مسیر تبدیل شدن به دانشمند داده چیست؟ علم داده در حال حاضر همه‌جا هست. شرکت‌ها در سراسر جهان، یکی پس از دیگری، به علم داده روی می‌آورند تا متنوع‌ترین مشکلات موجود در سازمان‌شان را حل کنند. این وضعیت دانشمندان‌داده را در موقعیت مناسبی در زمینه‌ی اشتغال و پرداخت قرار داده است. به‌طور طبیعی، در این حالت بسیاری از مردم به یادگیری چگونگی و طی‌کردن مسیر تبدیل شدن به دانشمند داده علاقه‌مند می‌شوند. اگر در حال خواندن این مطلب هستید، ممکن است شما یکی از این افراد باشید. در ادامه ما به شما یک راه مؤثر و جذاب برای یادگیری آنچه برای شروع در دنیای علم داده نیاز دارید نشان خواهیم داد.
مسیر تبدیل شدن به دانشمند داده و یادگیری دیتا ساینس
مسیر تبدیل شدن به دانشمند داده طولانی است. شما باید بر مجموعه‌ی گسترده‌ای از مهارت‌ها، مانند کدنویسی، ریاضی و ارتباطات، تسلط داشته باشید. در این مطلب چک‌لیستی برای کسانی که علم‌داده را به‌عنوان یک انتخاب خوب برای حرفه‌ی آینده خود در نظر می‌گیرند آماده کرده‌ایم. این چک‌لیست برای مبتدیان است، اما اگر کاملاً مبتدی نیستید، ممکن است بینش‌های مفیدی را از این مطلب به دست آورید.
شرط اصلی برای تبدیل‌شدن به دانشمند داده‌ی خوب این است که به کاری که انجام می‌دهید اشتیاق داشته باشید. یادگیری همه‌ی چیزهایی که نیاز دارید و تکمیل پروژه‌ها زمان زیادی را نیاز دارد؛ از این رو، اولین قدم این است که مطمئن شوید از کار با داده‌ها لذت می‌برید.
۱. ببینید آیا علم داده برای شما مناسب است یا خیر؟
اکیداً توصیه می‌کنیم که بدانید دانشمندان داده کجا می‌توانند کار کنند و میانگین روز کاری آن‌ها چگونه است؛ علاوه‌براین دانستن اینکه آیا علم داده برای شما مناسب است یا خیر مستلزم دست‌یابی به داده‌ها و تجزیه‌وتحلیل آن است. خواندن برخی از مقالات درمورد وظایفی که یک دانشمند داده انجام می‌دهد می‌تواند شروع خوبی باشد.
ممکن است فکر کنید که برای اینکه یک تحلیلگر داده باشید باید ریاضیات یا برنامه‌نویسی پیشرفته بدانید؛ بااین‌حال انجام‌داددن تجزیه‌وتحلیل شهودی ساده از داده‌های موجود و رسیدن به نتیجه نیز می‌تواند کافی باشد.
علم داده یا دیتا ساینس در صنایع مختلف استفاده می‌شود. اگر انگیزه‌ی کافی ندارید، به رشته‌ای که به آن علاقه دارید فکر کنید، شاید ورزش، بازار سهام یا پزشکی. سعی کنید درمورد چگونگی کاربرد علم داده در زمینه‌ای که به آن علاقه دارید کمی تحقیق کنید. سعی کنید چند مقاله بخوانید و داده‌های مربوط به آن‌ها را تجزیه‌وتحلیل کنید. این به شما ایده‌ای از کار انجام‌شده‌ی دانشمندان داده و اینکه آیا برای شما مناسب است یا خیر می‌دهد. اگر فکر می‌کنید این حوزه برای‌تان مناسب است، وقت آن است که گام دوم را بردارید، یعنی یادگیری کدنویسی!
برای آشنایی با وظایف کاری دانشمند داده این مطلب را مطالعه کنید:
روز کاری دیتاساینتیست چگونه می‌گذرد؟
۲. کدنویسی یاد بگیرید!
انسان‌ها قادر به انجام‌دادن تمامی محاسبات موردنیاز برای پردازش حجم زیادی از داده‌ها نیستند. ما رایانه‌هایی داریم که این کار را برای ما انجام می‌دهند، اما باید بدانیم چگونه با رایانه‌ها کاری کنیم که کاری را که ما می‌خواهیم انجام دهند؛ به‌همین دلیل، هر دانشمند داده باید حداقل یک زبان برنامه‌نویسی بداند.
دو زبان اصلی برای علم داده Python و R هستند. منابع زیادی برای کمک به یادگیری این دو زبان برنامه‌نویسی وجود دارد؛ برای مثال، می‌توانید دوره‌های رایگان مقدماتی پایتون یا R را در DataCamp یا Coursera بگذرانید.
قبل از اینکه به مرحله‌ی بعدی بروید، هدف خود را تسلط صددرصدی بر زبان نگذارید. مهارت کدنویسی با تمرین به دست می‌آید. فقط سعی کنید اصول اولیه را یاد بگیرید و عناصر مختلف زبان را درک کنید. متخصص‌شدن چیزی است که زمان می‌برد و از مرحله‌ی بعدی شروع می‌شود.
برای آشنایی با زبان برنامه‌نویسی پایتون و آر این دو مطلب را مطالعه کنید:
با زبان برنامه نویسی پایتون آشنا شوید!
با زبان برنامه‌نویسی R و کاربردهای آن آشنا شوید!
۳. شروع به ساخت پروژه کنید!
تا اینجا مقالات جالبی را خوانده‌اید و همچنین ممکن است دانش پایه‌ای درمورد یک زبان برنامه‌نویسی برای علم داده داشته باشید و کدی نوشته باشید. حال وقت آن است که اولین پروژه‌ی علم داده‌ی خود را انجام دهید.
مهم نیست چه پروژه‌هایی را انجام دهید؛ کافی است با یک پروژه که حس خوبی به آن دارید شروع کنید، اما جمع آوری داده همیشه کار آسانی نیست. می‌توانید از وب‌سایت‌هایی مانند Google Dataset Search، Kaggle و UCI Machine Learning Repository استفاده کنید.
همیشه در نظر بگیرید که پروژه‌های‌تان قرار است منتشر شود و نیاز است باقی افراد هم آن را درک کنند. هنگامی که به دنبال کار یا کارآموزی هستید، این پروژه‌ها کارت برنده‌ی شما خواهند بود؛ بنابراین وقت صرف کنید و پروژه‌هایی را انجام دهید، آن‌ها را مستند کنید و سعی کنید کدتان را تا حد امکان تمیز کنید. پس از انجام‌دادن یک پروژه، وقت آن است که دیگران را درمورد آن آگاه کنید، بازخورد دریافت کنید و دید بیشتری کسب کنید.
درمورد درآمد دانشمند داده یا دیتا ساینتیست بیشتر بدانید:
درآمد دیتاساینتیست چقدر است و آینده‌ی کاری یک محقق داده چگونه است؟
۴. پروژه‌های خود را منتشر و با دیگران تعامل کنید!
انتشار پیشرفت‌های‌تان، نه‌تنها راهی عالی برای دیده‌شدن بیشتر توسط کارفرمایان بالقوه است، بهترین راه برای یادگیری و کسب تخصص بیشتر است. هم بازخوردی که از دیگران دریافت می‌کنید و هم تلاشی که برای درک دیگران از کارتان انجام می‌دهید به رشد شما کمک می‌کند. به خاطر داشته باشید که بخش مهمی از کار دانشمند داده انتقال نتیجه‌های کارتان به دیگران است.
آپلود پروژه‌ها در GitHub و ساخت نمونه‌کار در آن یک راه عالی برای تمرین برقراری ارتباط با دیگران است. به‌اشتراک‌گذاری پیشرفت خود در رسانه‌های اجتماعی، مانند لینکدین یا توئیتر، نیز توصیه می‌شود. اگر می‌خواهید حتی فراتر بروید، می‌توانید شروع به نوشتن وبلاگ خود کنید تا پیشرفت‌های خود را مستند کنید و آنچه آموخته‌اید با دیگران به اشتراک بگذارید. گزینه‌های دیگری برای اشتراک‌گذاری و یادگیری از دیگران وجود دارد، مانند Reddit، Quora و بحث‌های Kaggle. این مرحله تفاوت میان پیشرفت کند و سریع در علم داده را ایجاد می‌کند.
در این مرحله شما باید دانش اولیه‌ای درمورد نحوه‌ی عملکرد پایپلاین علم داده و چرایی آن داشته باشید. احتمالاً در طول سفر خود تا کنون مقداری دانش اولیه‌ی نظری و دانش ریاضی را به دست آورده‌اید، اما ممکن است این دانش بصری و ضعیف باشد. داشتن یک پیشینه‌ی نظری قوی بسیار مهم است و به شما امکان می‌دهد با متنوع‌ترین و دشوارترین سناریوها روبه‌رو شوید. در مرحله‌ی بعدی این چک‌لیست را تکمیل می‌کنید تا به دانشمند داده تبدیل شوید.
برای آشنایی با بازار کار علم داده این مطلب را مطالعه کنید:
بازار کار علم داده در ۲۰۲۲ چگونه است و چه فرصت‌هایی پیش روی شما می‌گذارد؟
۵. به‌تدریج درک نظری به دست آورید!
این آخرین مرحله از مسیر یادگیری دانشمند داده است. تلاش برای درک نظری در ابتدای راه اشتباه خواهد بود. با توسعه‌ی چندین ابزار در سال‌های اخیر، انجام‌دادن علم داده آسان‌تر از همیشه شده است. برای پیاده‌سازی یک راه‌حل مناسب، به دانستن مفاهیم تئوری پشت الگوریتم‌ها نیازی نیست؛ همچنین یادگیری و درک ریاضیات، آمار، احتمالات و مفاهیم یادگیری ماشین می‌تواند بسیار سخت و زمان‌بر باشد. اگر پیش‌زمینه‌ی ریاضی قوی نداشته باشید، ممکن است دلسرد شوید.
به‌همین دلیل است که باید شروع به ساخت پروژه‌های مختلف کنید و با تمرکز بر یادگیری کدنویسی و حل مسائل بدون توجه زیاد به چرایی و چگونگی کارکرد آن الگوریتم‌ها پیش بروید. قطعاً از اینکه بفهمید چند پروژه می‌توانید با این روش تکمیل کنید شگفت‌زده می‌شوید. تنها پس از ساختن تعدادی پروژه، درشرایط خوبی برای به‌دست‌آوردن درک عمیق‌تر از مفاهیم تئوری خواهید بود.
بااین‌حال دانش نظری چیزی است که شما را از دیگر متخصصان علم داده متمایز می‌کند. این به شما امکان می‌دهد تا مشکلات بسیار پیچیده و خاص را حل کنید، روش‌های خود را تأیید کنید و تصمیمات بهتری بگیرید.
شما باید درمورد جبر، انتگرال، آمارو احتمالات، بهینه‌سازی و مفاهیم یادگیری ماشین و دیگر زمینه‌ها بیاموزید. توصیه می‌شود روی حوزه‌ی موردعلاقه‌ی خود متمرکز بمانید تا بیشتر وقت خود را برای یادگیری آنچه واقعاً نیاز دارید صرف کنید.
اگر دوست دارید بدانید دیتا ساینتیست شدن برای شما مناسب است یا خیر، این مطلب را مطالعه کنید:
یادگیری علم داده مناسب چه کسانی است؟
خلاصه‌ی مطالب درباره‌ی مسیر تبدیل شدن به دانشمند داده
در این مطلب یک مسیر یادگیری پنج‌مرحله‌ای برای تبدیل‌شدن به دانشمند داده را به شما پیشنهاد کردیم. اگرچه این پنج مرحله شما را برای تبدیل‌شدن به دانشمند داده‌ی موفق آماده کرده است، این پایان راه شما نیست. یک دانشمند داده همیشه باید در حال یادگیری باشد؛ زیرا این رشته با سرعت شگفت‌انگیزی در حال پیشرفت است. شما باید به یادگیری نوشتن کد بهتر، کاوش در ابزارها و زبان‌های جدید، ساختن پروژه‌های جدید و یادگیری دیگر مفاهیم نظری ادامه دهید.
داشتن یک درک نظری خوب بسیار مهم است؛ بااین‌حال یادگیری تئوری باید به‌صورت ارگانیک و در حین کار روی پروژه‌هایی که به آن‌ها علاقه دارید اتفاق بیفتد.
باید در نظر بگیرید که مسیر تبدیل شدن به دانشمند داده بسیار بیشتر از پنج مرحله است؛ بنابراین به یادگیری و ساخت پروژه‌ها ادامه دهید.
برای آشنایی با مسیر ورود به علم داده بیشتر بدانید:
ورود به علم داده یا دیتاساینس از کجا شروع می‌شود؟
یادگیری دیتا ساینس با کلاس‌های آنلاین آموزش علم داده کافه‌تدریس
اگر دوست دارید به دنیای شگفت‌انگیز دیتا ساینس وارد شوید، پیشنهاد ما شرکت در کلاس‌های آنلاین آموزش علم داده کافه‌تدریس است.
کلاس‌های آنلاین آموزش علم داده کافه‌تدریس در دوره‌های مقدماتی و پیشرفته برگزار می‌شود و شکل برگزاری آن به‌صورت پویا و تعاملی و در قالب کارگاهی است. مبنای کار آن هم پروژه‌های واقعی علم داده است.
شرکت در دوره‌های یادگیری علم داده کافه‌تدریس به شما امکان می‌دهد از هر نقطه‌ی جغرافیایی به جامع‌ترین و به‌روزترین آموزش دیتا ساینس دسترسی داشته باشید و صفر تا صد آن را بیاموزید.
برای آشنایی بیشتر با کلاس‌های آنلاین آموزش علم داده کافه‌تدریس و مشاوره‌ی رایگان برای شروع یادگیری و مسیر شغلی روی این لینک کلیک کنید: