کاظم تقندیکی
استاد دانشگاه فني و حرفه اي و مجری پروژه های علم داده (داده کاوی، یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی و ...)

آیا یادگیری علم داده | دیتاساینس دشوار است! افسانه یا حقیقت؟

برای پاسخ به این سوال، که آیا علم داده | Data Science دشوار است؟ توصیه می کنم این مقاله را تا انتها کامل بخونید. در پایان این مقاله بهترین راهنمای یادگیری سریع علم داده را در اختیار شما قرار خواهم داد.

دوره های شبکه، برنامه نویسی، مجازی سازی، امنیت، نفوذ و ... با برترین های ایران

دیتاساینس چیست

علم داده یا دیتاساینس یک رشته جدید است، که بیشتر به یک چتر شبیه می باشد و حوزه های مختلفی مانند آمار، ریاضی، داده کاوی، یادگیری ماشین و ... را تحت پوشش خود قرار می دهد. دیتاساینس را می توان هنر تحلیل داده ها نیز تعریف کرد. چالش های مختلفی در فیلد علم داده وجود دارد که بزرگترین آن چالش وجود کلان داده ها است، دانشمندان داده با یادگیری مبانی تئوری و اجرایی فیلد علم داده می توانند بر این چالش به راحتی پیروز شوند و داده های بزرگ مربوط به حوزه های مختلف را تحلیل و پیش بینی کنند.

در دوره آموزشی جامع علم داده مدرس کاظم تقندیکی تمام A-Z علم داده را به شکل کاملاً عملی و با زبانی ساده به شما آموزش می دهد.

آموزش جامع دیتا ساینس

آیا یادگیری علم داده یا دیتاساینس دشوار است ؟

حال بیایید با یکدیگر بحث کنیم که آیا علم داده دشوار است یا خیر ؟ و اینکه دانشمندان علم داده در هنگام یادگیری آن با چه چالش هایی روبه رو خواهند بود.

تقریباً همه این روزها می خواهند دانشمند داده شوند بدون اینکه بدانند چه مشکلی در یادگیری علم داده و همچنین پیاده سازی آن وجود دارد و چه چیزهایی را باید یاد بگیرند. برخی از مسائلی که علم داده | دیتاساینس را دشوار می کند عبارتند از:

1. وجود مسائل سخت در فیلد علم داده | Data Science

دانشمندان داده باید با مسائل سختی مقابله کنند. این مشکلات بر روی توسعه مدل هایی متمرکز شده اند که برخی از سخت ترین مشکلات تجاری را حل می کنند که مستلزم حس دقیق حل مسئله و استعداد بالای ریاضی است.یک دانشمند داده ملزم به یافتن الگوهای درون داده‌ها و ایجاد بینش با نتیجه‌گیری از داده‌ها است. دانشمند داده باید عاشق حل مسائل با پیچیدگی زیاد باشد. لذا حوزه علم داده یا دیتاساینس به افرادی نیاز دارد که به اندازه کافی کنجکاو باشند تا در سخت ترین مشکلات پشتکار داشته باشند. علم داده یک رشته پیچیده است، به خصوص برای کسانی که هیچ تجربه قبلی در این زمینه ندارند.

در دوره آموزشی جامع علم داده مدرس کاظم تقندیکی تمام A-Z علم داده را به شکل کاملاً عملی و با زبانی ساده به شما آموزش می دهد.

از آنجایی که علم داده | Data Science یک رشته جدید است، یافتن متخصصین با تجربه یکی از سخت ترین مشکلاتی است که شرکت ها با آن مواجه هستند. علاوه بر این، مشکلاتی که در اقیانوس عظیم علم داده وجود دارد، دارای انواع مختلفی است.

این امر علم داده دیتاساینس را به چالشی دشوار برای بسیاری از صنایع تبدیل می کند، چرا که باید دنبال متخصصین کار بلد باشند. بنابراین، برای اینکه شرکت‌ها بتوانند راه‌حل‌های علم داده را توسعه دهند، باید مشکلات را به طور کامل درک کنند و رویکردی تحلیلی را برای حل آنها به کار گیرند.

2. چالش داده هایی با مقیاس بزرگ در دیتاساینس

همان طور که در بالا گفته شده، می توان علم داده | Data Science را هنر تحلیل داده ها نیز نامید. لذا یک متخصص علم داده باید بتواند داده ها را در هر حجمی تحلیل و پیش بینی کند. داده ها راه نجات یک دانشمند داده است. با این حال، حجم زیادی از داده ها در جهان امروز وجود دارد که با سرعتی تصاعدی در حال گسترش هستند و اغلب برای دانشمند داده ها حل ان ها سنگین و دشوار می شود.برای به دست آوردن اطلاعات معنی دار از داده ها، یک دانشمند داده باید کل داده ها را تجزیه و تحلیل کند و بینش ایجاد کند. با این حال، مدیریت چنین داده های حجیم اغلب برای بسیاری از متخصصان علم داده به یک چالش تبدیل می شود.

  آیا می دانید - کاخ سفید در حال حاضر مجموعه عظیمی از تقریباً 200 میلیون دلار را در پروژه های مختلف داده هزینه کرده است.

در دوره آموزشی جامع علم داده مدرس کاظم تقندیکی تمام A-Z علم داده را به شکل کاملاً عملی و با زبانی ساده به شما آموزش می دهد.

علاوه بر این، داده‌های موجود در وب یا سرورهای یک شرکت همیشه سازمان‌دهی نشده‌اند، یعنی داده‌ها به شکل سطر و ستون نیستند. این یک چالش اضافی برای دانشمندان داده خواهد بود، مدرس کاظم تقندیکی در دوره آمورشی جامع پردازش متن نحوه تحلیل داده های ناساختاریافته متنی را کامل آموزش داده است.

برای مدیریت حجم وسیعی از داده ها، یک دانشمند داده باید از ابزارهای کلان داده مانند Hadoop و Spark  اطلاعات داشته باشد. این امر تخصص یک دانشمند داده را که وظیفه اصلی آن تجزیه و تحلیل داده ها است را توزیع می کند. بنابراین، متخصص شدن در نقش های متعدد برای دانشمند داده به یک چالش تبدیل می شود.

3. تخصص فنی متخصصین داده

علم داده یا دیتاساینس ریشه در چندین رشته مانند ریاضیات، آمار، برنامه نویسی، داده کاوی، یادگیری ماشین دارد که یک دانشمند علم داده باید تا حدودی به آنها تسلط داشته باشد. در حالی که داشتن دانش و تخصص در زمینه های فردی نسبتاً ساده تر است، اغلب تسلط بر رشته های علم داده دشوار می شود. علاوه بر این، سال ها طول می کشد تا یک فرد در یک زمینه متخصص شو چه برسد به چند رشته.

به عنوان مثال، یک برنامه نویس برای اینکه در برنامه نویسی مهارت پیدا کند، سال ها وقت صرف تسلط بر دامنه خود می کند. لذا برای تبدیل شدن به یک استاد ماهر در علم داده، متخصص علم داده باید تقریباً به همان اندازه در تسلط بر آمار، یادگیری ماشین و ... تلاش کند.

این یکی از دلایل اصلی است که اکثر متخصصان ماهر در علم داده دانش کمی در زمینه هایی مانند یادگیری ماشین، داده کاوی و آمار دارند. در دوره آموزشی جامع علم داده مدرس کاظم تقندیکی تمام A-Z علم داده را به شکل کاملاً عملی و با زبانی ساده به شما آموزش می دهد.

این روزها برنامه نویسی به یک مهارت کمکی تبدیل شده است که هر حرفه ای ملزم به یادگیری آن است. برای مثال، فردی که در حال تحصیل در مقطع دکترا در آمار زیستی است، باید بر روی یک زبان برنامه نویسی مانند Rبرای پیاده سازی مدل های آماری کار کند. بنابراین، نتیجه گیری می شود که برای تسلط بر علم داده، ابتدا باید به رشته های زیربنایی آن مانند برنامه نویسی تسلط داشته باشید. اگر چه در دوره آموزشی علم داده ما دانشجو را با استفاده از ابزارهای یادگیری ماشین و بدون نیاز به کدنویسی به یک دانشمند داده تبدیل می کنیم.

4. داشتن دانش تجربی دانشمند داده

نمی توان تنها از طریق حل پروژه ها، شرکت در بوت کمپ ها و کسب دانش از منابع مختلف آنلاین به یک دانشمند داده ماهر تبدیل شد. اگرچه این مهارت ها برای ساختن اصول علم داده ضروری هستند، اما این دانش تجربی است که دیتاساینس را به شکل واقعی به تصویر می کشد.

صنایع مختلف از علم داده استفاده می کنند. زمینه هایی مانند بهداشت، امور مالی، بانکداری، داروسازی، فروش، تولید، استفاده از علم داده را به روش خود به منظور کسب سود دهی بهتر انجام می دهند.

علاوه بر این، دانشمندان داده به داده هایی نیاز دارند تا از طریق تجزیه و تحلیل دقیق آن ها، محصولات بهتری برای مشتریان شرکت ارائه دهند. این مشتریان می توانند کاربر نهایی چندین حوزه تجاری باشند. بنابراین، دانش عمیق شناخت مشتری ها برای دانشمند داده به منظور به دست آوردن نتایج بهتر ضروری است.

5. یادگیری همه چیز به یکباره توسط مخاطب

برای استارت‌آپ‌هایی که در حال ورود به حوزه علم داده هستند، وجود دریایی از دانش اغلب می‌تواند دلهره‌آور باشد. علم داده ریاضیات سنگینی است و بسیاری از افرادی که مشتاق علم داده هستند، مایلند قبل از سرمایه گذاری در زمینه علم داده، مفاهیم اصلی ریاضی را درک کنند. علم داده یک رشته کاربردی است. این نیاز به اجرای عملی موضوعات مختلف اساسی دارد. مفاهیمی که در علم داده استفاده می شود نیز بسیار قابل تبخیر هستند. این بدان معناست که اگر فقط دانش نظری را درک کنید و به آن عمل نکنید، به راحتی فراموش می شود.

6. نتیجه گیری

در پایان نتیجه می گیریم که علم داده حوزه تقریباً دشواری است که دارای منحنی یادگیری شیب دار است. این یکی از عوامل اصلی در کمبود دانشمندان داده حرفه ای است. با این حال بدون هیچ مدرک دانشگاهی، شما می‌توانید تمام A-Z علم داده را از طریق دوره آموزشی جامع علم داده با تدریس مهندس کاظم تقندیکی فرا بگیرید.

آموزش دیتاساینس


کاظم تقندیکی
کاظم تقندیکی

استاد دانشگاه فني و حرفه اي و مجری پروژه های علم داده (داده کاوی، یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی و ...)

استاد دانشگاه فنی و حرفه ای، فعال در حوزه های علم داده، يادگيري ماشين، داده کاوی، بازیابی اطلاعات، متن کاوی و پایگاه داده ها با بیش از صد ساعت تدریس آنلاین و صدها پروژه موفق در حوزه علم داده، برای آموزش يا سفارش انجام پروژه با شماره 09157202653 (واتس اپ، تلگرام و تماس تلفنی) و ایمیل taghandiky@gmail.com در تماس باشید.

12 اردیبهشت 1401 این مطلب را ارسال کرده

نظرات