علم داده چیست؟
علم داده به عنوان یکی از پرتقاضاترین مسیرهای شغلی برای متخصصان ماهر به تکامل خود ادامه می دهد. به منظور کشف اطلاعات مفید برای سازمان های خود، دانشمندان داده باید بر طیف کامل چرخه حیات علم داده تسلط داشته باشند و دارای سطحی از انعطاف پذیری و درک برای به حداکثر رساندن بازده در هر مرحله از فرآیند باشند. علم داده (Data Science) حوزه مطالعاتی است که با حجم وسیعی از دادهها با استفاده از ابزارها و تکنیک‌های مدرن برای یافتن الگوهای نادیده، استخراج اطلاعات معنادار و تصمیم گیری‌های تجاری سروکار دارد. علم داده از الگوریتمالگوریتم چیست به زبان ساده و با مثال های فراوان
در این مقاله به زبان بسیار ساده و با مثال های متعدد توضیح داده شده که الگوریتم چیست و چه کاربردهایی دارد های پیچیده یادگیری ماشینیادگیری ماشین چیست و چرا مهم است؟ - Machine learning (ML)
تعریف یادگیری ماشین : ماشین لرنینگ (Machine Learning یا به اختصار ML) باعث میشود که خود ماشین‌ها با آنالیز داده ها امکان یادگیری و پیشرفت داشته باشند، این مقاله فوق العاده یادگیری ماشین را بصورت کامل بررسی کرده است برای ساخت مدلهای پیش بینی استفاده میکند. با تمام این مسئولیت‌ها، نیاز به یک زبان برنامه نویسی وجود دارد که بتواند حجم عظیمی از اطلاعات را مدیریت کند، آنها را تمیز کند و در نهایت پردازش کند.
به منظور استخراج اطلاعات از دادههای بزرگ، یک فرآیند رایج به نام داده کاوی وجود دارد. این فرآیند به معنای غربال کردن حجم عظیمی از دادهها است و این روزها اغلب به استفاده از هوش مصنوعیهوش مصنوعی (AI) چیست؟ انواع، کاربردها، مزایا و معایب
هوش مصنوعی یا Artificial Intelligence یا به اختصار AI، امروزه کاربردهای بسیاری پیدا کرده و به یکی از داغ‌ترین حوزه‌های بشر تبدیل شده است، اما با این وجود بسیاری از افراد با کاربردهای آن آشنایی کامل ندارند، به همین علت در این صفحه کاربردها، مزایا و معایب AI بطور کامل بررسی شده است نیاز دارد. استفاده از الگوریتم‌های پیچیده جز در مدد استفاده از یک زبان برنامه نویسی و ابزار های توسعه یافته برای آن ممکن نیست. در این مقاله می‌خواهیم زبان های برنامه نویسی که در علم داده از آنها استفاده میشود، ویژگی‌های آنها و ابزار های توسعه داده شده برای آنها را معرفی کنیم.
نمونه فیلم‌های دوره‌های مهارتی
پایتون
پایتون محبوب ترین زبان برنامه نویسی برای علم داده است. اگر به‌عنوان دانشمند داده به‌دنبال شغل جدیدی هستید، متوجه می‌شوید که پایتون در اکثر آگهی‌های شغلی برای نقش‌های علم داده نیز مورد نیاز است. جف هیل، مدرس علوم داده مجمع عمومی، آگهی‌های شغلی را از سایت‌های آگهی‌های شغلی محبوب حذف کرد تا ببیند چه چیزی برای مشاغل با عنوان دانشمند داده لازم است. هیل دریافت که پایتون در تقریبا 75 درصد از تمام آگهی‌های شغلی ظاهر میشود. کتابخانه‌های پایتون از جمله Tensorflow، Scikit-learn، Pandas، Keras، Pytorch و Numpy نیز در بسیاری از آگهی‌های شغلی علم داده ظاهر می‌شوند.
دوره برنامه نویسی پایتون
نمونه فیلم‌هایی از جلسات برنامه نویسی پایتون
R
R، یکی دیگر از زبان های برنامه نویسی محبوب برای علم داده، تقریباً در 55٪ از آگهی‌های شغلی ظاهر شده است. در حالی که R ابزار مفیدی برای علم داده (Data Science) است و مزایای زیادی از جمله پاکسازی دادهها، تجسم دادهها و تجزیه و تحلیل آماری دارد، پایتون همچنان در میان دانشمندان داده برای اکثر وظایف محبوب‌تر و ترجیح داده میشود. در واقع، میانگین درصد آگهی‌های شغلی که نیاز به R دارند، بین سال‌های 2018 تا 2019 حدود 7 درصد کاهش یافته است. این بدان معنا نیست که یادگیری R اتلاف وقت است. دانشمندان داده که هر دوی این زبان‌ها را می‌دانند می توانند از نقاط قوت هر دو زبان برای اهداف مختلف بهره مند شوند. با این حال، از آنجایی که پایتون به طور فزاینده‌ای محبوب میشود، احتمال زیادی وجود دارد که تیم شما از پایتون استفاده کند، و مهم است که از زبانی استفاده کنید که تیم شما با آن راحت است و ترجیح می دهد.
جاوا
در سه دهه گذشته، جاواجاوا چیست؟ تعریف، معنی و ویژگی های جاوا (java) از 0تا100
جاوا یک زبان برنامه نویسی همه منظوره، مبتنی بر کلاس و شی گرا است که برای داشتن وابستگی های پیاده سازی کمتر طراحی شده است، زبان برنامه نویسی جاوا شبیه ++C است یکی از محبوب ترین زبان های برنامه نویسیمعرفی محبوب ترین زبان های برنامه نویسی ۲۰۲۳
این صفحه فوق العاده به معرفی محبوب ترین زبان های برنامه نویسی ۲۰۲۳ پرداخته. همچنین در هر یک از این زبان‌ها به معرفی بهترین پلتفرم آن، فریم ورک های برتر آن و بهترین کتابخانه های آن پرداخته در بین توسعه دهندگان دسکتاپ، وب و موبایل بوده است. جاوا در یک محیط بسیار پیچیده، معروف به JVM (ماشین مجازی جاوا) اجرا میشود که این محیط از دید کاربران پنهان است و در پشت صحنه اجرا میشود.
زبان جاواجاوا چیست؟ تعریف، معنی و ویژگی های جاوا (java) از 0تا100جاوا یک زبان برنامه نویسی همه منظوره، مبتنی بر کلاس و شی گرا است که برای داشتن وابستگی های پیاده سازی کمتر طراحی شده است، زبان برنامه نویسی جاوا شبیه ++C است به طور گسترده توسط شرکت‌ها برای پشتیبانی از سایر زبان‌های مدرن عمدتاً به دلیل درجه مقیاس پذیری که ارائه می دهد، استفاده میشود. هنگامی که یک پروژه در جاوا راه اندازی میشود، می تواند بدون هیچ گونه خللی در عملکرد، مقیاس شود. از این رو، به عنوان یک انتخاب محبوب برای ایجاد سیستم‌های یادگیری ماشینی در مقیاس بزرگ در نظر گرفته میشود. کتابخانه هایی که برای استفاده در علم داده (Data Science) بسیار مفید خواهند بود.
برخی از کتابخانه های محبوب جاوا برای یادگیری ماشین عبارتند از DL4J برای یادگیری عمیق (Deep Learning)یادگیری عمیق چیست؟ معرفی کامل یادگیری عمیق به زبان ساده
این مقاله به سوالات رو به رو پاسخ داده : یادگیری عمیق چیست و چگونه کار میکند؟ آیا یادگیری عمیق همان شبکه عصبی است؟ تفاوت یادگیری عمیق با یادگیری ماشین چیست؟، ADAMS برای داده کاوی، Java ML برای پیاده سازی الگوریتم های یادگیری ماشین، Neuroph برای ایجاد و آموزش شبکه های عصبیشبکه عصبی یا شبکه عصبی مصنوعی (nueral network) چیست؟
این مقاله عالی به معرفی شبکه عصبی یا شبکه عصبی مصنوعی (nueral network) پرداخته، همچنین الگوریتم شبکه عصبی، انواع و کاربرد و تاریخچه شبکه های عصبی بررسی شده و Stanford CoreNLP برای پردازش زبان طبیعی (NLP).
جاوا اسکریپت
جاوا اسکریپتجاوا اسکریپت چیست؟ معرفی زبان برنامه نویسی java script
زبان برنامه نویسی جاوا اسکریپت چیست و چه کاربردی دارد؟ این صفحه عالی به بررسی مزایای JavaScript پرداخته و مبانی برنامه نویسی جاوا اسکریپت را آموزش داده یک زبان شی گرا است که در دهه 2000 عمدتاً در توسعه Front-end برای طراحی صفحات وب تعاملی استفاده می‌شد. با این حال، در طول دهه 2010، با ظهور ReactJS، AngularJS، VueJS، NodeJS و بسیاری از فریم ورک‌های دیگر، به طور قابل توجهی تکامل یافته است. در نتیجه، برای ایجاد هر دو قسمت Front-end و Back-end وب‌سایت‌ها، اغلب به صورت MEAN و MERN، به گزینه‌ای قابل احترام تبدیل شده است. تفاوت اصلی این است که MEAN از Angular به عنوان فریم ورک Front-end استفاده میکند، در حالی که MERN از React Js برای رابط کاربری خود استفاده میکند. MEAN برای معماری در سطح سازمانی محبوب‌تر است، در حالی که MERN برای برنامه‌های کوچکتر محبوب‌تر است.
استفاده از جاوا اسکریپت آسان است زیرا دانشمندان داده می توانند به مدل‌ها و الگوریتم‌ها در مرورگر وب دسترسی داشته باشند. به طور مشابه، کاربران را قادر می‌سازد تا تجسم دادههای تعاملی را از مجموعه دادهها در یک داشبورد مبتنی بر وب ایجاد کنند.
SAS (Statistical Analysis System)
SAS یک مجموعه نرم‌افزاری است که معمولاً برای انجام مدل سازی آماری برای رشته‌هایی مانند مدیریت داده، هوش تجاری، تجزیه و تحلیل چند متغیره و تجزیه و تحلیل پیش‌بینی استفاده میشود. SAS اولین بار در سال 1976 منتشر شد و خود را به عنوان برترین نام در صنعت تجزیه و تحلیل تثبیت کرد. می‌توانید از SAS برای دسترسی به دادهها در قالب‌های مختلف، مدیریت و دستکاری آن، تقسیم و ادغام مجموعه‌های داده، و اجرای روش‌های آماری برای تجزیه و تحلیل دادهها استفاده کنید.
Scala
Scala یکی از محبوب ترین زبان‌های کاربردی است. روی JVM اجرا میشود. اگر اغلب مجبور به کار با مجموعه دادههای با حجم بالا هستید، این یک گزینه ایده آل است. با توجه به منشا JVM آن، می‌توان به راحتی با جاوا در علم داده استفاده کرد. به خاطر داشته باشید که از Scala برای نوشتن Apache Spark که یک چارچوب محاسبات خوشه‌ای شناخته شده است، استفاده شده است. بنابراین، اگر قرار است وظایف علم داده شما حول محور Spark بچرخد، Scala گزینه خوبی است.
TensorFlow
TensorFlow یکی از کتابخانه‌های پیشرو برای محاسبات عددی است. این کتابخانه یک فریمورک مبتنی بر یادگیری ماشینیادگیری ماشین چیست و چرا مهم است؟ - Machine learning (ML)تعریف یادگیری ماشین : ماشین لرنینگ (Machine Learning یا به اختصار ML) باعث میشود که خود ماشین‌ها با آنالیز داده ها امکان یادگیری و پیشرفت داشته باشند، این مقاله فوق العاده یادگیری ماشین را بصورت کامل بررسی کرده است است که برای مجموعه دادههای خیلی بزرگ استفاده میشود. TensorFlow با محاسبات توزیع شده بسیار خوب کار میکند. در TensorFlow، می‌توانید کارهای خود را به قطعات کوچکتر تقسیم کرده و به صورت موازی روی CPU و GPUهای مختلف اجرا کنید. از این رو، می‌تواند به شما در آموزش سریع شبکه های عصبی پیچیده و بزرگ کمک کند.
#C
شرکت مایکروسافت #C را توسعه داده است که اکنون به یکی از پرکاربرد ترین زبان های برنامه نویسی در دو دهه اخیر تبدیل شده است. #C از جاوا الهام گرفت و برای اصلاح بیشتر آن، یک نمای مدرن به آن اضافه کرد. مایکروسافت برای عملی کردن علم داده با #C، چارچوب Hadoop را برای ویندوز معرفی کرد. همچنین می‌توانید از چارچوب ML.NET برای ایجاد برنامه‌های یادگیری ماشینی بین پلتفرمی استفاده کنید.
دوره برنامه نویسی سی شارپ
نمونه فیلم‌هایی از جلسات برنامه نویسی سی شارپ
Ruby
Ruby اغلب برای انجام پردازش متن استفاده میشود. توسعه دهندگان همچنین از آن برای آزمایش نمونه‌های اولیه، نوشتن سرورها و شرکت در سایر فعالیت‌های عمومی استفاده کرده‌اند.
دوره‌های مهارتی رشته کامپیوتر
جمع بندی
به عنوان یک دانشمند داده (Data Scientist)، باید زبان برنامه نویسی صحیح را یاد بگیرید تا شغلی روان و موفق داشته باشید. برای انجام درست این کار، باید کمی وقت بگذارید تا به آنچه علاقه دارید و می خواهید در آن تخصص داشته باشید فکر کنید. اگر در حال حاضر مشغول به کار هستید، ارزیابی کنید که کدام زبان می تواند بیشترین ارزش را برای برنامه‌های کاربردی علم داده (Data Science) در سازمان شما ارائه دهد. به بهبود مهارت‌های برنامه نویسی خود ادامه دهید و بدانید که کارفرمایان و صنایع در دانشمندان داده به دنبال چه چیزی هستند. شما می توانید این کار را به سادگی با بررسی آگهی‌های شغلی انجام دهید.
محبوب ترین زبان برنامه نویسی برای علم داده چیست؟
پایتون محبوب ترین زبان برنامه نویسی علم داده در سال 2020 بود و دلایل آن بسیار زیاد است. استفاده از آن آسان است و یادگیری آن آسان است. پایتون تمام ابزارهای لازم را برای 4 مرحله حل مسئله یعنی جمع آوری و تمیز کردن داده ها، کاوش دادهها، مدل سازی دادهها و تجسم دادهها را فراهم میکند. پایتون همچنین دارای تعدادی کتابخانه پیشرفته یادگیری عمیق است که آن را به زبان پیش فرض برای هوش مصنوعی تبدیل میکند. تطبیق پذیری پایتون آن را به عامل اصلی محبوب ترین زبان برای علم داده تبدیل میکند.
چگونه می توانم علم داده را شروع کنم؟
علم داده به مدرک 4 ساله نیاز ندارد، اما هنوز هم لازم است که در این زمینه تحصیلات عالی داشته باشید، به ویژه در دادههای بزرگ و ریاضی. بهترین راه برای انجام این کار، یادگیری یک یا چند زبان برنامه نویسی است که در این زمینه استفاده می شود.
شغل علم داده معمولاً شامل چه چیزی می شود؟
یک تصور غلط بسیار رایج این است که دانشمندان داده بیشتر وقت خود را صرف ساختن مدلهای پیش بینی و مهندسی ویژگی میکنند. بیش از یک سوم زمان صرف جمعآوری دادهها میشود. ساخت مدل، مسلماً پر زرق و برق ترین بخش کار یک دانشمند داده، تنها یک پنجم زمان او را میگیرد.
