دیتاساینس یا علم داده

دوره‌های دیتاساینس فرصتی منحصر به فرد برای یادگیری مهارت‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی الگوها ارائه می‌دهند. با شرکت تو این دوره‌ها، می‌تونید به یک متخصص دیتاساینس تبدیل شوید و از داده‌ها برای حل مسائل پیچیده و بهبود کسب و کارها استفاده کنید. بازار کار هم به دنبال افراد متخصص تو این حوزه هست، بنابراین شرکت تو دوره دیتاساینس می‌تونه تو بهبود فرصت‌های شغلی‌تون موثر باشه.

علم داده مبنا و پیش‌نیاز یادگیری هوش مصنوعی است و در دوره‌های پیشرفته این حوزه مثل Deep Learning یا Machine Learning نحوه ساخت هوش مصنوعی رو یاد می‌گیرید.

یه وبینار باحال بابت معرفی دیتاساینس در تاریخ 4 شهریور ساعت 18:30 برگزار شده، اگه به این حوزه علاقه داری حتما فیلم ضبط شده‌اش رو ببین.

چرا دیتاساینس؟

فرصت‌های شغلی بی‌نظیر

حوزه دیتاساینس از رشد قابل‌توجهی در دهه‌های اخیر برخوردار بوده و همچنان هم در حال رشد است. تقاضای بالا برای تخصص‌های مرتبط با تحلیل داده‌ها و انتقال آن‌ها به اطلاعات قابل فهم برای تصمیم‌گیری استراتژیک، فرصت‌های شغلی متنوع و جذابی را در صنایع مختلف ایجاد کرده است.

دنیای امروز با حجم عظیمی از داده‌ها مواجه است و تبدیل این داده‌ها به اطلاعات قابل استفاده نیازمند تخصص‌های دیتاساینس است. دانشجویان در این حوزه می‌توانند با تجزیه و تحلیل دقیق داده‌ها، مسائل پیچیده و مهم را حل کنند و به بهبود فرآیندها و تصمیم‌گیری‌ها کمک کنند.

اطلاعات به دست آمده از تحلیل داده‌ها می‌تواند تأثیر مثبتی بر جوامع داشته باشد. از پیش‌بینی انتشار بیماری‌ها تا بهبود عملکرد شهرها، دیتاساینس می‌تواند در بهبود کیفیت زندگی جامعه نقش مهمی ایفا کند.

دنیای تکنولوژی با سرعتی شگرف در حال تغییر است. دانشجویان دیتاساینس با تسلط به ابزارها و تکنیک‌های جدید می‌توانند به توسعه نوآوری‌ها و ایده‌های جدید کمک کنند و در جهت تحول و پیشرفت جامعه و صنعت‌ها سهمی داشته باشند.

دیتاساینس یک حوزه چندگانه است که به افراد اجازه می‌دهد در حوزه‌های مختلف مانند تجزیه و تحلیل داده‌های تجاری، پزشکی، علوم اجتماعی و… فعالیت کنند. این تنوع باعث می‌شود که دانشجویان با توجه به علایق خود مسیر خود را انتخاب کنند و با خلاقیت و نوآوری در این حوزه موفق شوند.

از انقلاب صنعتی تا دیتاساینس

با وجود ماشینی شدن و پیدایش هوش مصنوعی و علم داده هممون نگرانیم که شغلمون رو از دست بدیم و درست هم هست که نگرانیم. ولی....

سپهر کاویانی

علم داده یک میان رشته است که از آمار، محاسبات علمی، روش‌های علمی، فرآیندها، الگوریتم‌ها و سیستم ها برای استخراج یا برون‌یابی دانش و بینش از داده‌های ساختار‌یافته و بدون ساختار استفاده‌ می‌کند.
علم داده همچنین دانش را از حوزه های مختلف کاربردی (به عنوان مثال، علوم اعصاب، فناوری اطلاعات و پزشکی) یکپارچه می‌کند.

علم داده چند وجهی است و می‌توان آن را به عنوان یک علم، یک الگوی تحقیق، یک روش تحقیق، یک رشته، یک گردش کار و یک شغل توصیف کرد.

علم داده «مفهومی برای یکسان کردن آمار، تجزیه و تحلیل داده‌ها، انفورماتیک و روش های مرتبط با آن‌ها» برای «درک و تحلیل پدیده های واقعی» با داده‌ها است. علم داده از تکنیک‌ها و نطریه‌هایی استفاده می‌کند که در بسیاری از زمینه‌ها و مشخصا ریاضیات، آمار، علوم کامپیوتر، علم اطلاعات و دانش یک حوزه تخصصی (مانند تجارت، علوم اعصاب، فروش و …) استخراج شده‌اند. با این حال، علم داده با علوم کامپیوتر و علم اطلاعات کاملا متفاوت است.

جیم گری، برنده جایزه تورینگ، علم داده را به عنوان «پارادایم چهارم» علم مطرح کرد و همچنین اظهار داشت که «همه چیز درمورد علم به دلیل تاثیر علم داده در حال تغییر است»

سه پارادایم اصلی علم عبارت است از علوم تجربی، علوم نظری و علوم محاسباتی که اکنون به باور بسیاری پارادایم چهارم که همان داده کاوی است به وجود آمده است.