اگر علاقمند به استفاده از داده‌ها برای حل مشکلات تجاری هستید، باید در داشتن تفکر انتقادی در مورد چالش‌ها و راه‌حل‌ها مهارت داشته باشید.
در حالی که داده‌ها می‌توانند پاسخ‌های زیادی را ارائه دهند، اما بدون فهم و بصیرت انسان، چیزی نیستند.
پروفسور داستین تین گلی از اساتید علم داده دانشکده هاروارد بیان می‌کند: «از اولین گام‌های تعیین کیفیت یک منبع داده تا تعیین میزان موفقیت یک الگوریتم، "تفکر انتقادی" در قلب هر تصمیمی است که دانشمندان داده اتخاذ می‌کنند. "علم داده، رشته‌ای است که بر اساس تفکر انتقادی ساخته شده است".
در قلب داده‌ها و تجزیه و تحلیل‌ها، تمایل به پاسخ به سوا لات قرار دارد. توضیحات ارائه شده برای این سوا لات، فرضیه نامیده می‌شود که باید قبل از انجام تحلیل شکل بگیرد.
یک مثال از یک فرضیه این است: "من پیش‌بینی می‌کنم که احتمال توصیه و معرفی محصول ما به دیگران توسط یک فرد با میزان رضایت آن فرد از محصول رابطه مستقیم دارد." بدون فرضیه، تجزیه و تحلیل‌های شما جهت روشنی نخواهد داشت".
جدال داده‌ها فرآیند پاک‌سازی داده‌های خام در آماده‌سازی آن‌ها برای تجزیه و تحلیل است. که این فرآیند شامل شناسایی و حل اشتباهات، جایگزینی داده‌های از دست رفته، و سازماندهی و انتقال آن‌ها به یک قالب راحت و قابل فهم است.
این یک مهارت مهم برای هر کسی است که با داده‌ها سروکار دارد، زیرا منجر به فرآیند تجزیه و تحلیل کارآمد و سازماندهی‌شده می‌شود.
زمانی که داده‌ها پاک‌سازی می‌شوند و در قالب‌های بهینه‌شده مشاهده می‌شوند، می‌توان اطلاعات ارزشمندی را در مدت بسیار کوتاهی از داده‌ها استخراج کرد.
(جهت فراگیری علم داده و الگوریتم های یادگیری ماشین و همچنین زبان برنامه نویسی پایتون، می توانید در دوره علم داده در حسابداری که برای اولین بار در ایران، در مجموعه مالی سرا برگزار می شود، شرکت کنید.
جهت اطلاع از جزئیات دوره و شرکت در دوره می توانید به لینک زیر مراجعه کرده و یا با پشتیبانی مجموعه مالی سرا تماس بگیرید).
برای اینکه سواد داده داشته باشید، لازم نیست ریاضیدان باشید، اما مهارت‌های ریاضی اهمیت فزاینده‌ای پیدا می‌کنند، چرا که با تحلیل‌های کمی پیچیده سروکار خواهید داشت.
یک متخصص داده با تجربه، نیاز به درک کاملی از آمار، احتمال، جبر خطی و دیفرانسیل و انتگرال چندمتغیره دارد.
دانشمندان داده اغلب از روش‌های آماری برای یافتن ساختار در داده‌ها و پیش‌بینی‌ها استفاده می‌کنند و جبر خطی و حساب دیفرانسیل و انتگرال می‌توانند درک الگوریتم‌های یادگیری ماشینی را آسان‌تر کنند.
اگر دانشمند داده یا تحلیلگر نیستید، ممکن است کار شما نیازی به درک مفاهیم پیچیده‌تر ریاضی نداشته باشد، اما داشتن یک درک اولیه از آمار می‌تواند به شما کمک کند.
بسیار مهم است که بدانید چگونه داده‌های خام را به تصاویری جذاب تبدیل کنید که داستانی را برای ما روایت می‌کنند. به‌جای ارائه فهرستی از ارزش‌ها و اعداد و ارقام به ذینفعان، برقراری ارتباط بصری داده‌ها به روشی که به راحتی قابل هضم باشد، بسیار موثرتر و قابل فهم تر است.
برخی از تکنیک‌های رایج تجسم داده‌ها که تمام اشخاص حرفه‌ای کسب و کار باید بدانند، شامل نمودار دایره‌ای، نمودار میله‌ای، هیستوگرام و..... است.
برای ایجاد این تجسم‌ها، از ابزار مصورسازی داده استفاده می‌شود، نوعی نرم‌افزار که برای ارائه داده‌ها طراحی شده است. قابلیت‌های هر ابزار متفاوت است، اما در ابتدایی‌ترین حالت، این امکان را می‌دهد که یک مجموعه داده را وارد کرده و به صورت بصری آن را دست‌کاری کرد.
بیشتر آن‌ها، اما نه همه، دارای قالب‌های داخلی هستند که می‌توان از آن‌ها برای ایجاد تجسم‌های اولیه استفاده کرد. به عنوان مثال می‌توان به Microsoft Excel, Power BI, Tableau و.... اشاره کرد.
زبان‌های برنامه‌نویسی، مانند پایتون و R، معمولاً برای حل مسائل آماری پیچیده با داده‌ها استفاده می‌شوند. تسلط به یک زبان جستجوی پایگاه داده، مانند SQL، همچنین می‌تواند به شما کمک کند تا داده‌ها را به راحتی در یک پایگاه داده استخراج کرده و تغییر دهید.
این مهارت‌های برنامه‌نویسی بسیار ارزشمند هستند.
با افزایش محبوبیت هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی یک مهارت بسیار ارزشمند برای متخصصانی است که با کلان داده‌ها کار می‌کنند. حتی اگر شما مسئول کدنویسی نیستید، دانستن اصول یادگیری ماشینی می‌تواند به شما کمک کند تا درک عمیق‌تری از سازمان خود به دست آورید و کارایی را از طریق اتوماسیون افزایش دهید.
یادگیری ماشینی به استفاده از الگوریتم‌های رایانه‌ای اشاره دارد که به طور خودکار از داده‌ها یاد می‌گیرند و در پاسخ به داده‌ها تطبیق می‌یابند. برخی از کاربردهای تجاری یادگیری ماشین شامل مدیریت ریسک، تجزیه و تحلیل عملکرد، تجارت و اتوماسیون است.
(جهت فراگیری علم داده و الگوریتم های یادگیری ماشین و همچنین زبان برنامه نویسی پایتون، می توانید در دوره علم داده در حسابداری که برای اولین بار در ایران، در مجموعه مالی سرا برگزار می شود، شرکت کنید.
جهت اطلاع از جزئیات دوره و شرکت در دوره می توانید به لینک زیر مراجعه کرده و یا با پشتیبانی مجموعه مالی سرا تماس بگیرید).
نویسنده: سمیه جهانی
