بوت کمپ دیتا ساینس

تحلیل داده یا دیتا ساینس چیست؟

دیتا ساینس شاخه‌ای از ریاضیات کاربردی است که با تکیه بر حجم اطلاعات بالا یا big data، اطلاعات زیادی را برای ما فراهم می‌کند. دیتا ساینس، یا علم بر پایه داده، ابعاد مختلف حوزه‌های گوناگون را با هم ترکیب می‌کند، تا با به دست آوردن اطلاعات مورد نظر به اهداف مربوط به تصمیم‌گیری کمک کند.

دیتا ساینس چه کاربردهایی دارد؟

بسیاری از کسب و کارها در حوزه‌های مختلف از دیتا ساینس استفاده می‌کنند. از کسب و کارهای بزرگ و نام‌ آشنا تا استارت‌آپ‌ها، همگی به نوعی از این علم برای یافتن الگوها و رسیدن به کشف‌های مهم در کسب‌ و کارشان سود می‌برند. همین موضوع، دلیل رشد روزافزون این علم و ورود آن به حوزه‌های مختلف در صنایع مختلف را توضیح می‌دهد.
اما این علم دقیقاً چه کاربردی دارد و برای چه اهدافی استفاده می‌شود؟ به صورت کلی از این علم برای تحلیل داده پیچیده، مدل‌های پیش بینی، سیستم‌های پیشنهاد دهنده و مصورسازی داده استفاده می‌شود.

تحلیل داده پیچیده

دیتا ساینس، تحلیل داده‌های پیچیده به صورت سریع و دقیق را ممکن می‌کند. با وجود ابزارهای گوناگون، دیتا آنالیست‌ها می‌توانند الگوها و ترندها را حتی از بزرگ‌ترین و پیچیده‌ترین داده‌ها استخراج کنند. این موضوع به کسب و کارها کمک می‌کند تا بتوانند فعالیت‌های مختلفی از جمله آنالیز بازار و تقسیم‌بندی مشتریان را انجام داده و در نهایت بهترین تصمیم‌ها را بگیرند.

مدل‌های پیش‌بینی 

از دیتا ساینس همچنین می‌توان در مدل‌های پیش‌بینی نیز استفاده کرد. با استفاده از یادگیری ماشین و یافتن الگوهایی در دیتاها، دیتا آنالیست‌ها می‌توانند با درجه‌ای از دقت (Accuracy) آینده احتمالی را پیش‌بینی کنند. این کاربرد به خصوص در حوزه‌هایی مانند بیمه، مارکتینگ، سلامت و اقتصاد بسیار حائز اهمیت است.

سیستم‌های پیشنهاد دهنده

بسیاری از شرکت‌ها، از جمله نتفلیکس، آمازون و اسپاتیفای، بر اساس دیتا ساینس و داده‌های بزرگ (big data) به تولید پیشنهاداتی برای کاربران خود بر اساس رفتار گذشته آن‌ها می‌پردازند. به لطف دیتا ساینس، کاربران این پلتفرم‌ها محتواهایی را دریافت می‌کنند که به طور منحصر به فرد طبق سلیقه و علاقه‌های آن‌ها تنظیم شده است.

مصورسازی داده

علوم داده همچنین در مصورسازی داده استفاده می‌شود؛ به عنوان مثال گراف‌ها، نمودارها و داشبوردها. این کار به مدیران کسب و کار غیر تخصصی و مدیران پرمشغله کمک می‌کند تا به راحتی اطلاعات پیچیده درباره وضعیت کسب و کار خود را درک کنند.

معروف‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی برای دیتا ساینس

معروف ترین زبان‌های برنامه‌نویسی برای دیتا ساینس شامل موارد زیر است:

• زبان پایتون
• زبان R
• زبان SQL
• زبان‌های C و C++

معروف‌ترین ابزارهای دیتا ساینس 

برخی از معروف‌ترین ابزارهای دیتا ساینس عبارت‌اند از:

• Apache Spark (ابزار آنالیز دیتا)
• Apache Hadoop (ابزار بیگ دیتا)
• KNIME (ابزار آنالیز دیتا)
• مایکروسافت اکسل (ابزار آنالیز دیتا)
• مایکروسافت Power BI (سیستم هوشمند تجاری)
• MongoDB (ابزار پایگاه داده)
• Qlik (ابزار دیتا آنالیز و یکپارچگی داده)
• QlikView (ابزار مصورسازی داده)
• SAS (ابزار دیتا آنالیز)
• Scikit Learn (ابزار یادگیری ماشین)
• Tableau (ابزار مصورسازی داده)
• TensorFlow (ابزار یادگیری ماشین)

تکنیک‌های دیتا ساینس 

تکنیک‌های زیادی در حوزه علوم داده یا دیتا ساینس وجود دارد که حرفه‌ای‌های این حوزه برای انجام وظایف خود باید با آن‌ها آشنا باشند. مهم‌ترین این تکنیک‌ها عبارت‌اند از: 

رگرسیون (Regression)

تجزیه و تحلیل رگرسیون در دیتا ساینس که نوعی یادگیری نظارت شده است، به شما این امکان را می‌دهد که بر اساس چندین متغیر و نحوه تأثیر این متغیرها بر یکدیگر، یک نتیجه را پیش‌بینی کنید. تحلیل رگرسیون خطی معمولاً پرکاربردترین تکنیک تجزیه و تحلیل رگرسیون است. 

طبقه‌بندی (Classification)

طبقه‌بندی در علوم داده به فرآیند پیش‌بینی دسته یا برچسب مختلف نقاط داده اشاره دارد. همانند رگرسیون، طبقه‌بندی یک زیرمجموعه از یادگیری نظارت شده است و برای کاربردهایی مانند فیلترهای اسپم ایمیل و تحلیل احساسات استفاده می‌شود. 

خوشه‌بندی (Clustering)

خوشه‌بندی یا تحلیل خوشه، یک تکنیک دیتاساینس در یادگیری بدون نظارت است. در طول تحلیل خوشه، اشیاء به هم نزدیک در یک مجموعه داده گروه‌بندی می‌شوند و سپس به هر گروه ویژگی‌ها اختصاص داده می‌شود. خوشه‌بندی به منظور آشکارسازی الگوها در داده‌ها - معمولاً با مجموعه داده‌های بزرگ و بدون ساختار - انجام می‌شود. 

شناسایی نقص (Anomaly Detection)

شناسایی نقص، که گاهی هم به عنوان تشخیص نقاط ناهنجار شناخته می‌شود، یک تکنیک دیتا ساینس است که به کمک آن نقاط داده با ارزش‌های نسبتاً خارج از حد معمول شناسایی می‌شوند. این تکنیک در صنایعی مانند امور مالی و امنیت سایبری استفاده می‌شود. 

حوزه‌های مختلف دیتا ساینس 

شغل‌های مرتبط با دیتا ساینس انواع مختلفی دارند. در ابتدای شروع دیتا ساینس، شخص ممکن است عنوان تحلیل‌گر داده (دیتا آنالیست) را داشته باشد و به سمت عناوینی همچون داده‌شناس (دیتا ساینتیست)، مهندس داده، معمار داده و غیره پیشروی کند. هر نقش در دیتا ساینس از مهارت‌های فنی و نرمی استفاده می‌کند که فرد در طول حرفه خود باید آن‌ها را توسعه دهد. 

داده‌شناس (Data Scientist)

دیتا ساینتیست‌ها در فرآیند جمع‌آوری، سازماندهی و تجزیه و تحلیل داده تخصص دارند و به این فعالیت‌ها می‌پردازند تا اطلاعات موجود، به یک داستان واضح با پیشنهادات قابل اجرا تبدیل شود. به طور کلی، دیتا ساینتیست‌های ماهر وظیفه شناسایی الگوهای پنهان در حجم زیادی از داده‌ها را دارار هستند و اغلب از الگوریتم‌های پیشرفته و مدل‌های یادگیری ماشین برای کمک به کسب‌وکارها و سازمان‌ها در ارزیابی‌ها و پیش‌بینی‌های دقیق استفاده می‌کنند. دیتا ساینتیست معمولاً دانش عمیقی از ریاضیات و آمار، و همچنین تجربه استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی مانند R، Python و SQL را دارد. 

تحلیل‌گر داده (Data Analyst)

تحلیل‌گران داده یا دیتا آنالیست‌ها مسئول جستجوی اطلاعات اجرایی در مجموعه‌های داده، تفسیر آن‌ها و سپس ایجاد گزارشات، داشبوردها و مصور سازی داده‌ها هستند. این افراد با بررسی اطلاعات به دست آمده، دیدگاهی نسبت به شرایط موجود و الگوها پیدا می‌کنند و این دیدگاه‌ها را به افراد دیگر سازمان و شاید هم به مشتریان ارائه می‌دهند.دیتا آنالیست، معمولاً با ابزارهایی مانند Tableau و Microsoft Power BI کار می‌کند. برخلاف دیتا ساینتیست‌ها، معمولا ازدیتا آنالیست‌ها انتظار نمی‌رود که از تکنیک‌های مدل‌سازی آماری پیشرفته استفاده کنند، الگوریتم‌ بنویسند یا پیش‌بینی انجام دهند. 

مهندس داده (Data Engineer)

مهندسان داده سیستم‌هایی را طراحی، ایجاد و مدیریت می‌کنند که دیتا ساینتیست‌ها برای دسترسی و تجزیه و تحلیل داده‌ها از آن‌ها استفاده می‌کنند. معمولاً این شغل شامل ساخت مدل‌ها و لوله‌های داده و نظارت بر استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL) است. 

تحلیل‌گر هوش تجاری (Business Intelligence Analyst)

تحلیل‌گران هوش تجاری به تجزیه و تحلیل داده‌های مرتبط با عملکرد یک شرکت می‌پردازند و این اطلاعات را به تیم‌های مختلف منتقل می‌کنند تا در نهایت به گرفتن تصمیم‌های بهتر در سطح سازمان و درک اهداف و ریسک‌ها کمک کنند. این افراد معمولاً با کسانی که مسئولیت تصمیم‌گیری‌ها را دارند و دیتا ساینتیست‌ها تعامل بالایی دارند.

چرا بوت کمپ دیتا ساینس؟

بوت کمپ‌های دیتا ساینس مزایای زیادی دارد. از جمله این مزایا می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• اجرای صفر تا صد پروژه‌های عملی
• ۷ تا ۱۲ هفته آموزش مباحث تخصصی فنی
• منتورینگ گروهی و انفرادی و جلسات رفع اشکال روزانه
• شبیه‌سازی مصاحبه و دریافت بازخورد
• تجربه‌ی چندین ساله‌ی مدرسین حرفه‌ای
• تجربه‌ی کار تیمی
• کارگاه رزومه‌نویسی و مهارت‌های نرم
• آمادگی برای ورود به بازار کار در فرایند بوت‌کمپ پلاس ( پس از اتمام بوت‌کمپ در صورتی که از افراد برتر باشید، وارد روند بوت‌کمپ پلاس خواهید شد که برای تقویت دانش خود ، ساخت رزومه ، آمادگی مصاحبه و یافتن شغل مناسب توسط کارشناسان کوئرا به مدت دو ماه راهنمایی می‌شوید.)