یادگیری ماشین و data science

علم داده و ماشین دو مفهوم کاملا جدا در حوزه فناوری هستند و موقعیت‌های شغلی گوناگونی برای هرکدام وجود دارد. یادگیری ماشین مربوط به دسته‌ای خاص از تکنیک‌های علم داده می‌باشد که ویژگی‌های منحصربه فرد خود را دارد. در این مقاله بیشتر با مفهوم یادگیری ماشین و data science آشنا خواهیم شد.

علم داده یا data science چیست؟

علم داده شامل آماده سازی، پاکسازی، تجزیه و تحلیل داده می‌باشد. فناوری رو به رشد و محبوب که برای مطالعه و درک داده‌های خام به‌کار می‌رود. یک دانشمند داده (data scientist) وظیفه دارد که داده‌های خام را جمع‌آوری کند، با الگوریتم‌های مختلف داده‌ها را تجزیه و تحلیل کند و یک پیش‌بینی و بینش مفید از داده‌ها ارائه دهد. به‌طور مثال یک متخصص داده در یک شرکت، وظیفه دارد با استفاده از تکنیک‌های علم داده مواردی که کاربر به آنها علاقه بیشتری دارد را شناسایی کند و به شرکت ارائه دهد. با ثبت نام در دوره آموزش حضوری یادگیری ماشین و data science در آموزشگاه کامپیوترونیک می‌توانید بیشتر با علم داده آشنا شوید.

مهارت‌های موردنیاز برای کسب موفقیت در نقش یک دانمشند داده

علم داده تلفیقی از مهندسی نرم افزار، مهندسی داده، تحلیل داده، تحلیل کسب و کار، یادگیری ماشین و تحلیل و پیش بینی داده‌ها است. مهارت‌هایی که برای کسب موفقیت در این شغل نیاز دارید را در ادامه با یکدیگر می‌بنیم:

• آشنایی با زبان برنامه نویسی پایتون و همچنین کدنویسی در SQL
• آشنایی با مفاهیمی همچون داده کاوی، الگورتیم‌های مربوط به داده و ماشین
• توانایی تجسم و ارائه پیش بینی بر اساس داده‌هایی که در دسترس دارید
• توانایی استفاده از ابزارهای داده مانند Hadoop

یادگیری ماشین یا machine learning چیست؟

یادگیری ماشین زیرشاخه‌ای از علم داده می‌باشد که به ماشین امکان یادگیری از داده را می‌دهد تا یک کار مشخص را به‌طور خودکار اتجام بدهد. به عبارت دیگر، یادگیری ماشین به کامپیوتر این فرصت را می‌دهد تا با روش‌های آماری عملکرد خود را بهبود بخشد. از کاربردهای یادگیری ماشین می‌توان به قابلیت بلاک کردن ایمل‌های تبلیفاتی و اسپم و همچنین تشخیص تقلب آنلاین اشاره کرد. می‌توانید در آموزشگاه کامپیوترونیک در دوره‌های یادگیری ماشین و data science ثبت نام کنید.

مهارت‌های موردنیاز برای کسب موفقیت در نقش یک مهندس یادگیری ماشین

در ادامه بخشی از مهارت‌هایی که برای مهندس یادگیری ماشین شدن نیاز دارید را در ادامه می‌بینیم. توجه داشته باشید که به این مهارت‌ها به چشم پیش‌نیاز برای حضور در دوره نگاه نکنید. هنگام یادگیری این مهارت‌ها را کسب خواهید کرد. فرایند یادگیری ماشین شامل مراحلی ازقبیل وارد کردن داده، پاکسازی داده، ساخت و آزمایش مدل و بهبود کارایی مدل می‌باشد.

• توانایی پیاده سازی الگوریتم‌های مربوط به یادگیری ماشین
• تسلط کامل به زبان برنامه نویسی پایتون
• آشنا بودن با مفاهیم آماری
• توانایی ارزیابی داده

چرخه حیات علم داده

چرخه حیات علم داده شامل ۷ مورد متفاوت می‌شود که یک به یک هرکدام را بررسی خواهیم کرد و به‌طور کامل در دوره آموزش حضوری یادگیری ماشین و data science توسط مدرس عباس امیدی با این موارد آشنا خواهید شد.

1. Business Understanding: در این مرحله، وجه تجاری را مورد بررسی قرار می‌دهیم و الزام استفاده از علم داده در آن مورد خاص را درک می‌کنیم.
2. Data Mining: داده‌ها برای حل مسئله جمع آوری می‌شوند. به‌طور مثال در یک فروشگاه، محصولات را براساس علاقه مشتری رتبه بندی می‌کنیم.
3. Data Cleaning: داده‌های خام به دست آمده در مرحله دوم را پردازش می‌کنیم تا در مراحل بعدی قابل استفاده باشند.
4. Data Exploration: در این مرحله الگوهای موجود در داده را پیدا می‌کنیم و درک بهتری از داده‌های به دست آمده کسب می‌کنیم.
5. Feature Engineering: در این مرحله با به کارگیری الگوریتم‌های یادگیری ماشین مدل سازی داده صورت می‌گیرد.
6. Predictive Modeling: در این مرحله مدل روی یک پروژه حقیقی قرار می‌گیرد و عملکرد آن پیش‌بینی می‌شود.
7. Data Visualization: در آخرین مرحله عملکرد مدل نهایی بررسی می‌شود.

تفاوت‌های یادگیری ماشین و data science

تا اینجا فهمیدیم که نمی‌توان علم داده و یادگیری ماشین را یکی دانست. علم داده مانند ریشه درخت و یادگیری ماشین مانند یکی از شاخه‌های این درخت است. نرم افزارهای یادگیری ماشین برای شناسایی و کشف الگوهای موجود در داده به کار می‌روند. با ثبت نام در دوره آموزش آنلاین یادگیری ماشین و data science می‌توانید بیشتر با تفاوت‌های این دو عنوان آشنا شوید.

به‌طور مثال نرم افزار تیک تاک، داده مربوط به رفتار هر کاربر را دریافت می‌کند، علاقه‌مندی‌های او را پیش‌بینی می‌کند و بر آن اساس فیلم‌های متفاوت را به کاربر پیشنهاد می‌دهد. همین مثال را می‌توان برای وب سایت‌های پخش فیلم مطرح کرد. در هر پلتفرمی که فیلم یا سریال ببینید، یک قسمت از وب سایت با عنوان You might also like… را می‌توان مشاهده کرد که فیلم‌هایی که حال و هوایی مشابه با فیلمی که دیده بودید دارند را به شما پیشنهاد می‌دهد.

درآمد یک دانشمند داده

یک دانشمند داده تازه کار که سابقه کاری کمتر از یک سال دارد، ۸۶ هزار دلار درآمد در سال دارد. هرچه سابقه کاری بالاتر برود، حقوق افزایش پیدا می‌کند. حقوق دانشمندان داده در شهر تهران بین ۷ تا ۱۹ میلیون و کارشناسان ارشد بین ۹ تا ۴۰ میلیون تومان درآمد کسب می‌کنند. امروزه بیشتر شرکت‌ها برای موفقیت در بازار پررقابت، به علم داده نیاز دارند. با ثبت نام در دوره آموزش آنلاین یادگیری ماشین و data science می‌توانید وارد این حوزه شوید و تبدیل به یک دانشمند داده شوید.

کلام آخر

در این مقاله با یادگیری ماشین و علم داده آشنا شدیم. درباره تفاوت‌های این دو موضوع بحث کردیم و درآمد یک دانشمند داده در ایران و خارج از ایران را با یکدیگر دیدیم. علم داده آینده‌ای روشن دارد و طبق مطالعات می‌توان دریافت که تا چند سال آینده تمامی کسب و کارها برپایه داده کار می‌کنند و جلو می‌روند. پیشرفت هوش مصنوعی باعث پیچیده‌تر شدن الگوریتم‌ها شده و داشنمندان داده سعی بر تفسیر خروجی‌های سیستم‌های هوش مصنوعی دارند. اگر به شکل مستمر آموزش ببینید و مهارت‌های خود را ارتقا دهید، بدون شک تبدیل به یک دانشمند داده حرفه‌ای خواهید شد و می‌توانید وارد بازار کار شده و کسب درآمد کنید. برای کسب اطلاعات بیشتر با آموزشگاه ما تماس حاصل نمایید.