در دنیای امروز، با توجه به حجیم شدن داده های کلان در صنایع مختلف ، وجود یک متخصص علم داده تبدیل به یک ضرورت شده است.در این مقاله، پس از بررسی کلی این دانش و کاربردهای آن، سعی کردیم وبسایت هایی را برای آموزش علم داده معرفی کنیم.
امروزه از مهمترین مباحثی که در دنیا شکل گرفته است، به علم داده (دیتا ساینس) ارتباط دارد؛ علمی که منحصراً با به‌کارگیری فناوری اطلاعات، تجزیه و تحلیل می‌شود. گفتنی است که اهمیت این علم آنقدرها افزایش یافته است که به‌عنوان یکی از برترین و جذاب‌ترین دوره‌ها برای تدریس در دنیا در نظر گرفته‌شده است.
همان‌طور که می‌دانید، دیتا ساینس از مباحث مختلفی تشکیل شده است که ازجمله می‌توان به هوش مصنوعی، آمار و ریاضیات، شناخت الگوها و… اشاره کرد و بهطورکلی زمانی‌که همه‌ی این موارد به‌صورت تخصصی با یکدیگر تلفیق می‌شوند، می‌توان علم داده را متصور شد. ضمناً یادآور می‌شویم که در حال حاضر بسیاری از کسب‌وکار برای تصمیم‌گیری‌های دقیق‌تر از این علم بهره می‌برند و در‌نهایت با استفاده از دیتا ساینس به‌راحتی می‌توان به تصویرسازی، تحلیل و جمع‌آوری اطلاعات اقدام کرد.
علم داده چیست؟
بهطورکلی این علم پیش‌نیازهایی دارد که برای فهم کلی آن نیاز است که با مهمترین آشنا شوید. البته در این مقاله قصد نداریم به‌صورت جزئی این پیش‌نیازها را بررسی کنیم، اما برای درک درست از معنای دیتا ساینس اشاره‌ای خلاصه‌وار به این موارد خواهیم داشت:
– یادگیری ماشین:
این مورد که شاخه اصلی هوش مصنوعی نام دارد، ستون اصلی این علم است که درواقع یک روش تحلیلی داده محسوب می‌شود. بهطورکلی یادگیری ماشین این را نتیجه می‌دهد که سیستم‌ها توانایی آموزش علم داده را با استفاده از دخالت انسان دارند و حتی می‌توانند با شناسایی برخی الگو تصمیم‌گیری کنند.
– مدل‌سازی:
این پیش‌نیاز دیتا ساینس محاسبات را آسان‌تر کرده و الگوریتم‌ها را برای بهتر حل شدن مسئله‌ها شناسایی می‌کند. بهطورکلی مدل‌سازی نحوه‌ی آموزش و حل مسائل را بهبود می‌بخشد.
– برنامه‌نویسی:
پروژه‌ها در سطح قابل‌توجهی از این علم نیازمند برنامه‌نویسی به زبان‌های مختلف هستند که ازجمله می‌توان به زبان پایتون اشاره کرد. همان‌طور که می‌دانید، پایتون به دلیل یادگیری آسان‌تر در بین برنامه‌نویسان و یا حتی مهندسان از محبوبیت بیشتری برخوردار است.
– آمار:
این بخش از پیش‌نیاز علم داده از مهمترین بخش‌ها به حساب می‌آید و بهطورکلی با استفاده از آمار به‌راحتی می‌توان رفتار هوشمندانه داشت و به نتایج قابل‌قبول‌تری دست یافت.
– پایگاه داده:
این بخش نیز از جمله مهمترین موارد مربوط به تعریف این علم است که افراد باید به‌طورکامل کار با آن را یاد داشته باشند که ازجمله می‌توان به مدیریت و نحوه‌ی استخراج آن اشاره کرد.
بهطورکلی اگر بخواهیم این علم را تعریف کنیم، باید به مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها و ابزارها اشاره کنیم که با استفاده از هرکدام می‌توان الگوهای خاصی را کشف و سپس از آنها در موارد مختلف به‌کارگیری کرد.
کاربردهای جذاب علم داده
از این علم می‌توان در بسترهای مختلف استفاده کرد که ما در ادامه به مهمترین آنها اشاره می‌کنیم:
-
صنعت پزشکی
پرواضح است که بسیاری از شرکت‌های پزشکی از این علم برای تولید و عرضه‌ی دستگاه‌های پزشکی استفاده می‌کنند که هرکدام از این ابزارها به جهت تشخیص، درمان و یا دیگر موارد به‌کارگیری خواهند شد. طبیعتاً هرچه بررسی دیتا ساینس با گستره بیشتری انجام شود، منجر به تولید ابزارهای پیشرفته‌تر در صنعت پزشکی می‌شود.
-
صنعت بازی
در حال حاضر همه‌ی بازیها ازجمله ویدیویی و رایانه‌ای با کمک این علم بنا می‌شوند. درگذشته استفاده نصفه و نیمه از ابزارها که بسیار محدود بوده‌اند سبب کند شدن روند تولید بازیها شده که این امر به بسیاری از کمپانی‌ها ضربه وارد می‌کرده است، اما با پیشرفت و به‌کارگیری از این علم، این مشکل تا حد جالب توجهی ازبین‌رفته است.
-
تشخیص تصویر
از مهمترین و جذاب‌ترین استفاده‌های علم داده در شناسایی الگوها در تصاویر است. همان‌طور که حتماً می‌دانید، امروزه در دستگاه‌های مختلف دیجیتال دسترسی‌های بیومتریک حساب کاربری بر اساس همین علم در نظر گرفته می‌شود که ازجمله می‌توان به موبایل، شبکه‌های اجتماعی و مواردی از این دست اشاره کرد.
-
تشخیص کلاهبرداری
یکی از کاربردهای بسیار مهم این علم به‌کارگیری از آن در موسسات و بانک‌ها است که با استفاده از آن به تشخیص انواع کلاهبرداری پرداخته می‌شود. ضمن اینکه در کنار این مورد از همین علم برای مشاوره مالی شخصی نیز استفاده خواهد شد که همه‌ی افراد می‌توانند از آن به بهترین نحو ممکن استفاده کنند. ضمناً ناگفته نماند که در شرکت‌های ساختمانی نیز از این علم به جهت تصمیم‌گیری بهتر به‌کارگیری خواهد شد.
-
حفظ مشتری
بسیاری از شرکت‌ها اعم از خرده‌فروشی از این علم برای بهبود روابط با مشتری و در نتیجه حفظ آنها استفاده می‌کنند؛ برای نمونه سایت آمازون از این طریق توانسته است بر اساس علاقه‌مندی‌های مشتریان‌شان به ارائه محصولات مختلف بپردازد که این کار در نتیجه به رضایت مشتریان منجر خواهد شد که البته دیگر سایت‌های ارائه‌دهنده‌ی خدمات نیز از این روش برای جذب و حفظ مشتری استفاده کرده‌اند.
بهترین وب‌سایت‌ها برای آموزش علم داده
حال که با تعریف و کاربردهای این علم آشنا شده‌اید، احتمالاً علاقه‌مند به یادگیری آن شده‌اید که در این صورت باید از یک منبع معتبر استفاده کنید تا زیر و بم این علم را به‌صورت کاملاً جزیی فرا بگیرید. به همین منظور ما در ادامه به چند مرجع آموزشی علم داده اشاره می‌کنیم:
-
سایت موسسه توسعه
آموزش این علم باید به‌وسیله‌ی موسسات و سایت‌های کاملاً معتبر انجام شود که یکی از بسترهای فوق‌العاده عالی در این خصوص سایت موسسه توسعه است. در این سایت با انواع دوره‌های آنلاین، حضوری، همایش و… مواجه خواهید بود که به دلخواه میتوانید مورد مناسب را انتخاب و سپس در آن شرکت کنید. گفتنی است که از مهمترین اقدامات این موسسه در خصوص آموزش این علم تخصصی، می‌توان به ارائه گواهینامه پایان دوره دیتا ساینس که موردتأیید وزارت علوم، تحقیقات و فناوری است به شرکت کنندگان اعطا خواهد شد. ضمناً در نظر داشته باشید که این مجموعه با داشتن 10 دوره جامع و برگزاری 350 همایش و سابقه فعالیت 15 ساله از بهترین مرجع‌های آموزش دیتا ساینس به حساب می‌آید که میتوانید از آن بهره‌مند شوید.
-
سایت کافه تدریس
سایت کافه تدریس نیز از دیگر مراکزی است که به شکل آنلاین علم داده را به‌صورت صفر تا صد آموزش می‌دهد. درواقع این سایت به آموزش جامع پایتون برای این علم اقدام کرده و تاکنون توانسته است به موفقیت‌های بزرگی دست یابد. همچنین از دیگر ویژگی‌های کافه تدریس می‌توان به کلاسهای آنلاین تعاملی، وبینارهای رایگان مسیر شغلی و دسترسی به ویدیوهای ضبط شده کلاس اشاره کرد.
ضمناً با شرکت در کلاسهای آموزش دیتا ساینس به‌راحتی میتوانید به پروژه‌های واقعی این علم و رفع اشکال نیز دسترسی داشته باشید. همچنین ناگفته نماند که این سایت از اساتید متخصص درزمینه علم داده استفاده کرده است تا همه‌ی مسائل این علم به‌طور کاملاً کاربردی برای متقاضیان ارائه شود. گفته می‌شود که سطح کلاسهای این وبسایت فوق‌العاده جذاب است.
-
سایت پروپژ
سایت پروپژ از پایتون که یکی از زبان‌های برنامه‌نویسی پرکاربرد است، به‌عنوان مهمترین مورد برای تجزیه و تحلیل داده‌ها یاد کرده است.گفتنی است که در این سایت علم داده به‌صورت کاملاً عملی آموزش داده می‌شود، به‌طوری‌که حل تمرین از مهمترین مسائلی است که در این مجموعه به‌طور جدی پیگیری شده است.
یکی از مزیت های خوب دیگر از این وبسایت این است که شما میتوانید مراحل ورود به دنیای هوش مصنوعی را ببینید و به نوعی به نقشه اصلی این راه دسترسی داشته باشید.نقشه راه پروپژ را ببینید تا این مسیر را به خوبی بشناسید.
توصیه می‌کنیم که اگر قصد دارید علم داده را به شکل کاربردی یاد بگیرید، آموزش علم داده پروپژ را ببینید و دوره‌های استاد باتجربه‌ی این مرکز را دنبال نمایید. ضمناً شما میتوانید پس از شرکت در دوره آموزش علم داده پروپژ، با خود مدرس نیز به عنوان پشتیبان ارتباط برقرار کنید.
-
سایت سون لرن
داده کاوی باید به‌صورت تحلیلی باشد و شما به‌عنوان کسی که قصد دارید در این زمینه آموزش ببینید، میتوانید از سایت سون لرن بهره ببرید. همان‌طور که می‌دانید، شرکت‌های بزرگی به دنبال افراد مسلط به علم داده هستند که شما میتوانید با یادگیری کامل این علم، یکی از آنها باشید، اما باید بدانید که صرف آموزش دیدن، نمی‌تواند شما را به یک متخصص تبدیل کند؛ بنابراین کافی است که از مجموعه‌ی سون لرن استفاده کنید تا به‌طورکامل مفهوم این علم را دریابید. ضمناً ناگفته نماند که دوره‌های دیتا ساینس این سایت برای افرادی که قصد مهاجرت دارند و یا به دنبال امتیاز ویژه برای پذیرش تحصیل در خارج هستند فوق‌العاده دارای اهمیت خواهد بود.
جمع‌بندی
در این مقاله سعی کردیم تا شما عزیزان را با علم داده آشنا کنیم و با توجه به اینکه یادگیری این علم کار چندان ساده‌ای نمی‌باشد و به تمرکز خاصی نیاز دارد و همچنین باید از آموزش‌های حرفه‌ای به‌کارگیری شود، به چند وبسایت مناسب در این زمینه نیز اشاره کردیم تا با استفاده از هرکدام بتوانید به یادگیری کامل دیتا ساینس اقدام کنید. البته اگر نظر ما را بخواهید، توصیه ما به‌کارگیری از سایت پروپژ است؛ چراکه آموزش‌های استاد این مجموعه به شیوه‌ای ساده و جذاب ارائه شده است که درک این علم را ساده‌تر کرده است. حال برای اینکه بتوانید در شرکت‌های بزرگ مشغول به کار شوید، بهتر است همین حالا نسبت به یادگیری این علم شگفت‌انگیز اقدام کنید.برای شروع، میتوانید لینک زیر را دنبال کنید تا با مدرس وبسایت پروپژ آشنا شوید.
#توجه: این مطلب یک رپرتاژ تبلیغاتی بوده و محتوای آن توسط تبلیغ دهنده تهیه و نگارش شده است.
دیجی‌رو مسئولیتی در قبال محتوای تبلیغاتی ندارد.
