در عصر حاضر حجم عظیمی از داده در سراسر جهان تولید و ذخیره می‌شود.
این داده‌ها گنجینه‌های پنهانی هستند که می‌توانند بینش‌های ارزشمندی را برای کسب‌وکارها سازمان‌ها و حتی افراد عادی آشکار سازند.
اما این حجم انبوه داده به خودی خود ارزشی ندارد.
برای استخراج این ارزش نیازمند ابزارها و روش‌هایی هستیم که بتوانند این داده‌ها را تحلیل تفسیر و به دانش قابل استفاده تبدیل کنند.
در این راستا دو حوزه مهم به نام‌های داده‌کاوی و علم داده نقش حیاتی ایفا می‌کنند.
داده‌کاوی فرایندی است که به دنبال کشف الگوها روابط و روندهای پنهان در مجموعه‌های بزرگ داده می‌گردد.
این فرایند از تکنیک‌های مختلفی مانند یادگیری ماشین آمار و پایگاه داده برای استخراج اطلاعات مفید از داده‌ها استفاده می‌کند.
هدف اصلی داده‌کاوی تبدیل داده‌های خام به دانش قابل استفاده است.
این دانش می‌تواند در زمینه‌های مختلفی مانند بازاریابی فروش مالی بهداشت و درمان و غیره به کار گرفته شود.
به عنوان مثال یک شرکت خرده‌فروشی می‌تواند از داده‌کاوی برای شناسایی الگوهای خرید مشتریان خود استفاده کند و بر اساس این الگوها کمپین‌های بازاریابی هدفمندتری را طراحی کند.
یا یک بیمارستان می‌تواند از داده‌کاوی برای پیش‌بینی خطر ابتلا به یک بیماری خاص در بین بیماران خود استفاده کند و اقدامات پیشگیرانه لازم را انجام دهد.
علم داده حوزه‌ای گسترده‌تر از داده‌کاوی است که شامل تمام جنبه‌های مربوط به داده از جمع‌آوری و ذخیره‌سازی داده‌ها گرفته تا تحلیل و تفسیر آن‌ها می‌شود.
علم داده ترکیبی از علوم کامپیوتر آمار ریاضیات و حوزه‌های تخصصی دیگر است.
یک دانشمند داده باید توانایی جمع‌آوری پاکسازی تحلیل و تفسیر داده‌ها را داشته باشد.
همچنین باید بتواند نتایج تحلیل‌های خود را به صورت واضح و قابل فهم برای دیگران ارائه دهد.
علم داده در حال حاضر یکی از پرطرفدارترین و پرتقاضاترین مشاغل در جهان است.
سازمان‌ها در سراسر جهان به دنبال دانشمندان داده‌ای هستند که بتوانند به آن‌ها در تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده کمک کنند.
تفاوت اصلی بین داده‌کاوی و علم داده در گستردگی آن‌ها است.
داده‌کاوی یک زیرمجموعه از علم داده است.
به عبارت دیگر داده‌کاوی یکی از ابزارهای مورد استفاده توسط دانشمندان داده است.
یک دانشمند داده علاوه بر داده‌کاوی باید با تکنیک‌های دیگری مانند یادگیری عمیق پردازش زبان طبیعی و بینایی ماشین نیز آشنا باشد.
یادگیری ماشین یکی از مهم‌ترین تکنیک‌های مورد استفاده در داده‌کاوی و علم داده است.
یادگیری ماشین به کامپیوترها این امکان را می‌دهد که بدون برنامه‌نویسی صریح از داده‌ها یاد بگیرند.
به عبارت دیگر کامپیوترها می‌توانند با تحلیل داده‌ها الگوها و روابط پنهان را کشف کنند و از این الگوها برای پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری استفاده کنند.
یادگیری ماشین در زمینه‌های مختلفی مانند تشخیص چهره تشخیص صدا ترجمه ماشینی و رانندگی خودکار به کار گرفته می‌شود.
برای شروع یادگیری داده‌کاوی و علم داده ابتدا باید با مفاهیم پایه آمار و ریاضیات آشنا باشید.
همچنین باید با زبان‌های برنامه‌نویسی مانند پایتون و R آشنا شوید.
این زبان‌ها ابزارهای قدرتمندی برای تحلیل داده‌ها هستند و کتابخانه‌های زیادی برای داده‌کاوی و یادگیری ماشین در این زبان‌ها وجود دارد.
کتابخانه‌هایی مانند NumPy Pandas Scikit-learn و TensorFlow از جمله محبوب‌ترین کتابخانه‌ها برای داده‌کاوی و یادگیری ماشین در پایتون هستند.
NumPy یک کتابخانه برای محاسبات عددی در پایتون است.
این کتابخانه امکان انجام عملیات ریاضی بر روی آرایه‌های چندبعدی را فراهم می‌کند.
Pandas یک کتابخانه برای تحلیل داده‌ها در پایتون است.
این کتابخانه امکان کار با داده‌های ساختاریافته مانند جداول و سری‌های زمانی را فراهم می‌کند.
Scikit-learn یک کتابخانه برای یادگیری ماشین در پایتون است.
این کتابخانه الگوریتم‌های مختلفی برای طبقه‌بندی رگرسیون خوشه‌بندی و کاهش ابعاد را ارائه می‌دهد.
TensorFlow یک کتابخانه برای یادگیری عمیق در پایتون است.
این کتابخانه امکان ساخت و آموزش شبکه‌های عصبی عمیق را فراهم می‌کند.
علاوه بر یادگیری زبان‌های برنامه‌نویسی و کتابخانه‌های مربوطه باید با الگوریتم‌های مختلف داده‌کاوی و یادگیری ماشین نیز آشنا شوید.
الگوریتم‌هایی مانند رگرسیون خطی رگرسیون لجستیک درخت تصمیم جنگل تصادفی ماشین بردار پشتیبان و شبکه‌های عصبی از جمله پرکاربردترین الگوریتم‌ها در داده‌کاوی و یادگیری ماشین هستند.
رگرسیون خطی یک الگوریتم برای پیش‌بینی یک متغیر پیوسته بر اساس یک یا چند متغیر مستقل است.
رگرسیون لجستیک یک الگوریتم برای پیش‌بینی یک متغیر دسته‌ای بر اساس یک یا چند متغیر مستقل است.
درخت تصمیم یک الگوریتم برای طبقه‌بندی یا رگرسیون است که از یک ساختار درختی برای تصمیم‌گیری استفاده می‌کند.
جنگل تصادفی یک الگوریتم برای طبقه‌بندی یا رگرسیون است که از ترکیب چندین درخت تصمیم استفاده می‌کند.
ماشین بردار پشتیبان یک الگوریتم برای طبقه‌بندی است که به دنبال یافتن بهترین ابرصفحه برای جدا کردن دسته‌های مختلف داده است.
شبکه‌های عصبی الگوریتم‌هایی هستند که از ساختار مغز انسان الهام گرفته‌اند و می‌توانند الگوهای پیچیده را در داده‌ها یاد بگیرند.
برای یادگیری این الگوریتم‌ها می‌توانید از منابع مختلفی مانند کتاب‌ها مقالات دوره‌های آنلاین و آموزش‌های ویدیویی استفاده کنید.
همچنین می‌توانید با شرکت در پروژه‌های داده‌کاوی و یادگیری ماشین تجربه عملی کسب کنید.
یکی از مهم‌ترین چالش‌ها در داده‌کاوی و علم داده dealing with حجم زیاد داده است.
مجموعه‌های داده بزرگ می‌توانند بسیار پیچیده و زمان‌بر باشند.
برای مقابله با این چالش باید از تکنیک‌های بهینه‌سازی و مقیاس‌پذیری استفاده کنید.
به عنوان مثال می‌توانید از محاسبات موازی و توزیع‌شده برای تحلیل داده‌ها استفاده کنید.
چالش دیگر در داده‌کاوی و علم داده dealing with داده‌های نامرغوب است.
داده‌های نامرغوب می‌توانند شامل مقادیر گمشده داده‌های پرت و داده‌های نادرست باشند.
برای مقابله با این چالش باید داده‌ها را قبل از تحلیل پاکسازی و پیش‌پردازش کنید.
یکی از مهم‌ترین چالش‌ها در داده‌کاوی و علم داده تفسیر نتایج تحلیل‌ها است.
نتایج تحلیل‌ها باید به صورت واضح و قابل فهم برای دیگران ارائه شوند.
برای این کار باید از تکنیک‌های تجسم داده استفاده کنید.
تجسم داده به شما این امکان را می‌دهد که داده‌ها را به صورت گرافیکی نمایش دهید و الگوها و روابط پنهان را به راحتی شناسایی کنید.
به طور خلاصه داده‌کاوی و علم داده حوزه‌های مهمی هستند که می‌توانند به سازمان‌ها در تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده کمک کنند.
برای موفقیت در این حوزه‌ها باید با مفاهیم پایه آمار و ریاضیات آشنا باشید.
همچنین باید با زبان‌های برنامه‌نویسی مانند پایتون و R آشنا شوید و با الگوریتم‌های مختلف داده‌کاوی و یادگیری ماشین آشنا باشید.
علاوه بر این باید توانایی dealing with حجم زیاد داده داده‌های نامرغوب و تفسیر نتایج تحلیل‌ها را داشته باشید.
با یادگیری این مهارت‌ها می‌توانید به یک متخصص داده‌کاوی و علم داده موفق تبدیل شوید و در این حوزه پرتقاضا و پردرآمد فعالیت کنید.
این مهارت‌ها نه تنها برای متخصصان بلکه برای تمام افرادی که به دنبال درک بهتر دنیای پیرامون خود هستند و می‌خواهند تصمیمات بهتری بگیرند ارزشمند و ضروری هستند.
با تسلط بر اصول داده‌کاوی و علم داده می‌توان به دیدگاه‌های جدیدی دست یافت و از داده‌ها برای حل مسائل و بهبود عملکرد در زمینه‌های مختلف استفاده کرد.
آموزش داده‌کاوی و علم داده