توضیحات

استادیار دانشگاه و دارای دکترای تخصصی مهندسی کامپیوتر، گرایش هوش مصنوعی و رباتیکز

60 ساعت آموزش آنلاین (جلسات 3 ساعته)

دو روز در هفته ساعت توافقی

---

---

علم داده یا Data Science چیست؟

علم داده یک رویکرد میان‌رشته‌ای با استفاده از ریاضیات، آمار، هوش مصنوعی و مهندسی کامپیوتر است که به استخراج اطلاعات ارزشمند پنهان در حجم زیادی از داده‌ها می‌پردازد. شرکت‌ها با استخدام کارشناس علم داده به حل مشکلات پنهان کسب‌وکار خود پرداخته، به سود بیشتری در رقابت با کسب‌وکارهای دیگر می‌رسند. تجزیه و تحلیل داده‌ها با علم داده پاسخ به سوالاتی مانند آن‌چه اتفاق افتاده؟ چرا اتفاق افتاده؟ چه اتفاقی خواهد افتاد؟ و چه کاری می‌توان انجام داد؟ را برای توسعه کسب و کار و دانش میسر می‌کند.

اهمیت علم داده

بازاریابی، تولید و فروش شرکت‌ها و صنایع مختلف این روزها نیازمند علم داده جهت پردازش حجم انبوهی از داده‌ها است. ما با نرم‌افزارهایی سر و کار داریم که هر روزه انبوهی از داده‌های متنوع در زمینه‌های تجارت، پزشکی، سود و زیان مالی و… جمع‌آوری و ذخیره می‌کنند. علم داده ما را قادر می‌سازد از این داده‌های بی‌نظیر ولی بی‌استفاده، اطلاعات بسیار گران‌قیمتی را استخراج کنیم. برای تولید ارزش از داده‌ها، از ابزارها، روش‌ها و فناوری‌هایی استفاده می‌شود که زیرمجموعه‌هایی از علم داده محسوب می‌شوند. سازمان‌هایی که می‌خواهند در عصر داده‌های بزرگ (Big Data)، باقی بمانند و سود سرشاری نیز کسب کنند، باید از علم داده و متخصصین علم داده به طور کارآمدی استفاده کنند وگرنه دچار عقب‌ماندگی و زوال می‌شوند.

اما هنوز شرکت‌های زیادی در نوبت استخدام متخصصین دیتاساینس جهت حفظ و افزایش رونق کسب و کار خود هستند. این امر باعث شده که دانشجویان، فارغ التحصیلان و حتی افراد شاغل، با شرکت در دوره‌های آموزش علم داده، برای رسیدن به یک شغل با درآمد بالا و رو به رشد بر روی خود سرمایه‌گذاری کنند. در بین آگهی‌های استخدام و نیازمندی‌های اعلام شده توسط شرکت‌ها و صنایع مختلف، آمار نیاز به کارشناس علم داده‌ در تمام عرصه‌های کار و دانش رو به گسترش است. شرکت در دوره علم داده (Data Science) کمان شما را برای ورود به بازار کار در این حوزه آماده می‌کند.

 

---

رئوس مطالب و کلمات کلیدی دوره علم داده (Data Science) کمان

مروری بر کدنویسی در پایتون: متغیرها، عملگرها و انواع خطا، حلقه‌ها، توابع، شی‌گرایی، وراثت

کتابخانه‌های پرکاربرد پایتون: Numpy، Pandas، Matplotlib، Seaborn، Scipy

مروری بر ریاضیات کاربردی: جبرخطی، آنالیز ژئومتریک، ماتریس، آمارو احتمالات، بردارها، رگرشن، تخمین، چگالی، بهینه‌سازی

ماشین لرنینگ: مفهوم، فلسفه، فیت‌شدگی، ارزیابی رگرشن، بررسی توزیع، کتابخانه salary، چگالی، کاهش ابعاد، نایو بیز

الگوریتم‌های ماشین لرنینگ: KNN، SVM، Classification، Decision Tree، Random Forest، Nueral Networks، Clustering، Evaluation، Unsupervised Learning، Fuzzy، PCA، Auto Encoder، Reinforce Llearning، Markov

دیتاساینس:  پیش‌پردازش، باز پردازش، کرولیشن، کراس ولیدیشن، نرمالی، تعمیم، لاجستیک، خطا، هوش اقتصادی ماشین لرنینگ

موارد تکمیلی مفید: Github، LinkedIn، Apply، Proposal، CV

---

فرصت‌های شغلی برای کارشناسان علم داده

علم داده به رشد کسب‌وکارها کمک می‌کند. هر روزه داده‌های انبوهی توسط نرم‌افزارهای مختلف تولید می‌شود که شرکت‌ها و صنایع به شدت به آنها نیاز دارند. استخراج دانش و ثروت از این داده‌ها با تکنیک‌ها و دانش‌ علم داده انجام می‌شود. بازار کار علم داده در ایران و خارج از کشور خوب است. دیتا ساینس بازار کار گسترده‌ای در طیف وسیعی از سازمان‌ها، شرکت‌ها و کارخانجات دولتی و خصوصی دارد. شاید بتوان گفت گستردگی و تنوع مشاغلی که متخصصان علم داده در آنها استخدام می‌شوند تا کنون بی‌سابقه بوده است. از بانک‌ها، هلدینگ‌های سرمایه‌گذاری و شرکت‌های بازرگانی خارجی گرفته تا شرکت‌های تولید و توزیع محصولات غذایی، داروویی، آرایشی و بهداشتی تا شرکت‌های حمل و نقل بین‌المللی و .... همه و همه برای رشد و بقای خود در بازار رقابتی امروز نیازمند متخصصین علم داده هستند. برای استفاده از این فرصت‌ها می‌توانید با شرکت در دوره علم داده (Data Science) کمان، دانش و مهارت‌های علم داده را بیاموزید و امکان استخدام در شرکت یا سازمان مورد علاقه‌تان را فراهم کنید. پس از گذراندن این دوره و کسب مهارت‌های لازم یک دیتا ساینتیست هستید که می‌توانید در موقعیت‌های شغلی کارشناس تحلیل داده یا دانشمند داده در شرکت‌ها، مراکز تحقیقاتی و موسسات آموزشی مشغول به کار، تحقیق و یا تدریس شوید.

فرصت‌های تحصیلی برای کارشناسان علم داده

دیتا ساینس تکنیکی است که لبه‌های دانش در حوزه‌های مختلف با آن جابجا می‌شود. از این رو، بسیاری از پایان‌نامه‌های کارشناسی ارشد و دکتری تخصصی مبتنی بر بکارگیری علم داده است. علاوه بر آن، بسیاری از فاندهای تحصیلی در دانشگاه‌های تراز اول دنیا در غالب فراخوان‌های گسترده به دانشجویانی که بر روی علم داده مسلط هستند تعلق می‌گیرد. در دانشگاه‌های ایران نیز اقبال فراوانی به علم داده وجود دارد. علاوه بر رشته‌های مهندسی کامپیوتر و علوم کامپیوتر، دانشجویان تحصیلات تکمیلی قریب به اتفاق رشته‌های دیگر مانند پزشکی، داروسازی، روانشناسی، مهندسی برق، صنایع، مکانیک و عمران، مدیریت مالی، بازرگانی، فروش، هتلداری و جهانگردی و حتی گرایش‌های مختلف رشته‌های هنر مانند موسیقی پایان‌نامه‌هایی ارائه می‌دهند که ستون اصلی آن علم داده است. اگر دانشجوی تحصیلات تکمیلی هستید و می‌خواهید پایان‌نامه دکتری و یا کارشناسی ارشدتان را با استفاده از علم داده انجام دهید و یک رزومه تحصیلی عالی برای خودتان بسازید، در دوره علم داده (Data Science) کمان شرکت کنید. اگر استاد دانشگاه، دانشجوی تحصیلات تکمیلی و یا حتی دانشجوی کارشناسی هستید و می‌خواهید رزومه پژوهشی‌تان را ارتقا دهید، شرکت در دوره علم داده (Data Science) کمان، افق‌های وسیعی از ایده‌های نو و ابزارهای انجام کارهای بدیع پژوهشی در زمینه‌های متنوع را در اختیارتان قرار می‌دهد.

---

نگاهی به گذشته و بررسی آینده علم داده

با وجود اقبال گسترده به علم داده در سال‌های اخیر و چشم‌انداز بسیار روشنی که برای  آینده علم داده متصوریم، این دانش چندان هم جدید هم نیست. اصطلاح علم داده در دهه ۶۰ میلادی به جای آمار تعریف شد. در بازتعریف ارائه شده در اواخر دهه ۹۰ میلادی، علم داده دانش و مهارتی در حوزه علوم کامپیوتر با سه جنبه طراحی، جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده معرفی و در دانشگاه‌ها به کار گرفته شد. یک دهه بعد از آن، علم داده در خارج از دانشگاه‌ها نیز مورد استفاده قرار می‌گرفت.

هوش مصنوعی و نوآوری‌های ماشین لرنینگ، پردازش داده‌ها را سریع‌تر و کارآمدتر کرده است. این روزها کم‌تر کسب‌وکاری می‌تواند بدون استفاده از علم داده موفق شود. تقاضای روزافزون شرکت‌ها و صنایع مختلف به کارشناسان علم داده باعث شده مجموعه‌ای از دوره‌ها، مدارک تحصیلی و موقعیت‌های شغلی در حوزه علم داده به وجود بیایند. دیتا‌ساینس، یک زمینه‌ کاری پرتقاضا در آینده نیز خواهد بود. برای ورود به بازار کار علم داده باید در جمع‌آوری، پردازش، تصویرسازی و استفاده موثر از داده‌ها مهارت داشت. شرکت در دوره علم داده (Data Science) کمان، شما را برای امروز و فردای بازار کار آماده می‌کند.

 

مزایای علم داده (Data Science)

علم داده در حال متحول کردن شیوه عملکرد شرکت‌ها است. کسب‌وکارها به یک استراتژی قوی دیتا‌ساینس برای رشد روزافزون و ماندن در گردونه رقابت با کسب‌وکارهای دیگر نیاز دارند. برخی از مزایای علم داده عبارتند از:

• کشف الگوهای جدید

علم داده به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا الگوها و روابط جدیدی کشف کنند. از بین این الگوها، مواردی هستند که کمک می‌کنند با انجام تغییرات کوچکی در فرآیندهای سازمان، سود سرشاری نصیب کسب‌ و کار شود. مثلا یک سرمایه‌گذار با تحلیل داده‌های صادرات و واردات شش ماهه گذشته کشف می‌کند که واردات کاغذ باطله از هند و صادرات آهن قراضه به چین حدود 800 درصد سود داشته است. او با کشف این الگو می‌تواند سرمایه‌گذاری کم ریسک و پرسودی را تجربه کند. در مثالی دیگر، یک کسب‌وکار اینترنتی کوچک با استفاده از علم داده کشف می‌کند که اغلب مشتریانش درخواست خرید خود را بعد از ساعات کاری ثبت می‌کنند و احتمال خرید مشتری‌ها در صورت دریافت پاسخ سریع افزایش می‌یابد. شرکت با فراهم کردن پاسخگویی 24 ساعته شامل ساعات غیر اداری به مشتریان، درآمد خود را تا ۳۰ درصد بیش‌تر می‌کند.

---

• کشف راه‌حل‌های جدید

علم داده شکاف‌ها و مشکلاتی را کشف می‌کند که بدون آن هرگز روشن نمی‌شدند. ادراک بهتری از فرآیند تصمیم منجر به خرید مشتریان، بازخورد دریافت از مشتریان و فرایندهای فروش آنلاین می‌تواند راه‌حل جدیدی برای مشکلات نامکشوف کشف کند. به عنوان مثال، تجزیه و تحلیل‌ نظرسنجی‌های صورت گرفته در شبکه‌های اجتماعی درباره فرایند خرید یک کسب‌وکار نشان داد که اغلب مشتریان رمز عبور خود را فراموش می‌کنند و عدم رضایت آنها از فرایند بازیابی رمز عبور موجب کاهش خرید آنها شده است. تسهیل فرآیند بازیابی رمز عبور، راه‌حلی است که می‌تواند رضایت مشتریان را تا حد زیادی افزایش دهد.

• حل مشکلات احتمالی بلافاصله بعد از وقوع

برای کسب‌وکارها به ویژه شرکت‌های بزرگ، پاسخ دادن به تغییرات ایجادشده در همان زمان کمی سخت است. این موضوع اختلالاتی را در فعالیت‌های شرکت به وجود می‌آورد. شرکت‌ها می‌توانند به وسیله علم داده، مشکلات را پیش‌بینی کنند و به شرایط مختلف، واکنش خوبی نشان دهند. برای مثال یک شرکت حمل‌ونقل زمینی از علم داده برای کاهش زمان خرابی (Time to Failure) کامیون‌ها استفاده می‌کند. این شرکت تشخیص می‌دهد که اخیرا کامیون‌ها در مسیرهای مشخصی سریع‌تر خراب می‌شوند و خرابی برخی از لوازم یدکی‌ها موجب طولانی تر شدن زمان تعمیر کامیون‌ها می‌شود. بر اساس آن، شرکت مسیرهای حمل جاده‌ای بهتری را جایگزین می‌کند و به تامین لوازم یدکی پراستفاده و حساس می‌پردازد تا کامیون‌ها در صورت خرابی زودتر تعمیر شوند.

برخی از کاربردهای علم داده

• حوزه درمان: شرکت‌های حوزه درمان از علم داده برای ساخت ابزارهای پیشرفته پزشکی به منظور تشخیص و درمان بیماری‌ها استفاده می‌کنند.
• حوزه بازی‌ها: در حال حاضر بازی‌های ویدئویی و رایانه‌ای با کمک علم داده ساخته می‌شوند که تجربه بازی را به سطح بالاتری می‌رسانند.
• تشخیص تصویرها: یکی از شناخته‌شده‌ترین کاربردهای علم داده، شناسایی تصاویر و شناسایی اشیا در یک تصویر است.
• سیستم‌های توصیه‌گر: یک کاربرد علم داده، استفاده از آن در سیستم‌های توصیه‌گر است. نتفلیکس و آمازون بر اساس آن‌چه که دوست دارید تماشا کنید یا بخرید، فیلم و محصول مناسب شما را پیشنهاد می‌دهند. اغلب ما برای رفتن به رستوران یا خرید گوشی تلفن همراه یا لپ‌تاپ و ... به جستجو در وب و شناسایی تجربه دیگران می‌پردازیم. امروزه اغلب مشتریان، تجربه را می‌خرند نه کالا را. سیستم‌های توصیه گر، با تشخیص توصیه‌های دروغین که اغلب توسط شرکت‌های رقیب منتشر شده‌اند و استناد به تجارب ثبت‌شده توسط مشتریان واقعی، امکان یک خرید مطلوب را برای مخاطبان فراهم می‌کنند. سیستم‌های توصیه‌گر با استفاده از روش‌های یادگیری عمیق (Deep Learning) همواره توصیه‌های خود را بهبود می‌بخشند.
• لجستیک: شرکت‌های لجستیک برای بهینه‌سازی مسیرها به منظور اطمینان از تحویل سریع‌تر محصولات و افزایش کارایی فرایند حمل‌ونقل، از علم داده استفاده می‌کنند. به عنوان مثال در مواقعی از سال که واردات کانتینری کالا به ایران بیشتر از صادرات آن است، اسکله کانتینری شهید رجائی بندر عباس با انبوهی از کانتینرهای خالی و هزینه بالای نگهداری آنها در انبارها و محوطه‌های بندری مواجه است. ممکن است همزمان یکی از بنادر امارات متحده عربی در جنوب خلیج فارس به علت تراز مثبت صادرات نسبت به واردات کانتینری در آن، با کاهش کانتیتر خالی مواجه باشد. یک شرکت لجستیک کانتیتری به کمک علم داده می‌تواند این مورد را کشف کرده، با انتقال کانتینر خالی از بندر عباس به بنادر جنوبی خلیج فارس از هر دو طرف سود سرشاری کسب کند.
• کشف تقلب: موسسات مالی و بانکی از الگوریتم‌های علم داده برای شناسایی تراکنش‌های تقلبی استفاده می‌کنند.

---

چهار روش اصلی استفاده از دیتا ساینس

چهار شاخه اصلی استفاده از علم داده در کسب‌وکارهای مختلف عبارتند از:

• تحلیل توصیفی (Descriptive analysis)
• تحلیل تشخیصی (Diagnostic analysis)
• تحلیل پیش‌بینی‌کننده (Predictive analysis)
• تحلیل تجویزی (Prescriptive analysis)

 

• تحلیل توصیفی (Descriptive analysis)

تجزیه و تحلیل توصیفی داده‌ها کمک می‌کند که درباره آن‌چه اتفاق می‌افتد، اطلاعات زیادی به دست آورید. برای تحلیل توصیفی می‌توان از نمودارهای دایره‌ای، میله‌ای، خطی یا جدول‌ها استفاده کرد. برای مثال یک سرویس رزرو پرواز داده‌هایی مانند تعداد بلیط‌های رزرو شده در هر روز را ثبت می‌کند. آنالیز توصیفی، میزان افزایش رزرو، کاهش رزرو و ماه‌هایی با عملکرد بالا را برای این سرویس نشان می‌دهد.

• تحلیل تشخیصی (Diagnostic analysis)

تجزیه و تحلیل تشخیصی، بررسی عمیق یا دقیق داده‌ها است برای این که علت آن‌چه را که اتفاق افتاده، درک کنید. آنالیز تشخیصی با کمک تکنیک‌هایی مانند شکستن مسئله، کشف داده، داده‌کاوی و همبستگی انجام می‌شود. روی مجموعه‌ای از داده‌ها، چندین عملیات صورت می‌گیرد تا در هر یک از این تکنیک‌ها، الگوهای منحصربه‌فردی کشف شوند. برای مثال سرویس رزرو پرواز، علت افزایش رزروها را در یک ماه مورد بررسی قرار می‌دهد. در نتیجه متوجه می‌شوند که بسیاری از مشتریان آن‌ها از یک شهر خاص بودند که در یک رویداد ورزشی ماهانه شرکت کردند.

• تحلیل پیش‌بینی‌کننده (Predictive analysis)

تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده با استفاده از داده‌های قبلی استفاده، الگوهای داده‌ای را که ممکن است در آینده رخ دهند پیش‌بینی می‌کند این نوع تحلیل را می‌توان با استفاده از تکنیک‌هایی مانند یادگیری ماشینی (Machine Learning)، تطبیق الگو (Pattern Matching)، پیش‌بینی (Forecasting) و مدل‌سازی پیش‌بینی انجام داد. در هر یک از این روش‌ها، ماشین‌ها برای مهندسی معکوس ارتباطات علیت در داده‌ها آموزش می‌بینند.

برای مثال سرویس ارائه‌دهنده خدمات پرواز ممکن است در آغاز هر سال، از علم داده برای پیش‌بینی الگوهای رزرو بلیط‌ها در سال جدید استفاده کند. برنامه یا الگوریتم ماشین ممکن است با نگاهی به داده‌های گذشته، افزایش رزرو برای یک مقصد خارجی را در یکی از ماه‌های تابستان پیش‌بینی کند. این شرکت می‌تواند تبلیغات هدفمندی را از فصل بهار آغاز کند.

• تحلیل تجویزی (Prescriptive analysis)

تجزیه و تحلیل تجویزی، علاوه بر پیش‌بینی آن‌چه ممکن است اتفاق بیفتد، با تجزیه و تحلیل پیامدهای بالقوه انتخاب‌های مختلف، بهترین اقدام را انتخاب و توصیه می‌کند. در تحلیل تجویزی از تحلیل نموداری، شبیه‌سازی، پردازش رویدادهای پیچیده (CEP)، شبکه‌های عصبی (Neural Networks) و موتور توصیه‌گر یادگیری ماشین (recommendation engines from machine learning) استفاده می‌شود.

در همان مثال سرویس ارائه‌دهنده پروازها، تجزیه و تحلیل تجویزی می‌تواند بر اساس تاریخچه رزرو بلیط‌ها و تورها و کمپین‌های بازاریابی، سود ماه‌های آتی را به حداکثر و زیان را به حداقل برساند. یک متخصص علم داده می‌تواند با پیش‌بینی هزینه کمپین‌های بازاریابی، شرکت ارائه‌دهنده سرویس‌های پروازی را در تصمیمات بازاریابی خود مطمئن‌تر کند.

---

---

دیتا ساینستیست چه کاری انجام می‌دهد؟

یک کارشناس علم داده می‌تواند با بکارگیری روش‌ها و ابزارهای علم داده، چالش‌ها و فرصت‌های یک کسب و کار را کشف نموده، برای حل مشکلات و بهره‌برداری از فرصت‌های کشف شده راه حل‌های عملی، دقیق، سریع و مقرون به صرفه ارائه دهد. هر دیتا ساینتیست در طول روز وظایف متنوعی از جمله تجزیه و تحلیل داده‌ها، استفاده از ابزارهای آماری و ماشین لرنینگ را انجام می‌دهد که هر کدام جزئی از فرایند علم داده محسوب می‌شوند. تنوع، تعداد و جزئیات این فرایندها بسته به اندازه و نوع سازمان متفاوت است. در مجموعه‌های بزرگ‌تر، این وظایف بین تحلیلگران، مهندسان و کارشناسان ماشین لرنینگ توزیع می‌شود. ولی در شرکت‌های کوچک‌تر، یک متخصص علم داده باید جای چند نفر کار کند.

پیشنیازهای این دوره

• پیش نیاز ندارد.
• از صفر تا صد تدریس می‌شود.
• مهارت‌های لازم منتقل می‌شوند.
• کدها و برنامه‌ها در اختیار مهارت‌آموزان قرار می‌گیرد.

سوالات متداول