علم و تحلیل داده کاوی

در چندین سال اخیر که جهان پیشرفت چشمگیری از داده شده، حجم این داده‌ها و سرعت تولید آن‌ها با ظهور وب و البته شبکه‌های اجتماعی رشد فرایندی داشته و <<علم داده>> ، <<تحلیل داده>> ، <<داده کاوی>> با نرخ نجومی در حال رشد و توسعه هستند. با این وجود شرکت های زیادی به دنبال کارشناس در مورد تحلیل داده میگرند تا در تصمیم گیری ها کمک کننده باشند.
داده کاوی در سال‌های اخیر رشد زیادی در دنیای فناوری داشته است و نکته‌ی قابل توجه این است که این علم ظرفیت ایجاد تغییرات در تمامی زمینه‌ها را دارد. ما در این مقاله به مواردی همچون :
مفهوم تحلیل داده کاوی چیست؟
منظور از علم داده کاوی چیست؟
و تفاوت داده کاوی با ماشین را بیان خواهیم کرد.
گفته میشود قبل از خواندن ادامه این مقاله برای دید بهتر از تحلیل داده کاوی لطفا مقاله قبلی ما را مطالعه کنید.

داده ها و علم داده ها در دنیای امرزوی


داده‌ها به میزان هوشمندی که می‌توان از آن‌ها استخراج کرد مفید و حائز اهمیت هستند و  استخراج دانش و هوشمندی از داده‌ها، مستلزم انجام تحلیل‌های موثر و قدرت پردازش کامپیوتری بالا برای مواجهه با افزایش حجم داده‌ها است.
علم داده مفهومی است که برای داده های کلان بکار برده میشود، در واقع علوم داده فعالیت‌های گوناگونی را در بر می‌گیرد و شامل پاکسازی، آماده‌سازی و تحلیل داده می‌شود و از ترکیب مباحث مختلفی به وجود آمده و بر مبانی و روش‌های موجود در حوزه‌های مختلف علمی بنا شده‌اس که شامل موارد همچون ریاضیات ، آمار ، علوم کامپیوتری، مهندسی داده و دیگر استفاده میشود. علم داده برای یکپارچه‌سازی آمار، تحلیل داده، یادگیری ماشین و دیگر مفاهیم مرتبط تحت یک عنوان واحد است.

تاریخچه


در سال ۱۹۶۰ آماردانان اصطلاح “Data Fishing” یا “Data Dredging”به معنای “صید داده” را جهت کشف هر گونه ارتباط در حجم بسیار بزرگی از داده‌ها بدون در نظر گرفتن هیچگونه پیش فرضی بکار بردند. بعد از سی سال و با انباشته شدن داده‌ها در پایگاه داده اصطلاح داده کاوی در حدود سال ۱۹۹۰ رواج بیشتری یافت. اصطلاحات دیگری نظیر “Data Archaeology”یا “Information Harvesting” یا “Information Discovery” یا”Knowledge Extraction” نیز بکار رفته‌اند.

مهارت های لازم برای تبدیل شدن به یک متخصص داده


با وجود در خواست شرکت های بزرگ دنیا در حوضه داده باید بگم هر کسی که در این دامنه علاقمند است باید در سه مهارت کلیدی از جمله : تحلیل ، برنامه نویسی و دانش دامنه مهارت لازم را داشته باشد. در قسمت پایین به صورت شکل آن را بیان خواهیم کرد.

مهارت های لازم برای تبدیل شدن به یک متخصص داده

تحلیل داده کاوی


داده‌کاوی و علم داده هر دو از واژگان باب روز در قرن ۲۱ هستند. به همین دلیل است که اغلب افراد تمایل دارند تعاریف و تفاوت‌های آن‌ها را بدانند.علم داده یک واژه مادر است که تحلیل داده، داده‌کاوی، یادگیری ماشین و چندین مبحث مرتبط دیگر را در بر می‌گیرد. تحلیل‌گر داده بینش معنادار را از چندین منبع داده استخراج می‌کند.

مهارت های لازم برای به یک متخصص تحلیل داده کاوی


 یک دانشمند داده پرسش‌ها را طرح می‌کند و تحلیل‌گر داده پاسخ‌های یک مجموعه از پرسش‌ها را فراهم می‌کند. یکی از موارد مهم در این باره ریاضیات و الگوریتم هستند که نقش اساسی در داده‌کاوی دارند.
یک تحلیل‌گر داده باید قادر به دریافت یک مساله، پرسش یا موضوع خاص، تشریح اینکه این داده‌ها چطور به نظر می‌رسند.افرادی که تمایل دارند به تحلیل‌گر داده مبدل شوند، باید چهار مهارت زیر را کسب کنند.
– دانش دامنه

-آمار و احتمالات و جبر خطی

-الگوریتم‌های داده‌کاوی و یادگیری ماشین

-یک زبان برنامه‌نویسی محاسباتی مانند R و یک زبان اسکریپت‌ نویسی مانند پایتون

در این مقاله مفهوم کلی درباره تحلیل داده کاوی و تاریخچه آن را بررسی کردیم و همچنین مهارت لازم برای تبدیل شدن به متخصص داده کاوی که یکی از موارد مهم بشمارد میآید. از آنجا که هنوز داده کاوی موارد مختلفی را دارد پس با ما باشید تا در مقاله بعدی اهمیت و الگوریتم داده کاوی را بررسی کنیم.

پاسخی بگذارید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

Privacy Settings
We use cookies to enhance your experience while using our website. If you are using our Services via a browser you can restrict, block or remove cookies through your web browser settings. We also use content and scripts from third parties that may use tracking technologies. You can selectively provide your consent below to allow such third party embeds. For complete information about the cookies we use, data we collect and how we process them, please check our Privacy Policy
Youtube
Consent to display content from Youtube
Vimeo
Consent to display content from Vimeo
Google Maps
Consent to display content from Google
Spotify
Consent to display content from Spotify
Sound Cloud
Consent to display content from Sound