علم داده (Data science) چیست؟ مروری بر تفاوت علم داده و هوش مصنوعی

آنچه در این مطلب خواهید خواند

• علم داده یا دیتا ساینس چیست؟
• تکنیک‌های کلیدی در علم داده
• تفاوت‌های بین علم داده و هوش مصنوعی
• هوش مصنوعی یا علم داده؛ کدام یک مناسب‌تر است؟
• ۱. هوش مصنوعی (Artificial Intelligence)
• ۲. علم داده (Data Science)
• تفاوت‌های کلیدی:
• کدام یک برای شما مناسب‌تر است؟

علم داده یا دیتا ساینس، ترکیبی از ریاضیات، آمار، برنامه‌نویسی و تحلیل داده‌هاست که به استخراج بینش‌های مفید از داده‌ها کمک می‌کند و به یکی از کلیدی‌ترین ابزارهای تصمیم‌گیری در سازمان‌ها تبدیل شده است.

در این مقاله، به بررسی اصول علم داده و کاربردهای آن خواهیم پرداخت و تفاوت‌های آن را با هوش مصنوعی بررسی خواهیم کرد.

علم داده یا دیتا ساینس چیست؟

علم داده یا دیتا ساینس، یک رشته بین‌رشته‌ای است که از ترکیب ریاضیات، آمار، محاسبات علمی، برنامه‌نویسی، تحلیل داده‌ها، هوش مصنوعی، الگوریتم‌ها و سیستم‌ها تشکیل شده است. این حوزه به عنوان یکی از محبوب‌ترین و آینده‌دارترین زمینه‌ها برای متخصصان در سطح جهانی شناخته می‌شود.

در سال 1962، پایه‌های علم داده تحت عنوان تحلیل داده به جامعه مهندسی و تحلیل معرفی شد، اما تا اواخر دهه 90 میلادی، به طور رسمی به نام دیتا ساینس شناخته نشد. هدف اصلی این رشته، تجزیه و تحلیل داده‌های کسب و کار به منظور استخراج اطلاعات مفید و بینش‌های پنهان در داده‌ها برای کمک به تصمیم‌گیری و برنامه‌ریزی‌های کلان سازمان‌ها است.

علم داده از روش‌های مختلف پردازش داده‌ها استفاده می‌کند تا به درک عمیقی از موضوعات برسد. این حوزه بسیار جامع بوده و شامل زمینه‌های علمی و شغلی دیگری مانند هوش مصنوعی (AI)، یادگیری ماشین، داده‌کاوی و هوش تجاری نیز می‌شود.

تکنیک‌های کلیدی در علم داده

طبقه‌بندی (Classification)

طبقه‌بندی داده‌ها به معنای تقسیم و سازماندهی داده‌ها به گروه‌ها یا دسته‌های خاص است. کامپیوترها با استفاده از الگوریتم‌های تصمیم‌گیری آموزش‌دیده‌اند تا داده‌ها را شناسایی و مرتب کنند. این الگوریتم‌ها از مجموعه داده‌های شناخته‌شده برای پردازش و دسته‌بندی سریع داده‌ها استفاده می‌کنند.

برخی از مثال‌های طبقه‌بندی داده‌ها در کسب‌وکار عبارتند از:

• دسته‌بندی محصولات به‌عنوان محبوب یا غیرمحبوب
• مرتب‌کردن برنامه‌های بیمه به دسته‌های پرخطر یا کم‌خطر
• دسته‌بندی نظرات کاربران رسانه‌های اجتماعی به دسته‌های مثبت، منفی یا خنثی

رگرسیون (Regression)

رگرسیون روشی برای شناسایی رابطه بین دو داده به‌ظاهر نامرتبط است. این رابطه معمولاً با استفاده از یک فرمول ریاضی مدل‌سازی شده و به شکل نمودار یا منحنی نمایش داده می‌شود. از رگرسیون برای پیش‌بینی مقدار یک داده بر اساس مقدار داده دیگر استفاده می‌شود.

مثال‌های رگرسیون در علم داده شامل:

• شناسایی میزان شیوع بیماری‌های انتقالی از طریق هوا
• شناسایی رابطه بین رضایت مشتری و تعداد کارکنان
• شناسایی رابطه بین تعداد ایستگاه‌های آتش‌نشانی و تعداد جراحات ناشی از آتش‌سوزی در یک منطقه خاص

خوشه‌بندی (Clustering)

خوشه‌بندی روشی است برای گروه‌بندی داده‌های نزدیک به هم با هدف یافتن الگوها و ناهنجاری‌ها. برخلاف طبقه‌بندی، که داده‌ها را به دسته‌های ثابت تقسیم می‌کند، خوشه‌بندی داده‌ها را در گروه‌هایی با بیشترین شباهت مرتب می‌کند. با استفاده از خوشه‌بندی، می‌توان الگوها و روابط جدید را شناسایی کرد.

هوش مصنوعی یا علم داده؛ کدام یک مناسب‌تر است؟

انتخاب بین هوش مصنوعی (AI) و علم داده (Data Science) بستگی به اهداف، علاقه‌مندی‌ها و مسیری که می‌خواهید در شغل یا تحقیق خود دنبال کنید، دارد. هر دوی این حوزه‌ها بسیار پویا و جذاب هستند، اما رویکردها و تمرکز آن‌ها متفاوت است. در اینجا به مقایسه‌ی این دو می‌پردازیم تا بتوانید بر اساس نیازهای خود، تصمیم بهتری بگیرید.

۱. هوش مصنوعی (Artificial Intelligence)

هوش مصنوعی به توسعه الگوریتم‌ها و مدل‌هایی می‌پردازد که می‌توانند به صورت خودکار کارهایی را انجام دهند که به‌طور معمول نیاز به هوش انسانی دارند. این کارها شامل یادگیری، استدلال، تصمیم‌گیری و حتی درک زبان و تصاویر می‌شود.

کاربردها:

• تشخیص گفتار و پردازش زبان طبیعی: مثل دستیارهای صوتی (مانند Siri و Alexa) و سیستم‌های چت‌بات.
• بینایی ماشین: درک و تحلیل تصاویر و ویدیوها (مانند تشخیص چهره، تحلیل ویدئوهای پزشکی).
• سیستم‌های توصیه‌گر: مانند سیستم‌های پیشنهاد فیلم در نتفلیکس یا آمازون.
• روباتیک و اتوماسیون: در زمینه‌های صنعتی و خدماتی.

مهارت‌های مورد نیاز:

• یادگیری ماشین (Machine Learning) و یادگیری عمیق (Deep Learning): تخصص اصلی در این حوزه است.
• برنامه‌نویسی در زبان‌هایی مثل Python و استفاده از کتابخانه‌هایی مثل TensorFlow و PyTorch.
• درک ریاضیات و آمار، مخصوصاً در حوزه‌های ماتریس‌ها، احتمال و جبر خطی.

۲. علم داده (Data Science)

علم داده به استخراج دانش و الگوها از داده‌ها می‌پردازد. در این حوزه، از روش‌های آماری، الگوریتم‌های یادگیری ماشین و تکنیک‌های تحلیل داده استفاده می‌شود تا تصمیمات بهتر گرفته شود و درک عمیق‌تری از مسائل به دست آید.

کاربردها:

• تحلیل داده‌ها: کشف الگوها و بینش‌های تجاری از داده‌های بزرگ.
• مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده: ساخت مدل‌هایی که پیش‌بینی‌هایی درباره آینده می‌کنند (مانند پیش‌بینی قیمت سهام یا پیش‌بینی فروش).
• مهندسی داده: طراحی و بهینه‌سازی سیستم‌های ذخیره و پردازش داده.
• تحلیل بازار: تحلیل رفتار کاربران و مشتریان برای بهبود محصولات و خدمات.

مهارت‌های مورد نیاز:

• تحلیل داده‌ها و آماری: توانایی استفاده از ابزارهای آماری برای تحلیل داده‌ها.
• SQL و ابزارهای داده‌کاوی: کار با دیتابیس‌ها و استخراج داده‌ها.
• برنامه‌نویسی در Python و R، با استفاده از کتابخانه‌هایی مثل Pandas و Scikit-learn.
• بصری‌سازی داده: توانایی نمایش نتایج تحلیل‌ها به صورت گرافیکی با ابزارهایی مثل Tableau یا Matplotlib.

تفاوت‌های کلیدی:

• تمرکز اصلی:

  • هوش مصنوعی بیشتر بر روی ساخت سیستم‌هایی متمرکز است که بتوانند "فکر کنند" یا "بیاموزند."
  • علم داده بیشتر به تجزیه و تحلیل داده‌ها برای کشف الگوها و پیش‌بینی‌ها تمرکز دارد.

• سطح تعامل با داده‌ها:

  • در علم داده، کار بیشتر با تحلیل داده‌های واقعی است (پاکسازی داده، تحلیل آماری، بصری‌سازی).
  • در هوش مصنوعی، تمرکز بیشتر روی ایجاد مدل‌های پیچیده و یادگیری الگوریتم‌هاست.

• خروجی:

  • خروجی علم داده معمولاً توصیه‌ها، گزارش‌ها و مدل‌های تحلیل داده است.
  • خروجی هوش مصنوعی می‌تواند سیستم‌های خودکار باشد که تصمیم‌گیری می‌کنند یا عملی انجام می‌دهند.

کدام یک برای شما مناسب‌تر است؟

1. اگر به یادگیری ماشین، خودکارسازی سیستم‌ها و هوش ماشینی علاقه دارید، هوش مصنوعی می‌تواند مناسب باشد.
2. اگر علاقه‌مند به تحلیل داده‌ها، استخراج بینش‌ها از داده‌ها و پیش‌بینی بر اساس داده‌های گذشته هستید، علم داده گزینه مناسبی است.

ترکیب هر دو:

در بسیاری از مشاغل، این دو حوزه به هم مرتبط هستند. مثلاً:

• برای ساخت یک مدل هوش مصنوعی نیاز به تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین (که یکی از شاخه‌های علم داده است) دارید.
• یک دانشمند داده ممکن است از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای ایجاد مدل‌های پیش‌بینی‌کننده استفاده کند.

بنابراین، اگر زمان و علاقه کافی دارید، می‌توانید هر دو حوزه را یاد بگیرید تا در آینده بتوانید انعطاف بیشتری داشته باشید و در پروژه‌های متنوع‌تری کار کنید.