علم داده یا دیتا ساینس (Data Science) همچنان یکی از موضوعات داغ در بین سازمان‌ها و متخصصان کارآزموده‌ای است که تمرکزشان بر جمع‌آوری داده و کسب اطلاعات از آن‌ها برای کمک به رشد کسب‌وکار است. داده‌ی بسیار مانند سرمایه‌ای برای سازمان‌هاست، البته به شرطی که به شکلی مؤثر پردازش شود.

با ورود به عصر داده‌های کلان (Big Data) نیاز به فضای ذخیره‎‌سازی چندبرابر شده‌است. تا سال ۲۰۱۰ تمرکز اصلی بر روی ساخت زیربنایی پیشرفته برای ذخیره‌ی این داده‌های ارزش‌مند بود. سپس این داده‌ها برای کسب اطلاعات درمورد کسب‌وکار، قابل دسترس و پردازش بودند. امروزه تمرکز بر روی پردازش داده‌هاست، چراکه با کمک چارچوب‌هایی مانند هَدوپ (Hadoop) از بخش ذخیره‌سازی داده‌ها مراقبت می‌شود.  بیایید ببینیم دیتا ساینس چیست و چگونه با وضعیت کنونی داده‌های کلان و کسب‌وکارها سازگار می‌شود.

دیتا ساینس چه اجزایی دارد؟

آمار (Statistics): آمار مهم‌ترین بخش از پایه‌های علم داده است. آمار روش یا علم جمع‌آوری و تجزیه‌و‌تحلیل داده‌های عددی در مقادیر بالا برای به‌دست‌آوردن نگرشی مفید است؛
بصری‌سازی (Visualization): تکنیک بصری‌سازی به شما کمک می‌کند تا به حجم عظیمی از داده‌ها در تصاویری قابل درک دسترسی داشته‌باشید؛
یادگیری ماشین (Machine Learning): در یادگیری ماشین، ساخت و مطالعه‌ی الگوریتم‌هایی را بررسی می‌کنید که بتوانند درباره‌ی داده‌های پیش‌بینی نشده در آینده، پیش‌بینی‌هایی را انجام دهند؛
یادگیری عمیق (Deep Learning): روش یادگیری عمیق یکی از تحقیقات جدید یادگیری ماشین است که در آن الگوریتم، مدل تجزیه‌‌و‌تحلیل را انتخاب می‌کند.