ثبت پروژه رایگان پروژه‌ها خدمات آموزش آنلاین جدید آزمون‌ها نحوه کار

انجام پروژه علم داده

پروژه ی خود را به فریلنسرهای حرفه ای کارلنسر بسپارید

پروژه ی خود را به فریلنسرهای حرفه ای کارلنسر بسپارید

انجام پروژه علم داده

ضمانت پرداخت امن

انجام پروژه علم داده یا دیتا ساینس کاربردهای زیادی در کسب و کارهای مختلف دارد. کلان داده یا big data از مباحث اصلی کسب و کارهای پیشروست. علم داده یا data sience امکان تحلیل و بررسی و تصمیم گیری بر اساس اطلاعات فراوان که آنالیز آنها از طریق فردی امکان پذیر نیست را ایجاد میکند.برای سفارش پروژه های تحلیل داده و تحقیقات می توانید یک پروژه در کارلنسر ثبت کنید و از بین فریلنسرهای متخصص علم داده بهترین فرد را برای پروژه خود استخدام کنید.

توضیحات بیشتر

علم داده و دیتاساینس

علم داده یکی از بحث هایی است که در چند سال اخیر در دنیا، سر و صدای زیادی به پا کرده است. این حوزه یکی از مباحث مرتبط به علوم کامپیوتر است که با علوم دیگری مانند آمار، ریاضی، مهندسی داده، الگو شناسی و ... نیز ارتباط تنگاتنگی دارد. توسط علم داده، امکان جمع آوری، تحلیل، آنالیز، مدیریت و نگهداری داده های عظیم فراهم می شود. کارشناسان فعال در این حوزه، به عنوان یکی از پردرآمدترین افراد در حوزه مشاغل مرتبط با علوم کامپیوتر هستند.

علم داده چیست؟

علم داده یا Data Scientist، یکی از علومی است که به منظور تحلیل داده و اطلاعات و آنالیز حجم بزرگی از اطلاعات ایجاد شده است. شرکت ها و کمپانی های بزرگ، همیشه با حجم بالایی از داده های مختلف سر و کار دارند. این داده ها در حالت عادی و به صورت تکی، اطلاعات خاصی را در بر دارند و نتایج تحلیل تمامی آنها در یکدیگر، منجر به انتشار نتایج و اطلاعات مورد نیاز این شرکت ها خواهد شد. این شرکت ها برای رسیدن به این هدف، از متخصصان علم داده کمک می گیرند. داده ها از طریق پایگاه داده در اختیار مهندس داده قرار می گیرد و وی توسط ابزارهایی که در این حوزه مورد استفاده قرار می گیرد، نتایج تحلیل خود از این حجم از داده ها را به صورت اطلاعات قابل فهم برای عموم، در قالب نمودار یا اینفوگرافیک ارائه می دهد. از علم داده با نام های علم داده کاوی یا یادگیری ماشین نیز نام برده می شود.

تاریخچه علم داده

تاریخچه پیدایش علم داده مربوط به اواسط سال 1960 می باشد. زمانی که پیتر نائور، اصطلاح علم داده را به عنوان یک جایگزین برای واژه علم کامپیوتر به کار برد. در سال 1974، از این علم به عنوان علم پردازش داده نام برده شد. در همایش هایی که در 1996، 1997 و 1998 برگزار شد، به مقایسه این علم با آمار پرداخته شد اما هنوز علم داده به عنوان یک رشته و حوزه مستقل شناخته نمی شد. در سال 2001، ویلیام اس کلولند، این علم را به عنوان یک دانش مستقل و مرتبط با علم آمار معرفی کرد. اکنون این علم به عنوان یکی از جذاب ترین و کارآمدترین علوم عضر حاضر شناخته می شود.

اهمیت داده ها

هر روزه میلیاردها بایت از اطلاعات مختلف در سطح اینترنت و میلیونها خط در سطوح اداری و شرکتی ایجاد می شوند. این داده ها در حالت انفرادی، بیانگر اطلاعات خاصی می باشند اما هر یک به تنهایی ارزش چندانی نخواهند داشت. مجموع این داده های نیز به دلیل حجم بسیار بالا، نیازمند طی کردن مراحل مختلف تجزیه و تحلیل و دریافت یک نتیجه کلی خواهند بود. این نتیجه توسط علم داده به دست می آید. اجازه دهید این قضیه را با یک مثال ساده توضیح دهیم. فرض کنید شما یک سایت فروشگاهی دارید و 10 محصول مختلف را برای فروش در آن قرار داده اید.

هر روز به طور میانگین 5000 نفر از سایت شما بازدید خواهند کرد و از این تعداد، سهم قابل توجهی محصولات شما را خریداری نمی کنند و سایت را ترک می کنند. شما می توانید به وسیله داده هایی مانند اینکه صفحه اختصاصی کدام محصول بیشترین بازدید را داشته است یا مدت زمانی که مشتریان برای ماندن در سایت شما و یا در یک صفحه خاص از محصولاتتان گذرانده اند چقدر است و مسائلی از این قبیل، آنچه را که باعث جذب بهتر مشتریان می شود، یاد بگیرید و بازدید سایت خود را نیز افزایش دهید. اما این اطلاعات از بین نزدیک به 15 هزار بازدید کننده در یک ماه جمع آوری خواهد و بررسی این حجم از اطلاعات، نیازمنده یک مهندس داده و بهره گیری از مباحث مرتبط با علم داده خواهد بود.

یادگیری علم داده

برای یادگیری علم داده طی کردن چند مرحله ضروری است. این مراحل عبارتند از :

یادگیری آمار و مباحث ریاضی

یکی از اصلی ترین پایه های علم داده کاوی، مباحث آماری و ریاضی است. شما برای یادگیری این علم، نیازمند داشتن اطلاعات در مورد شاخص های توصیفی علم آمار، توزیع های آماری، روش های نمونه گیری و ... هستید. تمامی مباحث مرتبط با این بخش، در کتب مربوط به آمار و احتمال مهندسی یافت می شود.

یادگیری ماشین یا Machine learning

یادگیری ماشین یا Machine learning به عنوان بخش مهمی از علم داده کاوی شناخته می شود. تسلط بر مفاهیم مطرح شده در این بخش برای درک بهتر روند کار کامپیوتر برای تجزیه و تحلیل داده ها بسیار اهمیت دارد.

یادگیری زبان های برنامه نویسی مرتبط

برای یادگیری علم داده، تسلط بر دو زبان برنامه نویسی پایتون و R ضروری است. زبان پایتون برای بخش یادگیری ماشین، کاربرد بسیاری دارد و تسلط به بخش های مختلف این زبان به خصوص کتابخانه های موجود در پایتون، برای یادگیری ماشین ضروری است. زبان R نیز یکی از زبان های برنامه نویسی مناسب برای محاسبات آماری است که قابلیت انجام انواع مدلسازی های خطی و غیرخطی، تحلیل های سری های زمانی، آزمون های کلاسیک آماری، رده بندی و ... را دارد.

یادگیری مباحث مربوط به هوش تجاری

داشتن هوش تجاری و آشنایی با مطالب و مباحث مربوط به مدیریت و کسب و کار، در تجزیه و تحلیل بهتر داده ها نقش دارد. اینکه شما به عنوان یک مهندس علم داده از هوش تجاری بالایی برخوردار باشید، به بهبود هر چه بهتر تحلیل ارائه شده توسط شما کمک شایانی خواهد کرد. در حوزه هوش تجاری، دو نرم افزار Tableau و Power BI به عنوان نرم افزارهای کارآمد برای تحلیل داده ها، بسیار کاربرد دارد. همچنین امکان استفاده از زبان پایتون در این دو نرم افزار نیز امکان پذیر است.

یادگیری نرم افزارهای مرتبط با داده کاوی

علاوه بر دو نرم افزار Tableau و Power BI ، دو نرم افزار دیگر به نام Knime و RapidMiner نیز برای داده کاوی و مصور سازی نتایج آماری، کاربرد زیادی دارند.

اهداف علم داده

علم داده به عنوان یک علم مرتبط با مباحث علوم کامپیوتر، آمار و ریاضی، دارای اهداف مشخصی است. این اهداف عبارتند از :

پیش بینی ( مانند پیش بینی یک خروجی بر اساس مقدار ورودی )
طبقه بندی ( مانند دسته بندی داده ها در قالب داده های عادی و یا هرزنامه )
توصیه نامه ( مانند توصیه نامه های موجود در نتفلیکس )
تشخیص خودکار ( مانند تایید خودکار کارت اعتباری )
شناسایی ناهنجاری ( مانند شناسایی تقلب یا فعالیت غیر عادی در سیستم )
تقسیم بندی ( مانند بازاریابی با تکیه بر جمعیت افراد )
رتبه بندی ( مانند امتیاز دهی برای دریافت وام )
بهینه سازی ( مانند مدیریت ریسک و ... )

قیمت پروژه علم داده

زمانی که شما پروژه ای در رابطه با علم داده را ثبت می کنید، کارشناس علم داده با توجه به موارد زیر قیمت نهایی پروژه را به شما اعلام خواهد کرد.

نوع داده ها

این نکته که داده های شما از چه نوع ( کمی یا کیفی ) باشند، در انتخاب مسیر داده کاوی توسط متخصص علم داده و تغییر هزینه پروژه موثر است.

حجم داده ها

به نسبت همان اندازه که حجم داده های شما بزرگتر باشد، زمان بیشتری را برای تجزیه و تحلیل نیاز خواهد داشت. طولانی شدن زمان آماده سازی پروژه علم داده نیز باعث افزایش هزینه نهایی پروژه خواهد شد.

نرم افزارهای مورد نیاز برای بررسی

گاهی برای بعضی از پروژه های داده کاوی، لازم است تا پیش از تحلیل داده ها توسط نرم افزارهای مرسوم، از نرم افزارهای دیگری نیز برای طبقه بندی یا اعمال هر گونه تغییرات مورد نیاز بر روی داده ها استفاده شود. در این حالت، معمولا هزینه نهایی پروژه افزایش پیدا خواهد کرد.

برنامه نویسی

پروژه هایی که در آنها نیاز به کد نویسی باشد، معمولا قیمت بالاتری را در مقایسه با پروژه های مشابه اما بدون نیاز به برنامه نویسی خواهند داشت.

سفارش پروژه علم داده با کارلنسر

اگر به قسمت خدمات مرتبط با حوزه مهندسی و علوم در سایت کارلنسر، مراجعه کنید، بخشی را تحت عنوان علم داده مشاهده خواهید کرد. در این بخش، شما این امکان را خواهید داشت که از بین ده ها فریلنسر و متخصص علم داده ، شخص مورد نظر خود را انتخاب کرده و پروژه خود را ثبت نمایید. تمامی مراحل پرداخت و تحویل پروژه در کارلنسر از طریق سیستم پرداخت امن انجام می شود و هیچ یک از طرفین به خاطر عدم انجام تعهدات طرف مقابل، نگرانی نخواهند داشت.

برای انجام پروژه علم داده کلیک کنید

همین حالا برای ثبت پروژه رایگان کلیک کنید انجام پروژه علم داده

برترین مهارت ها

مدیریت شبکه های اجتماعی

گویندگی و دوبله

ساخت فروشگاه اینترنتی

ثبت مکان در نقشه گوگل

بک لینک سازی

طراحی جلوه های ویژه

تولید محتوای سایت فروشگاهی

طراحی سایت آژانس مسافرتی

طراحی اینفوگرافیک

طراحی رابط کاربری

کارلنسر

کارلنسر (Karlancer)، پلتفرم فریلنسینگ و دورکاری اینترنتی، جهت استخدام فریلنسرهای حرفه‌ای در ایران است. از جمله پروژه‌هایی که می‌توانید آن‌ها را برون سپاری کنید و یا انجام دهید، می‌توان به: برنامه نویسی، ساخت اپلیکیشن و نرم افزار، طراحی سایت، تولید محتوای سایت و شبکه‌های اجتماعی، تایپ و ترجمه، عکاسی، طراحی (لوگو، بنر، پوستر، چهره و...)، ویراستاری، بازاریابی، دیجیتال مارکتینگ، سئو SEO (بهینه‌سازی موتورهای جست و جو)، ادیت و ویرایش عکس، ساخت و تدوین کلیپ و تیزر، ساخت اینفوگرافیک، مدل‌سازی، ویرایش فایل‌های صوتی، آهنگسازی، پروژه‌های مهندسی، علوم تجربی، هنر، معماری، طراحی داخلی و... اشاره کرد. با کارلنسر، همراه شما هستیم.

فریلنسر

پروژه ها طرح‌های عضویت نحوه تعامل و کار مهارت‌های دورکاری

کارفرما

فریلنسرها نمونه‌کارها خدمات نحوه تعامل و کار

کارلنسر در یک نگاه

تماس با ما درباره ما وبلاگ شرایط و قوانین