علم داده یکی از پربحثترین و داغترین مباحث روز دنیا به شمار میآید که در آن تحلیل دادههای ساختیافته و غیرساختیافته انجام میشوند. جالب است بدانید که تحلیل داده به اعتقاد بسیاری از سایتهای معتبر، جذابترین شغل قرن 21 به شمار میآید. شیرینی و اهمیت این علم موجب شده که افراد بسیار زیادی برای یادگیری تحلیل داده ها اقدام کنند و روز به روز به متقاضیان یادگیری آن افزوده شود. اما سوالی که در این بین به یک چالش تبدیل شده این است که مسیر یادگیری فنی تحلیل داده چیست و برای انتخاب بهترین دوره تحلیل داده چه باید کرد؟
توضیحاتی درباره تحلیل داده
تحلیل داده یا data anlysis روشی مناسب برای پاکسازی، بازرسی، مدلسازی و تبدیل دادهها به منظور کسب اطلاعات مفید، نتیجهگیری اصولی و همچنین حمایت از تصمیمگیری به شمار میآید. تحلیل داده یک عملیات چندوجهی است که روشهای متفاوت برای تفسیر دادهها از منابع گوناگون را در برمیگیرد و در قالبهای متفاوت ساختاریافته و غیرساختاریافته به انجام میرسد.
تحلیل داده تنها یک فرآیند نبوده و ابزاری است که شرکتهای مختلف را برای بهبود شرایط کار توانمند خواهد کرد. این علم را میتوان به عنوان اصلیترین ستون برنامهریزی استراتژیک در شغلهای مختلف، سازمانها و حتی دولتها معرفی کرد.
یک مجموعه پیشرو در زمینه تجارت الکترونیک را فرض کنید؛ این شرکت با استفاده از تحلیل دادهها میتواند رفتار، الگوها و ترجیحات خرید مشتریان را به بهترین شکل درک کند. این شرکت سپس میتواند از چنین اطلاعاتی جهت شخصیسازی تجربیات مشتریان، بهینه کردن سیاستهای بازاریابی و پیشبینی فروش بهره ببرد که همه اینها در نهایت موجب افزایش فروش شرکت، بهبود اوضاع مالی و همچنین رضایتمندی مشتریان خواهند شد.
در عصر تغییر و تحولات دنیای دیجیتال، استفاده از تحلیل داده یا Data analysis بیشتر از هر زمانی ضروری است. انفجار دادههای ساختاریافته با استفاده از فناوریهای دیجیتال مدرن باعث ایجاد پدیدهای شده که آن را کلان داده یا بیگ دیتا مینامند. این حجم بسیار زیاد از دادهها، چنانچه به طرز درستی تحلیل شوند، باعث ارائه بینشهای باارزشی خواهند شد که میتواند هر کسبوکاری را با پیشرفت همراه میکند.
به طور کلی یادگیری تحلیل داده و انجام آن به شرکتهای مختلف کمک میکند که این دادهها را درک کرده و آن را به بینش عملی بدل کنند. از این بینشها نیز میتوان در جهت افزایش کیفیت خدمات و محصولات، ساده کردن عملیات، بالا بردن میزان سود و تجربه استفاده کرد.
برای یادگیری تحلیل داده چه باید کرد؟
همانطور که اشاره شد، هر سال متقاضیان یادگیری علوم تحلیل داده بیشتر از قبل میشوند. این مساله به شکل مستقیم با بالا رفتن میزان تولید دادهها در ارتباط است. دادهها از اطلاعاتی برخوردار هستند که تجزیه و تحلیل آنها میتواند کمک شایانی برای شرکتها و مجموعههای گوناگون باشد.
اما برای یادگیری تحلیل داده، چه باید کرد؟ چه مهارتهایی در زمینه یادگیری تحلیل داده بیشتر به کار میآیند؟ در ادامه قصد داریم موضوع یادگیری علم تجزیه و تحلیل داده را قدم به قدم بررسی کنیم و نکات مربوط به آن را مورد بررسی قرار دهیم.
یادگیری آمار و احتمال
اولین قدم برای یادگیری تحلیل داده، آشنایی با آمار و احتمال است. آمار در واقع به ریاضی و علوم مرتبط با جمعآوری، تفسیر، ارائه داده و تحلیل آن اشاره دارد. این تعریف امکان دارد برای شما کمی آشنا باشد؛ به این دلیل که به تعریف فرآیندی که یک تحلیلگر داده به انجام میرساند، شباهت دارد. شما با برخورداری از پایه نسبتا قوی در حوزه آمار و احتمال میتوانید فرآیندهای زیر را سادهتر انجام دهید:
- روندها و الگوها را در دادهها شناسایی و مشخص کنید
- مراقب هر گونه خطای منطقی و غلط در تحلیل خود باشید
- سعی کنید به نتایج قابل اطمینان و دقیقی در تحلیل خود برسید
یادگیری ماشینی
یادگیری ماشین یا Machine Learning یک شاخه از AI یا همان هوش مصنوعی است و در حال حاضر یکی از اصلیترین پیشرفتها در علوم داده به شمار میآید. این مهارت بر ایجاد الگوریتمهایی تمرکز دارد که جهت پیدا کردن الگوها در مجموعه دادههای بزرگ طراحی شده و میزان دقت آنها را به مرور زمان افزایش میدهد.
هر چقدر که الگوریتمهای یادگیری ماشین، پردازش داده را بیشتر انجام دهد، هوشمندتر شده و قابلیت پیشبینیهای دقیقتر را خواهد داشت. به طور معمول از تحلیلگران این حوزه انتظار نمیرود که تسلط بالایی بر یادگیری ماشین داشته باشند؛ اما یادگیری بیشتر در این زمینه نتایج مطلوبی را به همراه دارد.
یادگیری زبان برنامهنویسی
یکی دیگر از قدمهای مهم برای یادگیری تحلیل داده، آشنایی و مسلط شدن به زبانهای برنامهنویسی جهت انجام این فرآیند است. یادگیری زبانهای برنامهنویسی مربوط به تحلیل داده در این علم، به معنی مجهز شدن شما به ابزارهای پرتعداد برای انجام فرآیندهای متنوع در علم داده است. به طور کلی دو زبان برنامهنویسی پایتون (python) و R مهمترین زبانهای برنامهنویسی برای تحلیل داده به شمار میآیند. شما میتوانید در بوت کمپ تحلیل داده و دوره تحلیل داده حضوری با این زبانها بیشتر آشنا شوید.
برنامهنویسی آماری
زبانهای برنامهنویسی آماری نظیر R یا Python باعث میشوند که شما بتوانید تجزیه و تحلیلهای سطح بالا را نیز با استفاده از شیوههایی انجام دهید که با نرمافزار اکسل امکان انجام آن وجود ندارد. تسلط بالا در برنامهنویسی با استفاده از این زبانها یعنی شما میتوانید مجموعه دادههای حجیم را به شکل بهتری تحلیل، پاکسازی و یا تجسم کنید.
هر دو زبانی که نام برده شد منبع باز به شمار میآیند و با شرکت در دوره تحلیل داده رایگان اینترنتی نیز میتوانید با این زبان آشنایی پیدا کنید. اما برای یادگیری اصولی این زبان بهتر است در دوره تحلیل داده که از اساتید یا معلمان حرفهای برخوردار هستند، شرکت داشته باشید.
سوالی که ممکن است برای شما ایجاد شود این است که کدامیک از این دو زبان برای یادگیری داده کاوی یا تحلیل داده و انجام این کار گزینه بهتری هستند؟ به طور کلی هر دو زبان R و Python وظایف تقریبا مشابهی را در علم داده یا دیتا ساینس به انجام میرسانند و انتخاب هر کدام از آنها به علاقه شما بستگی دارد.
مدیریت صحیح دادهها
مدیریت صحیح و اصولی داده به روشهای سازماندهی، ذخیرهسازی و همچنین جمعآوری دادهها به شیوه ایمن، مقرونبهصرفه و کارآمد اشاره دارد. در شرایطی که بعضی از سازمانها نقشهای شغلی مختلف از قبیل مهندسین و معماران داده، تحلیلگران امنیت و مدیریت پایگاه داده را به مدیریت داده میسپارند، تحلیلگران داده نیز میتوانند در بسیاری از مواقع وظیفه مدیریت داده را بر عهده داشته باشند.
شرکتها و سازمانهای گوناگون از سیستم مدیریت دادههای مختلفی بهره خواهند برد و کسب مهارت در آن در یادگیری تحلیل داده بسیار تاثیرگذار خواهد بود. چرا که مدیریت دادهها به شما کمک میکند که به درک قابل توجهی از شیوه کار پایگاه دادهها در محیطهای ابری و فیزیکی برسید.
یادگیری اقتصادسنجی
یکی دیگر از قدمهایی که برای یادگیری تحلیل داده باید بردارید، یادگیری اقتصادسنجی است. با تسلط در این حوزه، تحلیلگران از مدلهای داده ریاضی و آماری در حوزه اقتصاد بهره میبرند تا در پیشبینی روندهای آینده با توجه به دادههای تاریخی تاثیر بگذارند. کسب مهارت در زمینه اقتصادسنجی و درک آن برای افرادی که قصد کار در مشاغل مالی خصوصا بانکها و صندوقهای تامین مختلف را دارند، بسیار مفید و کاربردی خواهد بود.
تجسم آماری
جمعآوری بینش از دادهها تنها قسمتی از فرآیند تحلیل داده به شمار میآید. قسمت مهم دیگر، بازگو کردن داستانی با آن بینشها به منظور کمک برای تصمیمات تجاری کارآمدتر است. در واقع اینجا است که تجسم داده اهمیت خود را نشان میدهد.
شما به عنوان تحلیلگر داده، قادر هستید از گرافها، نمودارها، نقشهها و همچنین سایر نمایشهای بصری دادهها، جهت کمک به ارائه یافتههایتان به شیوه ساده و مفهومی استفاده کنید. افزایش تسلط در زمینه تجسم داده توسط شما نشان میدهد که شما برای یادگیری نرمافزار Tableau کار آسانی دارید. این نرمافزار کاربردی که از استانداردهای صنعتی برخوردار است، به شما اجازه میدهد که تحلیلهای خود را به مدلهای داده، داشبورد و گزارشهای مربوط به هوش تجاری تبدیل کنید.
سخن آخر
همانطور که در این مطلب اشاره کردیم، کسب مهارت و یادگیری تحلیل داده با استفاده از روشهایی که ذکر شد میتواند فواید بسیار زیادی را برای شما و آیندهتان به همراه داشته باشد. البته یادگیری در این زمینه نیازمند تلاش مداوم و شرکت در دوره تحلیل داده حضوری و حرفهای است. شما باید مجموعهای را انتخاب کنید که معتبر باشد، جدیدترین متدهای آموزشی را در زمینه تحلیل داده به کار بگیرد و برای متقاضیان یادگیری دیتا ساینس یا همان علم داده ارزش قائل باشد.
