دیتا ساینتیست کیست؟ ۱۰ مهارت مورد نیاز برای یک دانشمند داده

علم داده به عنوان یکی از حوزه‌های جدید در دانش امروز به سرعت در حال رشد است و نیاز به دانشمندان داده یا همان دیتا ساینتیست‌ها هر روز افزایش پیدا می‌کند. 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، برای این که دانشمند داده شوید، نیاز به مدرک ندارید. اگر برای یادگیری مطالب جدید آماده‌اید، زمان کافی در نظر گرفته‌اید و پرتلاش هستید، تبریک می‌گوییم! شما می‌توانید یک دانشمند داده شوید.

نقشه راه تبدیل شدن به یک دانشمند داده

اینترنت پر از آموزش‌هایی است که در مورد جزئیات بخش‌های مختلف علم داده، مثل اصول ماشین لرنینگ، پردازش زبان‌های متفاوت، تشخیص گفتار و دیگر جادوهای شگفت انگیز علم داده صحبت می‌کنند، اما برای یک تازه‌‌وارد، این حجم از اطلاعات ممکن است زیاد باشد و باعث سردرگمی شود. اصلا دور از ذهن نیست که نوآموزها در برابر این مفاهیم جدید دچار سرخوردگی شوند و کار را رها کنند.

بیشتر بخوانید: بیگ دیتا چیست؟

راه حل این مشکل، داشتن یک نقشه راه ساختاریافته و شفاف است. نقشه راهی که به شما می‌گوید چه مهارت‌هایی باید یاد بگیرید و در کل چه مسیری باید طی کنید تا به یک دانشمند داده تبدیل شوید. در این مقاله، ما سعی می‌کنیم یک نقشه راه ۱۰ مرحله‌ای، از ابتدا تا انتهای مسیری که باید در طول سفر یادگیری علم داده طی کنید، برای شما ترسیم کنیم. فراموش نکنید که سوالاتتان درباره هر کدام از این مراحل را می‌توانید در بخش نظرات پایان مقاله بپرسید و ابهاماتتان را رفع کنید.

مهارت ۱: برنامه‌نویسی (Programming)

یکی از ۱۰ مهارت مهم یک دانشمند داده، توانایی کار با زبان‌های برنامه نویسی است. اگر در زمینه فنی تازه کار هستید، بهتر است اول یک زبان برنامه مختص کار بار داده را یاد بگیرید. در حال حاضر، دو زبان برنامه‌ نویسی پایتون و R بیشتر در علم داده مورد استفاده قرار می‌گیرند. با توجه به فراگیری حوزه داده و این زبان‌های برنامه نویسی، دسترسی به منابع آموزشی مورد نیازتان، بسیار راحت است.

توضیح کوتاهی درباره هر کدام از این زبان‌ها را در زیر ببینید:

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

مهارت ۲: پایگاه داده (Databases)

قلب علم داده، اطلاعات است. می‌توانیم علم داده را هنر داستان‌‌سرایی با استفاده از داده‌ها بنامیم. 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 مهارت مهم برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده 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. خوشبختانه دسترسی به منابع آموزشی پایگاه داده هم به راحتی دسترسی به آموزش پایتون است.

مهارت ۳: ریاضیات (Math)

علم داده بر پایه ریاضیات است. برای درک نحوه عملکرد و مفاهیم مختلف علم داده، باید درک به نسبت کاملی از ریاضیات داشته باشید. ریاضی می‌تواند پشتیبان حرفه‌ای شما در زمینه علم داده باشد. برای درک علم داده و رسیدن به جایگاه یک دانشمند داده، باید مبانی و نظریه‌های احتمال، آمار و جبر خطی را درک کنید.

البته شما قرار نیست با مسائل خیلی سخت ریاضی سر و کار داشته باشید؛ چرا که 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.

مهارت ۴: کنترل ورژن پروژه (Version Control)

به طور کلی در حوزه‌های توسعه نرم‌افزار و علم داده، یکی از مهم‌ترین مفاهیمی که به عنوان دانشمند داده باید آن را جدی بگیرید کنترل ورژن پروژه است. هنگامی که روی یک پروژه مربوط به علم داده 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. این سیستم 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 مانند GitHub یا GitLab به شما اجازه می‌دهند به راحتی از Git بدون نیاز به تعامل زیاد با خط فرمان استفاده کنید.

مهارت ۵: 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 زیرمجموعه‌ای مهمی در مسیر دانشمند داده شدن وجود دارد که شما باید یادگیری‌ آن‌ها را در نظر داشته باشید و روی آن‌ها کار کنید. به عنوان مثال:

پیدا کردن مجموعه داده‌ها (Datasets)

دو راه برای شروع هر پروژه علم داده و هوش تجاری 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 دانشمند داده، 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 علم داده دارند. آشنایی با تصویرسازی تاثیرگذار و مناسب داده‌ها باعث صرفه جویی در زمان و تلاش شما در طول پروژه خواهد شد.

مهارت ۶: 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 پیاده‌سازی داده‌‎ها می‌کنید. شما می‌توانید از Sciket-learn ، Scipy  و NumPy استفاده کنید. به این طریق، 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. اینجاست که کم کم لذت بردن از شغل دانشمند داده شروع می‌شود.

بیشتر بخوانید: انبار داده چیست؟

مهارت ۷: سری‌های زمانی و اعتبارسنجی مدل (Time Series and Model Validation)

زمان آن فرا رسیده است که عمیق‌تر به ماشین لرنینگ بپردازید. 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 به عنوان دانشمند داده 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.

مهارت ۸: 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 شبکه‌های عصبی 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.

بیشتر بخوانید: دیتا ماینینگ چیست؟

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

مهارت ۹: 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.

بیشتر بخوانید: یادگیری عمیق چیست؟

مهارت۱۰: پردازش زبان طبیعی (Natural language Processing)

در این مرحله، به مهارت آخری رسیدیم که برای یک دانشمند داده ضروری است. تا کنون با مفاهیم نظری و عملی زیادی از ریاضیات ساده تا یادگیری عمیق آشنا شده‌اید. حالا 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 دیتا ساینتیست رسیدیم اما این به معنای اتمام راه نیست. مانند هر حوزه دیگری که به فناوری مربوط است، پایانی وجود ندارد. دیتا ساینس به سرعت رشد می‌کند و توسعه می‌یابد و در هر لحظه، الگوریتم‌ها و تکنیک‌های جدیدی در دست تحقیق هستند.

بنابراین، دانشمند داده 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 یک ذهن باز داشته باشید و زمان و تلاش کافی را برای رسیدن به اهداف نهایی خود اختصاص دهید.