داده پژوه (Data Scientist)


 داده پژوه  (Data Scientist)

امکان بررسی و تحلیل داده های بزرگ ما را قادر
می سازد که درک عمیقتری از ماهیت پدیده هایی که ما را در زندگی شخصی و کاری احاطه کرده اند داشته باشیم، بدست آوردن این نتایج به عهده دانشمند داده پژوه می باشد.

 مهارتهای دانشمندان داده پژوه

  • توانایی برای یافتن و تفسیر منابع بزرگ داده
  • مدیریت حجم زیاد اطلاعات باسخت افزار
  • محدودیت های نرم‌افزاری و پهنای باند
  • ادغام منابع داده با یکدیگر
  • تضمین پایداری مجموعه های داده
  • تولید تصویر برای فهم داده
  • ساخت مدل های ریاضی با استفاده از داده
  • ارائه و مبادله یافته ها و دیدگاه ها در حوزه داده با متخصصان و دانشمندان حاضر در گروه و یا در صورت امکان مخاطب معمولی و مجموعه مهارت هایی که دانشمندان داده پژوه به طور گسترده به کار می گیرند.
  • دانشمندان داده پژوه عضو کاملی از حوزه ی هوش رقابتی هستند، که حوزه ی جدید نوظهوری است که شماری از فعالیت ها را در بر می گیرد، ازقبیل داده‌کاوی که می تواند به افزایش سود در رقابت های تجاری کمک کند.

حوزه‌های مختلف داده پژوهی

  • ریاضیات و آمار(Statictics)
  • تجزیه و تحلیل داده (Data analysis)
  • مهندسی داده (Data Engineering)
  • بازشناخت الگو (Pattern Recognition)
  • داده کاوی(Data Mining)
  • نمایش تصویری داده ها(Data Visualization)
  • بزرگ داده ها(Big Data)
  • یادگیری ماشین یا فراگیری دانش MachineLearning)
  • انبار داده ها(Data Warehousing)
  • فناوری اطلاعات سلامت Healt Information Technology (HIT)

  اهمیت رشد داده پژوهی

هدف از داده پژوهی استخراج دانش از داده است. داده پژوهی نیاز به یک مطالعه روش مند از مشاهدات، تحت حمایت روشهای علمی دارد.

رشد تصاعدی داده ها، به خصوص داده های ساختارنیافته، باعث می شود داده های بزرگ، از جنبه های مهم داده پژوهی باشد. امروزه، تکنولوژیهای جدید و پیشرفته همراه با حجم وسیعی از داده های ساختاریافته و غیرساختاریافته در دسترس، بلادرنگ اجازه فرآیندهای تصمیم گیری چندکاناله را می دهد که می تواند پول را ذخیره کند و درآمد را افزایش دهد.

داده پژوهی از عناصر، روشها و نظریه ها در بسیاری از زمینه ها، مانند نمونه های زیر ایجاد شده است:

  • پردازش سیگنال
  • ریاضیات
  • مدلهای آماری
  • یادگیری ماشین یا فراگیری دانش
  • برنامه نویسی کامپیوتر
  • آمار
  • مهندسی داده
  • تشخیص الگو و یادگیری
  • نمایش تصویری داده(تجسم)
  • مدل سازی عدم قطعیت
  • انبارداده ها
  • محاسبات با کارایی بالا
  • ورودی های کلیدی برای داده پژوهی

داده پژوهی شامل سه ویژگی اساسی از داده هاست :

سرعت

  • پردازش دسته ای(فرآیند گروهی)
  • نزدیک به زمان واقعی
  • زمان واقعی(بلادرنگ)

جم

  • رکوردهای در حد ترابایت و پتابایت

تنوع

    • داده های تراکنشی ساختاریافته
    • داده های ساختار نیافته یا نیمه ساختار یافته از منابع اجتماعی

 

از شما دوستان عزیز که این مطلب آموزشی را دنبال نموده اید تشکر می کنیم و شما را دعوت میکنیم که برای فراگیری داده کاوی مطالب ما را دنبال کنید.این مطالب برای افزایش دانش شما در سایت قرار داده شده و کمک زیادی در یادگیری شما در انجام پروژه داده کاوی خواهد نمود.

فریلنسر هستم و مهارت انجام پروژه ای را دارم!

اگر شما فریلنسر هستید و توانایی انجام پروژه ای را در یک رشته یا حوزه ای خاص دارید برای فعالیت در سایت کافه پروژه و کسب درآمد می توانید در سایت ثبت نام کنید و پروژه هایی با مهارت انتخاب خود را مشاهده کنید.جهت ثبت نام و ثبت رزومه خود در سایت از طریق دکمه پایین صفحه در سایت عضو شوید:

نحوه سفارش پروژه در سایت کافه پروژه :

اگر پروژه ای دارید که میخواهید آن را برون سپاری کنید کافی است در سایت کافه پروژه ثبت نام کنید و پروژه خود را ثبت نمایید.پروژه شما هر چه که باشد حتما مجری برای آن وجود دارد.جهت ثبت نام و ثبت سفارش پروژه خود برروی دکمه زیر کلیک نمایید.

بدون دیدگاه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

ایمیل

[email protected]

شماره تماس

021-55414864

آدرس

تهران ، ستارخان ، خیابان صفایی ، کوچه نیلوفر ، پلاک 14

پیام های خود را از طریق فرم زیر ارسال کنید