چطور یک دیتا ساینتیست حرفه‌ای شویم؟چطور یک دیتا ساینتیست حرفه‌ای شویم؟

چطور یک دیتا ساینتیست حرفه‌ای شویم؟

نویسنده: تیم هوش تجاری

دسته بندی: هوش تجاری
8 دقیقه زمان مطالعه
۱۴۰۰/۰۵/۱۹
0 نظر
امتیاز 4.7 از 5

علم داده به عنوان یکی از حوزه‌های جدید در دانش امروز به سرعت در حال رشد و نیاز به دیتاساینتیست‌ها هر روز در حال افزایش است. علم داده یا Data Science یک دانش بین رشته‌ای است که می‌تواند به ما در تجزیه‌و‌تحلیل کمک کند تا در زندگی و کسب و کار پیشرفت کنیم. خوشبختانه، تبدیل شدن به یک دانشمند داده نیاز به مدرک ندارد. اگر برای یادگیری مطالب جدید آماده‌اید، زمان کافی در نظر گرفته‌اید و پرتلاش هستید، تبریک می‌گویم! شما می‌توانید یک دانشمند داده شوید.

نقشه راه تبدیل شدن به یک دیتا ساینتیست

اینترنت مملو از آموزش‌هایی در مورد جزئیات بخش‌های متفاوت علم داده، مانند اصول ماشین لرنینگ، پردازش زبان‌های متفاوت، تشخیص گفتار و دیگر جادوهای شگفت انگیز علم داده است اما برای یک تازه‌ وارد، این حجم از اطلاعات ممکن است بسیار زیاد باشد و باعث سردرگمی شود. حتی این امکان وجود دارد که نوآموزها در برابر این مفاهیم جدید دچار سرخوردگی شوند و کار را رها کنند.

داشتن یک نقشه راه ساختاریافته و شفاف از آن چه که باید یاد بگیرید و مسیری که باید طی کنید تا به یک دیتاساینتیست تبدیل شوید، بسیار کارآمد خواهد بود.

در این مقاله، ما سعی می‌کنیم یک نقشه راه 10 مرحله‌ای، از ابتدا تا انتهای مسیری که باید در طول سفر یادگیری علم داده به آن پرداخته شود، برای شما ترسیم کنیم.

برنامه نویسی (Programming)

مرحله 1: برنامه نویسی (Programming)

اگر در زمینه فنی تازه کار هستید، برنامه‌‌نویسی بهترین جا برای شروع کار شما خواهد بود. در حال حاضر، دو زبان برنامه نویسی پایتون و R بیشتر در علم داده مورد استفاده قرار می‌گیرند.

R: یک زبان برنامه‌نویسی برای محاسبات آماری است که به طور گسترده‌ای برای توسعه نرم‌افزارهای آماری و تجزیه و تحلیل داده‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد.

پایتون: یک زبان برنامه‌نویسی سطح بالا و همه منظوره است که به طور گسترده در بسیاری از اپلیکیشن‌ها و حوزه‌های متفاوت، از برنامه نویسی ساده تا محاسبات کوانتومی، استفاده می‌شود.

از آن جا که پایتون یک زبان برنامه نویسی مناسب مبتدیان است، می‌توان آن را برای شروع علم داده و شاید حتی حوزه‌های دیگر در آینده کاربردی دانست. با توجه به محبوبیت پایتون، منابع زیادی برای یادگیری آن در دسترس شما خواهد بود.

دیتابیس (Databases)

مرحله 2: دیتابیس (Databases)

قلب علم داده، اطلاعات است. شما می‌توانید علم داده را هنر داستان‌‌سرایی با استفاده از داده‌ها بنامید.

هر وقت که روی یک پروژه علم داده کار می‌کنید، برای تجزیه و تحلیل، تجسم و ساخت یک پروژه معتبر، باید داده داشته باشید. این داده‌ها اغلب در دیتابیس‌ها ذخیره می‌شوند.

یک قدم مهم برای تبدیل شدن به یک دیتاساینتیست حرفه‌ای، تعامل و ارتباط موثر با دیتابیس است. اگر بتوانید یک دیتابیس ساده طراحی کنید، می‌توانید برای مراحل بعدی آماده شوید.

برای برقراری ارتباط با دیتابیس، باید به زبان SQL صحبت کنید. SQL مخفف Structured Query Language است و برای برقراری ارتباط با دیتابیس از آن استفاده می‌شود.

ریاضی (Math)

مرحله 3: ریاضی (Math)

هسته اصلی علم داده ریاضی است. برای درک نحوه عملکرد و مفاهیم مختلف علم داده، باید درک کاملی از ریاضیات داشته باشید. ریاضی می‌تواند یک پشتیبان حرفه‌ای در زمینه علم داده باشد.

برای درک علم داده، باید مبانی و نظریه‌های احتمال، آمار و جبر خطی را درک کنید. با این حال، اکثر ابزارهایی که در این حرفه استفاده می‎کنید معادلات ریاضی را برای شما ساده و حل می‌کنند. بنابراین، شما باید درک درستی از شیوه عملکرد، نحوه استفاده و زمان استفاده از آن‌ها را داشته باشید.

اجازه ندهید ریاضی شما را از کاوش در دنیای علم داده بترساند. مطالب مفید و کاربردی زیادی وجود دارد که می‌تواند به شما در حل مسائل ریاضی کمک کند.

کنترل ورژن نرم‌افزار (Version Control)

مرحله 4: کنترل ورژن نرم‌افزار (Version Control)

به طور کلی در حوزه‌های توسعه نرم‌افزار و علم داده، یکی از مهم‌ترین مفاهیمی که باید آن را جدی بگیرید کنترل ورژن نرم‌افزار است.

هنگامی که روی یک پروژه مربوط دیتاساینس کار می‌کنید، باید فایل‌هایی با کد متفاوت بنویسید. همچنین باید مجموعه‌ای از داده‌ها را بیابید و با سایر دانشمندان داده همکاری کنید.

مرتب کردن و ایجاد تغییر در کدها، از طریق کنترل ورژن نرم‌افزار، با استفاده از Git انجام می‌شود.

Git یک سیستم کنترل ورژن است که برای ردیابی تغییرات در کد سورس در طول مراحل توسعه نرم‌افزار استفاده می‌شود. Git برای هماهنگی کار بین گروهی از برنامه‌نویسان طراحی شده است تا هر تغییری که یک برنامه‌نویس در فایل‌ها انجام می‌دهد، قابل ردیابی باشد.

اگرچه Git یک سیستم است اما بعضی از وب سایت‌ها به شما اجازه می‌دهند به راحتی از Git بدون نیاز به تعامل زیاد با خط فرمان استفاده کنید. مانند GitHub یا GitLab.

مبانی علم داده (Data Science Basics)

مرحله 5: مبانی علم داده (Data Science Basics)

علم داده یک اصطلاح گسترده است که شامل مفاهیم و تکنولوژی‌های مختلف می‌شود اما قبل از این‌ که به دریای بزرگ علم داده بپردازید، ابتدا باید با بعضی از اصول اولیه آشنا شوید.

مهارت‌های مهمی وجود دارد که شما باید یادگیری‌ آن‌ها را در نظر داشته  باشید و روی آن‌ها کار کنید تا تبدیل به یک دیتاساینتیست موفق شوید. به عنوان مثال:

  • پیدا کردن مجموعه داده‌ها (datasets)

دو راه برای شروع هر پروژه علم داده وجود دارد: یا شما مجموعه از داده‌ها را در اختیار دارید و می‌خواهید از آن‌ها برای ساخت یک پروژه استفاده کنید یا ایده‌ای در نظر دارید و برای پرداختن به آن باید مجموعه‌ داده‌ها را بیابید. پیدا کردن مجموعه داده‌ها و انتخاب مناسب آن‌ها برای پروژه، یک مهارت مهم است که برای به دست آوردن آن نیاز به دانش و تجربه دارید.

  • ارتباطات علمی

به عنوان یک دیتاساینتیست، برای ارائه فرایندها و یافته‌های خود، باید با اشخاص یا سازمان‌ها در ارتباط باشید. به همین دلیل، باید مهارت‌های ارتباطی علمی خود را توسعه دهید تا بتوانید مفاهیم پیچیده را با استفاده از اصطلاحات ساده توضیح دهید و ارزش کار خود را به درستی منتقل کنید.

  • تصویرسازی تاثیرگذار

تنها راه تأیید شدن یافته‌های شما، تصویرسازی مناسب آن‌ها است. از زمان پیداکردن داده‌ها تا هنگام ارائه نتایج، تصویرسازی و نمایش قابل انتقال داده‌ها، نقش بسیار مهمی در دیتاساینس دارند. آشنایی با تصویرسازی تاثیرگذار و مناسب داده‌ها باعث صرفه جویی در زمان و تلاش شما در طول پروژه خواهد شد.

اصول ماشین لرنینگ (Machine Learning Basics)

مرحله 6: اصول ماشین لرنینگ (Machine Learning Basics)

تا این مرحله شما روی مهارت‌های برنامه نویسی خود کار کرده‌ و ریاضیات خود را تقویت کرده‌اید و در پایگاه‌های داده غوطه‌ور شده‌اید. اکنون آماده‌اید تا آن چه را تاکنون آموخته‌اید، برای ساخت اولین پروژه خود به کار بگیرید.

آموختن اصول اولیه ماشین لرنینگ، نقطه شروع است. این جا زمانی است که شروع به یادگیری و بررسی الگوریتم‌ها و تکنیک‌های اصلی ماشین لرنینگ می‌کنید؛ مواردی مانند رگرسیون خطی و لجستیکی، درختان تصمیم‌گیری، Naive Bayes و ماشین‌های بردار پشتیبانی support vector machines (SVM).

همچنین روش‌های مختلف استفاده از Python یا R را برای پردازش و پیاده سازی داده‎های کشف می‌کنید. شما می‌توانید از Sciket-learn ، Scipy  و NumPy استفاده کنید.

شما خواهید آموخت که چگونه داده‌های خود را پایش کنید تا دست آوردها و نتایج دقیق‌تری داشته باشید. در این بخش آن چه را که می‌توان با علم داده واقعیت بخشید، تجربه می‌کنید و تأثیرات این دانش را بر زندگی روزمره مشاهده خواهید کرد. 

سری‌های زمانی و اعتبار سنجی مدل (Time Series and Model Validation)

مرحله 7: سری‌های زمانی و اعتبار سنجی مدل (Time Series and Model Validation)

زمان آن فرا رسیده است که عمیق‌تر به ماشین لرنینگ بپردازیم. داده‌های شما ثابت نمی‌مانند و اغلب وابستگی زیادی به زمان دارند. سری‌های زمانی، نقاطی از داده‌ها هستند که بر اساس زمان مرتب شده‌اند.

به طور معمول، سری‌های زمانی دنباله‌ای از داده‌ها هستند که در نقاط متوالی و به طور مساوی در زمان مشخص در نظر گرفته می‌شوند. پیدایش داده‌های زمانی گسسته در یک سری زمانی به شما نشان می‌دهند که چگونه زمان، در خروجی داده‌های شما تغییر ایجاد می‌کند و این امکان را به شما می‌دهد که درباره روندها و دوره‌ای بودن داده‌ها آگاه شوید و رفتار آینده داده‌ها را پیش بینی کنید.

هنگام مواجه شدن با سری‌های زمانی، باید به دو نکته مهم توجه کنید:

  • تجزیه و تحلیل داده‌های سری زمانی
  • پیش‌بینی داده‌های سری زمانی

تنها ایجاد مدل برای پیش‌بینی رفتارهای آینده کافی نیست. شما باید صحت این مدل را تأیید کنید. علاوه بر این، باید نحوه برآورد آستانه خطا برای هر پروژه و نحوه نگه‌داشتن مدل‌های خود در محدوده قابل قبول را یاد بگیرید.

شبکه‌های عصبی (Neural Networks)

مرحله 8: شبکه‌های عصبی (Neural Networks)

شبکه‌های عصبی (Artificial Neural Networks یا ANN) یک الگوی برنامه‌نویسی با الهام از بیولوژیکی است که کامپیوتر را قادر می‌سازد تا از داده‌های مشاهده‌ای یاد بگیرد.

شبکه‌های ANN به عنوان روشی برای تقلید از معماری مغز انسان برای انجام کارهای مختلف و یادگیری آغاز شد. برای تشبیه ANN به مغز انسان، آن را طوری طراحی کردند که حاوی همان اجزای یک سلول انسانی باشد.

بنابراین، ANN شامل مجموعه‌ای از نورون‌ها است. هر نورون نشان‌دهنده اتصال یک گره به گره دیگری از طریق پیوندها است. این پیوندها با اتصالات بیولوژیکی آکسون-سیناپس-دندریت مطابقت دارند. علاوه بر این ، هر یک از این پیوندها دارای وزنی است که قدرت یک گره را بر دیگری تعیین می‌کند.

یادگیری ANN به شما این امکان می‌دهد تا طیف وسیع‌تری از اقدامات را انجام دهید؛ اقداماتی مانند تشخیص دست خط، تشخیص الگو و تشخیص چهره.

ANN نشان‌دهنده منطقی اساسی است که باید یاد بگیرید تا به سفر خود و مرحله بعدی در علم داده، یعنی یادگیری عمیق، ادامه دهید.

یادگیری عمیق (Deep Learning)

مرحله 9: یادگیری عمیق (Deep Learning)

شبکه‌های عصبی شامل پارادایم‌هایی است که به یادگیری عمیق کمک می‌کنند. یادگیری عمیق مجموعه‌ای قدرتمند از تکنیک‌ها است که از قدرت یادگیری در شبکه‌های عصبی استفاده می‌کند.

شما می‌توانید از شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق برای پیدا کردن بهترین راه حل‌ها جهت برطرف کردن بسیاری از مشکلات در زمینه‌های مختلف، از جمله تشخیص تصویر، تشخیص گفتار و پردازش زبان طبیعی استفاده کنید.

در حال حاضر، با بسیاری از بسته‌های پایتون آشنا شده‌اید که با جنبه‌های مختلف علم داده سروکار دارند. در این مرحله، این شانس را خواهید داشت که بسته‌های محبوب مانند Keras و TensorFlow را امتحان کنید. همچنین، در این مرحله شما می‌توانید با پیشرفت‌های تحقیقاتی اخیر در علم داده آشنا شوید و مهارت‌های خود را توسعه دهید.

پردازش زبان طبیعی (Natural language Processing)

مرحله 10: پردازش زبان طبیعی (Natural language Processing)

در نهایت شما به مرحله پایانی رسیده‌اید. تا کنون با مفاهیم نظری و عملی زیادی از ریاضیات ساده تا یادگیری عمیق آشنا شده‌اید. پس قدم بعدی چیست؟

یکی از زیر شاخه‌های جذاب علم داده، پردازش زبان طبیعی یا Natural language Processing (NLP)  است. NLP علمی بسیار هیجان‌انگیز است که به شما این امکان را می‌دهد تا از قدرت ماشین لرنینگ برای آموزش کامپیوتر استفاده کنید و از آن در راستای درک و پردازش زبان های انسانی بهره ببرید.

این موارد شامل تشخیص گفتار، برنامه تبدیل متن به گفتار  و برعکس آن، دستیارهای مجازی (مانند Siri و BERT) و انواع ربات‌های مکالمه مختلف می‌شود.

جمع‌بندی

به پایان مسیر تبدیل شدن به یک دیتاساینتیست رسیدیم اما این به معنای اتمام راه نیست. مانند هر حوزه دیگری که به فناوری مربوط است، پایانی وجود ندارد. دیتاساینس به سرعت رشد می‌کند و توسعه می‌یابد و در هر لحظه، الگوریتم‌ها و تکنیک‌های جدیدی در دست تحقیق هستند.

بنابراین، دیتاساینتیست بودن به این معنی است که باید به صورت مستمر در حال یادگیری باشید. هر چه قدر بیشتر به پیش بروید، دانش و سبک خود را توسعه خواهید داد، احتمالا به یک زمینه فرعی دیگر جذب خواهید شد، عمیق‌تر عمل خواهید کرد و شاید در آن زمینه فرعی، تخصص پیدا کنید. مهمترین چیزی که باید در حین سفر خود بدانید این است که شما می‌توانید و از سختی‌ها عبور خواهید کرد. برای تبدیل شدن به یک دیتا ساینتیست حرفه‌ای، فقط باید ذهن بازی داشته باشید و زمان و تلاش کافی را برای رسیدن به اهداف نهایی خود اختصاص دهید.