داده کاوی چیست؟ بازار کار دیتا ماینینگ Data Mining در ایران

با پیشرفت تکنولوژی، ما می‌توانیم به صورت شبانه‌روزی داده جمع‌آوری کنیم. هر کاربر دیجیتال، یک ردپای منحصر به فرد خود را دارد. شرکت‌ها می‌توانند این ردپاها را تحلیل کنند تا رفتارهای کاربرها را بفهمند و رفتارهای آینده‌شان را پیش‌بینی کنند. همچنین این داده‌ها می‌توانند مربوط به کارمندها و فرایندهای یک شرکت باشند. شرکت‌ها می‌توانند از این اطلاعات برای بهبود فرآیندهایشان استفاده کنند. نکته مهم این است که شرکت‌ها باید برای درک این داده‌ها، یک کارمند با مهارت داده کاوی (Data Mining) استخدام کنند.

یک متخصص داده می‌تواند با استفاده از نرم‌افزارها و ابزارهای مختلف یکی از تکنیک‌های موجود را به کار بگیرد و از داده‌های موجود اطلاعات مورد نیاز شرکت‌ها و کسب و کارها را استخراج کند. در این مقاله از ویستا سامانه آسا قصد داریم، هر آن چه برای آشنایی با حوزه داده کاوی و شغل‌های مربوط به آن را نیاز دارید، در اختیارتان قرار دهیم. با ما همراه باشید.

تفاوت بین داده (Data) و اطلاعات (Information)

قبل از اینکه به سراغ موضوع اصلی برویم، نیار است که اول درباره داده و اطلاعات حرف بزنیم و ببینیم چه تفاوتی با هم دارند. به طور خلاصه، داده‌ها (Data) مجموعه‌ای از حقایق خام هستند که به خودی خود معنی خاصی ندارند. این‌ها می‌توانند شامل اعداد، کلمات، اندازه‌گیری‌ها، مشاهدات یا حتی تصاویر باشند. نکته مهم این است که داده‌ها به تنهایی اغلب ناقص، بدون زمینه و بدون تفسیر هستند.

به عنوان مثال، اعداد ۱۰، ۲۰، ۳۰ بدون هیچ زمینه‌ای یک مجموعه داده هستند.

در مقابل اطلاعات (Information)، حاصل پردازش، سازماندهی یا تحلیل داده‌ها است که باعث می‌شود داده‌ها معنادار و مفید شوند، اغلب به صورت پاسخ به یک سؤال خاص یا به منظور رفع نیازی خاص ارائه می‌شوند و زمانی به وجود می‌آیند که داده‌ها در زمینه‌ای قرار گیرند و با تفسیر همراه شوند.

به عنوان مثال، اگر بگوییم که اعداد ۱۰، ۲۰، ۳۰ دمای هوا در سه روز متوالی است، این داده‌ها به اطلاعات تبدیل می‌شوند چرا که زمینه و معنا پیدا کرده‌اند.

بنابراین، داده‌ها مواد خامی هستند که از طریق تحلیل و پردازش به اطلاعات مفید تبدیل می‌شوند. این تبدیل از طریق افزودن زمینه، ساختار و معنا به داده‌ها انجام می‌شود.

داده کاوی یا دیتا ماینینگ چیست؟

دیتا ماینینگ فرآیندی است که شرکت‌ها از آن برای تبدیل داده‌های خام به اطلاعات مفید استفاده می‌‌کنند. طی این فرآیند کسب‌وکارها با استفاده از نرم‌افزار‌ها، الگوهای موجود در دسته‌های بزرگ داده‌ها را پیدا می‌کنند و از این طریق، درباره مشتریان خود اطلاعات بیشتری به دست می‌آورند. آن‌ها با داشتن این اطلاعات می‌توانند استراتژی‌های بازاریابی موثرتری را توسعه دهند، فروششان را افزایش و هزینه‌هایشان را کاهش دهند.

به عبارت دیگر Data Mining، بخش کلیدی تجزیه و تحلیل داده و یکی از رشته‌های اصلی در علم داده است که از تکنیک‌های تجزیه و تحلیل پیشرفته برای یافتن اطلاعات مفید در مجموعه داده‌ها استفاده می‌کند. ناگفته نماند که میزان تاثیرگذاری داده کاوی به جمع‌آوری موثر داده‌ها، ذخیره‌سازی و پردازش کامپیوتری آن‌ها بستگی دارد.

تاریخچه دیتا ماینینگ (Data Mining)

جالب است بدانید که مفهوم داده‌کاوی حتی قبل از ساخت اولین کامپیوترها وجود داشته است! این مفهوم اولین بار بعد از مطرح شدن قضیه بیز در سال ۱۷۶۳ و کشف تحلیل رگرسیون در سال ۱۸۰۵ میلادی وارد میدان شد. ظهور ماشین جهانی تورینگ (۱۹۳۶)، کشف شبکه‌های عصبی (۱۹۴۳)، توسعه پایگاه‌های داده (دهه ۱۹۷۰) و الگوریتم‌های ژنتیک (۱۹۷۵) و پدیدار شدن کشف دانش در پایگاه‌های داده (۱۹۸۹) کم کم درک مدرن ما از این تکنیک را شکل دادند.

همچنین با رشد پردازنده‌های کامپیوتری، ذخیره‌سازی داده‌ها و فناوری در دهه‌های ۱۹۹۰ و ۲۰۰۰، داده‌کاوی نه تنها قدرتمندتر، بلکه در موقعیت‌های مختلف غنی‌تر هم شد. در سال ۲۰۰۳، کتاب مانی‌بال (Moneyball)، از طریق داستانِ رویکرد تحلیل‌محور یک تیم بیسبال حرفه‌ای، داده‌ کاوی را به مخاطبان بسیار گسترده‌تری در جهان معرفی کرد. در حال حاضر، با به کارگیری راه‌حل‌های مبتنی بر بیگ دیتا در موقعیت‌های مختلف، این روش نقش مهمی در صنایع بی‌شماری ایفا می‌کند.

تفاوت بین داده کاوی و علم داده در چیست؟

علم داده، از عباراتی است که در زمان صحبت از حوزه داده، در کنار دیتا ماینینگ قرار می‌گیرد. اما این دو حوزه تفاوت‌هایی دارند که در ادامه به آن‌‌ها اشاره می‌کنیم. به طور خلاصه تفاوت بین داده‌کاوی (Data Mining) و علم داده (Data Science) در ماهیت و دامنه کاربردهای آن‌ها قرار دارد. هرچند که این دو حوزه اغلب به هم مرتبط هستند و از ابزارها و روش‌های مشابهی استفاده می‌کنند، اما اهداف و تمرکز آن‌ها متفاوت است.

داده کاوی (Data Mining)، به فرآیند استخراج الگوها و دانش از مجموعه‌های بزرگ داده می‌پردازد و هدف آن کشف روابط، الگوها و دانش نهفته در داده‌ها است. این حوزه بیشتر بر تکنیک‌های خاص تحلیلی مانند خوشه‌بندی، تجزیه و تحلیل انجمنی و رگرسیون تمرکز دارد و بخشی از فرآیند علم داده است؛ اما تنها بخشی از کل داستان و نه همه آن.

در مقابل علم داده (Data Science)، یک حوزه گسترده‌تر است که شامل جمع‌آوری، پاک‌سازی، تحلیل، و تفسیر داده‌ها می‌شود و علاوه بر داده کاوی، به پیش‌پردازش داده، آمار، یادگیری ماشین، و تحلیل پیش‌بینی‌کننده هم می‌پردازد. هدف علم داده ایجاد بینش و تصمیم‌گیری‌های داده‌محور است که می‌تواند برای حل مسائل کسب‌و‌کاری، علمی و اجتماعی به کار گرفته شود.

بنابراین، در حالی که داده کاوی بر استخراج دانش و الگوها از داده‌ها تمرکز دارد، علم داده یک حوزه جامع‌تر است که شامل استخراج داده و دیگر جنبه‌های تحلیل داده هم می‌شود.

دیتا ماینینگ چطور کار می‌کند؟

دیتا ماینینگ معمولا توسط دانشمندان داده و سایر متخصصان هوش تجاری (BI) و تحلیل‌گران داده انجام می‌شود. البته تحلیلگران کسب‌وکار، مدیران اجرایی و افرادی که در زمینه دیتا ساینس یا علم داده کار می‌کنند هم می‌توانند وظایف مربوط به Data Mining را انجام دهند.  یادگیری ماشین و تحلیل آماری، عناصر اصلی داده‌ کاوی هستند که به همراه تسک‌های مدیریت داده برای آماده‌سازی داده‌ها و بعد تحلیل آن‌ها استفاده می‌شوند.

الگوریتم‌های یادگیری ماشین و ابزارهای هوش مصنوعی (AI)، بیشتر فرآیندهای داده‌کاوی را خودکار کرده‌اند. با کمک این دو، استخراج مجموعه‌ داده‌های عظیم مانند پایگاه‌های اطلاعاتی مشتریان، سوابق تراکنش‌ها و فایل‌های گزارش از سرورهای وب، اپلیکیشن‌های موبایل و حسگرها آسان‌تر از گذشته انجام می‌شوند.

به طور کلی فرآیند Data Mining را می‌توان به چهار مرحله اصلی تقسیم کرد:

جمع‌آوری داده‌ها:

در این مرحله داده‌های مربوط به یک برنامه تحلیلی شناسایی و جمع‌آوری می‌شوند. داده‌ها ممکن است از سیستم‌ها و منابع داده مختلف، انبارهای داده یا دریاچه‌های داده جمع‌آوری شوند. دریاچه داده (Data Lake)‌ مخزن داده‌ای رایج در در محیط‌های کلان داده است که ترکیبی از داده‌های ساختار یافته و بدون ساختار را شامل می‌شود. همچنین در این مرحله ممکن است از منابع داده خارجی هم استفاده شود.

داده‌ها از هر کجا که بیایند، اغلب یک دانشمند داده آن‌ها را برای مراحل باقی‌مانده در فرآیند، به دریاچه داده منتقل می‌کند.

آماده‌سازی داده‌ها:

این مرحله شامل مجموعه‌ای از گام‌ها به منظور آماده‌سازی داده‌ها برای استخراج است. این کار با کاوش، پروفایل‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها آغاز می‌شود و بعد با تمیز کردن یا پاکسازی داده‌ها برای رفع خطاها و سایر مشکلات کیفیت داده، ادامه پیدا می‌کند.

در این مرحله همچنین برای سازگاری مجموعه داده‌ها، برخی از این داده‌ها تبدیل به فرمت مورد نظر می‌شوند؛ مگر اینکه دانشمند داده‌ای به دنبال تجزیه و تحلیل داده‌های خام فیلتر نشده برای یک کاربرد خاص باشد.

استخراج یا کاوش داده‌ها:

وقتی داده‌ها آماده شدند، یک دانشمند داده تکنیک داده کاوی مناسب را انتخاب می‌کند و بعد برای شروع استخراج اطلاعات، یک یا چند الگوریتم را پیاده‌سازی می‌کند.

در برنامه‌های یادگیری ماشین، الگوریتم‌ها معمولاً باید بر روی مجموعه داده‌های نمونه آموزش داده شوند تا قبل از اجرای آن‌ها روی مجموعه کامل داده‌ها، به دنبال اطلاعات مورد نظر دانشمند داده باشند.

تجزیه و تحلیل و تفسیر داده‌‌ها:

از نتایج داده کاوی برای ایجاد مدل‌های تحلیلی استفاده می‌شود که به تصمیم‌گیری و سایر اقدامات کسب و کاری کمک می‌کنند. در این مرحله دانشمند داده یا یکی دیگر از اعضای تیم علم داده باید یافته‌ها را به مدیران تجاری و کاربران در میان بگذارد. این کار اغلب  از طریق تصویرسازی داده‌ها و استفاده از تکنیک‌های داستان‌سرایی داده انجام می‌شود.

انواع تکنیک‌های دیتا ماینینگ

در این روش تکنیک‌های مختلفی وجود دارند که می‌توانیم از آن‌ها در کاربردهای مختلف علم داده استفاده کنیم. استخراج قوانین انجمنی یا وابستگی، کلاس‌بندی، کلاسترینگ، رگرسیون و شبکه‌های عصبی از شناخته‌شده‌ترین‌های این تکنیک‌ها هستند که در زیر معرفی کوتاهی از هر کدام را آورده‌ایم.

استخراج قوانین وابستگی (Association rule mining)

در داده کاوی قوانین وابستگی عبارت‌های if-then هستند که روابط بین داده را مشخص می‌کنند. از معیارهای «پشتیبان و اطمینان» برای ارزیابی این روابط استفاده می‌شوند؛ معیار پشتیبان مشخص می‌کند که عناصر مرتبط چندبار در مجموعه داده دیده شده‌اند و معیار اطمینان مشخص می‌کند که یک گزاره if-then، چند بار اتفاق افتاده است.

کلاس‌بندی یا طبقه‌بندی (Classification)

در این رویکرد، داده‌ها به کلاس‌های از پیش تعیین شده‌ای اختصاص داده می‌شوند. این کلاس‌ها، مشخصه‌های آیتم‌ها را توصیف می‌کنند یا نشان می‌دهند که داده‌های مختلف چه اشتراکاتی با هم دارند. با این تکنیک داده کاوی داده‌های اساسی (underlying data) بر اساس ویژگی‌های مشترکی که دارند، به طور منظم‌تری دسته‌بندی و خلاصه می‌شوند.

خوشه‌بندی یا کلاسترینگ (Clustering)

این تکنیک شبیه کلاس‌بندی است. با این حال، تکنیک خوشه‌بندی، شباهت‌های بین اشیاء را شناسایی می‌کند و بعد آیتم‌ها را بر اساس چیز‌هایی که آن‌ها را از هم متمایز و متفاوت می‌کند، گروه‌بندی می‌کند. در حالی که کلاس‌بندی منجر به گروه‌هایی مانند «شامپو»، «نرم‌کننده»، «صابون» و «خمیر دندان» می‌شود، خروجی کلاسترینگ گروه‌هایی مانند «مراقبت از مو» و «سلامت دندان» است.

رگرسیون (Regression)

این تکنیک برای پیش‌بینی مقادیر عددی به کار می‌رود. با رگرسیون بر اساس مجموعه‌ای از متغیرها، ارتباط بین داده‌ها کشف می‌شود. رگرسیون خطی ساده، رگرسیون خطی چندگانه و رگرسیون چند جمله‌ای نمونه‌هایی از رگرسیون‌هایی هستند که در Data Mining استفاده می‌شوند. گفتنی است، درخت تصمیم و برخی روش‌های طبقه‌بندی دیگر هم می‌توانند در رگرسیون مورد استفاده قرار بگیرند.

شبکه‌های عصبی (Neural networks)

شبکه عصبی مجموعه‌ای از الگوریتم‌هایی هستند که فعالیت مغز انسان را شبیه‌سازی می‌کند. شبکه‌های عصبی به‌ ویژه در کاربردهای پیچیده تشخیص الگو مانند یادگیری عمیق یا دیپ لرنینگ مفیدند.

ابزارها و زبان‌های برنامه‌نویسی مناسب داده کاوی

در حال حاضر عرضه‌کننده‌ها یا فروشندگان زیادی هستند که ابزارهای دیتا ماینینگ ارائه می‌دهند؛ این ابزارها، معمولاً به عنوان بخشی از پلتفرم‌های نرم‌افزاری هستند که انواع دیگری از علم داده و ابزارهای تجزیه و تحلیل پیشرفته را هم شامل می‌شوند.

قابلیت‌های آماده‌سازی داده، الگوریتم‌های داخلی و پیش‌فرض، پشتیبانی از مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده، یک محیط توسعه مبتنی بر رابط کاربری گرافیکی و ابزارهایی برای استقرار مدل‌ها و امتیازدهی به نحوه عملکرد آن‌ها از ویژگی‌های کلیدی هستند که نرم‌افزار‌های داده کاوی ارائه می‌دهند.

مهم‌ترین عرضه‌کننده‌هایی که ابزارهای دیتا ماینینگ  ارائه می‌دهند عبارتند از:

• Google
• IBM
• Microsoft
• SAP
• AWS
• SAS Institute
• RapidMiner
• Knime
• Tibco Software
• Alteryx
• Databricks
• Dataiku
• DataRobot
• H2O.ai
• Oracle

همچنین انواع فناوری‌های منبع باز (Open Source) رایگانی هم وجود دارند که می‌توانند برای استخراج داده‌ها استفاده شوند؛ از جمله DataMelt، Elki، Orange، Rattle، scikit-learn و Weka. بعضی از عرضه‌کننده‌های نرم‌افزار هم گزینه‌های منبع باز ارائه می‌دهند. حال که با ارائه‌دهندگان ابزارهای داده کاوی آشنا شدیم، بد نیست در مورد زبان‌های برنامه‌نویسی مورد استفاده برای دیتا ماینینگ هم صحبت کنیم.

دانشمندان داده از زبان‌های برنامه‌نویسی مختلفی برای ذخیره، سازماندهی و تجسم و تصویرسازی داده‌ها استفاده می‌کنند. پایتون، جاوا، آر (R)، اس‌کیوال (SQL)، آپاچی اسپارک، هدوپ، نواس‌کیو‌ال (NoSQL) از رایج‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی هستند که به عنوان ابزارهای دیتا ماینینگ هم شناخته می‌شوند.

داده کاوی چه مزیت‌هایی دارد؟

با توجه به این که در دنیای امروز، ما در حجم زیادی از داده‌ها غرق شده‌ایم، کاوش در داده‌ها و استفاده از آن امری ضروریست و قطع به یقین می‌دانیم که داده کاوی مزایای زیادی به همراه دارد. با این حال در این جا می‌خواهیم چند مورد از مزیت‌های عینی استخراج داده‌ها را ذکر کنیم. به طور خلاصه، بازاریابی و فروش موثرتر، ارائه خدمات بهتر به مشتریان، بهبود مدیریت زنجیره تامین، افزایش بهره‌وری در تولید، مدیریت ریسک قوی‌تر و کاهش هزینه‌های کسب و کارها از مزایایی هستند که کسب و کارها با استفاده از Data Mining از آن‌ها بهره می‌برند.

اهمیت دیتاماینینگ برای کسب و کارها

به زبان ساده، آنالیز داده کسب و کار را بهبود می‌بخشد. می‌تواند در هزینه‌ها صرفه‌جویی کند، مزیت رقابتی ایجاد کند، تجربه مشتری را بهبود بخشد و مشتریان جدید و جریان‌های درآمدی را شناسایی کند.

بر اساس یک نظرسنجی که در سال ۲۰۱۸ توسط شرکت مایکرواستراتژی (MicroStrategy)‌ انجام شده است، ۶۳ درصد از پاسخ‌دهندگان گفتند که تجزیه و تحلیل داده‌ها، کارایی و بهره‌وری شرکت آن‌ها را بهبود بخشیده است، ۵۷ درصد گفتند که داده کاوی به آن‌ها کمک می‌کند سریعتر تصمیم بگیرند و ۵۱ درصد به بهبود عملکرد مالی‌شان اشاره کردند. در تصویر زیر گزارش کامل‌تری از این نظرسنجی را مشاهده می‌کنید.

البته تا الان که چند سالی از این نظرسنجی گذشته، حتما این درصدها هم افزایش پیدا کرده است. ترجمه مستقیم عبارت دیتا ماینینگ استخراج داده است. کلمه استخراج ما را یاد استخراج معدن می‌اندازد؛ استخراج چیزهای با ارزش. کاری که در داده کاوی یا همان دیتا ماینینگ هم انجام می‌دهیم، استخراج است! استخراج یا کشف اطلاعات با ارزش از داده‌های خام.

در دنیای مصرف‌کننده‌ای که غرق در داده‌ها است، شرکت‌ها به روش‌های کارآمدی برای بررسی داده‌ها نیاز دارند تا بتوانند نکات مرتبط و قابل اجرای  آن  را پیدا کنند. آن‌ها می‌توانند تمام داده‌های موجود را سفارشی (Customize) کنند تا متوجه شوند چه کسی محصولاتشان را می‌خرد، کجا آن‌ها را می‌خرد و چگونه می‌توانند بیشتر بفروشند.

سرعت، یکی از مزایای اصلی Data Mining است. دهه‌ها پیش، برای تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌های بزرگ، هفته‌ها یا ماه‌ها زمان نیاز بود. بانک‌ها و شرکت‌های کارت اعتباری مجبور بودند میلیون‌ها رکورد را برای کشف تقلب یا خطا بررسی کنند. اکنون با پیشرفت در زمینه‌های شبکه‌های عصبی، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، شرکت‌ها می‌توانند این مجموعه داده‌های عظیم را در چند ساعت یا حتی چند دقیقه تجزیه و تحلیل کنند. تمام این‌ها و چندین موارد دیگر از مزایای اصلی این روش هستند. بدون شک در دنیای داده‌محور امروز، این که بتوانیم از داد‌ه‌ها استفاده کنیم، یک نیاز اساسی است. نیازی که رشته‌هایی مثل داده کاوی آن را برطرف می‌کنند.

ارتباط کسب‌و‌کارهای آنلاین و داده‌کاوی چیست؟

ارتباط بین کسب‌و‌کارهای آنلاین و داده‌کاوی بسیار مهم و عمیق است و شیوه‌های مختلفی کاربرد دارد. در ادامه چند مورد از این شیوه‌های موجود را ذکر کرده‌ایم:

• شناخت مشتری:این حوزه به کسب‌و‌کارهای آنلاین کمک می‌کند تا الگوهای رفتاری، ترجیحات و نیازهای مشتریان خود را بهتر درک کنند. این شناخت از طریق تجزیه و تحلیل داده‌های جمع‌آوری شده از وب‌سایت‌ها، شبکه‌های اجتماعی، تراکنش‌های خرید و غیره به دست می‌آید.
• توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده: با استفاده از تکنیک‌های دیتا ماینینگ، کسب‌و‌کارهای آنلاین می‌توانند توصیه‌های محصول یا خدمات را بر اساس تاریخچه خرید، جستجوها و رفتار کاربران شخصی‌سازی کنند.
• پیش‌بینی روندها: داده‌کاوی به کسب‌و‌کارها امکان می‌دهد تا روندهای فعلی و آینده بازار را پیش‌بینی کنند. این امر می‌تواند در تصمیم‌گیری‌های استراتژیک مانند مدیریت موجودی، برنامه‌ریزی تبلیغات و توسعه محصول کمک کننده باشد.
• بهینه‌سازی قیمت‌گذاری: دیتاماینینگ می‌تواند در شناسایی الگوهای قیمتی موثر بر فروش کمک کند، که این امر به کسب‌و‌کارها اجازه می‌دهد تا قیمت‌های خود را به طور دینامیک تنظیم کنند.
• کشف تقلب: در بخش‌های مانند بانکداری آنلاین و خرده‌فروشی، استخراج داده می‌تواند به شناسایی تراکنش‌های مشکوک و جلوگیری از تقلب کمک کند.
• بهبود تجربه کاربری (UX): اسخراج داده به تجزیه و تحلیل رفتار کاربران در وب‌سایت‌ها کمک کرده و این اطلاعات را برای بهبود طراحی وب‌سایت و تجربه کلی کاربران استفاده می‌کند.

دیتا ماینینگ در چه صنایعی کاربرد دارد؟

به طور کلی هر صنعتی که با داده‌ها سر و کار دارد، می‌تواند با داده کاوی سطح کار خود را بالاتر ببرد. با این حال صنایعی وجود دارند که دیتا ماینینگ می‌تواند یک عنصر بسیار تأثیرگذار و حیاتی برای آن‌ها باشد. ریتیل یا خرده‌فروشی، بیمه، ساخت و تولید، سرگرمی، آموزش، حمل و نقل، بانکداری و مالی، رسانه و ارتباطات و همچنین مراقبت‌های بهداشتی چند مورد از موارد پرشمار این صنایع هستند.

۷ مهارت مهمی که برای کار در حوزه داده‌ کاوی باید داشته باشید!

برای کار در حوزه داده کاوی هم مانند تمام حوزه‌های دیگر باید مجموعه‌ای مهارت‌های مختص این حوزه را داشته باشید. در این بخش می‌خواهیم درباره چند مهارت مهم که می‌توانند شما را به یک حرفه‌ای در حوزه داده‌ کاوی تبدیل کنند، صحبت کنیم.

۱- دانش کامل نرم‌افزاری

داده کاوی یک زمینه غیرفنی نیست. رشته‌ای است که در حوزه علوم کامپیوتر است و با تکنولوژی ارتباط دارد. نرم‌افزار هم جزء غیر قابل تفکیک تکنولوژی کامپیوتر است. بنابراین کسب دانش کامل و تجربه عملی از نرم‌افزارهایی مانند SAS، Java، Php، Perl، Hadoop، Spark، Hive و غیره به شما کمک می‌کند تا داده‌ها را استخراج کنید و همچنین آن‌ها را در مجموعه داده‌ها ساختار دهید. تسلط بر این نرم‌افزارها شما را به یک نیروی ارزشمند برای هر شرکتی تبدیل می‌کند. همه این نرم‌افزارها را می‌توانید با گذراندن یک دوره علم داده یاد بگیرید.

۲- تسلط بر حداقل یک زبان برنامه‌نویسی

تکنولوژی همیشه رو به پیشرفت است چرا که در آن نوآوری و اختراع وجود دارد. در زمینه کامپیوتر، برنامه‌نویسی شالوده همه رشته‌‌‌ها است. پس اگر قصد دارید متخصص داده کاوی باشید، به هیچ وجه نمی‌توانید از برنامه‌نویسی فرار کنید. در قسمت ابزارها و زبان‌های برنامه‌نویسی همین مقاله، زبان‌های برنامه‌نویسی که برای داده کاوی استفاده می‌شوند را ذکر کردیم. هر کدام از این زبان‌ها کاربردها و ویژگی‌های خود را دارند که شما می‌توانید بر حسب نیاز خود آن‌ها را یاد بگیرید و به کار ببرید.

۳- داشتن اطلاعات درباره پایگاه‌های داده و سیستم‌های عامل

عنوان «داده کاوی» به خودی خود اهمیت داده در این حوزه را نشان می‌دهد. داده‌‌ها، اطلاعات هستند؛ اطلاعاتی که از منابع مختلف به دست می‌آیند و حجم و مقدار آن‌‌ها خیره‌کننده است. از این رو، برای مدیریت موثر و کارآمد مجموعه داده‌های بزرگ به عنوان مهارت‌ مهم داده کاوی، به کسب دانش درباره پایگاه داده و مدیریت آن نیاز دارید. سیستم عامل هم در واقع روح کامپیوتر است و کل کار دستگاه به آن بستگی دارد؛ بنابراین باید درباره سیستم‌ عامل‌های مختلف اطلاعات داشته باشید تا بتوانید بسته به کاربردتان از آن‌ها استفاده کنید.

۴- مبانی آمار

داده کاوی، فقط جمع‌آوری داده‌ها از طریق کد نوشتن یا تسهیل یادگیری ماشین نیست. به عنوان یک متخصص داده کاوی، شما باید بتوانید داده‌هایی را که استخراج می‌کنید، ارزیابی کنید. آشنایی با علوم آماری، شامل احتمال، جبر خطی، همبستگی و رگرسیون به شما این امکان را می‌دهد که مشکلات را شناسایی و کشف کنید.

۵- مهارت‌های ارتباطی قوی

داده یعنی اطلاعات! اطلاعاتی وجود دارند که می‌توانند توسط نرم‌افزار‌های کامپیوتری پردازش شوند تا خروجی‌ای تولید کنند که افراد عادی بتوانند به راحت‌ترین شکل ممکن از آن‌ها در جهت منافع خود استفاده کنند. اگر داده‌ها نتوانند به روش صحیح به دیگران منتقل شوند، اهمیتی ندارند. اینجاست که اهمیت داشتن مهارت‌های ارتباطی قوی مشخص می‌شود. به عنوان یک دانشمند داده، باید بتوانید داده‌ها را به کارآمدترین روش برای دیگران توضیح دهید. این یکی از مهارت‌های غیر فنی یا همان مهارت‌های نرم داده کاوی است.

۶- ایجاد داشبوردها

به عنوان یک متخصص داده کاوی، باید کاری کنید که اعضای شرکتتان بتوانند بدون نیاز به کمک شما، داده‌ها را ببینند و درک کنند. اگر برای درک تمام داده‌ها حضور شما الزامی باشد، در برخی مواقع ممکن است، گرفتن تصمیمات حیاتی به تعویق بیفتد. بنابراین با ایجاد یک داشبورد، می‌توانید کاری کنید که کارمندان غیر فنی شرکت به سرعت به داده‌هایی که ساختار داده‌اید، بدون کمک شما دسترسی پیدا کرده و درک کنند.

۷- حل مسئله

کار یک متخصص داده کاوی، استخراج و درک داده‌هایی است که توسط شرکت جمع‌آوری شده‌اند، اما این متخصص در طول این فرآیند، با موانع بسیاری روبرو می‌شود. این موانع ممکن است محدودیت‌های مالی شرکت باشند یا یک نقص در نرم‌افزاری که استفاده می‌کنید. داشتن دانش برای مقابله با این مشکلات یک مهارت مهم است. بهتر است یاد بگیرید که چگونه با تفکر هوشمندانه و خلاقانه خود را از این محدودیت‌ها بیرون بکشید و راه خود را باز کنید.

هر شرایطی که پیش بیاید، مهارت‌های قوی حل مسئله برای هر کسی که در حرفه داده کاوی مشغول به کار است، یک مزیت باورنکردنی است. 

برای ورود به حرفه داده کاوی چکار کنیم؟

بسیاری از کسانی که مشتاقند در زمینه داده کاوی کار کنند، این سوال را در ذهن خود دارند که «چگونه یک شغل مرتبط با داده کاوی پیدا کنیم؟» بهترین پاسخ به این سوال این است که تجربه کار بر روی پروژه‌های داده کاوی را به دست آورید. اما چطور؟

راه‌های مختلفی برای کسب این تجربه وجود دارد. یکی از راه‌های خوب انجام دوره کارآموزی است. بسیاری از شرکت‌های کوچک و بزرگ چنین دوره‌هایی را ارائه می‌دهند. این دوره‌های کارآموزی مدت زمانی محدود و از پیش تعریف شده‌ای دارند و در آن‌ها شما فقط روی یک پروژه یا دامنه خاص کار می‌کنید. این دوره‌ها به شما کمک می‌کنند تا تجربه واقعی کار داده کاوی در یک صنعت خاص را به دست آورید.

در کنار این، شما می‌توانید به صورت فریلنس کار کنید و پروژه‌های داده کاوی را خودتان انجام دهید. این کار به شما کمک می‌کند با انجام پروژه‌های مختلف نسبت به سایر علاقه‌مندان به داده کاوی برتری داشته باشید و کم کم به یک متخصص تبدیل شوید.

وضعیت بازار کار داده کاوی در ایران

داده‌ها، امروز به بخش جدایی‌ناپذیر اکثر کسب و کارها، به خصوص کسب و کارهای دیجیتالی تبدیل شده‌اند. از این رو نیاز به کسی که بتواند از این داده‌ها، اطلاعات مهم را استخراج کند، حسی‌است که اکثر کسب و کارها تجربه می‌کنند.

نتایج جستجوی عبارت‌های «داده کاوی» و «دیتا ماینینگ» در پلتفرم‌های کاریابی داخلی هم، این واقعیت را تایید می‌کند. نکته مهم دیگر این که معمولا شرکت‌های پیشرو و بزرگ هستند که به دنبال نیروهای متخصص داده هستند، پس میزان پرداختی به این نیروها هم قابل توجه است. البته درباره حقوق دریافتی متخصصان داده کاوی در ایران، اطلاعات دقیقی نداریم.

با این حال وب‌سایت glassdoor نشان می‌دهد که هر فرد با سابقه کاری زیر یک سال در صنایع مختلف، به طور متوسط ۸۲ هزار دلار و افراد با سابقه کاری ۱ تا ۳ سال تا ۹۰ هزار دلار دریافتی دارند.

جمع‌بندی

کسب و کارهای مدرن توانایی جمع‌آوری داده‌ها در مورد مشتریان، محصولات، خطوط تولید، کارمندان و ویترین فروشگاهها را دارند. این اطلاعات تصادفی ممکن است حرفی برای گفتن نداشته باشند اما استفاده از تکنیک‌ها، برنامه‌ها و ابزارهای داده کاوی کمک می‌کند تا اطلاعات را در کنار هم قرار دهید و ارزش ایجاد کنید. هدف نهایی فرآیند داده کاوی گردآوری داده‌ها، تجزیه و تحلیل نتایج و اجرای استراتژی‌های عملیاتی بر اساس نتایج به دست آمده از داده کاوی (Data Mining) است.

 

داده کاوی یا دیتا ماینینگ چیست؟

.فرآیندی است که شرکت‌ها از آن برای تبدیل داده‌های خام به اطلاعات مفید استفاده می‌کنند. طی این فرآیند، با استفاده از نرم‌افزارها، الگوهای موجود در دسته‌های بزرگ داده‌ها را پیدا می‌کنند

پیش نیازهای یادگیری داده کاوی چیست؟

پیش نیازهای یادگیری داده کاوی شامل دانش آمار و احتمال، برنامه‌نویسی (معمولا در زبان‌های Python یا R)، پایگاه داده و SQL، مهارت‌های ریاضی، مفاهیم یادگیری ماشین، تجزیه و تحلیل داده‌ها، مهارت‌های ارتباطی و تجاری، فهم داده‌های بزرگ و آگاهی از اخلاق و حریم خصوصی داده‌ها است.

تفاوت بین داده کاوی و علم داده چیست؟

داده کاوی بر استخراج الگوها و دانش از مجموعه‌های بزرگ داده تمرکز دارد، در حالی که علم داده یک حوزه گسترده‌تر است که شامل جمع‌آوری، پاک‌سازی، تحلیل، و تفسیر داده‌ها است.