روند علم داده(data sience trend) با ظهور فناوری‌های جدید به چه سمتی است؟ فناوری‌های جدید باعث بهره وری بیشتر شرکت‌ها و بهبود بازده سرمایه گذاری آنها می‌شود. روندهای امروزی شامل تجزیه و تحلیل داده، هوش مصنوعی، کلان داده و علم داده است. سازمان های تجاری مدل های مبتنی بر داده را برای ساده‌سازی فرآیندهای خود و تصمیم‌گیری بر اساس بینش‌های حاصل از تجزیه و تحلیل دادهها اتخاذ می‌کنند.
بیماری همه گیر کرونا باعث اختلال در صنایع در سراسر جهان شد، بنابراین شرکت‌های کوچک و متوسط و شرکت‌های بزرگ مجبور شدند به سرعت خود را با آن سازگار کنند. تجزیه و تحلیل دادهها و سرمایه گذاری‌های علم داده در نتیجه افزایش یافت و در حال حاضر تقریباً هر سازمانی به شدت به دادهها متکی است. این مقاله آخرین روند علم داده، روندهای صنعت علم داده و اهمیت تجزیه و تحلیل دادهها را مورد بحث قرار داده است.
علم داده چیست؟
علم داده چیست؟
قبل از اینکه به توضیح روند علم داده بپردازیم ابتدا علم داده را تعریف می‌کنیم. علم داده فرآیند تجزیه و تحلیل دادهها به منظور دستیابی به نتیجه گیری‌های روشنگرانه است. داده‌‌هایی که از این بینش ها استخراج میشوند می توانند از منابع مختلف، از جمله پایگاه های داده، معاملات تجاری، حسگرها و غیره به دست آیند. در نتیجه، این رشته به سرعت در حال رشد است که گزینه‌های شغلی زیادی دارد.
برای مطالعه بیشتر: داده کاوی چیست؟
تجزیه و تحلیل داده ها
تجزیه و تحلیل دادهها فرآیند تجزیه و تحلیل دادههای خام برای به دست آوردن نتیجه گیری است. کسب و کارها می‌توانند عملکرد خود را بهینه کنند، کارآمدتر باشند، سود را به حداکثر برسانند، یا تصمیمات استراتژیک بهتری را با کمک تجزیه و تحلیل دادهها اتخاذ کنند. خودکارسازی تکنیک ها و فرآیندهای تجزیه و تحلیل دادهها منجر به توسعه روش ها و الگوریتم های مکانیکی مورد استفاده روی دادههای خام شده است.
رویکردهای مختلف برای تجزیه و تحلیل داده ها
- تجزیه و تحلیل توصیفی: توصیف آنچه اتفاق افتاده است
- تجزیه و تحلیل تشخیصی: تشخیص آنچه اتفاق افتاده است
- تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده: پیش بینی آنچه رخ خواهد داد و
- تجزیه و تحلیل تجویزی: تجویز آنچه باید انجام شود
اکثر دستکاری دادهها توسط تحلیلگران داده با استفاده از صفحات گسترده، نرم افزارهای داده کاوی، ابزارهای تجسم داده یا زبان‌های برنامه نویسی منبع باز انجام می‌شود. تحلیل روند علم داده یک روش تحلیل تکنیکال است که تلاش می‌کند با استفاده از دادههای روند اخیر مشاهده شده، حرکت‌های آتی قیمت سهام را پیش‌بینی کند.
روندهای برتر علم داده در سال 2022 عبارتند از:
- رونق مهاجرت ابری
- رشد تجزیه و تحلیل پیش بینی
- فناوری‌های بومی ابری ضروری خواهند شد.
- رابط‌های کاربری پیشرفته
- تنظیم بهتر داده ها
- هوش مصنوعی به عنوان یک سرویس
برای مطالعه بیشتر: 7 دلیل برای اینکه صاحبان مشاغل باید بر تجزیه و تحلیل کلان داده تمرکز کنند
روندهای برتر علم داده در سال 2022 و پس از آن
در زیر برخی از برترین روند علم داده در سال 2022 فهرست شده‌اند. لازم به ذکر است که این‌ها برخی از روندها در نمونه‌های علم داده می‌باشند:
1- TinyML و دادههای کوچک
کلان داده اصطلاحی است که برای توصیف رشد سریع دادههای دیجیتالی که ایجاد، جمع آوری و تجزیه و تحلیل می‌کنیم استفاده می‌شود. الگوریتمهای ML که برای پردازش داده ها استفاده می‌کنیم نیز بسیار بزرگ هستند. این الگوریتم فقط دادههای بزرگ نیست. تقریباً 175 میلیارد پارامتر دارد که آن را به گسترده‌ترین و پیچیده‌ترین سیستمی تبدیل می‌کند که قادر به شبیه سازی زبان انسان است. این مورد یکی از روند علم داده در آینده است.
اگر با سیستم‌های مبتنی بر ابر با پهنای باند نامحدود کار می‌کنید، ممکن است خوب باشد، اما همه موارد استفاده که ML می‌تواند مفید باشد را پوشش نمی‌دهد. در نتیجه، “دادههای کوچک” به عنوان راهی برای پردازش سریع و موثر دادهها در شرایطی که پهنای باند محدود است و زمان اهمیت دارد، توسعه یافته است.
در روند علم داده الگوریتمهای TinyML طوری طراحی شده‌اند که کمترین فضای ممکن را مصرف می‌کنند و روی سخت‌افزار کم‌مصرف اجرا میشوند. انواع سیستم‌های تعبیه شده در سال 2022 از لوازم خانگی گرفته تا پوشیدنی ها، خودروها، ماشین آلات کشاورزی و تجهیزات صنعتی استفاده خواهند شد و آنها را بهتر و ارزشمندتر می‌کند.
کاربردهای TinyML:
- تشخیص و طبقه بندی شی
- تشخیص ژست
- موقعیت کلمه کلیدی
- نظارت بر ماشین
- تشخیص صدا
برای مطالعه بیشتر: مزایای تکنیک‌های پاکسازی دادهها
2- همگرایی
سنگ بنای دنیای دیجیتال امروزی هوش مصنوعی (AI)، محاسبات ابری، اینترنت اشیا (IoT) و شبکه‌های فوق سریع مانند 5G است و دادهها به عنوان سوخت همه آنها را هدایت می‌کند. این فناوری‌ها برخی از آخرین روند علم داده هستند. این فناوری‌ها زمانی که با هم استفاده میشوند بسیار قدرتمندتر از زمانی هستند که به تنهایی استفاده میشوند.
خانه‌های هوشمند، کارخانه‌های هوشمند و شهرهای هوشمند اکنون می‌توانند با بهره‌گیری از هوش مصنوعی ایجاد شوند و دستگاه‌های IoT را قادر می‌سازند تا بدون دخالت انسان تا حد ممکن هوشمندانه عمل کنند. 5G و سایر شبکه‌های فوق سریع، علاوه بر اجازه دادن به سرعت‌های باورنکردنی انتقال داده، انواع جدیدی از انتقال دادهها (مانند پخش باند پهن و تلفن همراه) را فعال می‌کنند.
3- هوش مصنوعی و پایگاه‌های داده ابری
به دست آوردن، طبقه بندی، مرتب کردن، قالب بندی و تجزیه و تحلیل این حجم عظیم از دادهها در یک مکان، کاری دشوار است. در نتیجه پلتفرم‌هایی که در فضای ابری کار می‌کنند به عنوان راه حلی برای این مشکل محبوبیت پیدا می‌کنند. پایگاه داده رایانش ابری در آینده، علم داده و حوزه هوش مصنوعی را متحول خواهد کرد. رایانش ابری به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا وظایف خود را به طور موثرتر و کارآمدتر مدیریت کنند و در عین حال از دادههای خود نیز محافظت کنند. این یکی از روند علم داده در آینده است.
برای مطالعه بیشتر: استانداردسازی داده ها
4- تجسم داده ها
تجسم دادهها فرآیند نمایش اطلاعات در قالب گرافیکی است. ابزارهای تجسم داده به شما این امکان را می‌دهد که الگوها، روندها و نقاط پرت را در دادهها با استفاده از عناصر بصری مانند نمودارها، نمودارها و نقشه‌ها مشاهده کنید. همچنین به کارمندان یا صاحبان مشاغل اجازه می‌دهد تا دادهها را بدون گیج کردن مخاطبان ارائه دهند. تجسم داده علاوه بر اینکه یکی از موضوعات پرطرفدار در علم داده است؛ یکی از موارد روند علم داده در سال 2022 می‌باشد. تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از دادهها و تصمیم گیری‌های مبتنی بر داده نیازمند ابزارها و فناوری‌های تجسم دادهها است.
مزایای ابزار تجسم دادهها عبارتند از:
- تجسم روابط و الگوها
- کاوش فرصت‌های تعاملی
- اشتراک گذاری اطلاعات به راحتی
در بالا 4 روند علم داده اشاره شد. برخی از روندهای اخیر و برخی روندهای آینده علم داده است که نوآوری‌های بیشتری را در این حوزه به ارمغان خواهد آورد. شما می‌توانید مدت زمان دوره علوم داده را بررسی کنید تا بدانید چه مدت طول می‌کشد تا مفاهیم و گرایش‌های علم داده را یاد بگیرید. بر این اساس خواهید توانست برای پیشرفت شغلی خود آماده شوید.
برای مطالعه بیشتر: مشاهده پذیری داده ها
