دیتا ساینس چی هست؟

دیتا ساینس (علم داده) استراتژی به کارگیری تکنیک‌های تحلیل آماری و یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل دیتا (داده) برای تصمیم گیری‌های تجاری بهتره. دیتاها ممکنه به صورت متن، تصویر، صدا و یا ویدئو باشن.
دیتا ساینتیست‌ها (دانشمندان داده)، از زبان‌های برنامه‌نویسی برای تجزیه و تحلیل دیتاها استفاده می‌کنن تا بینش‌هایی رو کشف کنن که به رشد کسب‌وکارها کمک می‌کنه.
دانشمندان داده با گروهی از شرکت‌ها، از استارتاپ‌های کوچیک گرفته تا شرکت‌های بزرگ کار می‌کنند. اونها از مهارت‌های خودشون برای کمک به شرکت‌ها برای کسب درآمد بیشتر، صرفه جویی در سرمایه و یا ارائه خدمات بهتر استفاده می‌کنن.
بازاریابی، فروش، توسعه محصول، توسعه کسب‌وکار و استراتژی، حوزه‌هایی هستن که ممکنه دانشمندان داده در اونها مشارکت داشته باشند. دانش اونها به رهبران کمک می کنه تا در مورد محصولات، خدمات، کمپین‌های بازاریابی و فرهنگِ شرکت خود تصمیمات بهتری بگیرن.

اهمیت برنامه نویسی در دیتا ساینس

برای داشتن یه شغل موفق در دیتا ساینس، باید در زمینه برنامه‌نویسی مهارت داشته باشید.
یکی از صنایعی که در حال حاضر بازار کار خوبی داره، دیتا ساینس هست. دیتا ساینس با حرکت رو به جلو، به رشد خودش ادامه خواهد داد و حتی حیاتی‌تر خواهد شد.
برای داشتن یک شغل موفق در علم داده، باید در برنامه‌نویسی و درک نحوه تجزیه و تحلیل داده‌ها با استفاده از برنامه‌های مختلف مهارت داشته باشین.
ما در این مقاله روی ماهیت برنامه نویسی و اینکه چرا برای حرفه‌ای مثل دیتا ساینس ضروری هست، تمرکز می‌کنیم.

چرا برنامه نویسی در دیتا ساینس اهمیت بالایی داره؟
اگه می‌خواید یه فرد موفق در دیتا ساینس باشید، باید یاد بگیرید که چطوری برنامه‌نویسی کنید و نحوه تجزیه و تحلیل داده‌ها رو با استفاده از برنامه‌های مختلف یاد بگیرید. چون دیتا ساینس فقط جمع‌آوری داده‌ها نیست!

بلکه در مورد تجزیه و تحلیل، استخراج اطلاعات مفید و سپس تجسم اون هست. برای انجام موثر این، باید با جمع‌آوری، پردازش و استفاده از برنامه‌های کاربردی مختلف برای تجزیه و تحلیل و تجسم داده‌ها آشنا باشید.
دانش برنامه‌نویسی برای دیتا ساینس ضروریه، چون از الگوریتم‌های پیچیده برای جمع‌آوری و سازمان‌دهی داده‌ها، شناسایی بینش‌ها، و ترجمه یافته‌ها به زبانی استفاده می‌کنه که برای انسان نیز قابل درک هست.

انواع زبان های برنامه نویسی در دیتا ساینس

دانشمندان داده از زبان‌های برنامه نویسی مختلف برای جمع‌آوری، پاکسازی و تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده می‌کنند. در اینجا چند مورد از رایج ترین اونها رو توضیح می‌دیم:
SQL: زبان برنامه نویسی استاندارد برای تجزیه و تحلیل دیتاهاست. دیتا ساینتیست‌ها از SQLبرای ذخیره دیتاها در دیتابیس (پایگاه‌های داده) و ایجاد پرس و جو استفاده می‌کنن.
R: برای تجزیه و تحلیل آماری و تجسم داده‌ها استفاده می‌شه. محیط برنامه نویسی R یک انتخاب محبوب برای دیتا ساینتیست هست که نیاز به تجزیه و تحلیل مجموعه داده های بزرگ دارن.
HADOOP: برای تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ استفاده می‌شه. این زبان بخشی از زیرساخت اساسی هست که توسط اکثر شرکت‌هایی که با حجم زیادی از داده‌ها سروکار دارن، استفاده می‌شه.
PYTHON: پایتون یه زبان همه منظوره‌ هست که به دلیل انعطاف پذیری در علم داده استفاده می‌شه. می‌تونید از اون برای نوشتن کدهایی استفاده کنید که کارهای تکراری رو خودکار انجام بده تا وقتی با حجم زیادی از داده رو به‌ رو می‌شید، کاربردی باشه. ایجاد رابط‌های قابل برنامه‌ریزی یکی دیگه از کاربردهای پایتون هست. پایتون برای ماشین لرنینگ عالیه، بنابراین اگه می‌خواید وارد هوش مصنوعی بشید، این زبان کاربردیه.

سورس: CodeSparrow