hashoor

چرا علم داده به طور گسترده مورد استفاده قرار می گیرد؟

انقلاب علم داده با تأثیر قابل توجه خود جهان را تغییر داده است. مطالعه ای است از داده ها یا اطلاعات، آنچه نشان می دهد، از کجا به دست می آید و چگونه می توان آنها را به روشی ارزشمند در هنگام تدوین سیاست های تجاری و فناوری اطلاعات تبدیل کرد. این به عنوان بزرگترین دارایی توسط هر سازمان در دنیای رقابتی امروز در نظر گرفته می شود.

این یکی از زمینه هایی است که در مشاغل مختلف از جمله ارتباطات، امور مالی، تولید، مراقبت های بهداشتی، خرده فروشی و غیره کاربرد دارد.

  1. صنایع مراقبت های بهداشتی از علم داده بهره برده اند زیرا مسائل مربوط به درمان، تشخیصی، نظارت بر بیمار مانند هزینه های اداری کلینیک و هزینه کلی برای مراقبت های بهداشتی را ایجاد می کند. این یک سلاح قدرتمند برای مبارزه با دیابت، بیماری های مختلف قلبی و سرطان بوده است.
  2. علم داده فرصت بزرگی را برای شرکت مالی فراهم می کند تا کسب و کار خود را دوباره ابداع کند. در امور مالی، کاربرد علم داده عبارت است از: خودکارسازی مدیریت ریسک، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، مدیریت داده‌های مشتری، تشخیص تقلب، تجزیه و تحلیل زمان واقعی، تجارت الگوریتمی، تجزیه و تحلیل مصرف‌کننده.
  3. در بخش تولید، می توان از آن به روش های زیادی استفاده کرد زیرا شرکت ها به یافتن آخرین راه حل ها و استفاده از موارد برای این داده ها نیاز دارند. همچنین برای شرکت های تولید کننده مفید بوده است زیرا اجرا را سرعت می بخشد و فرآیندی در مقیاس بزرگ ایجاد می کند.
  4. حوزه خرده فروشی به سرعت توسعه یافته است. این به خرده فروش کمک می کند تا داده ها را مدیریت کند و تصویری روانشناختی از مشتری ایجاد کند تا نکات دردناک آنها را بیاموزد. بنابراین، این ترفند مورد استفاده توسط خرده فروش تمایل دارد تا مشتری را به راحتی تحت تأثیر قرار دهد.
مطلب پیشنهادی  معماری در حال ظهور

انواع مشاغل ارائه شده در علم داده

تقاضای افراد با مهارت های خوب در این زمینه زیاد است و همچنان رو به افزایش خواهد بود. متخصصان علوم داده توسط بزرگ‌ترین نام‌ها در تجارت استخدام می‌شوند که تمایل دارند حقوق هنگفتی به متخصصان ماهر بپردازند. انواع مشاغل عبارتند از:

  1. دانشمند داده: دانشمند داده کسی است که حجم عظیمی از داده ها را رمزگشایی می کند و معانی را استخراج می کند تا به سازمان یا شرکت کمک کند تا عملیات خود را بهبود بخشد. آنها از ابزارها، روش‌شناسی‌ها، آمار، تکنیک‌ها، الگوریتم‌ها و غیره برای تجزیه و تحلیل بیشتر داده‌ها استفاده می‌کنند.
  2. تحلیلگر هوشمند تجاری: برای بررسی وضعیت فعلی یک شرکت یا جایگاه آن، یک تحلیلگر تجاری از داده ها استفاده می کند و به دنبال الگوها، روندهای تجاری، روابط می گردد و تصویرسازی و گزارش ارائه می کند.
  3. مهندس داده: یک مهندس داده همچنین با حجم زیادی از داده ها کار می کند، پاکسازی، استخراج و الگوریتم های پیچیده برای تجارت داده ایجاد می کند.
  4. معمار داده: معمار داده با طراحان سیستم، کاربران و توسعه دهندگان برای نگهداری و حفاظت از منابع داده کار می کند.
  5. مهندس یادگیری ماشین: یک مهندس یادگیری ماشین با الگوریتم های مختلف مرتبط با یادگیری ماشین مانند خوشه بندی، درخت تصمیم، طبقه بندی، جنگل تصادفی و غیره کار می کند.
مطلب پیشنهادی  پتانسیل های استفاده نشده شبکه های اجتماعی

برای حرفه ای بودن در علم داده چه شرایطی وجود دارد؟

در صنعت IT، الزامات آموزشی علم داده بسیار شدید است. تقاضای موقعیت دانشمند داده برای مدارک پیشرفته مانند مدرک کارشناسی ارشد، دکترا یا MBA. برخی از شرکت ها مدرک لیسانس چهار ساله را در رشته های علوم کامپیوتر، مهندسی و علوم سخت، سیستم اطلاعات مدیریت، ریاضی و آمار، اقتصاد می پذیرند. منابع علوم داده نیز به صورت آنلاین در دسترس هستند و برخی از ارائه دهندگان آموزشی نیز آموزش آنلاین دوره را ارائه می دهند. این آموزش‌ها بر فن‌آوری‌ها و مهارت‌های مورد نیاز برای دانشمند داده مانند یادگیری ماشین، SAS، Tableau، Python، R و بسیاری دیگر تمرکز می‌کنند.

مطلب پیشنهادی  نکات طراحی خانه سفارشی: انتخاب طراح مناسب

یادگیری ماشین در مقابل علم داده

یادگیری ماشینی تمرینی برای مطالعه الگوریتم ها و آمار و آموزش کامپیوتر برای انجام یک کار خاص برای تشخیص داده های خاص است. هنگامی که مجموعه ای از داده ها به عنوان ورودی با اعمال الگوریتم های خاص داده می شود، دستگاه خروجی مورد نظر را به ما می دهد.

Source by Shalini M

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.