آرین تاپ لرن

تاریخ انتشار:۱۳:۱۲ ۱۳۹۹/۲/۱

ضرورت متخصص علم داده

با کمی جستجو در فضای مجازی شاهد پیشرفت فناوری چشم گیری نظیر اینستاگرام هستیم. تقریبا می‌توان گفت، بخش عمده‌ی از این پیشرفت وابسته به هوش مصنوعی و علم داده است. طبق بررسی‌های که توسط دانشگاه هاروارد انجام شده، علم داده به عنوان "مهیج ترین عنوان شغلی قرن بیست و یکم" مورد توجه قرار گرفته است. از این رو امروزه شرکت‌های معتبر به دنبال جذب متخصصین داده هستند تا بتوانند با توجه به داده‌های موجود در سیستم به عملکرد کاری سازمان خود کمک کنند. به عنوان مثال: شرکتی که می‌خواهد درآمد فروش خود را به حداکثر برساند، لازم است تا متخصص علم داده‌ای را استخدام کرده تا عملکرد خود را تجزیه و تحلیل و تصمیماتی را برای به حداکثر رسانیدن فروش محصولات شرکت ارائه دهد.

معرفی علوم داده

علم داده یک اصطلاح مدرن است که مقادیر زیادی از رشته‌های مختلف را در بر می‌گیرد. در این راستا ابزار، فرآیندها، روش‌ها و الگوریتم‌های مختلفی بکار گرفته می‌شود تا از دل داده‌های ساخت‌یافته، نیمه ساخت‌یافته و بدون ساختار دانش و بینش با ارزشی استخراج
نمود. به طور کلی می‌توان مراحل علم داده را به چند بخش کلیدی چون پاکسازی، تجزیه و تحلیل ، تجسم سازی و استخراج دانش از داده تقسیم کرد.

ابزار کلیدی متخصص علم داده

در زمینه کاری علم داده، دانشمندان و مهندسین داده از ابزار و زبان‌های برنامه نویسی برای توسعه و پیاده‌سازی کار خود استفاده می‌کنند. SQL،R ، Python از رایج ترین زبان‌های برنامه نویسی برای این کار هستند. شکل زیر اهمیت ضروریت هر یک و ارتباط بین آنها را نشان می‌دهد.

با نگریستن به تصویر بالا چند سوال کلیدی ابتدای کار ذهن خواننده را به خود درگیر می‌کند. آیا تمام زبان‌های یاد شده برای مبدل شدن به متخصص داده ضروریست؟ و سوال کلیدی اینکه چرا برای تبدیل شده به متخصص علم داده بایدSQL را یاد گرفت؟ چرا شخص کاندید تمام وقت خود را جهت فراگیری R و پایتون صرف نکند؟؟ وقتی به دنبال جواب می‌رویم در انتها به یک نتیجه می‌رسیم که انتخاب هر یک، به ماهیت کار داده کاوی وابسته است.

شایان ذکر است همان اندازه که دانستن یک زبان عمومی مثل Python یا R بسیار مهم است، نادیده گرفتن SQL ، کار دستیابی به داده‌ها را بسیار سخت‌تر خواهد کرد. تقریباً بزرگترین شرکت‌های فناوری از SQL استفاده می‌کنند. حتی در شرکت‌هایی مانند فیس بوک، گوگل و آمازون که سیستم‌های پایگاه داده با کارایی بالای خود را ساخته‌اند، در آن شرکت‌ها نیز تیم تحلیل داده از SQL برای جستجوی داده‌ها و انجام تجزیه و تحلیل استفاده می‌کند. علاوه بر این، دو زبان با قابلیت آماری پیشرفته تر امکان کشف با ارزش ترین بینش در داده‌ها را دارند. در نتیجه هر دو ترکیب SQL-R و SQL-Python امروزه برای متخصص داده از مهم ترین ابزار کلیدی بشمار می‌آیند. مقصود ما از این مقاله مقایسه زبان‌های یا شده نبود و از این رو در ادامه به جنبه‌های کلیدی و اهمیت حضور هر یک اشاره می‌کنیم.

SQL

SQLمخفف Structured Query Language است. دانشمندان داده از SQL برای مدیریت و جستجوی داده‌های ذخیره شده در پایگاه‌های داده استفاده می‌کند. استخراج اطلاعات از پایگاه داده‌ها اولین قدم برای تجزیه و تحلیل داده‌ها است. بانک‌های اطلاعاتی رابطه‌ای مجموعه‌ای از داده‌های سازمان یافته در جداول هستند که ما از SQL برای استخراج ، مدیریت و دستکاری این داده‌ها استفاده می‌کنیم. به عنوان مثال دانشمند داده‌ای که در صنعت بانکداری کار می‌کند از SQL برای استخراج اطلاعات مشتریان استفاده می‌کند. در کنار پایگاه‌های رابطه‌ای که از SQL استفاده می‌کنند، NoSQL یک انتخاب محبوب برای پایگاه داده‌های غیر رابطه‌ای یا توزیع شده به حساب می‌آید. بنابراین در ابتدای مسیر متخصص علم داده داشتن مهارت استفاده از SQL ما در طی مسیر بسیار کمک خواهد کرد.

R

از آنجایی که روش‌های آماری ستون فقرات الگوریتم‌های یادگیری ماشین را تشکیل می‌دهند، می‌توان گفتR یکی از رایج ترین زبان برنامه نویسی است که به طور کاملا اختصاصی برای محاسبات آماری تنظیم شده و به طور گسترده‌ای برای تجزیه و تحلیل داده‌ها، مدل سازی آماری، پیش بینی سری زمانی، خوشه بندی، طبقه بندی، یاگیری عمیق و غیره استفاده می‌شود. از دیگر ویژگی کلیدی است این زبان می‌توان به شی گرا بودن آن اشاره کرد و در انتها قابل توجه است که زبان R یک زبان مبتنی بر مترجم بوده و در صنایع مختلف بسیار گسترده است.

Python

مشابهR ، پایتون یک زبان برنامه نویسی سطح بالا مبتنی بر مترجم و نیز یک زبان همه کاره است. از این زبان برای دو فعالیت علوم داده و توسعه نرم افزار استفاده می‌شود. در نتیجه، می‌توان گفت از پایتون به طور گسترده‌ای برای تجزیه و تحلیل داده‌ها ، پردازش زبان طبیعی و بینایی رایانه استفاده می‌شود.

سرویس یادگیری ماشین مایکروسافت

SQL Server به مراتب بیشتر از یک سیستم مدیریت پایگاه داده معمولی است. این یک اکوسیستم عظیم از خدمات مختلف است که برای انجام وظایف مدیریت پیچیده داده‌های بسیار گسترده با هم کار می‌کنند. افزودن ویژگی‌های بی شماری در نسخه‌های اخیزSQL Server ، قابلیت‌های کار با داده‌هایی از قبیل داده‌های بزرگ، یادگیری ماشین و علم داده را فراهم آورده است. شما با این تکنولوژی وارد دنیای جدیدی می‌‌شوید که به شما این امکان را می‌دهد تا وظایف مربوط به داده‌ها را از یک دیدگاه دیگر درک کنید و اطلاعات بیشتری در مورد داده‌های خود بدست آورید. با استفاده از سرویس یادگیری ماشین مایکروسافت هر سه زبان به طور یکپارچه تجمیع شده که به نوبه خود کار بسیار ارزشی را برای مدیران پایگاه داده، برنامه نویسان و متخصصین علم داده به همراه دارد.

منبع:nikamooz