پرسش چرا دیتاساینتیست شویم پاسخ‌های بسیار جذابی دارد. علم داده یا دیتاساینس (Data Science) به یک فناوری انقلابی تبدیل شده است که این روزها همه درباره‌اش صحبت می‌کنند. دیتاساینس، به‌عنوان «جذاب‌ترین شغل قرن 21» شناخته می‌شود، اما افراد کمی این فناوری را به‌معنای واقعی می‌شناسند. از آنجا که بسیاری از مردم به تبدیل‌شدن به محقق داده یا دیتاساینتیست (Data Scientist) تمایل دارند، سنجش جوانب مثبت و منفی آن و ارائه‌ی تصویر واقعی از آن ضروری به نظر می‌رسد. در این مطلب ما درباره‌ی این نکات صحبت و بینش لازم درباره‌ی دیتاساینس ارائه می‌کنیم.

چرا دیتاساینتیست شویم

دیتاساینس (Data Science) چیست؟

دیتاساینس یا علم داده (Data Science) به‌معنای مطالعه‌ی داده‌هاست. این فناوری استخراج، تجزیه‌وتحلیل، تجسم، مدیریت و ذخیره‌ی داده‌ها برای استخراج بینش و اطلاعات از آن‌ها را شامل می شود. این بینش‌ها به شرکت‌ها در تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده کمک می‌کند. در دیتاساینس ما از داده‌های بدون ساختار و ساختاریافته استفاده می‌کنیم. حوزه‌ی دیتاساینس ترکیبی از حوزه‌های آمار، ریاضی و علوم کامپیوتر است. امروزه علم داده، به‌دلیل موقعیت‌های شغلی فراوان و درآمد بالا، یکی از شغل‌های پرطرفدار دنیاست.

اگر می‌خواهید در مورد دیتاساینس بیشتر بدانید، پیشنهاد می‌کنیم این مطلب را مطالعه کنید:

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

تا اینجا دیتاساینس یا همان علم داده را به‌صورت مختصر توضیح دادیم؛ حال بهتر است به سراغ جوانب مثبت و منفی آن برویم.

دیتاساینس

چرا دیتاساینتیست شویم یا نکات مثبت و منفی چیست؟

دیتاساینس حوزه‌ی بسیار وسیعی است و با وجود شهرت فراوانی که در حال حاضر کسب کرده است، مزایا و محدودیت‌های خاص خود را دارد. در اینجا ما مزایا و معایب آن را بررسی می‌کنیم تا به شما دید بهتری درباره‌ی این حوزه ارائه کنیم.

مزایای دیتاساینس

مزایای دیتاساینس از این قرار است:

۱. تقاضای بالا

دیتاساینس، به‌عنوان شغل، تقاضای بسیار بالایی دارد و اگر شما جزو کسانی هستید که در آینده جزو جویندگان این شغل خواهید بود، مطمئن باشید که فرصت‌های زیادی منتظر شماست. این شغل سریع‌ترین رشد را در Linkedin دارد و پیش‌بینی می‌شود تا سال ۲۰۲۶ یازده‌ونیم‌میلیون شغل ایجاد شود.

۲. فراوانی موقعیت‌های شغلی

افراد کمی هستند که مهارت‌های لازم را برای تبدیل‌شدن به یک محقق داده یا دیتاساینتیست کامل داشته باشند. این امر کمک می‌کند که دیتاساینس، در مقایسه با دیگر بخش‌های فناوری اطلاعات، اشباع کمتری داشته باشد؛ بنابراین دیتاساینس حوزه‌ای بسیار گسترده با فرصت‌های شغلی زیاد است. درواقع یکی از دلایل خوبی که چرا دیتاساینتیست شویم این است که حوزه‌ی دیتاساینس تقاضای زیادی دارد، اما عرضه‌ی محققان داده کم است.

۳. شغلی بسیار پردرآمد

دیتاساینس یکی از پردرآمدترین مشاغل حال حاضر دنیاست. طبق گزارش Glassdoor، محققان داده به‌طور متوسط ۱۱۶,۱۰۰ دلار در سال درآمد دارند؛ بنابراین، این امر دیتاساینس را به گزینه‌ی شغلی بسیار پردرآمدی تبدیل می‌کند.

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

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

۴. دیتاساینس همه‌کاره

دیتاساینس کاربردهای بسیار متنوعی دارد و در خیلی از صنایع از آن استفاده می‌شود؛ برای مثال، این حوزه به‌طور گسترده‌ای در صنعت پزشکی، بانکداری، خدمات مشاوره‌ای و تجارت الکترونیک استفاده می‌شود.

دیتاساینس حوزه‌ی بسیار متنوع است؛ بنابراین، این فرصت را خواهید داشت که در زمینه‌های مختلف کار کنید.

دیتاساینتیست

۵. دیتاساینس داده را قابل‌استفاده می‌کند

شرکت‌ها برای پردازش و تجزیه‌وتحلیل داده‌های خود به محققان ماهر داده نیاز دارند. آن‌ها، نه‌تنها داده‌ها را تجزیه‌وتحلیل می‌کنند، کیفیت آن‌ها را نیز بهبود می‌بخشند؛ بنابراین، دیتاساینس با غنی‌سازی داده‌ها و بهبود آن‌ها برای شرکت سروکار دارد.

۶. محققان داده بسیار باارزش هستند

محققان داده به شرکت‌ها امکان می‌دهند تصمیمات تجاری دقیق‌تری بگیرند. شرکت‌ها به محققان داده تکیه می‌کنند و از تخصص آنان برای ارائه‌ی نتایج بهتر به مشتریان خود استفاده می‌کنند. با توجه به این موضوع، محققان داده موقعیت شغلی مهمی را در شرکت دارند و بسیار مورداحترام هستند.

۷. نه به کارهای تکراری

دیتاساینس به صنایع مختلف کمک کرده است تا کارهای اضافی و تکراری را خودکار کنند. شرکت‌ها از داده‌های قبلی برای آموزش ماشین‌ها به‌منظور انجام‌دادن کارهای تکراری استفاده می‌کنند. این امر مشاغل سختی را که قبلاً انسان‌ها انجام می‌دادند آسان کرده است.

۸. دیتاساینس محصولات را هوشمندتر می‌کند

این عبارت برای افراد خلاق پاسخ خوبی به سؤال چرا دیتاساینتیست شویم است. دیتاساینس از یادگیری ماشین (Machine Learning) استفاده می‌کند. یادگیری ماشین صنایع را قادر می‌کند تا محصولات بهتری را به‌طور خاص برای بهبود تجربه‌ی مشتری ایجاد کنند؛ برای مثال، سیستم‌های توصیه‌گر که وب‌سایت‌های تجارت الکترونیک استفاده می‌کنند براساس خریدهای قبلی کاربران به آنان پیشنهادهای جدیدی را ارائه می‌کنند. این امر رایانه‌ها را قادر می‌کند تا رفتار انسان را درک و تصمیم‌ها را مبتنی بر داده اتخاذ کنند.

اگر می‌خواهید درباره‌ی یادگیری ماشین که اساسی‌ترین بخش دیتاساینس است بدانید، مطالعه‌ی این مطلب را از دست ندهید:

یادگیری ماشین (Machine Learning) چیست و چگونه کار می‌کند؟

علم داده در پزشکی

۹. دیتاساینس جان انسان‌ها را نجات می‌دهد

حوزه‌ی پزشکی و مراقبت‌های بهداشتی با وجود دیتاساینس پیشرفت‌های چشمگیری را تجربه کرده است؛ برای مثال، با ظهور یادگیری ماشین، تشخیص تومورها در مراحل اولیه‌ آسان‌تر شده و این امر در تصمیم‌گیری برای انجام‌دادن اقدامات لازم و نجات جان بیمار بسیار ارزشمند است.

۱۰. دیتاساینس شما را به فرد بهتری تبدیل می‌کند

دیتاساینس، نه‌تنها به شما یک شغل عالی و پردرآمد می‌دهد، در رشد شخصی نیز به شما کمک می‌کند؛ زیرا با دیتاساینس شما قادر خواهید بود نگرش حل مسئله داشته باشید؛ این نگرش در زندگی بسیار به کمک‌تان خواهد آمد.

معایب دیتاساینس

با اینکه دیتاساینس یک گزینه‌ی شغلی بسیار پردرآمد و عالی محسوب می‌شود، معایبی هم در این حوزه وجود دارد. برای اینکه تصویر کاملی از دیتاساینس در ذهن داشته باشیم، باید محدودیت‌های آن را نیز بشناسیم. بیایید این محدودیت‌ها را با هم بررسی کنیم:

۱. دیتاساینس واژه‌ای مبهم است

دیتاساینس اصطلاحی بسیار کلی است و تعریف مشخصی ندارد. درحالی‌که بسیاری از مردم در جمع‌های مختلف درباره‌ی آن صحبت می‌کنند، بیان معنی دقیق یک محقق داده یا دیتاساینتیست بسیار دشوار است. وظایف یک محقق داده به حوزه‌ی تخصصی شرکتی که در آن کار می‌کند بستگی دارد.

۲. تسلط کامل بر دیتاساینس تقریباً غیرممکن است

دیتاساینس ترکیبی از بسیاری از حوزه‌هاست و از آمار، علوم کامپیوتر و ریاضیات نشئت می‌گیرد. تسلط بر همه‌ی این حوزه‌ها، آن‌هم کاملاً به‌ یک اندازه، امکان‌پذیر نیست. درحالی‌که بسیاری از دوره‌های آنلاین سعی در پرکردن شکاف مهارت‌های صنعت داده دارند، هنوز نمی‌توان با توجه به گستردگی این حوزه، به‌طور کامل، بر آن تسلط یافت. افرادی که سابقه‌ی کار در رشته‌ی آمار دارند ممکن است نتوانند در کوتاه‌مدت به علوم کامپیوتر تسلط یابند تا به یک محقق ماهر تبدیل شوند؛ بنابراین، دیتاساینس یک حوزه‌ی پویا و در حال تغییر است که فرد را ملزم می‌کند از راه‌های مختلف آن را یاد بگیرد.

با اینکه معایب دیتاساینس به‌اندازه‌ی مزایای آن نیست، این دو مورد نکات مهمی هستند که در ایجاد تصویر ذهنی درست از آن به ما کمک می‌کنند و لازم است آن‌ها در نظر بگیریم.

محقق علم داده

حرف آخر

پس از سنجش جوانب مثبت و منفی علم داده یا همان دیتاساینس (Data Science) می‌توانیم تصویر کاملی از این حوزه را در نظر آوریم. با اینکه دیتاساینس حوزه‌ای با مزایای بسیار زیاد است، از معایبی هم رنج می‌برد.

از آنجا که یک حوزه‌ی کم‌اشباع و پردرآمد است، انقلابی در اقشار مختلف جامعه ایجاد کرده است. دیتاساینس حوزه‌ای در حال پیشرفت است که برای کسب مهارت و تسلط کامل بر آن سال‌ها زمان لازم است.

درنهایت، این به شما بستگی دارد که تصمیم بگیرید آیا مزایای علم داده به شما این انگیزه را می‌دهد تا این کار را به‌عنوان حرفه‌ی آینده‌ی خود انتخاب کنید یا نه.