دیتاساینس و نقشه راه

این سلسله مراتب، نقطه شروع برنامه ماست.

با تمرکز روی موضوعات مهم در هر بخش و پیدا کردن ابزارهای مناسب برای یادگیری آن‌ها، می‌توانیم برنامه‌مان را دقیق‌تر کنیم. برای اینکه ببینیم چقدر یاد گرفته‌ایم، باید سعی کنیم آنچه را می‌دانیم در پروژه‌های واقعی مختلف به کار بگیریم.

بیایید به هر یک از این لایه‌ها عمیق‌تر بپردازیم.

گام اول: ایجاد درک قوی از برنامه‌نویسی.

تقریباً هر شغل مرتبط با علم داده نیاز به تسلط بر حداقل یک زبان برنامه‌نویسی دارد. این مرحله شامل آشنایی با ساختارهای داده‌ای بنیادی مانند لیست‌ها، دیکشنری‌ها و مجموعه‌ها، ایجاد توابع، به‌کارگیری تفکر منطقی، فهم جریان برنامه‌نویسی، تسلط بر الگوریتم‌های جستجو و مرتب‌سازی، مهارت در برنامه‌نویسی شی‌ءگرا و استفاده از کتابخانه‌های موجود در زبان پایتون است. علاوه بر این، باید با نوشتن اسکریپت‌های SQL برای اجرای کوئری‌های پایگاه‌داده شامل جوین‌ها، توابع تجمیعی و زیربرنامه‌ها آشنا شوید. همچنین، داشتن تجربه کار با ترمینال، کنترل نسخه Git و GitHub در این مسیر می تواند مفید باشد.

گام دوم: جمع‌آوری، پاک‌سازی و آماده سازی داده‌ها. جمع‌آوری داده‌ها، یک بخش حیاتی در علم داده است. باید توانایی جمع‌آوری داده از منابع مختلف، مانند وب‌سایت‌ها (در صورت مجاز بودن)، APIها، پایگاه‌های داده یا مخازن عمومی را به دست آورید. پس از جمع‌آوری داده‌ها، باید به پاک‌سازی و آماده‌سازی آن‌ها بپردازید.

پاک‌سازی داده‌ها شامل حذف یا جایگزینی مقادیر گمشده (missed value)، رفع ناسازگاری‌ها و استانداردسازی داده‌ها(Data Normalize ) می باشد. برای این کار می توانید از کتابخانه‌های Pandas و NumPy استفاده کنید. مهارت در جمع‌آوری و پاک‌سازی داده‌ها یکی از کلیدی‌ترین بخش‌های هر پروژه علم داده است، زیرا داده‌های تمیز و آماده، نتایج بهتری در تحلیل‌ها به ارمغان می‌آورد.

گام سوم: تحلیل داده‌های اکتشافی . در این گام معمولا هدف تحلیل و تجسم داده هاست.

1- تحلیل اکتشافی داده‌ها (Exploratory Data Analysis – EDA) شامل مراحل زیر می­شود.

• پرداختن به مقادیر گمشده: شناسایی و مدیریت داده‌های ناقص.
• مدیریت داده‌های پرت (Outliers): شناسایی داده‌های غیرمعمول و نحوه برخورد با آن‌ها.
• فیلتر کردن داده‌ها: تمرکز بر زیرمجموعه‌های مهم داده‌ها برای تجزیه و تحلیل.
• تحلیل‌های تک‌متغیره و چندمتغیره: بررسی توزیع یک متغیر و روابط بین چندین متغیر.

2- تصویری‌سازی داده‌ها:

استفاده از کتابخانه‌های Matplotlib، Seaborn و Plotly برای ایجاد نمودارها و گراف‌های تعاملی.

یادگیری بهترین روش‌ها در طراحی بصری برای اطمینان از این که بینش‌ها به وضوح منتقل می‌شوند.

3- ساخت داشبوردها:

یادگیری خلاصه‌سازی و ارائه داده‌ها به صورتی که برای تصمیم‌گیری کسب‌وکار مفید باشد.

استفاده از ابزارهایی مانند Tableau، Power BI یا Dash (در Python) برای ساخت داشبوردهای تعاملی و گزارش‌های زنده که به تیم‌ها و مدیران در تصمیم‌گیری ها کمک کنند.

گام چهارم: کاوش در مهندسی داده

مهندسی داده نقش کلیدی در شرکت‌های داده‌محور دارد و اطمینان حاصل می‌کند که داده‌های تمیز و ساختارمند در اختیار تیم‌های تحقیقاتی قرار می‌گیرد. مهندسی داده، حوزه‌ای متمایز و ضروری است که برای مدیریت و بهینه‌سازی سیستم‌های داده به کار می‌رود.

گام پنجم: تسلط بر آمار و ریاضیات کاربردی

آمار اساس علم داده است. بسیاری از مصاحبه‌ها بر آمار توصیفی و استنباطی تأکید دارند، در حالی که برخی بدون درک قوی از اصول آماری وارد کدنویسی الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌شوند که اثربخشی کمتری دارد.

گام ششم : شروع با یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

پس از درک اصول بنیادین، زمان آن است که به الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری ماشین بپردازید. این مرحله یادگیری را می‌توان به سه دسته تقسیم کرد:

1- یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)

مسائل رگرسیون و طبقه‌بندی: یادگیری نحوه پیش‌بینی مقادیر پیوسته و طبقه‌بندی داده‌ها به گروه‌های مختلف.

مدل‌های مختلف هوش مصنوعی مانند:

• رگرسیون خطی (Linear Regression): پیش‌بینی مقدار بر اساس رابطه خطی.
• رگرسیون چندجمله‌ای (Polynomial Regression): مدل‌سازی روابط غیرخطی.
• ناوی بیز (Naive Bayes): طبقه‌بندی با استفاده از قاعده بیز.
• K-نزدیک‌ترین همسایه‌ها (KNNs): الگوریتم طبقه‌بندی بر اساس نزدیک‌ترین داده‌ها.
• مدل‌های درختی (Tree Models): مانند درخت تصمیم(decision tree) و Random Forest.
• مدل‌های تجمیعی (Ensemble Models): ترکیب چندین مدل هوش مصنوعی جهت بهبود عملکرد.
• معیارهای ارزیابی مختلف: مانند دقت، یادآوری، F1-score و منحنی ROC.

2- یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning):

• تکنیک‌های خوشه‌بندی (Clustering): برای شناسایی الگوهای پنهان در داده‌ها.
• خوشه‌بندی K-میانگین (K-means Clustering): تقسیم داده‌ها به K گروه.
• خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی (Hierarchical Clustering): ایجاد دندروگرام‌ها برای شناسایی ساختار داده‌ها.
• مخلوط‌های گوسی (Gaussian Mixtures): مدلسازی توزیع داده‌ها به کمک ترکیب توزیع‌های نرمال.
• تکنیک‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction): مانند PCA (تحلیل مؤلفه‌های اصلی) برای ساده‌سازی داده‌ها و حذف نویز.

3 – یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

ساخت شبکه‌های Deep Q جهت یادگیری تکنیک‌های پیچیده‌تر در یادگیری تقویتی و استراتژی‌های عمل. این بخش در مقالات آینده بیشتر توضیح داده خواهد شد.