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 که اصولا با استخدام برنامه نویس هدوپ می توان آن را مدیریت کرد. 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.
بیشتر بدانید
مراحل ثبت سفارش
متخصص علم داده
۱. ثبت پروژه
ثبت درخواست خود در قالب پروژه با بودجه و زمان دلخواه
۲. انتخاب متخصص
انتخاب متخصص (فریلنسر) از بین پیشنهادهای دریافتی
۳. انجام پروژه
ارتباط با متخصص و نظارت بر روند کار در طول انجام پروژه
۴. پرداخت امن
آزاد کردن مبلغ برای متخصص پس از تحویل کار و تایید شما
از میان برترین فریلنسرهای علم داده به پروژه خود دعوت کنید.
Hamed.S
کارشناس علم داده
۴.۷/۵
تهران مهارت‌ها:
java
جاوا
python
golang
csharp
پایتون
هوش مصنوعی
ماشین لرنینگ
برنامه نویسی
یادگیری تقویتی
مشاهده پروفایل
دعوت به همکاری
Alireza.H
کارشناس علم داده
N/A
مشهد مهارت‌ها:
هوش مصنوعی
ماشین لرنینگ
data science
machine learning
متخصص هوش مصنوعی
دیتا ساینس (Data science)
مشاهده پروفایل
دعوت به همکاری
Ali.R
کارشناس علم داده
۵/۵
ساری مهارت‌ها:
علم داده
ceh
word
hack
پایتون
python
data science
هک و تست نفوذ
امنیت فضای مجازی
مشاهده پروفایل
دعوت به همکاری
Ali.K
کارشناس علم داده
۵/۵
شیراز مهارت‌ها:
git
github
trello
python
pandas
pytorch
sklearn
seaborn
tensorflow
machine learning
مشاهده پروفایل
دعوت به همکاری
Mohaddese.Z
کارشناس علم داده
۴.۵/۵
کرج مهارت‌ها:
علم داده
شیمی
پایتون
کد نویسی
مقاله نویسی
برنامه نویسی
بیوانفورماتیک
ترجمه انگلیسی
پروژه های تحقیقاتی
مشاهده پروفایل
دعوت به همکاری
Melika.B
کارشناس علم داده
۵/۵
تهران مهارت‌ها:
علم داده
اکسل
پایتون
هوش مصنوعی
برنامه نویسی
مشاهده پروفایل
دعوت به همکاری
Vahid.S
کارشناس علم داده
N/A
اصفهان مهارت‌ها:
mql
اکسل
پایتون
هوش مصنوعی
تحلیل داده
یادگیری عمیق
ماشین لرنینگ
بینایی ماشین
یادگیری تقویتی
ربات معامله گر
مشاهده پروفایل
دعوت به همکاری
Ali.B
کارشناس علم داده
N/A
شیراز مهارت‌ها:
تایپ
متلب
جاوا
پایتون
الگوریتم
پایگاه داده
مهندسی کامپیوتر
برنامه نویسی php
زبان برنامه نویسی SQL
مشاهده پروفایل
دعوت به همکاری
Ali.A
کارشناس علم داده
N/A
تهران مهارت‌ها:
json
teaching
database
data mining
codeigniter
telegram api
web scraping
python programing
backend development
دیتا ساینس (Data science)
مشاهده پروفایل
دعوت به همکاری
Mojtaba.N
کارشناس علم داده
N/A
شهرکرد مهارت‌ها:
علم داده
php
html
طراحی سایت
پایگاه داده
یادگیری عمیق
برنامه نویسی
برنامه نویسی وب
برنامه نویسی موبایل
مشاهده پروفایل
دعوت به همکاری
Behrad.M
کارشناس علم داده
N/A
تهران مهارت‌ها:
علم داده
متلب
پایتون
matlab
python
آردوینو
یادگیری عمیق
ماشین لرنینگ
deep learning
machine learning
مشاهده پروفایل
دعوت به همکاری
MohammadReza.L
کارشناس علم داده
۴.۶/۵
کرج مهارت‌ها:
پایتون
پردازش متن
ماشین لرنینگ
پردازش تصویر
یادگیری عمیق
دیتا ساینس (Data science)
مشاهده پروفایل
دعوت به همکاری
استخدام 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 علم داده و دیتا ساینس، 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.
چگونه یک متخصص علم داده را استخدام کنیم؟
استخدام متخصص علم داده در کارلنسر، فرایند بسیار ساده و سریعی دارد. برای استخدام متخصص علم داده می توانید درخواست خود را به راحتی با چند خط توضیح در قالب یک پروژه ثبت کنید. شما علاوه بر استخدام متخصص علم داده دورکار در سایت کارلنسر می توانید با تمام وقت یا ویژه کردن پروژه اقدام به استخدام متخصص علم داده حضوری یا تمام وقت برای خود نمایید. شما به راحتی می‌توانید با ده ها یا صدها فریلنسر حرفه ای با تخصص علم داده در شهر خود یا سراسر ایران ارتباط باشید و از آن ها برای انجام پروژه خود دعوت کنید.
استخدام متخصص علم داده در 3 مرحله:
- درخواست استخدام متخصص برای پروژه دیتا ساینس خود را در قالب پروژه، در فرم همین صفحه یا صفحه ثبت پروژه ، به همراه توضیحات کامل و شفاف، زمان و بودجه پیشنهادی ثبت کنید و مهارت های مورد نیازتان را انتخاب کنید. در صورتی که مایل هستید پروژه تان سریع تر دیده و انجام شود و یا مایل به تبادل اطلاعات تماس با فریلنسر هستید، پروژه را ارتقا دهید.
- پس از ثبت و تایید پروژه، منتظر پیشنهادهای متخصصین علم داده باشید. همچنین شما می توانید بعد از بررسی پیشنهادها روی هر پروژه، تا 20 فریلنسر را به پروژه خود دعوت کنید تا پیشنهادات قیمتی و زمانی خود را برای انجام پروژه شما ارسال کنند. پس از بررسی متن پیشنهادی فریلنسرها، صفحه پروفایل، نمونه کارها، امتیاز، نظرات کارفرمایان قبلی و سایر موارد را به دقت بررسی کنید تا بهترین فرد را انتخاب کنید.
- بهترین متخصص علم داده را استخدام و پرداختی هزینه پروژه خود را از فقط طریق سیستم پرداخت امن کارلنسر انجام دهید. حتما توجه داشته باشید که به هیچ وجه پرداخت را در خارج از سایت کارلنسر انجام ندهید. با استفاده روش پرداخت امن کارلنسر، خیالتان از انجام پروژه راحت است و در صورت بروز مشکل و اختلاف با متخصص علم داده هم از خدمات پشتیبانی تیم داوری کارلنسر، بهره مند خواهید شد.
فراموش نکنید که شما می‌توانید قبل از استخدام متخصص علم داده، با فریلنسرهای مختلف در مورد هزینه، زمان و نحوه انجام کار چت و گفتگو کنید تا بتوانید بهترین انتخاب را داشته باشید. پس حتما سوالات یا ابهامات خود را از آنها بپرسید.
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. علاوه بر این، امکان استفاده از زبان پایتون در این دو نرم افزار نیز امکان پذیر است. همچنین با ثبت سفارش پروژه های پاور بی آی و Tableau می‌توانید در جهت خدمات آنالیز و توسعه کسب و کار از متخصصان در این زمینه کمک بگیرید.
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 ... )
هزینه استخدام متخصص علم داده چقدر است؟
هزینه انجام پروژه های علم داده با توجه به حجم و پیچیدگی کار و همچنین تخصص و تجربه کاری متخصص علم داده متفاوت است. استخدام فریلنسر دورکار در سایت کارلنسر، یک راه مطمئن برای کاهش هزینه هاست. به دلیل حذف یا کاهش بسیاری از هزینه های اداری، رفت و آمد و…، هزینه استخدام متخصص علم داده، بسیار کمتر از هزینه استخدام نیروی حضوری و حتی قرارداد با شرکت های مختلف است. این هزینه برای استخدام متخصصین علم داده و دورکارانی که در شهرستان‌های کوچک و روستاها زندگی می‌کنند، به دلیل کمتر بودن هزینه زندگی آن ها نسبت به شهرهای بزرگ، کمتر هم می‌شود.
اگر از هزینه انجام پروژه علم داده تان اطلاعی ندارید، می‌توانید پیشنهادهای قیمتی فریلنسرهایی که روی پروژه شما پیشنهاد زده اند را بررسی کنید تا از هزینه تخمینی آن مطلع شوید. در نهایت فراموش نکنید که هزینه نهایی پروژه، کاملا توافقی بین شما و متخصص علم داده تعیین می‌شود و تحمیلی از جانب طرفین نیست. پیشنهاد می‌کنیم قبل از استخدام فریلنسر (متخصص)، در مورد هزینه انجام کار تحقیق کنید و در صورت نیاز با فریلنسر مد نظر گفتگو کنید تا سر قیمت نهایی علم داده به توافق برسید.
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.
نکات مهم برای استخدام متخصص علم داده
هدف پروژه: مشخص کردن هدف از انجام پروژه علم داده (برای مثال اگر قصد انجام پروژه‌های خاص مانند انجام پروژه ویژوال استودیو برای تحلیل داده را دارید، بهتر است با متخصصان قبل از برونسپاری مشورت کنید)
رزومه: در صورتی که نیاز به استخدام متخصص علم داده دارید، چک کردن نمونه کارهای موفق قبلی متخصص را پیشنهاد می‌کنیم.
بازخورد: چک کردن بازخورد کارفرمایان قبلی، یکی از بهترین راه های استخدام متخصص در سایت کارلنسر است.
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.
مزایای استخدام متخصصین علم داده در کارلنسر
پلتفرم کارلنسر همواره در تلاش است تا با بهبود مداوم طراحی کاربری و تجربه کاربری خود و همچنین پشتیبانی مناسب، بهترین تجربه را برای کارفرمایان و متخصصین علم داده رقم بزند تا بتوانند به صورت طولانی مدت و با اعتماد متقابل باهم کار کنند.
از مزایای استخدام متخصص علم داده در کارلنسر، می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:
- صرفه جویی در هزینه
- بازگشت 2% از مبلغ انجام پروژه پس از پایان کار به کیف پولتان جهت استفاده از پروژه های آتی با هزینه کمتر
- سیستم پرداخت امن: پرداخت نهایی و آزادسازی هزینه پروژه برای متخصص علم داده، پس از تحویل خروجی کار و تایید کیفیت آن توسط شما (مبلغ پروژه تا انتهای پروژه یا هر مرحله نزد کارلنسر می ماند و در صورت عدم رضایت کارفرما به فریلنسر پرداخت نمی گردد.)
- پشتیبانی از طریق تلفن، چت سایت، ارسال تیکت، ایمیل، تلگرام و…
- دسترسی آسان و سریع به ده ها تا صدها فریلنسر با تخصص علم داده
- پشتیبانی توسط تیم داوری در صورت بروز تخلف و یا مشکل و اختلاف بین شما و متخصص علم داده
ادعا نمیکنیم که بهترینیم، اما مفتخریم که بهترین کاربران را داریم.
