پروژه دیتا ساینس

علم داده (Data Science) به زبان ساده: دنیایی از داده تا بینش

علم داده چیست؟

علم داده ترکیبی از آمار، برنامه‌نویسی و دانش دامنه (Domain Knowledge) است که از داده‌ها بینش استخراج می‌کند تا تصمیم‌گیری آگاهانه ممکن شود.

چرخه حیات یک پروژه علم داده

1. درک مسئله (Problem Understanding)

• اولین و مهم‌ترین گام!

• سوالات کلیدی:

  • چه مشکلی قرار است حل شود؟

  • هدف کسب‌وکار چیست؟

  • معیار موفقیت چیست؟

• مثال: یک فروشگاه آنلاین می‌خواهد مشتریانی که ممکن است خرید نکنند را شناسایی کند.

2. جمع‌آوری داده (Data Collection)

• داده‌ها از کجا می‌آیند؟

  • داخلی: دیتابیس‌های شرکت، لاگ‌های سیستم

  • خارجی: APIها، وب‌سکرپینگ، داده‌های عمومی (Kaggle, UCI)

  • سنتورها: IoT، دستگاه‌های پزشکی

3. پاک‌سازی و پیش‌پردازش (Data Cleaning & Preprocessing)

• “کار کثیف” علم داده! (۸۰٪ زمان پروژه)

• کارهای اصلی:

  • مقادیر گمشده (Missing Values)

  • داده‌های پرت (Outliers)

  • ناسازگاری‌ها (Inconsistencies)

  • تغییر فرمت‌ها و مقیاس‌ها

4. کاوش داده (EDA – Exploratory Data Analysis)

• داستان‌گویی با داده!

• تکنیک‌ها:

  • آمار توصیفی (میانگین، میانه، انحراف معیار)

  • مصورسازی (Visualization)

  • کشف روابط و الگوها

5. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)

• جادوی واقعی علم داده!

• ایجاد ویژگی‌های جدید از داده‌های موجود

• مثال: از تاریخ تولد، سن را محاسبه کنیم

6. مدل‌سازی (Modeling)

• انتخاب و آموزش الگوریتم

• دسته‌بندی الگوریتم‌ها:

  • یادگیری نظارت‌شده: (داده دارای برچسب)

    • رگرسیون: پیش‌بینی مقدار پیوسته (مثلاً قیمت خانه)

    • دسته‌بندی: پیش‌بینی کلاس (مثلاً اسپم یا غیراسپم)

  • یادگیری بدون نظارت: (داده بدون برچسب)

    • خوشه‌بندی: گروه‌بندی داده‌های مشابه

    • کاهش ابعاد: ساده‌سازی داده‌ها

  • یادگیری تقویتی: یادگیری از طریق پاداش و تنبیه

7. ارزیابی مدل (Model Evaluation)

• مدل ما چقدر خوب کار می‌کند؟

• متریک‌های رایج:

  • دقت (Accuracy)

  • دقت طبقه‌بندی (Precision)

  • فراخوانی (Recall)

  • F1-Score

  • RMSE (برای رگرسیون)

8. استقرار (Deployment)

• آوردن مدل به دنیای واقعی!

• تبدیل مدل به API یا سرویس

• مثال: یک API که قیمت خانه را پیش‌بینی می‌کند

9. نگهداری و نظارت (Maintenance & Monitoring)

• علم داده هیچ‌وقت تمام نمی‌شود!

• نظارت بر عملکرد مدل در دنیای واقعی

• بازآموزی مدل با داده‌های جدید

الگوریتم‌های معروف

کلاسیک‌ها:

1. رگرسیون خطی (Linear Regression) – پیش‌بینی قیمت

2. لوجیستیک رگرسیون (Logistic Regression) – طبقه‌بندی باینری

3. درخت تصمیم (Decision Tree) – قابل تفسیر

4. تصادفی جنگل (Random Forest) – مجموعه‌ای از درختان

5. XGBoost – قهرمان مسابقات!

هوش مصنوعی عمیق:

1. شبکه‌های عصبی (Neural Networks)

2. CNN – برای تصاویر

3. RNN/LSTM – برای داده‌های دنباله‌ای (متن، سری زمانی)

4. ترانسفورمرها – پایه GPT و مدل‌های زبانی

کاربردهای واقعی

در صنایع مختلف:

• سلامت: تشخیص بیماری از روی تصاویر پزشکی

• مالی: تشخیص تقلب در تراکنش‌ها

• خرده‌فروشی: سیستم‌های توصیه‌گر (مثل Netflix)

• تولید: پیش‌بینی خرابی دستگاه‌ها

• کشاورزی: پیش‌بینی محصول بر اساس آب و هوا

مهارت‌های مورد نیاز

فنی:

1. برنامه‌نویسی: پایتون (رایج‌ترین) یا R

2. آمار و احتمال: پایه و اساس

3. دیتابیس: SQL (حتماً!)

4. ابزارهای مصورسازی: Tableau, Power BI

5. پلتفرم‌های ابری: AWS, GCP, Azure

نرم:

1. تفکر انتقادی

2. داستان‌گویی با داده

3. مهارت ارتباطی (توضیح پیچیدگی‌ها به ساده)

4. کنجکاوی

چالش‌های علم داده

1. کیفیت داده: “ورودی بی‌ارزش = خروجی بی‌ارزش”

2. سوگیری در داده: مدل‌های biased نتایج biased می‌دهند

3. قابل تفسیر بودن: مدل‌های پیچیده مثل جعبه سیاه

4. حریم خصوصی: به خصوص در داده‌های حساس

5. افزونگی: هیجان زودگذر حول “هوش مصنوعی”

آینده علم داده

روندهای جدید:

1. هوش مصنوعی تولیدی (Generative AI): ChatGPT، تولید تصویر

2. اتوماسیون: AutoML (یادگیری ماشین خودکار)

3. علم داده مسئولانه: اخلاق، شفافیت، انصاف

4. ادغام با IoT: داده‌های لحظه‌ای از سنسورها

---

چگونه شروع کنیم؟

مسیر یادگیری:

1. پایه: آمار + پایتون

2. کتابخانه‌ها: Pandas, NumPy, Matplotlib

3. یادگیری ماشین: Scikit-learn

4. یادگیری عمیق: TensorFlow/PyTorch

5. پروژه‌های عملی: روی Kaggle شروع کن!

۸. مفاهیم پیشرفته‌تر

الف) پردازش زبان طبیعی (NLP)