علم داده چیست و نحوه یادگیری آن

یکی از مهم‌ترین مهارت‌هایی که در دنیای امروز به آن نیاز داریم، علم داده است. با استفاده از دیتا ساینس می‌توان به‌راحتی امور مختلف را در جهان امروز به ثمر رساند. بسیاری از افراد فکر می‌کنند که دیتا ساینس یک شاخه پیچیده، پر از مفاهیم بسیار سخت و دشوار است.

اما باید گفت که این حوزه شامل برخی از مهارت‌ها برای کار با داده‌های عمومی و رایج است. به‌طور مثال، برای تخمین‌زدن میزان رشد جمعیت یک کشور در 10سال آینده می‌توان از data science استفاده کرد. مفاهیم گوناگونی در این حوزه وجود دارد که باید در کنار کاربردها و پیش نیازها بررسی کنید. همراه ما باشید تا در ادامه این مقاله آموزشی، به‌طور دقیق دیتا ساینس را به شما معرفی کنیم.

علم داده چیست؟

در پاسخ به این سوال که علم داده چیست باید گفت که دیتا ساینس یا همان Data Science زمینه‌ای است که در آن با استفاده از ابزارهای ترکیبی، الگوریتم‌ها، مهارت‌های خاص و اصول یادگیری ماشین الگوهایی که در داده‌های خام پنهان‌شده را بررسی می‌کنند.

با بهره‌گیری از این مهارت‌ها، الگویی که برای یک سازمان یا شرکت مهم است، می‌تواند ازطریق داده‌های خام و غیرقابل‌استفاده استخراج‌شده، فوق‌العاده کاربردی عمل کند. دیتا ساینس با داده‌کاوی رابطه تنگاتنگی دارد و در امور مختلفی از آن بهره می‌برند.

چه مفاهیمی با دیتا ساینس مرتبط هستند؟

نکته بسیار مهمی که باید دررابطه‌با این علم بدانید این است که مفاهیم گوناگونی در این حوزه وجود دارد که با دیتا ساینس مرتبط است. بررسی آن‌ها آشنایی شما با data science را بیشتر می‌کند. مهم‌ترین این مفاهیم عبارت‌اند از:

تحلیل‌های علت و معلولی یا Predictive causal analytics

یکی از مهم‌ترین مفاهیمی که با علم داده در ارتباط است، تحلیل علت و معلولی یا همان Predictive casual analytics است. این مهارت می‌تواند به شما در درک وقایع مختلف، دلیل آن‌ها و معلول را کمک کند. در واقع برای این‌که بتوانید احتمالات رویدادهای آینده را پیش‌بینی کنید، باید از این مهارت استفاده کنید.

به‌طور مثال، می‌توانید با استفاده از این مدل به‌راحتی نحوه پرداخت اعتبار مشتریان را به یک موسسه اعتباری بررسی کنید. شما می‌توانید پیش‌بینی کنید که هر مشتری در چه بازه زمانی پول را به‌صورت اعتباری پرداخت می‌کند.

تجزیه و تحلیل تجویزی یا Prescriptive analytics

از دیگر مفاهیمی که دررابطه‌با data science وجود دارد و می‌توانید در ساخت مدل‌ها از آن کمک بگیرید، تجزیه‌وتحلیل تجویزی یا همان Prescriptive analytics است. می‌توانید با بهره‌گیری از این روش مدلی هوشمند طراحی کنید.

این مدل برای تصمیم‌های خود هوشمند است و می‌تواند توانایی استفاده و اصلاح پارامترهای پویا را داشته باشد. در ‌هر‌ زمینه‌ای که باشید، به این روش مدل‌سازی نیاز دارید. درست است که مفهوم نسبتا جدید است، اما نه‌تنها پیش‌بینی می‌کند، بلکه برخی از اقدامات مورد نیاز را نیز به شما پیشنهاد می‌دهد.

پیش‌بینی با استفاده از یادگیری ماشین یا Machine learning for making predictions

اگر به‌دنبال یک روش پیش‌بینی بسیار دقیق و عالی با استفاده از علم داده هستید، پیشنهاد ما این است که حتما پیش‌بینی با استفاده از یادگیری ماشین را جدی بگیرید. این روش را با نام Machine learning for making predictions نیز می‌نامند.

به‌طور مثال، اگر می‌خواهید ببینید که یک شاخص بورسی در روزهای آینده چه رفتاری از خود نشان می‌دهد، می‌توانید داده‌های گوناگون آن را تجزیه کنید و سپس با کمک یادگیری ماشین الگویی که احتمال بسیار بالایی دارد دریافت کنید. این روش بسیار کاربردی است و دقت بالایی را به شما ارائه می‌دهد.

کشف الگو با استفاده از یادگیری ماشین یا Machine learning for pattern discovery

از مفهوم‌های بسیار مهم که باعث ‌شده data science به یکی از مهارت‌های مهم در دنیای امروزی تبدیل شود، می‌توان به کشف الگو با استفاده از یادگیری ماشین یا Machine learning for pattern discovery اشاره کرد. در برخی از شرایط، پیش می‌آید که شما پارامترهای مورد نیاز پیش‌بینی را در دسترس ندارید.

در این شرایط می‌توانید الگوهای پنهانی را پیدا کنید که بتوانند شما را در پیش‌بینی معنادار کمک کنند. به این کار یادگیری بدون نظارت نیز گفته می‌شود، زیرا از هیچ داده اولیه‌ای برای مشخص‌کردن دقت یا الگو بهره نمی‌برید.

دلایل اهمیت علم داده

شاید با خودتان فکر کنید که چرا data science اهمیت دارد؟ دررابطه‌با این موضوع باید گفت که دیتا ساینس از مهارت‌های مهم در هر حوزه‌ای بوده و دلیل آن هم دقت بالا در پیش‌بینی الگوها و نتایج است. شاید در ابتدا فکر کنید که این مورد کاربرد بسیار زیادی نداشته باشد،

اما پیش‌بینی در بسیاری از شرایط می‌تواند از هزینه‌های اضافی جلوگیری کند و بسیاری از فرایندها را برای شرکت‌های بزرگ راحت‌تر کند. به‌طور مثال، فروشگاه‌ها و شرکت‌های تولیدی بزرگ می‌توانند با استفاده data science به‌راحتی نیاز مشتریان را درک کرده و میزان فروش در هر دسته‌بندی را هم پیش‌بینی کنند.

کاربردهای علم داده

کاربردهای گوناگونی برای data science وجود دارد. دلیلی که باعث‌ شده امروز افراد زیادی به سمت دیتا ساینس و مهارت‌های آن بروند، این است که کاربردهایی درزمینه‌ها و مشاغل زیادی وجود دارد. می‌توانید با بهره‌گیری از این کاربردها امور خاصی را ساده‌تر کنید. کاربردهای دیتا ساینس عبارت‌اند از:

کاربرد در بهداشت و درمان

یکی از کاربردهای فوق‌العاده مهمی که علم داده در هر کشوری ارائه می‌دهد، استفاده از آن برای زمینه‌های گوناگونی بهداشتی و درمانی است. با استفاده از دیتا ساینس می‌توانید به‌راحتی سیستم‌های رژیم غذایی آنلاین را پیاده‌سازی کنید.

این سیستم‌ها با استفاده از داده‌های مختلفی که شما درباره بدن خود در اختیارش قرار می‌دهید، می‌تواند نتایجی عالی کسب کند و حتی پیش‌بینی‌هایی را به شما ارائه دهد. این علم را می‌توان برای کشف درمان بیماری‌ها و پیش‌بینی روند درمانی بیماران گوناگون استفاده کرد.

کاربرد در سرگرمی

شاید برایتان تعجب‌آور باشد؛ اما data science در سرگرمی نیز کاربرد دارد. مثال بارز آن برنامه استریم موسیقی اسپاتیفای یا Spotify است. اگر توجه کرده باشید پس‌از یک ماه کار با اسپاتیفای، این برنامه لیستی دقیق از آهنگ‌های مورد علاقه شما، ژانرهای موردپسند، موسیقی‌های جدیدی که احتمالا دوست داشته باشید و هنرمندهای مورد علاقه را به شما ارائه می‌دهد.

این کار دقیقا با استفاده از دیتا ساینس انجام می‌شود. این غول موسیقی بهترین الگوریتم‌های داده را پیاده‌سازی می‌کند تا با چند روز گوش‌دادن به آهنگ تمامی سلایق موسیقی شما را درک کند. ازطرف‌دیگر چنین موضوعی باعث افزایش رضایت کاربران می‌شود.

کاربرد در زنجیره تامین

علم داده در صنایع و ارائه خدمات گوناگون نیز موثر و کاربردی است. با استفاده از این علم می‌توانید وظایفی مانند بهینه‌سازی، یکپارچه‌سازی و بهبود انسان و مواد تجهیزات را با سرعت و کیفیتی عالی انجام دهید. زنجیره‌های تامین می‌توانند با کمک data science به‌راحتی مدل‌های پیش‌بینی‌شده را پیاده‌سازی کنند که در فرایند کار آن‌ها موثر باشد.

کاربرد در بازارهای مالی

یکی از مهم‌ترین کاربردهایی که علم داده در اختیار شما قرار می‌دهد، این است که می‌توانید با بهره‌گیری از data science به‌راحتی بازارهای مالی را تحلیل کنید و پیش‌بینی‌های دقیقی را برای آن انجام دهید. شاید این موضوع را ندانید، اما دیتا ساینس توانسته تا به امروز حدود میلیون‌ها دلار سرمایه را برای شرکت‌های مختلف ذخیره کند.

به لطف این مهارت، کاری که به‌صورت دستی حدود صدها هزار ساعت به‌طور می‌انجامید، امروز در چندین ساعت کوتاه پایان می‌یابد. به‌طور مثال، شرکت‌هایی مانند پی پال یا PayPal از دیتا ساینس استفاده می‌کنند و سرعت تشخیص فعالیت‌های تقلبی را تا حدود زیادی بالا برده‌اند.

تفاوت‌ های هوش تجاری و دیتا ساینس

بسیاری از افراد فکر می‌کنند که علم داده یا Data Science با هوش تجاری یا همان Business Intelligence تفاوت زیادی ندارد، اما باید گفت که این‌گونه نیست. هوش تجاری در واقع می‌تواند داده‌های قبلی که از زمان‌های گذشته موجود بوده و بسیار کاربردی هستند را بررسی کند.

این هوش می‌تواند به آینده‌نگری و بینش توصیف روند کمک کند. در مقابل هوش تجاری data science به‌جای استفاده از داده‌های قبلی و ارائه نتایج فصلی، از داده‌های موجود و حتی و محدود پیش‌بینی‌هایی را ارائه می‌دهد که نتیجه آن در هوش تجاری استفاده خواهد شد.

دانشمند داده یا Data Scientist چه کسی است؟

یکی از مهم‌ترین نقش‌ها و شغل‌هایی که دررابطه‌با علم داده وجود دارد، دانشمند داده یا همان Data Scientist است. این شغل مهم‌ترین پوزیشن در حوزه دیتا ساینس بوده و نیازمند مهارت‌های گوناگونی است. در واقع دانشمند داده فردی است که می‌تواند با سرعت بسیار بالا و دقتی فوق‌العاده، داده‌ها مورد نیاز را جمع‌آوری کند.

همچنین در فرایند سازماندهی و تجزیه‌وتحلیل آن‌ها موثر است. تخصص این فرد در تجزیه‌وتحلیل داده‌ها است و می‌توانید با یک قاعده کلی الگوهای پنهان در حجم داده‌های گوناگون را پیدا کند. این دانشمند مهارت محدودی در کار با یادگیری ماشین دارد، زیرا این کار تخصص مهندس هوش‌ مصنوعی است.

مشاغل علم داده

به‌غیراز دانشمند داده، data science توانسته مشاغل بسیار زیادی را ایجاد کند که هرکدام تاثیری مهم در این حوزه دارند. از مهم‌ترین این مشاغل می‌توان به موارد زیر اشاره کرد. همان‌طور که معلوم است هرکدام از مهارت‌های اصلی و اساسی در دیتا ساینس نیازمند یک مهندس متخصص به‌صورت جداگانه هستند:

·        دانشمند داده
·        تحلیل‌گر داده
·        تحلیل‌گر کسب‌وکار
·        مهندس داده
·        مهندس یادگیری ماشین

چه مهارت‌ هایی برای علم داده نیاز است؟

برای این‌که بتوانید با data science ارتباط برقرار کنید و مهارت‌های آن را یاد بگیرید، باید پیش‌نیازهایی که برای این کار وجود دارد را بلد باشید. برای درک دیتا ساینس مهارت‌های خاصی نیاز خواهید داشت که مهم‌ترین آن‌ها شامل موارد زیر هستند:

یادگیری ماشین یا Machine Learning

یکی از مهم‌ترین و اساسی‌ترین مهارت‌هایی که برای پیاده‌سازی علم داده به آن نیاز داریم، یادگیری ماشین است. ماشین لرنینگ یا همان Machine Learning نوعی مهارت است که می‌توان آن را به‌عنوان ستون فقرات دیتا ساینس نسبت داد.

این یعنی اهمیت آن در data science بسیار بالا است و از آن برای تحلیل داده‌ها با الگوهای خودکار استفاده می‌شود. یادگیری ماشین یکی از شاخه‌های هوش مصنوعی است و به یادگیری عمیق نیز ارتباط دارد. با کمک این روش سیستم‌های کامپیوتری به‌کمک انسان، داده‌هایی را می‌آموزند و سپس الگوهایی را برای شما شناسایی می‌کنند.

مدل‌سازی یا Modeling

از دیگر مهارت‌های بسیار مهمی که در علم داده وجود دارد و درصورت تسلط به آن چندین قدم بزرگ در دیتا ساینس جلو هستید، مدل‌سازی است. منظور از این مدل‌ها، مدل‌های ریاضی هستند که به شما کمک می‌کنند بر‌اساس آنچه که از داده‌ها می‌دانید، محاسبات و پیش‌بینی‌های سریع را انجام دهید.

مدل‌سازی را می‌توان یکی از بخش‌های یادگیری ماشین دانست، چون معنای شناسایی مناسب‌ترین الگوریتم‌ها برای حل مسئله را دارد. برای مدل‌سازی ابزارهای برنامه‌نویسی و گرافیکی قوی وجود دارند که می‌توانید از آن‌ها بهره ببرید.

برنامه‌نویسی یا Programming

از مهم‌ترین مهارت‌هایی که برای درک data science باید به آن تسلط ویژه‌ای داشته باشید، برنامه‌نویسی یا کدینگ است. باید به یک‌زبان برنامه‌نویسی قدرتمند که توان بالایی در کار با داده‌ها به شما ارائه می‌دهد، تسلط داشته باشید تا بتوانید برنامه‌هایی برای تحلیل داده پیاده‌سازی کنید.

از بهترین زبان‌هایی که برای این کار مناسب هستند، می‌توان به زبان‌های برنامه‌نویسی Python و R اشاره کرد. یادگیری این زبان‌ها آسان است و می‌توانید از چندین کتابخانه برای یادگیری ماشین استفاده کنید. همچنین سرعت اجرای آن‌ها نیز بالا است.

مدیریت پایگاه‌داده یا Database Management

برای این‌که بتوانید به بهترین شکل علم داده را درک کرده و مهارت‌های آن را پیاده‌سازی کنید، تسلط به یک پایگاه ‌داده و کار با آن از پیش‌نیازهای بسیار مهم است. یک دانشمند داده توانمند، باید مدیریت پایگاه ‌داده را به‌طور کامل بلد باشد و استخراج داده‌ها را به بهترین شکل انجام دهد.

در پایگاه‌های داده، فراوانی وجود دارد که می‌توانید برای دیتا ساینس از آن‌ها استفاده کنید. MySQL و PostgreSQL را می‌توان از بهترین پایگاه‌های داده برای این کار دانست. برای استفاده از این دیتابیس‌ها می‌توانید از رابط گرافیکی بهره ببرید.

آمار و تحلیل قوی یا Data and Analytics

به‌احتمال زیاد با آمار و احتمال به‌صورت سطحی آشنایی دارید. مهارت آمار این است که بتوانید با داشتن علم کافی چگونگی تجزیه‌وتحلیل داده‌ها برای مشکلات گوناگون را درک کنید. باید در کنار مهارت‌های آمار تحلیل قوی را نیز بیاموزید.

تحلیل قوی یعنی توانایی کشف مفهوم‌های جدید با استفاده از داده‌های در دسترس. این 2 مهارت فوق‌العاده کاربردی، در دیتا ساینس بیشترین اهمیت را دارند و درصورتی‌که آن‌ها را درک نکنید، نمی‌توانید با data science ارتباطی برقرار کنید.

کنجکاوی و ارتباط یا Communications

اما آخرین مهارتی که می‌خواهیم به‌عنوان یکی از مهم‌ترین مهارت‌های پیش‌نیاز data science بررسی کنید، کنجکاوی و ارتباط است. این مهارت به‌طور خلاصه Communication نیز نامیده می‌شود. شما باید برای کشف داده‌های یک مشکل کنجکاوی فوق‌العاده‌ای داشته باشید.

باید همیشه در حال یادگیری داده‌ها و الگوریتم‌های جدید باشید؛ این‌گونه باعث می‌توانید دقیق‌تر داده‌های مورد نیاز را بررسی کنید. همچنین باید مهارتی کافی برای ارتباط باهم‌ تیمی‌ها و همکاران خود داشته باشید تا بتوانید مشکلات را به‌صورت گروهی برطرف کنید یا حتی راه‌حل‌هایی را به یکدیگر ارائه دهید. این موضوع برای شرکت‌ها و پروژه‌های بزرگ بسیار موثر است.

فرایند علم داده

علم داده فرایند خاص خود را دارد. اگر می‌خواهید به‌راحتی این مهارت را فرا بگیرید و آن را قدم‌به‌قدم انجام دهید، باید مراحلی که برای دیتا ساینس وجود دارد را موبه‌مو بلد باشید. مراحل دیتا ساینس شامل موارد زیر هستند:

کشف یا Discovery

اولین مرحله‌ای که برای پیاده‌سازی مهارت‌های data science به آن نیازمند هستید، کشف یا Discovery است. درصورتی‌که می‌خواهید الگوهای گوناگون را پیدا کنید یا داده‌های مختلفی را در نتیجه به‌دست بیاورید، باید قبل‌از شروع پروژه نیازمندها و مقیاس‌ها را مشخص کنید.

سپس باید توانایی پرسیدن سوالات درست در جای صحیح را داشته باشید. این یعنی بتوانید هر داده‌ای که نیاز دارید را پیدا کنید و در یک چهارچوب مد نظر قرار دهید. کشف داده باید به‌شکلی دقیق انجام شود و تمرکز دانشمند داده روی کاربرد داده‌ها باشد.

آماده‌سازی داده‌ها یا Data Preparation

در مرحله دوم از علم داده و پس‌از این‌که داده‌های مورد نیاز را دریافت کردید، باید این موارد را برای استفاده آماده کنید. Data Preparation امری بسیار مهم است و در آن باید پردازش‌های اولیه برای مدل‌سازی را انجام دهید. بعد‌از آماده‌سازی داده‌ها نیازمند استخراج، تبدیل، بارگذاری و سپس تبدیل هستید.

تمامی این مراحل را باید انجام دهید تا داده‌ها برای تجزیه‌وتحلیل آماده شوند. می‌توانید با کمک نرم‌افزارهای زبان R به‌راحتی این کار را انجام دهید. همچنین باید توجه داشته باشید که داده‌های پرت و غیر قابل ‌استفاده نیز باید از روند خارج شوند و تنها روی داده‌های مفید متمرکز شوید.

برنامه‌ریزی مدل یا Model Planning

پس‌از آماده‌سازی و تحلیل اولیه داده‌ها، باید برای مدلینگ برنامه‌ریزی انجام دهید. مرحله Model Planning در data science به این کل است که شما تصمیم می‌گیرید با استفاده از چه روش و تکنیک‌هایی روابط مختلف را میان داده‌ها مشخص کنید.

تمامی این روابط بر پایه الگوریتم‌ها هستند؛ این یعنی می‌توانید با استفاده از تحلیل اکتشافی یا همان EDA و فرمول‌های آماری و ابزارهای تصویرسازی، مدل‌سازی را برنامه‌ریزی کنید. می‌توانید برای این کار از R، SQL و SAS / ACCESS استفاده کنید.

ساخت مدل یا Model Building

در مرحله بعدی از علم داده باید ساخت مدل را آغاز کنید. در واقع مهم‌ترین مرحله دیتا ساینس Model Building است که برای آموزش و آزمایش مدل، مجموعه‌ای از داده‌ها را ایجاد می‌کنید. نکته مهمی که باید در این مرحله بررسی کنید این است که آیا ابزارهای موجود برای این کار کافی‌است یا باید به یک محیط مستحکم‌تر مانند پردازش سریع و موازی مراجعه کنید.

می‌توانید برای ساخت مدل از تکنیک‌های مختلف مانند طبقه‌بندی، ارتباط و خوشه‌بندی استفاده کنید. ابزارهای زیادی وجود دارند که در این کار به شما کمک می‌کنند. از کاربردی ترین آن‌ها می‌توان به مواردی مانند متلب و آلپین ماینر اشاره کرد.

اجرا یا Operationalize

در پنجمین مرحله از فرایند data science می‌رسیم به اجرا یا Operationalize. در این مرحله باید مدلی که پیاده‌سازی کردید را اجرا کنید. برای این کار باید گزارش‌های نهایی، جلسات توجیهی و اسناد فنی را به کارفرما یا شرکت مد نظر ارائه دهید.

علاوه‌بر تمامی این موارد، در برخی از شرایط یک پروژه آزمایشی در محیط تولید و زمان واقعی اجرا می‌شود. برای این کار قبل‌از استقرار کامل می‌توانید تصویری واضح از عملکرد و سایر محدودیت‌های مربوط به مقیاس‌های کوچک‌تر را به‌دست بیاورید.

اعلام نتایج یا Communicate Results

بعد از تمامی گفته‌ها، شما باید به این موضوع بپردازید که آیا به هدف اولیه خود با استفاده از علم داده رسیده‌اید یا نه. به همین دلیل باید تمامی یافته‌های خود از مراحل را شناسایی کرده و با ذی‌نفعان ارتباط برقرار کنید. می‌توانید بر‌اساس معیارهای تعیین‌شده به‌راحتی موفقیت یا شکست پروژه را بررسی کنید. این معیارها قبل‌از شروع پروژه تدوین می‌شوند و بررسی آن‌ها بر عهده شرکت یا کارفرما است. درصورت موفق‌بودن مراحل می‌توانید به قسمت‌های بعدی بروید و بر مدل ارائه‌داده‌شده نظارتی کامل و دقیق داشته باشید.

نظارت بر مدل یا Monitoring Model

در آخرین مرحله از فرایند data science باید روی مدل مد نظر خود نظارت داشته باشید. این مرحله را Monitoring Model نیز می‌شناسند. نکته بسیار مهمی که دررابطه‌با تمامی پروژه‌های دیتا ساینس وجود دارد، این است که استقرار پروژه به‌معنای اتمام آن نیست. مدل شما باید به‌صورت همیشگی کار کند و عملکرد صحیح را ارائه دهد.

به‌طور مثال، ممکن است مدل شما با گذشت زمان قابل‌استفاده نباشد، به همین دلیل باید با استفاده از داده‌های جدید، مدلی را دوباره طراحی کنید و روی آن نظارت داشته باشید. این‌گونه است که data science می‌تواند در سال‌های طولانی برای شما کاربردی باشد.

درآمد دیتا ساینس در ایران چقدر است؟

سوالی که شاید ذهن بسیاری از افراد را درگیر کرده باشد، این است که درآمد علم داده در ایران چقدر است؟ در پاسخ به این سوال باید گفت که دیتا ساینس درآمد فوق‌العاده‌ای در ایران دارد. این حوزه بسیار مهم است و متخصصان کمی در آن وجود دارند.

به همین دلیل درصورت داشتن سطح بالای دانش دررابطه‌با دیتا ساینس، می‌توانید حقوق فوق‌العاده‌ای را از شرکت‌ها و سازمان‌ها برای پروژه‌های گوناگون دریافت کنید. به‌طور میانگین این مهارت حدود 20میلیون تومان به شما درآمد ارائه می‌دهد که البته میزان کم و زیادشدن این رقم، بستگی به دانش و میزان سابقه کار شما هم دارد.

جمع‌بندی
از مهم‌ترین حوزه‌هایی که در تکنولوژی وجود دارد، علم داده است. دیتا ساینس را می‌توان شامل مهارت‌های گوناگونی دانست. با استفاده از آن می‌توانید به‌راحتی داده‌های گوناگون را به‌صورت خام دریافت کنید و پس‌از تجزیه‌وتحلیل آن‌ها، مدل‌هایی را برای پیش‌بینی نتایج یا برخی از الگوها پیاده‌سازی کنید.

همین کار در شرایط و مشاغل مختلفی کاربردی است و امروز صنایع بسیار زیادی از آن استفاده می‌کنند. در این مقاله تمامی سعی خود را کردیم تا شما را با دیتا ساینس، کاربردها و فرایند آن آشنا کنیم. شما می‌توانید برای فراگیری مهارت‌های دیتا ساینس از دوره‌های تخصصی مؤسسه توسعه بهره ببرید که توسط اساتید باتجربه برگزار می‌شود.