علم داده، تحلیل داده و یادگیری ماشین چه تفاوت‌هایی باهم دارند

مقدمه

علم داده (Data Science) (علم داده چیست)، تحلیل داده (Data Snalytics) و یادگیری ماشین (Machine Learning) در دنیای امروز با سرعت نجومی در حال پیشرفت و توسعه هستند. همه شرکت‌ ها در جستجوی متخصصانی هستند که بتوانند معادن ارزشمند داده‌ ها را بررسی کرده و به آن ‌ها در تصمیم ‌گیری‌ های تجاری سریع کمک کنند. در این مقاله به بررسی تفاوت ‌های مفاهیم علم داده، تحلیل داده و یادگیری ماشین و مهارت ‌هایی که به متخصصان کمک می‌ کند تا در این حوزه جایگاه محکمی پیدا کنند، می ‌پردازیم. با ما همراه باشید.

جدول محتوا

•  علم داده چیست؟
• مهارت ‌های لازم برای یک دانشمند داده
• تحلیل داده چیست؟
•  مهارت ‌های لازم برای یک تحلیلگر داده
•  تفاوت علم داده و تحلیل داده در چیست؟
•  یادگیری ماشین چیست؟
•  مهارت‌ های لازم برای یک مهندس یادگیری ماشین
•  تفاوت علم داده با یادگیری ماشین در چیست؟
• تفاوت تحلیل داده با یادگیری ماشین در چیست؟
• تفاوت علم داده با تحلیل داده و یادگیری ماشین در چیست؟

علم داده چیست؟

بشر طی چند دهه گذشته تمام تلاش خود را به کار بست تا تعریف خوبی از علم داده ارائه دهد و بهترین راهی که تاکنون برای پاسخ به این سؤال یافته، نمودار ون است. نمودار ون که توسط هیو کانوی در سال ۲۰۱۰ معرفی شد، شامل سه حلقه است: ریاضیات و آمار، تخصص موضوعی (دانش کافی در زمینه دامنه جهت خلاصه‌ سازی و محاسبه) و مهارت هک کردن. هر کسی که در هر سه زمینه از تخصص و مهارت کافی برخوردار باشد، یک فرد آگاه در زمینه علم داده به حساب می‌ آید.
علم داده مفهومی است که در مقابله با داده‌ های بزرگ مورد استفاده قرار می‌ گیرد و شامل پاک‌ سازی، آماده ‌سازی و تجزیه و تحلیل داده ‌ها است. یک دانشمند داده (Data Scientist)، داده ‌ها را از منابع متعدد جمع‌ آوری می‌ کند؛ سپس با استفاده از مفاهیم یادگیری ماشین، تحلیل‌ های پیش ‌بینی کننده (Predictive Analytics) و تجزیه و تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)، سعی می‌ کند اطلاعات مهم را از مجموعه داده ‌های جمع ‌آوری شده استخراج کند. دانشمندان این حوزه، داده را از دیدگاه تجارت درک می ‌کنند و پیش ‌بینی‌ ها و بینش‌ های دقیقی ارائه می ‌دهند که در فرایند تصمیم‌ گیری ‌های مهم تجاری مورد استفاده قرار می ‌گیرند.

مهارت ‌های لازم برای یک دانشمند داده

کسب مهارت ‌های اساسی در سه حوزه تجزیه و تحلیل، برنامه نویسی و دانش دامنه برای افرادی که قصد دارند در این زمینه خبره شوند، ضروری است. علاوه بر این، اگر به دنبال آن هستید که جایگاه خوبی در میان کار بلدان این حوزه به دست آورید، از این مهارت ‌ها غافل نشوید:

•  آشنایی کامل با پایتون، SAS، R، Scala
•  تجربه عملی در برنامه نویسی پایگاه داده SQL
•  توانایی کار با داده‌ های بدون ساختار از منابع مختلف مانند ویدئوها و رسانه‌ های اجتماعی
•  درک توابع تحلیلی متعدد
•  آشنایی با یادگیری ماشین

تحلیلگر داده کیست؟

تحلیلگر داده شخصی است که می ‌تواند آمارگیری‌ های توصیفی اولیه را انجام دهد، داده‌ ها را تجسم کند و در آخر برای نتیجه ‌گیری، نقاط داده (Data Points) را به اشتراک بگذارد.

مهارت ‌های لازم برای یک تحلیلگر داده

یک تحلیلگر داده باید بتواند به برخی از سؤالات در مباحث خاص پاسخ دهد، در مورد ظاهر داده‌ ها بحث کند و این داده‌ ها را به سهام‌ داران شرکت ارائه دهد. اگر قصد دارید به عنوان یک تحلیلگر داده فعالیت کنید، این چهار مهارت کلیدی را در نظر داشته باشید:
• آشنایی با آمار ریاضی
• آشنایی کامل با R و پایتون
• آماده‌سازی داده (Data wrangling)
• درک مناسبی از PIG یا HIVE

تفاوت علم داده و تحلیل داده در چیست؟

علم داده یک مفهوم گسترده و اصطلاحاً یک واژه چتری است که مفاهیم تحلیل داده، داده‌ کاوی، یادگیری ماشین و چندین رشته مرتبط دیگر در زیر این چتر قرار می‌ گیرند. دانشمندان داده سعی می‌ کنند آینده را بر اساس الگوهای گذشته پیش‌ بینی کنند؛ در حالی که تحلیلگران داده این بینش ‌های معنادار را از منابع مختلف استخراج می‌ کنند. دانشمند داده سؤال مطرح می‌ کند و تحلیلگر داده به سؤالات موجود پاسخ می‌ دهد. بطور کلی:

•  علم داده مدل ‌ها و الگوهای پیش‌ بینی را ایجاد می ‌کند، تحلیل داده از منابع مختلف داده نتیجه‌ گیری می ‌کند.
•  علم داده زمینه فعالیت گسترده و متنوعی دارد، زمینه فعالیت تحلیل داده محدود به بخش تجاری است.
•  علم داده نیازمند دانش تخصصی در زمینه آمار و ریاضیات و تجربه کار با SQL است، تحلیل داده نیازمند آشنایی با انبار داده، ابزارهای ETL و هوش تجاری است.
•  علم داده افراد مسلط به Python، R، SAS و Scala را می‌ خواهد، تحلیل داده نیازمند تسلط قوی به Python و R است.
•  علم داده حول ارزیابی و برآورد ناشناخته‌ ها می‌ گردد؛ در حالی که تحلیل داده سعی دارد دیدگاه ‌های جدید حول موارد شناخته شده را بررسی کند.
•  علم داده نیازمند دانش پیشرفته در زمینه یادگیری ماشین است، تحلیل داده به تخصص در زمینه‌ های آماده ‌سازی و تجسم داده نیاز دارد.
•  کاربردهای علم داده در بخش ‌هایی مانند هوش مصنوعی، سلامت، بلاک چین یا موتورهای جستجوی وب‌ سایت است، تحلیل داده در بخش‌ هایی مانند خرده‌ فروشی، مسافرت، مراقبت ‌های بهداشتی یا بازاریابی کاربرد دارد.

یادگیری ماشین چیست؟

در حوزه یادگیری ماشین، برای استخراج داده از الگوریتم‌ های مختلف استفاده می ‌شود، شبکه از داده ‌ها یاد می ‌گیرد و سپس بر اساس آنچه آموخته، آینده را پیش ‌بینی می ‌کند. در گذشته یادگیری ماشین بر مبنای تحلیل آماری و تحلیل پیش‌بینی کننده بود. هدف این سیستم تشخیص الگوها و به دست آوردن روابط پنهان بین آن ‌ها، بر اساس داده ‌های درک شده بود.
فیس بوک یک مثال خوب از پیاده‌ سازی مفهوم یادگیری ماشین است. الگوریتم‌ های یادگیری ماشین فیس بوک، داده‌ های مربوط به رفتار هر کاربر در این بستر اجتماعی را جمع‌آوری می ‌کنند. این الگوریتم بر اساس رفتارهای فرد در گذشته، علایق او را حدس می‌ زند و مطابق با آن، مقالات و اعلانات خاصی را در بخش فید به او نمایش می‌ دهد. به همین ترتیب، وقتی دیجی کالا محصولی را به ما توصیه می ‌کند یا آپارات لیستی از ویدیوهای پیشنهادی را در اختیار ما می ‌گذارد، الگوریتم‌های یادگیری ماشین مشغول به کار هستند

مهارت ‌های لازم برای یک مهندس یادگیری ماشین

اگر قصد دارید در این زمینه فعالیت کنید، موارد زیر مهارت‌ های مهمی هستند که نام شما را به عنوان یک خبره و کار بلد این حوزه رو به رشد پررنگ می ‌کنند:

•  تخصص در مبانی کامپیوتر
•  آشنایی عمیق با مهارت‌ های برنامه نویسی
•  آشنایی با آمار و احتمالات
•  مهارت‌ های مدل‌سازی و ارزیابی داده ‌ها

تفاوت علم داده با یادگیری ماشین در چیست؟

علم داده یک اصطلاح گسترده است که چندین و چند رشته را در برمی ‌گیرد و یکی از آن‌ ها یادگیری ماشین است. در یادگیری ماشین از تکنیک‌ های مختلف مانند رگرسیون (regression) و خوشه‌ بندی با ناظر (supervised clustering) استفاده می ‌شود. از سوی دیگر، نمی‌توان دقیق گفت که آیا داده ‌های علم داده از دل یک ماشین یا یک فرایند ماشینی به دست آمده و تکامل پیدا می‌کنند یا خیر! تفاوت اصلی بین این دو مفهوم آن است که علم داده به عنوان یک اصطلاح گسترده هم بر الگوریتم ‌ها و آمار تمرکز دارد و هم مسئولیت پردازش داده را به عهده می ‌گیرد. به طور کلی:

•  علم داده مربوط به فرآیند استخراج داده از داده‌ های ساختاریافته و نیمه ساختاریافته است؛ در حالی که یادگیری ماشین به رایانه ‌ها امکان یادگیری و پیش‌ بینی را می ‌دهد.
• علم ‌داده به یک دنیا تجزیه و تحلیل نیاز دارد؛ در حالی که یادگیری ماشین ترکیبی از ماشین و مفهوم علم داده است.
•  علم داده شاخه‌ ای است که با داده‌ ها سروکار دارد؛ در حالی که یادگیری ماشین از تکنیک‌ های علم داده برای یادگیری اطلاعات استفاده می ‌کنند.
•  علم ‌داده شامل جمع ‌آوری داده، پاک‌ سازی داده و دست ‌کاری داده‌ هاست.
•  یادگیری ماشین به سه نوع یادگیری بدون ناظر (Unsupervised Learning)، یادگیری تقویتی (Reinforcement learning)، یادگیری با ناظر (Supervised Learning) تقسیم می‌ شود.

تفاوت علم داده با تحلیل داده و یادگیری ماشین در چیست؟

علم‌داده را می ‌توان ترکیبی از چندین رشته اصلی شامل تحلیل داده، مهندسی نرم افزار، مهندسی داده، یادگیری ماشین، تحلیل پیش‌ بینی کننده و موارد دیگر دانست. این حوزه شامل بازیابی، جمع ‌آوری، بلع و تبدیل حجم زیادی از داده‌ ها است که در مجموع به عنوان داده بزرگ یا ابر داده (Big Data) شناخته می‌ شود. علم داده مسئول ساختاربخشی به ابر داده‌ ها، جستجوی الگوهای قانع‌کننده و توصیه به تصمیم ‌گیرندگان است تا متناسب با نیازهای تجاری تغییرات لازم را ایجاد کنند. در حالی که تحلیل داده و یادگیری ماشین دو مورد از بی ‌نهایت ابزار و فرایندهایی هستند که علم داده در کار خود از آن ‌ها استفاده می ‌کند.

کلام آخر

در دنیای امروز صنعت، مفاهیم علم داده، تحلیل داده‌ ها و یادگیری ماشین از مهم‌ترین حوزه‌ هایی است که آشنایی با آن ‌ها شرط اول ورود به دنیای داده است. آشنایی با مهارت‌ های لازم و البته کسب تجربه کافی در دنیای واقعی، می ‌تواند به شما کمک کند تا در این حوزه ‌های محبوب و پرطرفدار متخصص شوید. در این مقاله ضمن تعریف این مفاهیم به صورت مجزا، تفاوت آن‌ ها با یکدیگر را برای افرادی که به تازگی وارد این حوزه شده ‌اند، توضیح دادیم. امیدواریم که برایتان مفید واقع شده باشد.
 

https://www.simplilearn.com/data-science-vs-data-analytics-vs-machine-learning-article
https://www.ironhack.com/en/data-analytics/data-science-data-analytics
https://www.geeksforgeeks.org/data-science-vs-machine-learning/
https://in.springboard.com/blog/data-science-vs-data-analytics-vs-machine-learning-vs-artificial-intelligence