دیتا ساینس
با پیشرفت آمار ریاضی و تحلیل‌داده در سال‌های اخیر، اصطلاح دیتا ساینس ظهور پیدا کرده‌است. در حقیقت علم داده یا دیتا ساینس‌‌مجموعه‌ای از ابزارها، الگوریتم‌ها و اصول یادگیری ماشین است که هدف آن کشف کردن الگو از میان داده‌های خام است.
با ورود به عصر داده‌های بزرگ نیاز به فضای ذخیره‌سازی چند برابر شده‌است. تا سال ۲۰۱۰ تمرکز بر روی ساخت زیربنایی پیشرفته برای ذخیره‌ی این داده‌ه بود. سپس این داده‌ها برای کسب اطلاعات در مورد کسب و کار، قابل دسترس بودند. در حال حاضر تمرکز بر روی پردازش داده‌هاست، زیرا که با کمک چارچوب‌هایی مانند Hadoop از بخش ذخیره‌سازی داده‌ها مراقبت می‌شود. بیایید ببینیم اهمیت و مزایای دیتا ساینس چیست؟
اهمیت دیتا ساینس
در گذشته، داده‌ها اغلب ساختاریافته بودند و در حجم بسیار کم وجود داشتند. این ویژگی‌ها امکان تحلیل آن‌ها را با استفاده از ابزارهای سادۀ هوش تجاری (Business Intelligence) فراهم می‌کرد. اما طی سال‌های اخیر با رشد تکنولوژی‌های دیجیتال و توسعه دسترسی به اینترنت. و اینترنت اشیا (IoT)، شرکت‌ها، داده‌های فراوانی را ذخیره کرده‌اند. و اکنون ما با انبوهی از داده روبرو هستیم. داده‌هایی که در صورت مدیریت صحیح، کاربردهای زیادی خواهند داشت. حوزه پزشکی، جرم‌شناسی، صنایع، روابط اجتماعی، کسب‌وکار و هر اقدامی که امروز در جهان در حال اجراست. می‌تواند داده‌محور (data-driven) انجام شود؛ البته به شرطی که به‌اندازه کافی داده در اختیار داشته باشیم، سواد داده (data literacy) داشته باشیم و کسانی در کنارمان باشند که در حوزه مدیریت داده و استفاده از آن تخصص داشته باشند.
مزایای علم‌داده
در ارائه یک خدمت، در تولید محصولات گوناگون و در تمامی اقدامات اجرایی که به‌صورت مستمر انجام می‌شوند، داده‌تولید می‌شود. داده‌های عبور و مرور وسایل نقلیه از یک جاده، داده‌های یک خط تولید. نتایج تزریق یک واکسن جدید به تعداد زیادی از متقاضیان و… همه از جمله این داده‌ها هستند. علم‌داده از مرحلۀ طراحی تا مرحلۀ اصلاح آن خدمات و محصولات و اقدامات می‌تواند. مزایای زیادی ایجاد کند. و باعث شود که ما کمتر به شهود استناد کنیم. و کمتر مسیرهای پرهزینه و آزمون‌وخطا را پی‌بگیریم.
