکل تجربی و کسب مهارت در استخراج داده‌ها با انجام پروژه‌های دلخواه شروع کنید. برای اینکار کافیست یک پایگاه داده عمومی را انتخاب کنید و سپس با توسعه مجموعه‌ای از پرسش‌ها، اطلاعات پروژه مورد نظر خود را از آن استخراج نمایید، سپس با کتابخانه‌های پانداس یا نامپای فرآیند داده‌ورزی (data wrangling) را انجام دهید و نتیجه پروژه خود را مشاهده کنید.
همچنین، می‌توانید اطلاعات خود را از وب سایت‌ها یا APIهایی با اجازه دسترسی عمومی جمع‌آوری کنید و آن‌ها را در یک پایگاه داده یا فایل ذخیره‌سازی کنید.
یادگیری هوش تجاری، داده‌کاوی اکتشافی و داستان‌سرایی
نوبت آن است که در مسیر یادگیری دیتاساینس به مرحله بعد برویم؛ یعنی داده‌کاوی و داستان‌سرایی. تحلیلگران داده که وابستگی بسیاری با متخصصان داده دارند، بینشی را از داده‌ها بدست می‌آورند، سپس یافته‌های خود را به ساده‌ترین شکل قابل فهم و تجسم به مدیران منتقل می‌کنند.
برای یادگیری دیتا ساینس و تبدیل شدن به یک تحلیگر داده باید مهارت بالایی در داستان‌سرایی داشته باشید، توانایی در انجام مسئولیت‌های ذکر شده تنها با داشتن تخصص در مجسم‌سازی داده و مهارت‌های ارتباطی قدرتمند امکان پذیر است. علاوه‌بر این، باید موارد زیر را نیز بیاموزید:
- هوش تجاری: برای دستیابی به این مهارت باید پرسیدن سوالات مربوط به معیارهای کسب و کار را تمرین کنید؛ همچنین می‌توانید گزارش‌های شفاف و متخصر بنویسید، نویسندگی بلاگ‌های تجاری را امتحان کنید و مطالب خود را ارائه دهید.
- توسعه داشبور: برای کسب مهارت در توسعه داشبورد باید از نرم‌افزار اکسل یا برنامه‌های تخصصی‌تری نظیر Tableau استفاده کنید، یک داشبورد بسازید و در آن اطلاعات و داده‌ها را گردآوری و خلاصه‌سازی کنید. اینکار به مدیران در اتخاذ تصمیمات قابل اجرا کمک شایانی می‌کند.
- داده‌کاوی اکتشافی: این دانش مفاهیم اساسی نظیر تعریف سوالات، قالب‌بندی، فیلتر کردن (حذف ناخالصی‌ها)، رسیدگی به مقادیر از دست رفته، داده‌های پرت و داده‌های یک متغیره و چندمتغیره را پوشش می‌دهد.
پروژه‌های داده‌کاوی
برای تکمیل پروسه یادگیری دیتا ساینس، باید آموخته‌های هر مرحله از آموزش را تمرین کنید تا در آن به مهارت برسید. برای تمرین داده‌کاوی می‌توانید با استفاده از پایگاه‌های داده مرتبط با فیلم‌های سینمایی، فرمولی برای ساخت فیلم‌های سودآور خلق کنید.
گرایش‌های دیتا ساینس
دیتا ساینس از سال 1962 میلادی تاکنون، توسعه قابل توجهی را تجربه کرده است. امروزه گرایشات مختلفی برای این رشته وجود دارد که همگی در کنارهم آینده صنعت را شکل می‌دهند. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین دو گرایش بسیار پرطرفدار دیتا ساینس هستند که می‌توان آن‌ها را خط مقدم پیشرفت و توسعه فناوری در دنیای امروز دانست. یادگیری دیتا ساینس برای ورود و موفقیت در این دو رشته بسیار تاثیرگذار است.
این دو گرایش در زمینه حذف نیروی انسانی، توسعه مدل‌های پیش‌بینی‌کننده و بهبود فرآیند تصمیم‌گیری فعال هستند و تا به امروز تاثیرات قابل توجهی در پیشرفت علم داشته‌اند.
کلان داده یا بیگ دیتا (Big Data) دیگر گرایش دیتا ساینس است. امروزه سازمان‌ها از داده‌های بسیار گسترده‌ای از منابع مختلف نظیر شبکه‌های اجتماعی، اینترنت اشیا و سنسورها برای پیشبرد اهداف خود بهره می‌برند. این اطلاعات که عموما حجم بالایی دارند، با سرعت زیادی تولید می‌شوند و تنوع بالایی نیز دارند، کلان داده نامیده می‌شوند. آشنایی با کلان داده در یادگیری دیتاساینس ضروری است.
دیگر گرایش پرکاربرد دیتا ساینس، استفاده از رویکرد DataOps است که از متد مدیریت چابک و ابزارهای اتوماسیون مشتق شده تا فرآیند مدیریت پروژه‌ها را تا حد ممکن ساده کند.
در نهایت، تمرکز زیادی بر اخلاق و مسئولیت پذیری در حوزه دیتا ساینس وجود دارد که به توجه بیشتر به مواردی نظیر حریم شخصی، جانبداری و شفافیت منجر شده است. همانطور که دیتا ساینس به توسعه خود ادامه می‌دهد، مواردی از این قبیل نیز توسعه پیدا خواهند کرد تا پیشرفت علم داده را در حوزه‌های مختلف امن کنند و خطرات آن را کاهش دهند. بدیهی است که در یادگیری دیتا ساینس باید به این حوزه نیز توجه ویژه‌ای داشته باشید.
مسیر شغلی دیتا ساینس
آشنایی با مشاغل موجود در رشته دیتا ساینس، آخرین و البته یکی از مهم‌ترین مراحل در مسیر یادگیری دیتا ساینس است. امروزه تقضای بسیاری زیادی برای متخصصان دیتا ساینس در حوزه‌های مختلف نظیر هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، یادیگری عمیق و آمار وجود دارد.
حجم داده‌های تولید شده در جهان هر روز در حال افزایش است و به تبع آن، نیاز به متخصصان علم داده نیز افزایش خواهد یافت. مسیر شغلی دیتا ساینس بسیار گسترده است؛ لذا این مقوله را در مطلب دیگری به‌طور مفصل بررسی خواهیم کرد.
سخن پایانی
در این مقاله سعی کردیم رویکرد یادگیری دیتاساینس را مختصر و مفید برای‌تان شرح دهیم. بی‌شک در یادگیری علم داده با چالش‌های مختلفی روبه‌رو خواهید شد، اما فراموش نکنید که این دانش شما را در آینده‌ای نزدیک به یک متخصص توسعه علم بدل خواهد کرد و ضامن موفقیت شغلی شما خواهد بود.
سوالات متداول
- مسیر یادگیری دیتا ساینس چیست؟
مسیر یادگیری دیتا ساینس به طور معمول شامل یادگیری مهارت‌هایی درباره مبانی علم داده، داده‌کاوی، آمار و برنامه نویسی است که در این مقاله به تفصیل آن‌ها را بررسی کرده‌ایم.
- می‌توانیم خودمان به تنهایی دیتا ساینس را آموزش ببینیم؟
بله، می‌توانید با مطالعه کتاب‌های مربوط به این حوزه و شرکت در دوره‌های آنلاین، یادگیری دیتا ساینس را به تنهایی پیش ببرید.
منبع:
