رشته علوم داده، علم داده یا (Data Science) چیست؟ – معرفی کامل + آینده شغلی آن

رشته علوم داده یا علم داده دانشی میان رشته ای می باشد که آمار، علوم و مهندسی کامپیوتر و ریاضیات در آن نقش مشخص کننده ای دارند. تمرکز علم داده یا همان علوم داده بر الگوریتم ها، روش های علمی و سیستم های گوناگون جهت استخراج دانش از داده می باشد.

امروزه رشته علم داده یا همان علوم داده از فعال ترین حوزه هایی می باشد که به صورت مستقیم با فن آوری های پیشرفته و نوین ارتباط دارد و به همین دلیل با سرعت شگرفی رو به پیشرفت و تکامل حرکت می کند. در این مقاله از آویژه می خواهیم شما را با رشته علوم پایه آشنا سازیم.

منظور از علم داده چیست؟

در سال‌ های اخیر با پیشرفت و توسعه ریاضی و آمار تحلیل داده، رشته علوم داده یا همان علم داده ظهور پیدا نموده است. در واقع علم داده مجموعه ‌ای از الگوریتم‌ ها، ابزارها و اصول یادگیری ماشین می باشد که به منظور کشف کردن الگو از بین داده ‌های خام می باشد.

اهمیت و ضرورت ایجاد رشته علوم داده

نیاز به تحلیل و پردازش داده از ضرورت های عصر حاضر می باشد. در ایران امروزه داده هایی با منشا مختلف چون داده های زیستی، داده های ترافیکی، داده های هواشناسی، داده های مالی با حجم بالا وجود دارند و به طور معمول تحلیل آن ها به دلیل ساختارهای گوناگون و ابعاد بالا ساده نمی باشد.

پردازش داده مبتنی بر روش های نظری و با استفاده مناسب از ابزارهای تحلیلی داده انجام می شود. پیشبرد این زمینه احتیاج به آموزش و پژوهش در 2 بعد کاربردی و نظری آن می باشد. در این موضوع تربیت نیروی انسانی متخصص  به برنامه های پژوهشی و آموزشی منسجمی نیاز دارد.

پیش ‌نیازهای علم داده

باید بدانیم که در علم داده موضوعات و مفاهیم کلیدی و پایه ‌ای وجود دارد که لازم است با آن‌ ها آشنا شویم.

علم داده یا همان علوم داده  پیش نیاز هایی دارد که به شرح زیر است:

یادگیری ماشین (Machine Learning)

می ‌توان این پیش نیاز را به‌ عنوان ستون فقرات علوم داده یا همان علم داده معرفی نمود. یادگیری ماشین، راهی برای تحلیل داده‌ ها می باشد که به ‌صورت خودکار مدل‌ های تحلیلی را ایجاد می‌ نماید.

این علم شاخه‌ ای از هوش مصنوعی حساب می شود که مبنا بر این ایده می باشد که سیستم‌ ها توانایی این را دارند که از داده‌ ها با حداقل دخالت انسان بیاموزند، الگو ها را شناسایی نمایند و با توجه به آن تصمیم بگیرند. دانشمند داده لازم است دانش عمیق و خوبی از یادگیری ماشین و همچنین مفاهیم مربوط با آن داشته باشد.

مدل ‌سازی (Modeling)

مدل ‌های ریاضی به شما کمک می ‌کنند از داده‌ ها با توجه به آن چه می‌ دانید، محاسبات پیش ‌بینی و سریع انجام نمایید. بخشی از یادگیری ماشین مدل ‌سازی می باشد و برای حل مسئله و نحوه آموزش مدل‌ ها، به معنی شناسایی مناسب‌ ترین الگوریتم‌ ها می باشد.

آمار (Statistics)

هسته اصلی علم داده آمار می باشد. در زمینۀ آمار دانش خوب به شما کمک کند نتایج معنی ‌دار تری کسب کرده و هوشمندانه ‌تر رفتار کنید.

برنامه‌ نویسی (Programming)

در حوزه داده برای اجرای یک پروژه موفق، به سطحی مور نیاز از برنامه ‌نویسی نیاز می باشد. (Python) و (R) رایج‌ ترین زبان‌ های برنامه ‌نویسی می باشند. به دلیل یادگیری راحت و پشتیبانی از چند کتابخانه علوم داده یا همان علم داده و یادگیری ماشین، در بین مهندسان داده پایتون بسیار محبوب می باشد.

پایگاه داده (Database)

یک دانشمند توانمند داده می بایست از نحوه مدیریت پایگاه داده‌، کار آن‌ و نحوه استخراج داده‌ از آن‌ را به درستی آگاه باشد.

احتمال دارد جهت پوشش دادن همه نقش‌ های داده در یک کسب ‌و کار و سازمان داده ‌محور نیاز باشد که موضوعات و مفاهیم دیگری نیز مطرح گردد، ولی امروزه برای ورود به بحث ما کلیدی‌ ترین مفاهیم را در اختیار داریم.

واحد های ارشد علوم داده

در رشته علوم داده یا همان علم داده دانشجویان لازم است 32 واحد را سپری کنند که واحدها به شرح زیر است:

24 واحد درسی

2 واحد سمینار

6 واحد پایان نامه

دانشجویان ارشد رشته علم داده یا همان علوم داده لازم است از جداول درس های دروس جبرانی، اجباری و اختیاری 24 واحد درسی را انتخاب کنند.

در جداول درس های دروس جبرانی، اجباری و اختیاری، درس های ارشد علوم داده موجود توانایی این را دارند که در هر دانشگاه با توجه به نظر اساتید صاحب نظر تا مقدار مشخصی که به دانشگاه مربوطه اجازه داده می‌ گردد تغییر کنند. در دوره کارشناسی ارشد علوم داده نحوه اخذ واحد‌ های درسی می بایست طبق جدول ‌های دروس ارائه شده باشد.

دروس ارشد علوم داده

لیست دروس اجباری ارشد علوم داده

لیست دروس اختیاری ارشد علوم داده

آینده رشته علم داده

داده‌ های زیادی از طرف شرکت ‌ها جمع ‌آوری می‌ شود و اکثر مواقع از آن ‌ها غافل می گردند یا به طور کامل از آنان استفاده نمی ‌کنند. در صورت کشف بینش‌ های عملی و استخراج اطلاعات معنی‌ دار از این داده‌ ها، می‌ توان برای ایجاد تغییرات قابل ‌توجه و تصمیم ‌های مهم در کسب ‌و کار از آن ‌ها استفاده نمود.

و هم توانایی این را دارند که جهت رضایت مشتری و بعد ‌از آن نگهداری و جذب آنان و مورد استفاده رشد سازمان قرار گیرند. علم داده ‌دقیقا اینجاست که نقش کلیدی‌ و محوری و دارد و با سرمایه ‌گذاری‌ که روی آن انجام می‌ گردد، احتمالاً اهمیت و نقش آن هر روز نسبت به قبل تر از ما نشان داده می ‌شود و اشخاص فعال در زمینه داده، در این خصوص ‌نقش‌ های محوری ‌تر و کلیدی ‌تری را بر عهده خواهند گرفت.

نتیجه گیری

با در نظر گرفتن مطالبی که در مقاله بالا گفته شد، واضح است که رشته علوم داده یا همان علم داده آینده‌ ی خیلی روشنی را داراست و اشخاصی که استعداد ‌های تحلیل داده داشته باشند، با هر نوع فعالیتی در همه سازمان‌ ها خواهان زیادی خواهند داشت.

در حالی که این زمینه در حال رشد می باشد و همچنان اشخاص ماهر به‌ نسبت درخواست کافی نمی باشند، حال مناسب ترین زمان برای یاد گیری علم داده می باشد. در این مقاله از آویژه سعی کردیم تمامی اطلاعات در خصوص رشته علم داده را در اختیار شما قرار دهیم. شما می توانید در صورت نیاز به مشاوره در خصوص این رشته، با شماره گیری 09099071985 با مرکز مشاوره آویژه در تماس باشید.

سوالات متداول

منظور از پیش نیاز یادگیری ماشین در رشته علوم داده چیست؟

یادگیری ماشین، راهی برای تحلیل داده‌ ها می باشد که به ‌صورت خودکار مدل‌ های تحلیلی را ایجاد می‌ نماید.

مدل سازی در رشته علوم پایه چه کمکی به ما می کند؟

مدل ‌های ریاضی به شما کمک می ‌کنند از داده‌ ها با توجه به آن چه می‌ دانید، محاسبات پیش ‌بینی و سریع انجام نمایید.

لطفا برای استفاده از مقالات سایت به تاریخ انتشار آن دقت فرمایید در صورت هر گونه مغایرت با ما تماس بگیرید

رشته علوم داده، علم داده یا (Data Science) چیست؟ – معرفی کامل + آینده شغلی آن

شما می توانید با مطالعه مقالات ما در این زمینه پاسخ سئوال خود را بیابید و در صورت نیاز با تلفن ثابت و بدون پیش شماره از سراسر ایران با شماره ۹۰۹۹۰۷۱۹۸۵ تماس بگیرید.