امروزه بسیاری از کسب‌و‌کار‌ها برای حل مسائل سازمان، تصمیم‌گیری درست و همچنین سرمایه‌گذاری، ازدیتا ساینس استفاده می‌کنند. داده‌ها در صورت مدیریت صحیح، کاربرد‌های زیادی خواهند داشت و دیتا ساینس توانایی تبدیل داده‌های خام به اطلاعات ارزش‌مند را دارد

علم داده چیست

علم داده  (Data Science) را می‌توان مطالعه داده ها، برای رسیدن به یک بینش معنادار در راستای کسب‌وکار دانست. دیتا ساینس یک رویکرد چندرشته‌ای است که اصول و شیوه‌های ریاضی، آمار، هوش مصنوعی و مهندسی کامپیوتر را برای تجزیه‌وتحلیل حجم زیادی از داده‌ها ترکیب می‌کند. این تجزیه‌وتحلیل به دانشمندان داده کمک می‌کند تا سؤالاتی مانند آنچه اتفاق افتاده، چرا اتفاق افتاده، چه اتفاقی خواهد افتاد و با نتایج ایجاد شده چه کاری می‌توان انجام داد، را بپرسند و به آنها پاسخ دهند. درنهایت ازبینش‌های ایجاد شده می‌توان برای هدایت تصمیم‌گیری و برنامه‌ریزی استراتژیک کسب‌وکار استفاده کرد.
چرخه حیات علم داده شامل نقش‌ها، ابزارها و فرایندهای مختلفی است که تحلیلگران را قادر می‌سازد تا از داده ها، بینش‌های عملی به دست آورند. به طور معمول، یک پروژه علم داده مراحل زیر را طی می‌کند:

• جمع آوری داده ها
• ذخیره سازی و پردازش داده ها
• تجزیه و تحلیل داده ها
• تعامل

چرخه حیات علم داده

علم داده را می‌توان دارای یک چرخه حیات پنج مرحله ای زیر در نظر گرفت:

• جمع آوری (Capture): متخصصان داده‌های خام و بدون ساختار را جمع آوری می‌کنند. این مرحله اغلب شامل جمع آوری و دریافت داده، دریافت سیگنال و یا استخراج داده است.
• نگهداری (Maintain): داده‌ها در فرمی قرار می‌گیرند که بتوان از آن استفاده کرد. مرحله نگهداری شامل ذخیره سازی داده ها، پاکسازی داده ها، مرحله بندی داده ها، پردازش داده‌ها و معماری داده‌ها است.
• پردازش (Process): داده‌ها از نظر الگوها و سوگیری‌ها بررسی می‌شوند تا ببینیم چگونه به ‌عنوان یک ابزار تحلیل پیش‌بینی کار می‌کنند. مرحله پردازش شامل داده کاوی، خوشه بندی و طبقه بندی، مدل سازی داده‌ها و خلاصه سازی داده‌ها است.
• تجزیه و تحلیل (Analyze): چندین نوع تجزیه و تحلیل بر روی داده‌ها انجام می‌شود. مرحله تجزیه و تحلیل شامل گزارش داده ها، تجسم داده ها، هوش تجاری و تصمیم گیری است.
• ارتباط (Communicate): دانشمندان داده و تحلیلگران، داده‌ها را از طریق گزارشها و نمودارها به نمایش می‌گذارند. این مرحله شامل تجزیه و تحلیل اکتشافی و تاییدی، تحلیل پیش بینی، رگرسیون، متن کاوی و تحلیل کیفی است.

فرآیند علم داده

• کشف (Discovery)
• آماده سازی داده ها (Data preparation)
• برنامه ریزی مدل (Model planning)
• ساخت مدل (Model building)
• اجرا (Operationalize)
• اعلام نتایج (Communication Results)
• نظارت بر مدل (Monitoring Model)

کاربرد علم داده

علم داده به ما کمک می‌کند تا به برخی از اهداف اصلی دست یابیم که تا چند سال پیش ممکن نبودند یا به زمان و انرژی زیادی نیاز داشتند، مانند:

• تشخیص ناهنجاری (کلاهبرداری، بیماری و جرم)
• طبقه‌ بندی (مانند سیستم جیمیل که ایمیل‌ها را با استفاده از تگهایی مانند “مهم” دسته بندی می‌کند)
• پیش بینی (فروش، درآمد و حفظ مشتری)
• تشخیص الگو (الگوهای آب و هوا، الگوهای بازار مالی)
• تشخیص چهره، صدا و متن
• توصیه (بر اساس ترجیحات آموخته شده، موتورهای توصیه می‌توانند به شما کالا، فیلم، رستوران، کتاب و… معرفی کنند)
• رگرسیون (پیش‌بینی زمان تحویل غذا، پیش‌بینی قیمت خانه بر اساس امکانات رفاهی)
• بهینه ‌سازی (زمان‌ بندی برای خرید بسته‌های اشتراکی، سفارش و تحویل بسته و…)