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

با شروع عصر دیجیتال و کشف قدرت پردازش، سیل داده وارد زندگی ما شد. از لینک‌هایی که بر آن‌ها کلیک می‌کنیم تا باکس‌هایی که علامت می‌زنیم، داده‌ها همه جا هستند. سازمان‌ها از اطلاعات برای تکمیل محصولات، بهبود خدمات و ارائه تجارب متناسب با کاربر استفاده می‌کنند. اما داشتن داده‌ها و استفاده از آن‌ها به این سادگی نیست. ابتدا باید آن را درک کرده و اطلاعات مفیدی را از آن استخراج کنیم؛ و این یک سفر پیچیده و چند وجهی است.

ظهور علم داده، تجزیه و تحلیل داده و یادگیری ماشین بخشی از این سفر است. گرچه این اصطلاحات اغلب به جای یکدیگر استفاده می‌شوند، اما مترادف نیستند. در این مقاله، ما به معنی آن‌ها، نحوه ارتباطشان با یکدیگر و تفاوت‌هایشان خواهیم پرداخت.

علم داده، تجزیه و تحلیل داده و یادگیری ماشین

قبل از مقایسه جزئیات علم داده، تجزیه و تحلیل داده و یادگیری ماشین، بیایید آن‌ها را تعریف کنیم. این بخش برخی تعاریف را در یک نگاه ارائه می‌دهد تا به طور کلی بین اصطلاحات تمایز قائل شود.

علم داده (Data Science)

علم داده یک زمینه مطالعه علمی است که بر داده‌ها تمرکز دارد. هدف گسترده آن استخراج اطلاعات مفید از کلان داده (Big Data) و پرسیدن سوالات مهم بر اساس آن اطلاعات است. علم داده یک حوزه چند رشته‌ای است. این بدان معنی است که از طیف گسترده‌ای از تکنیک‌ها و ابزارهای مختلف برای پشتیبانی از هدف نهایی خود استفاده می‌کند. دو مورد از این ابزارها شامل تجزیه و تحلیل داده و یادگیری ماشین است.

تجزیه و تحلیل داده (Data Analytics)

تجزیه و تحلیل داده یک رشته در حوزه گسترده‌تر علم داده است. این یک فرایند روشمندی است که برای استخراج، سازمان‌دهی، تفسیر، تجسم و نتیجه‌گیری از داده‌ها استفاده می‌شود. در حالی که علم داده شامل پرسیدن سوالات استراتژیک است، تجزیه و تحلیل داده با استفاده از بینش عملی و مبتنی بر داده، از تصمیم‌گیری خاص پشتیبانی می‌کند.

یادگیری ماشین (Machine Learning)

یادگیری ماشین ابزاری است که برای ساخت الگوریتم‌هایی به کار می‌رود که یاد می‌گیرند الگوها را در داده‌ها تشخیص دهند و بر اساس آن الگوها پیش‌بینی کنند. در حوزه علم داده، اغلب در مجموعه داده‌هایی اعمال می‌شود که تجزیه و تحلیل آن‌ها برای شخص بسیار پیچیده است. به همین دلیل، درصورتی که طراحی یا برنامه‌ریزی الگوریتم‌های خاص غیرممکن باشد، یعنی اگر هدف خود را می‌دانید، اما قادر به تعریف وسیله‌ای برای رسیدن به آن نیستید استفاده می‌شود.

در حقیقت، مرزهای بین علم داده، تجزیه و تحلیل داده و یادگیری ماشین پیچیده‌تر است. در بخش‌های بعدی، جزئیات دقیق‌تر را بررسی خواهیم کرد.

علم داده چیست؟

اگر علم داده را یک سفر در نظر بگیریم، می‌توانید تجزیه و تحلیل داده و یادگیری ماشین را به عنوان نقاط توقف در طول مسیر تصور کنید. این مهارت‌ها اهمیت دارند، اما آن‌ها فقط دو تکنیک و فرآیند هستند که دانشمند داده از آن‌ها استفاده می‌کند.

در نهایت، هدف علم داده ایجاد نظم در کلان داده، استفاده از آن‌ها برای پرسیدن سوال‌ها و حمایت از تغییرات در نحوه اداره یک کسب و کار یا سازمان است.

مهارت‌های کلیدی برای دانشمندان داده

نقش یک دانشمند داده بسیار پیچیده است. آن‌ها به عنوان ریاضی‌دانان ماهر، نیاز به تخصص عمیق در مدل‌سازی داده‌ها و توانایی ایجاد ابزارهای سفارشی داده از ابتدا دارند. آن‌ها همچنین نیازمند دانش کامل نرم‌افزارهایی مانند Apache Spark و Hadoop بوده و باید طیف گسترده‌ای از زبان‌ها و مفاهیم برنامه‌نویسی را بلد باشند.

به دلیل پیچیدگی نقش، اکثر دانشمندان داده دارای مدرک دکترا یا سایر مدارک تحصیلات تکمیلی هستند. مهارت‌های اصلی آن‌ها معمولاً شامل موارد زیر است:

• کارشناسی ارشد یا دکترا در علوم کامپیوتر، آمار، یا موارد مشابه
• متخصص مدل‌سازی ریاضی پیچیده
• دانش عمیق یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، تجزیه و تحلیل داده و غیره
• آشنا با ابزارهای کلان داده، به عنوان مثال Apache Spark ، Hadoop (Hive and Pig) ، SQL و غیره
• طیف گسترده‌ای از نرم‌افزارها و مهارت‌های برنامه نویسی مختلف، به عنوان مثال Python ، Java ، Perl ، R ، C ++ ، C و غیره
• در کار با داده‌های بدون ساختار بسیار عالی است.

چه چیزی علم داده را منحصر به فرد می‌کند؟

در حالی که تحلیل‌گران داده و دانشمندان داده یک هدف مشترک دارند (کمک به تصمیم‌گیری‌های کسب و کار)؛ آن‌ها به روش‌های مختلف این کار را انجام می‌دهند. تحلیل‌گر به دنبال پاسخ سوالات است.

در همین حال، کار دانشمند داده این است که سوالات تاکتیکی بسیار مفصلی را برای کمک به اطلاع‌رسانی استراتژی کلی سازمان بپرسد.

در حالی که یک تحلیل‌گر داده ممکن است در یک واحد یا بخش واحد کار کند (و دانش دقیقی از آن بخش داشته باشد) دانشمند داده نیاز به درک فرایندها، سیستم‌ها و اهداف سازمان به عنوان یک کل دارد.

این بدان معناست که آن‌ها به ابزار بسیار گسترده‌تری از تجزیه و تحلیل داده یعنی یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، علوم کامپیوتر، آمار، مهارت‌های هک کردن و موارد دیگر نیاز دارند.

تجزیه و تحلیل داده چیست؟

در حالی که دانشمندان داده نظارت کاملی بر یک سازمان دارند، تحلیل‌گران داده تمرکز جزئی، اما دقیق‌تری دارند. این بدان معنی است که آن‌ها متمایلند که در مورد یک جنبه خاص یک سازمان (مانند بازاریابی، امور مالی یا مدیریت محصول) از دانش کامل‌تری برخوردار باشند.

نقش اصلی تحلیل‌گر داده پردازش داده‌های خام و ارائه بینش عملی است. این ممکن است شامل کاهش هزینه‌ها، توصیه ویژگی‌های محصول جدید یا بهترین روش برای تعیین بودجه تبلیغاتی باشد.

جمع‌بندی

علم داده، تجزیه و تحلیل داده و یادگیری ماشین سه مبحث پیچیده و بهم مرتبط هستند. همه آن‌ها شامل پردازش و تفسیر داده‌ها می‌شوند. با اینکه هر کدام با هم تداخل دارند، می‌توان آن‌ها را به صورت زیر تعریف کرد:

• علم داده یک رشته علمی است که جنبه‌های مختلفی از داده‌های بدون ساختار و چگونگی ارتباط این داده‌ها با جهان را بررسی می‌کند.
• تجزیه و تحلیل داده یک فرآیند کلیدی در حوزه علم داده است، که برای ایجاد بینش معنادار بر اساس مجموعه داده‌های ساختاریافته استفاده می‌شود.
• یادگیری ماشین ابزاری کاربردی است که می‌تواند برای ساده‌سازی تحلیل مجموعه‌های داده بسیار پیچیده مورد استفاده قرار گیرد.

علی رغم هم‌پوشانی (و اختلاف) قابل توجه بین این سه مورد، یک چیز مسلم است: تقاضا برای دانشمندان داده، تحلیل‌گران داده و مهندسان یادگیری ماشین در حال افزایش است. بسته به اینکه مهارت و علایق شما چیست، تنوع مسیر شغلی در دسترس است. اگر مطمئن نیستید کدام مسیر را دنبال کنید، لازم است هر مسیری را به طور عمیق بررسی کنید و ببینید کدام یک بیشتر از همه برایتان جذابیت دارد.