شکل گیری علم داده در دنیای امروزه با استفاده از فناوری اطلاعات و کامپیوتر انجام شده و در واقع یکی از نیازهای اصلی سازمان ها برای ذخیره سازی و استفاده بهینه از داده ها بوده است؛ به همین جهت متخصصان طی سالهای اخیر تمام تلاش خود را به کار گرفته اند تا بتوانند برای مدیریت داده ها چارچوب‌ها و راه حل هایی را ارائه دهند که از استخراج و ذخیره سازی داده ها تا تحلیل استراتژی های داده محور را شامل می شود.
دیتاساینس به حدی دارای جذابیت بوده که برای تدریس آن در دانشگاه های معتبر دنیا دوره های مختلف در نظر گرفته شده و پژوهش های زیادی در رابطه با علم داده در حال انجام است. به زبان ساده تر باید اینگونه گفت که علم داده شامل مجموعه ای از ابزار ها و الگوریتم ها در کنار اصول یادگیری ماشین می باشد که از میان داده های خام هدف اصلی کشف کردن الگو بوده است.
یکی از مشاغلی که با گسترش اینترنت و توسعه آن به وجود آمده دانشمند داده می باشند که جزء مشاغل پردرآمد نیز به شمار می گردد در واقع علم داده به سازمانها و شرکتهایی کمک می کند که داده های زیادی دارند و به این واسطه می‌توانند به ارزیابی و تحلیل داده ها بپردازند و به مشتریان خود خدمات ارزنده را ارائه نمایند و البته به سود دهی بیشتر شرکت ها در کنار جلب مشتری نیز کمک می کند.
اهمیت یادگیری علم داده
زمانی که سازمان ها با حجم فراوان داده ها روبرو می شوند باید به نوعی از این اطلاعات و داده ها استفاده کنند و با توجه به آن به بهبود استراتژی بازاریابی شان کمک نمایند و دانشمند داده می تواند در این امر بسیار موثر و حائز اهمیت باشد و به همین جهت این افراد باید بتوانند این اطلاعات گسترده را استفاده کنند و با ارزیابی دقیق از رفتار مشتریان فاکتورهای متفاوتی را استخراج نماید و دانش داده برای استفاده از این داده ها ضروری است.
فردی که این دانش را به خوبی آموزش دیده باشد و به علم داده مسلط باشد به عنوان دانشمند داده معرفی می شود. دانشمند داده به عنوان دیتا ساینتیست نیز معرفی می شود و از مهارت های متفاوتی در علوم کامپیوتر، هوش مصنوعی، علم داده، یادگیری ماشین، داده کاوی و… برخوردار است و برای انجام تحلیل داده های آماری و استخراج آنها از ابزارهای متفاوتی استفاده می کند. مهندس داده با استفاده از پایگاه داده عظیم برای دریافت داده ها اقدام می کند و از برنامه های کامپیوتری استفاده کرده و به تحلیل داده‌ها می‌پردازد و در نهایت داده های قابل درکی را استخراج می کند که می تواند به نوعی باشد که همه افراد به راحتی آن را بفهمند.
اگر که قرار است فردی به دانشمند داده تبدیل شود باید قبل از هر چیزی فعالیت هایی را در حوزه علم داده داشته باشد و علوم متفاوتی را آموزش ببیند و به صورت کلی چند گام مختلف از جمله آموزش، یادگیری زبان برنامه نویسی، بستر هادوپ، سیستم های پایگاه داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، تصویر سازی داده ها و کار با داده های بدون ساختار را پشت سر بگذارد.
حالا که با علم داده آشنا شده اید بد نیست که بدانید با داده کاوی متفاوت است و داده کاوی به معنی پیدا کردن روند در بین مجموعه ای از داده ها می باشد و برای این کار از یادگیری ماشین، سیستم های پایگاه داده و آمارها استفاده می شود. داده کاوی زیر شاخه علوم کامپیوتر بوده و هدف اصلی داده کاوی استفاده از روش های هوشمند به منظور استخراج اطلاعات از بین داده ها می باشد و در نهایت این اطلاعات برای استفاده در کسب و کار به ساختارهای قابل درک تبدیل می شوند.
علم داده یک حوزه و رشته علمی بوده و این با وجود ایست که داده کاوی به عنوان یک تکنیک مطرح می‌شود و تمرکز آن بر روی فرایندهای کسب و کار خواهد بود اما علم داده بر روی مطالعات علمی تمرکز دارد. خروجی داده کاوی الگوها هستند و هدف آنها کاربردی کردن داده ها می باشد که در این رابطه روندهای را پیدا می کنند که معمولاً ناشناخته اند؛ در علم داده خروجی متنوع است و معمولاً هدف ساخت محصولات داده محور و مدلهای پیش بینانه است.
کاربردهای مختلف علم داده و استفاده از آن در بانکداری
فرایند علم داده شامل چندین مرحله و اکثرا به صورت رفت و برگشتی هستند که می توان به ترتیب مرحله های کشف، آماده سازی داده ها، برنامه ریزی مدل، ساخت مدل، اجرا، اعلام نتایج و نظارت بر مدل را برای آن عنوان کرد.
تجزیه و تحلیل داده ها طی سالهای اخیر در تصمیم گیری بیشتر شرکت ها بسیار حائز اهمیت بوده است؛ در دنیای واقعی مشکلات متعددی به واسطه استفاده از علم داده حل شده اند و در صنایع مختلف برای انجام تصمیم های هوشمندانه و آگاهانه از علم داده استفاده شده و می توان گفت که به منظور تشخیص و درمان بیماری ها در ساخت ابزارهای پزشکی، ساخت بازی های رایانه ای و ویدیویی، سیستم‌های پیشنهاددهنده، تشخیص تصویر از علم داده استفاده می شود. همچنین برای تشخیص کلاهبرداری در موسسه های مالی و بانک ها برای کشف کلاهبرداری در معاملات مختلف از علم داده و الگوریتم های مرتبط با آن استفاده می گردد.
صنعت خدمات بانکی و مالی با تجزیه و تحلیل و مدیریت داده ها برای تقویت موفقیت سازمانی از کلان داده ها استفاده کرده و همچنین در مدیریت ریسک و رشد سودآوری و کارکرد آن بسیار حائز اهمیت بوده است؛ بینش بازار سهام در زمان حال، معاملات الگوریتمی، مدیریت ریسک خودکار، کشف تقلب و جعل، تجزیه و تحلیل مصرف کننده، خدمات شخصی سازی شده، قیمت گذاری و بهینه سازی درآمد، توسعه محصول و مدیریت عمومی داده ها به عنوان ۹ کاربرد برتر علم داده در امور مالی و بانکداری به شمار می روند و صنعت بانکداری به عنوان نخستین صنایعی بود که به صورت کامل کلان داده ها و علم داده را پذیرفت.
در مقاطع زمانی مختلف سه ویژگی کلان داده نظیر سرعت، حجم و تنوع در بانکداری تاثیر پذیر بودند. سرعت از اصلی ترین عامل ها در بانکداری سرمایه گذاری به شمار می‌رود و در کنار آن حجم نیز بسیار مهم بوده است. بخشهای مختلفی در بانکداری و موسسه های مالی نظیر بازاریابی، مجموعه ها، ریسک، عملیات، هنجارهای نظارتی،منابع انسانی و…. از تجزیه و تحلیل کلان داده ها استفاده کردند تا بتوانند به بهینه‌سازی عملکرد خود کمک کنند پس می توان گفت تجزیه و تحلیل کلان داده نقش بسیار مهمی در بانکداری داشته است.
جمع بندی
افرادی که به دنبال آموزش علم داده هستند باید بدانند که شرکت های متعددی با گسترده شدن داده هایشان و عدم ساماندهی این داده ها نیاز متخصص علم داده دارند پس شرکت های مختلف می توانند با استخدام متخصص علم داده از این داده ها استفاده کنند و به نتایج فوق العاده برسند. همانطور که اشاره نموده ایم علم داده در صنعت بانکداری نیز بسیار مهم بوده است.
پروپژ به عنوان یکی از وب سایت های معتبر و مرجع در زمینه آموزش علم داده می باشد و می توانید برای آموزش دوره های مختلف از آن استفاده کنید.یکی از مزیت های دوره های وبسایت پروپژ، عملی بودن آن است.یعنی شما صرفا با مباحث تئوری آشنا نمیشوید، بلکه به صورت عملی کد نویسی انجام میدهید و همچنین به حل تمارین مختلفی از علم داده میپردازید که در نوع خود به دانش شما می افزاید.برای شروع میتوانید لینک زیر را دنبال کنید.