رزومهساز متنی
ورود
چگونه داده کاوی را آغاز کنیم؟
به عنوان فردی که تازه قصد ورود به دنیای داده‌کاوی را دارد ابتدا باید با نحوه آماده‌سازی بهترین محیط برای داده‌کاوی آشنا شوید و در ادامه به سراغ یادگیری رویکردهایی بروید که در کشف الگوها، روندها و مدل‌های مهم در مجموعه داده‌های بزرگ حیاتی هستند. به‌طوری که بتوانید فعالیت‌های اساسی مرتبط با داده‌کاوی را به نحوه موثری انجام دهید. اگرچه تمرکز روی فناوری‌ها ساده است، اما باید خاطر نشان کنیم که فناوری به تنهایی قادر نیست یک راه‌حل کامل و کارآمد ارائه کند و باید از راه‌حل‌های خلاقانه برای حل مشکلات استفاده کیند. به همین دلیل لازم است با فرآیندها و الگوریتم‌هایی که منجر به تولید نتایج قابل اعتماد و مفید در مدل‌های داده کاوی می‌شوند آشنا باشید و سعی کنید از تکنیک‌های مختلف برای حل مشکلات استفاده کنید. همواره به این نکته دقت کنید که توسعه‌دهنده یک مدل داده کاوی مجبور است پیشینه و مهارت کافی در زمینه انتخاب روش‌ها و ابزارهای نرم‌افزاری مناسب داشته باشد تا بتواند به عنوان یک متخصص در سازمانی مشغول به کار شود.
برای یادگیری داده کاوی نیازی نیست حتما فارغ التحصیل رشته کامپیوتر یا هوش مصنوعی باشید
شما ممکن است پیش‌زمینه یا مهارت‌های مختلفی داشته باشید که اجازه می‌دهند مفاهیم مربوط به این فناوری را به شکل ساده‌تری درک کنید. به عبارت دقیق‌تر، اگر مدرک دانشگاهی شما مرتبط با علوم کامپیوتر نیست، اما حداقل پیش‌زمینه لازم در حوزه ریاضیات یا آمار را دارید با کمی وقت بیشتر این شانس را دارید تا به وادی داده‌کاوی و یادگیری ماشین وارد شوید. اگر بتوانید روی یادگیری طیف گسترده‌ای از مباحث مرتبط با فرآیندها و تکنیک‌های اساسی داده‌کاوی متمرکز شوید این شانس را پیدا می‌کنید تا به‌طور مستقیم در تیم‌های مرتبط با هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، داده کاوی یا متن کاوی مشغول به کار شوید. بنابراین باید به فکر یادگیری تکنیک‌های پیشرفته تجزیه و تحلیل عظیم عظیمی از دادهها باشید که اجازه می‌دهند اطلاعات جدید و مفیدی که در ارتباط با تصمیم‌گیری‌های استراتژیک کاربرد دارند را به کار ببرید. دقت کنید بخش عمده‌ای از تعاریف، طبقه‌بندی‌ها و توضیحات مربوط به تکنیک‌های موجود جدید نیستند و بر پایه فناوری‌ها و الگوریتم‌هایی تعریف شده‌اند که امروزه در دنیای علم استفاده می‌شوند. تمركز منظم و دقیق روی تمام مراحل یادگیری ماشین، داده کاوی و ارائه نمونه‌هاي كافي در این زمینه است نشان می‌دهند که دانش کافی در این زمینه را دارید. هرچه جزییات را بهتر درک کنید و بتوانید از تکنیک‌های مختلف برای حل مشکلات استفاده کنید شانس بیشتری برای احراز مشاغل مرتبط با داده‌کاوی خواهید داشت.
آیا در آینده سازمان‌ها به دنبال جذب متخصصان داده کاوی خواهند بود؟
در سال‌های اخیر روش‌هایی که برای کشف دانش از داده‌های خام ابداع شده‌اند رشد انفجاری داشته‌اند. با توجه به این‌که، قیمت کامپیوترهای شخصی در یک دهه گذشته کاهش پیدا کرده، قیمت حس‌گرها سیر نزولی به خود گرفته، ارتباطات سرعت بیشتری پیدا کرده‌اند، فناوری بانک‌های اطلاعاتی (برای جمع‌آوری و ذخیره‌سازی اطلاعات) پیشرفت داشته‌اند و تعداد کارشناسان خبره که مهارت بالایی در کار کردن با ابزارهای تخصصی دارند بیشتر شده، جای تعجب نیست که شاهد ارائه الگوریتم‌ها و روش‌های مختلفی باشیم که همگی سعی در استخراج اطلاعات دارند. در چند سال اخیر بر تعداد سازمان‌ها و شرکت‌هایی که علاقه‌مند به مباحث هوش مصنوعی شده‌اند افزوده شده است، زیرا هوش مصنوعی این ظرفیت را دارد تا برگ برنده‌ای در اختیار شرکت‌ها قرار دهد. این علم در تعامل با فناوری‌های قدرتمند دیگر می‌تواند به شرکت‌ها اجازه دهد تصمیمات تجاری هوشمندانه‌ای اتخاذ کنند که الگوریتم‌های هوشمند در پس‌زمینه اخذ آنها قرار داشته‌اند. مفهوم استخراج اطلاعات از درون مجموعه‌های داده‌ای و تبدیل اطلاعات به دانش و بینش قابل استفاده در حوزه‌های مختلف علم همچون پزشکی حائز اهمیت است. همگرایی علوم و فناوری‌های مربوطه فرصتی بی نظیر در ارتباط با استخراج و پردازش اطلاعات در اختیار جامعه پژوهشگران و شرکت‌ها قرار داده است. بنابراین سرمایه‌گذاری روی یادگیری مباحث داده‌کاوی یک بازی برد-برد است.
مهمترین مهارتهایی که یک مهندس داده کاوی باید بداند:
- طبقهبندی سیستمهای داده کاوی
- پردازش داده کاوی
- آشنایی با مبحث اطلاعات توصیفی
- پالایش دادهها به عنوان یک فرآیند
- کاهش دادهها
- گسستهسازی دادهها و سلسله مراتب مفهومی
- انبار داده و فناوری OLAP
- تسلط بر مفهوم انبار داده
- تسلط بر سیستمهای پایگاه داده عملیاتی و انبارهای اطلاعات
- تسلط بر مفهوم سلسله مراتب
- آشنایی با معماری انبار داده
- آشنایی معماری سه لایه برای اطلاعات انبار
- تسلط بر سیستمهای توزیع داده کاوی
- آشنایی با ابزارهای تجزیه و تحلیل مورد استفاده برای داده کاوی
- آشنایی با متدولوژی‌های پر کاربرد یادگیری ماشین
- آشنایی با مباحث آماری
- آشنایی با برنامه‌هایی که در زمینه داده کاوی استفاده می‌شوند.
- آشنایی با الگوهای تکرار مکرر داده
- آشنایی با الگوریتم رشد FP
- آشنایی با الگوریتم‌های پوشش متوالی
- آشنایی با مدل‌سازی پیش‌بینی دادهها
- آشنایی با روش‌های معمول پیش‌بینی مدل‌سازی
- تسلط بر فرضیات مدل رگرسیون
- آشنایی نسبی با مباحث مرتبط با شبکه‌های عصبی
- آشنایی با طبقهبندی و پیش‌بینی دادهها
- آشنایی با مفاهیم مرتبط با طبقهبندی دادهها
- آشنایی با مزایا و معایب روش‌های بیزی
- آشنایی با روش‌های مرتبط با درخت تصمیم
- آشنایی با شبکه‌های عصبی مصنوعی و تعامل آنها با داده کاوی
- تسلط بر شبکه‌های استخراج داده‌های عصبی
- تسلط بر شبکه عصبی برای سری‌های زمانی
- آشنایی با مبحث استدلال مبتنی بر حافظه و فیلتر کردن داده‌های مشترک
- آشنایی با قوانین انجمن و تجزیه و تحلیل سبد بازار
- آشنایی با تعریف تحلیلی از سبدهای بازار
- آشنایی با کیفیت تجزیه و تحلیل داده ها
- آشنایی با نظریه نمودارهای اساسی
- آشنایی با تشخیص خودکار خوشه‌ها در داده کاوی
- آشنایی با خوشه‌بندی K-Means
- آشنایی با مدل گوسی
برای آشنایی بیشتر با مشاغل علم داده روی لینک‌های زیر بزنید:
به این مطلب چند ستاره می‌دهید؟(امتیاز: 4.5 - رای: 1)
۱۰ جمله‌ای که نباید در یک مصاحبه شغلی بگویید!
مصاحبه استخدام خواندن ادامه مطلب
