روز کار دیتاساینتیست یا دانشمند داده چگونه است؟ دیتاساینتیست (Data Scientist) در آمار، علم داده، بیگ‌دیتا، برنامه‌نویسی R، پایتون و SAS و غیره متخصص است. چنین حرفه‌ای، با این حجم از مهارت‌ها و دانش، قطعاً فرصت‌های زیاد با درآمدهای بالا را نوید می‌دهد؛ برای مثال، در حال حاضر درآمد دیتاساینتیست در امریکا به‌طور متوسط ۹۶,۱۰۶ دلار در سال است؛ البته در کنار درآمد بالای دیتاساینتیست لازم است با وظایف او هم آشنا شویم.

روز کاری دانشمند داده

روز کاری دیتاساینتیست چطور می‌گذرد؟

آیا امروز از اینترنت استفاده کرده‌اید؟ از اینستاگرام چطور؟ از دیجی‌کالا خرید کرده‌اید؟ آب‌وهوا را در گوشی هوشمند خود بررسی کرده‌اید؟ در YouTube ویدئویی تماشا کرده‌اید؟ از اسنپ استفاده کرده‌اید؟ اگر هر یک از این فعالیت‌ها را انجام داده‌اید، درواقع با این کار داده تولید کرده‌اید. البته شما هم فقط یکی از میلیاردها نفری هستید که در حال تولید داده هستند.

این موضوع برای مشاغل و سازمان‌هایی که می‌توانند از این داده‌ها برای استخراج اطلاعات موردنیازشان استفاده کنند و از آن بهره‌مند شوند، بسیار خبر خوبی است؛ بااین‌حال این داده‌ها بدون متخصصی که بتواند اطلاعات موجود در آن‌ها را استخراج کند بی‌معنی خواهد بود. همین موضوع باعث تقاضای چشمگیر بازار کار برای دیتاساینتیست‌ها یا دانشمندان داده شده است. شاید برای شما این سؤال پیش آمده باشد که دانشمند داده دقیقاً در تمامی طول روز چه می‌کند و روز کاری دیتاساینتیست چطور می‌گذرد؟ برای اینکه بتوانید وظایف روزانه یک دانشمند داده را درک کنید تا بتوانید خودتان را در آن نقش تصور کنید و تصمیم بگیرید که آیا زمان آموزش این کار فرا رسیده است یا نه، در ادامه‌ی این مطلب اطلاعاتی را برای شما آورده‌ایم.

برای آشنایی با علم داده این مطلب را مطالعه کنید:

علم داده (Data Science) چیست و چه کاربردهایی دارد؟

برای دیتاساینتیست روتین کاری بی‌معناست!

ابتدا باید با سلب‌مسئولیت شروع کنیم. اگر از کسی که به‌عنوان دانشمند داده کار می‌کند درمورد روتین کاری‌اش بپرسید، او احتمالاً به شما خواهد خندید؛ درواقع فقط در‌ صورتی می‌توانید دانشمند داده شوید که فردی انعطاف‌پذیر و سازگار باشید و تنوع را در کار خود دوست داشته باشید. اگرچه روزهای کاری دانشمند داده ممکن است متفاوت و پر از اتفاق‌های جدید باشد، برخی از جنبه‌های آن ثابت است: کار با داده‌ها، کار با افراد دیگر و کار برای به‌روزماندن در این حوزه.

وظایف دیتاساینتیست

کار با داده‌ها

کار با داده‌ها وظایف روزانه‌ی دانشمند داده کاملاً مبتنی بر داده است که با توجه به‌عنوان شغل تعجب‌آور نیست. دانشمندان داده بیشتر وقت خود را برای جمع‌آوری داده‌ها، بررسی آن‌ها، تغییر شکل و دست‌کاری‌شان صرف می‌کنند، البته به‌روش‌های مختلف و به دلایل مختلف.

وظایف مربوط به داده که یک دانشمند داده ممکن است انجام دهد این موارد را شامل است:

  • استخراج داده
  • ادغام داده
  • تجزیه‌وتحلیل داده
  • جست‌وجو برای الگوها یا رونددهی موجود در داده
  • استفاده از طیف گسترده‌ای از ابزارها، ازجمله R، Tableau، Python، Matlab، Hive، Impala، PySpark، Excel، Hadoop، SQL یا SAS
  • توسعه و آزمایش الگوریتم‌های جدید
  • تلاش برای ساده‌سازی مسائل مربوط به داده
  • توسعه‌ی مدل‌های پیش‌بینی
  • تجسم داده
  • نوشتن نتایج برای به‌اشتراک‌گذاشتن با دیگران

بااین‌حال همه‌ی این وظایف ثانویه به نقش اصلی دانشمند داده مربوط می‌شوند. دانشمندان داده در درجه‌ی اول حل‌کننده‌ی مسائل هستند؛ هم‌چنین دانشمندان داده باید به دنبال تعیین سؤالاتی باشند که به پاسخ نیاز دارند و سپس با رویکردهای مختلف سعی در حل آن‌ها کنند.

برای آشنایی با درآمد دیتاساینتیست در کشورهای مختلف این مطلب را مطالعه کنید:

درآمد دیتاساینتیست چقدر است و آینده‌ی کاری یک محقق داده چگونه است؟

ارتباط با ذی‌نفعان

از آنجا که دانشمند داده به دنبال درک مشکلات است، پس بخشی از وظایف روزانه‌ی او برقراری ارتباط با دیگران را که متخصص داده نیستند شامل خواهد بود.

ممکن است فکر کنید این کار فقط بخش کوچکی از وظایف دانشمند داده است که اهمیت کمی دارد، اما برعکس؛ وظیفه‌ی اصلی دانشمند داده حل مسائل است، پس ارتباط با افراد دیگر برای درک مشکل و حل آن بسیار ضروری است. لازم است این موضوع را به خاطر داشته باشیم که اگرچه دانشمند داده با داده‌ها و اعداد سروکار دارد، دلیل آن ناشی از نیازهای تجاری است.

یک دانشمند داده، مانند اکثر افراد، بخشی از وقت خود را برای شرکت در جلسات و پاسخ‌دادن به ایمیل‌ها صرف می‌کند؛ بنابراین توانایی برقراری ارتباط با دیگران برای دانشمند داده اهمیت زیادی دارد. در طول جلسات و در پاسخ‌دهی به ایمیل‌ها، او باید بتواند علم نهفته در داده‌ها را به‌گونه‌ای توضیح دهد که یک شخص غیرمتخصص هم بتواند آن را درک کند؛ هم‌چنین باید بتواند مشکلات آن‌ها را همان‌طور که آنان می‌بینند درک کند، نه آن‌طور که خودش به‌عنوان دانشمند داده آن‌ها را می‌بیند.

هم‌گام‌شدن با تغییرات

کار با داده‌ها و کار با دیگران، هر دو، بخش مهمی از روز کاری دانشمند داده را تشکیل می‌دهند. درصورتی‌که تصمیم بگیرید به‌عنوان دانشمند داده‌ی حرفه‌ای به این حوزه وارد شوید، لازم است باقی روز خود را برای همگام‌شدن با حوزه‌ی علم داده صرف کنید. هر روز که دانشمندان داده راهی برای حل یک مسئله پیدا می‌کنند و دانش جدید خود را به اشتراک می‌گذارند، اطلاعات جدیدی منتشر می‌شود. شما برای به‌روزماندن لازم است این مطالب را دنبال کنید. بنابراین دانشمند داده معمولاً بخشی از روز خود را به خواندن وبلاگ‌ها، خبرنامه‌ها و مقالات مربوط به این حوزه اختصاص می‌دهد.

جمع‌بندی درباره‌ی روز کاری دیتاساینتیست

در این مطلب به‌طور مختصر یک روز کاری دیتاساینتیست یا دانشمند داده را بررسی کردیم. دیدیم که علاوه بر کار با داده‌ها و ابزارهای موردنیاز، یک دانشمند داده باید با دیگران ارتباط برقرار کند، در جلسات شرکت کند و البته برای به‌روزبودن، همواره بخشی از زمان خود را به مطالعه اختصاص دهد؛ هم‌چنین دیدیم برای دیتاسانتیست‌شدن نیاز به انعطاف و سازگاری بالا وجود دارد. حال اگر با تمامی این توصیفات، فکر می‌کنید این شغل مناسب شماست، پیشنهاد می‌کنیم برای درک بهتر این حوزه این مطلب را مطالعه کنید:

چرا دیتاساینتیست شویم؟ ۱۰ دلیل مهم برای محقق داده شدن!