علم داده اصطلاح گسترده ای است که برای تسلط در آن باید در حوزه های مختلف مهارت
داشت. در زیر چند مورد از حوزه ها و جنبه های اساسی که برای تسلط در علم داده مورد نیاز
است، فهرست شده اند.
یادگیری ماشین
برای یک دانشمند داده، یادگیری ماشین یک مهارت اصلی است. ایده اصلی یادگیری ماشین این
است که به ماشین ها اجازه دهد به طور مستقل با استفاده از انبوه داده هایی که به عنوان ورودی به
ماشین تغذیه می شوند، بیاموزد. با پیشرفت فن آوری، ماشین ها آموزش می بینند تا همانند یک
انسان در قابلیت تصمیم گیری رفتار کنند.
یادگیری عمیق
یادگیری عمیق اغلب در علم داده ها مورد استفاده قرار می گیرد. چراکه در مقایسه با روش های
یادگیری ماشین سنتی، بسیار بهتر عمل میکند. در مقایسه یادگیری ماشین با یادگیری عمیق
می توان این گونه بیان کرد، در حالی که یادگیری عمیق به طور خودکار ویژگی ها را از ساختار داده ها
استخراج می کند، این عمل توسط یادگیری ماشین باید به صورت دستی انجام گیرد و اگر در
تصمیم گیری حل مسئله پیش بینی های نادرستی را انجام دهد، آنگاه متخصص یا برنامه نویس باید
صراحتا به حل این مشکل بپردازد.
ریاضیات
برای ارتقا مهارت های خود در یادگیری ماشین، یک دانشمند داده باید دانش عمیقی از ریاضیات
داشته باشد. دو موضوع مهم در ریاضیات از نظر کاربرد در علم داده جبرخطی و حسابان است.
در حالی که جبرخطی تماما در مورد مطالعه بردارها و توابع خطی است، حسابان به مطالعه
ریاضیاتی تغییرات پیوسته می پردازد. بسیاری از مفاهیم جبرخطی مانند تنسورها و بردارها در
بسیاری از زمینه های یادگیری ماشین استفاده میشوند. به طور مشابه، حسابان در حوزه های
مختلف یادگیری ماشین مانند تکنیک های بهینه سازی، مورد نیاز است.
آمار و احتمالات
جهان یک جهان احتمالی است، بنابراین ما با داده هایی کار میکنیم که احتمالاتی هستند؛ بدین
معنی که با توجه به مجموعه ای خاص از پیش شرط ها، داده ها تنها بخشی از زمان را به شما نشان
خواهند داد. برای استفاده درست از علم داده ها، فرد باید با احتمالات و آمار آشنا باشد. آمار و
احتمالات پیش نیاز ترین زمینه در علم داده است و داشتن دانش خوب در این زمینه الزامی است.
پردازش زبان طبیعی
در حوزه علم داده، پردازش زبان طبیعی، یک جزء بسیار مهم و با کاربردهای وسیع در بخش های
مختلف صنایع و شرکت ها می باشد. برای انسان درک زبان آسان است، با این حال، ماشین ها به
اندازه کافی قادر به تشخیص آن نیستند. پردازش زبان طبیعی شاخه ای از هوش مصنوعی است
که بر پرکردنِ شکاف بین ارتباطات انسان و ماشین تمرکز دارد تا ماشین را قادر به تفسیر و درک
کند.
مصورسازی داده ها
مصورسازی داده ها یکی از مهمترین شاخه های علم داده است. به بیان ساده، مصورسازی شامل
نمایش داده ها در قالب نمودارها و گرافها می باشد.
زبان برنامه نویسی
یک دانشمند داده به غیر از مهارت های اساسی رایانه همانند، تسلط در Excel Microsoft ،
باید مهارت برنامه نویسی داشته باشد تا بتواند برای کار با داده ها(پردازش، مصور سازی و غیره)
و استفاده از مهارت های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در پیاده سازی پروژه ها از آن بهره ببرد.
الگوریتم
از آن جایی که همه سیستم های یادگیری ماشین براساس الگوریتم ها ساخته شده اند، پیش نیاز
بسیار مهم این است که یک دانشمند داده، درک اساسی از الگوریتم ها و نحوه طراحی آنها را
داشته باشد.
