دانشمند داده کیست و چطور می‌توان به یک دانشمند داده تبدیل شد؟

دانشمند داده کیست و چه خصوصیاتی باید داشته باشد؟ کار به‌عنوان یک دانشمند داده یا دیتا ساینتیست (Data Scientist) می‌تواند از نظر فکری چالش‌برانگیز و از نظر تحلیلی رضایت‌بخش باشد و شما را در خط‌مقدم پیشرفت‌های جدید در فناوری قرار دهد. این روزها تقاضا برای دیتا ساینتیست ها رایج‌تر و بسیار زیاد شده است؛ زیرا کلان‌داده‌ها یا همان Big data همچنان به‌طور فزاینده‌ای برای نحوه‌ی تصمیم‌گیری سازمان‌ها مهم هستند. در این مطلب به دانشمندان داده و آنچه انجام می‌دهند و چگونگی تبدیل‌شدن به یک دیتا ساینتیست نگاهی دقیق‌تر می‌اندازیم.

دانشمند داده کیست و چه وظایفی دارد؟

دانشمندان داده سؤالاتی را تعیین می‌کنند که تیم باید آن‌ها را بپرسد و چگونگی پاسخ به آن سؤالات را با استفاده از داده‌ها مشخص می‌کنند. آنان اغلب با استفاده از علم داده مدل‌های پیش‌بینی را برای نظریه‌پردازی و پیش‌بینی توسعه می‌دهند.

یک دیتا ساینتیست ممکن است این وظایف را به‌صورت روزانه انجام دهد:

• پیداکردن الگوها و گرایش‌ها را در مجموعه‌ی داده‌ها برای کشف بینش‌ها
• ایجاد الگوریتم‌ها و مدل‌های داده برای پیش‌بینی نتایج
• استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین برای بهبود کیفیت داده‌ها یا محصولات ارائه‌شده
• ابلاغ توصیه‌ها به دیگر تیم‌ها و کارکنان ارشد
• استفاده از ابزارهای داده، مانند Python، R، SAS یا SQL در تجزیه‌وتحلیل داده‌ها

یکی از نقش‌های شغلی دیگر که معمولاً در کنار دانشمند داده از آن نام برده می‌شود تحلیلگر داده یا Data Analyst است. سؤالی که در اینجا مطرح است این است که تفاوت این دو با هم چیست؟ در ادامه به‌طور مختصر به این سؤال پاسخ خواهیم داد.

تحلیلگر داده درمقابل دیتا ساینتیست – تفاوت این دو چیست؟

کار تحلیلگران داده و دانشمندان داده می‌تواند مشابه به نظر برسد و برای رسیدن به پاسخ این سؤال که دانشمند داده کیست بررسی تفاوت این دو نقش می‌تواند کمک‌کننده باشد؛ زیرا هر دو روندها یا الگوهایی را در داده‌ها پیدا می‌کنند تا راه‌های جدیدی را برای سازمان‌ها برای تصمیم گیری بهتر درمورد عملیات مختلف نشان دهند؛ اما دانشمندان داده معمولاً مسئولیت بیشتری دارند و عموماً بالاتر از تحلیلگران داده در نظر گرفته می‌شوند.

معمولاً از دانشمندان داده انتظار می‌رود سؤالات خود را درمورد داده‌ها تشکیل دهند، درحالی‌که تحلیلگران داده ممکن است در تیم‌هایی کار کنند که قبلاً اهداف تعیین‌شده‌ای در ذهن دارند. همچنین یک دانشمند داده ممکن است زمان بیشتری را برای توسعه‌ی مدل‌ها، استفاده از یادگیری ماشین یا استفاده از برنامه‌نویسی پیشرفته برای یافتن و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها صرف کند.

بسیاری از دانشمندان داده می‌توانند شغل خود را به‌عنوان تحلیلگر داده یا آماردان آغاز کنند و بعدها با افزایش تجربه به دانشمند داده تبدیل شوند.

اگر علاقه‌مند هستید درمورد نقش‌های شغلی حوزه‌ی علم داده بیشتر بدانید، پیشنهاد می‌کنیم با تفاوت دانشمند داده با تحلیلگر داده و مهندس داده آشنا شوید.

حقوق دیتا ساینتیست و رشد شغلی او

طبق اطلاعات موجود در وب‌سایت Glassdoor، یک دانشمند داده تا آوریل ۲۰۲۲ در ایالات متحده به‌طور متوسط ۱۲۲,۴۹۹ دلار حقوق دریافت می‌کند.

اداره‌ی آمار کار ایالات متحده (BLS) می‌گوید: «تقاضا برای متخصصان داده زیاد است و انتظار می‌رود مشاغل دانشمندان داده و علوم ریاضی ۳۱ درصد و آماردانان ۳۳ درصد از سال ۲۰۲۰ تا ۲۰۳۰ رشد کنند. این بسیار سریع‌تر از میانگین نرخ رشد برای همه مشاغل است که ۸ درصد است. تقاضای بالا با افزایش کلان داده‌ها و اهمیت فزاینده آن‌ها برای مشاغل و دیگر سازمان‌ها ارتباط بسیار نزدیکی دارد.»

حال که تا اندازه‌ای به این پرسش پرداختیم که دانشمند داده کیست و با وظایف یک دانشمند داده آشنا شدیم و متوجه شدیم که طبق آمارها این شغل بسیار آینده مطلوبی دارد، لازم است ببینیم برای تبدیل‌شدن به یک دانشمند داده و ورود به این حوزه چه کاری باید انجام دهیم؟‌ در ادامه به این سؤال پاسخ خواهیم داد، پس با ما همراه باشید.

چگونه یک دانشمند داده شویم؟

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.

۲. مدرک علم داده کسب کنید!

کارفرمایان معمولاً دوست دارند مدرک تحصیلی شما را ببینند تا اطمینان حاصل کنند که شما دانش لازم برای کار در حوزه علم داده را دارید، اگرچه این نکته مهم است که مدرک همیشه لازم نیست؛ بااین‌حال یک مدرک کارشناسی یا ارشد مرتبط مطمئناً می‌تواند کمک‌کننده باشد؛ بنابراین سعی کنید در رشته‌ی علوم داده، آمار یا علوم کامپیوتر تحصیل کنید تا در این زمینه پیشرفت کنید.

۳. مهارت‌های مرتبط را تقویت کنید!

اگر احساس می‌کنید می‌توانید برخی از مهارت‌های داده خود را بهبود ببخشید، به گذراندن یک دوره‌ی آنلاین مرتبط فکر کنید؛ زیرا حوزه‌ی علم داده بسیار گسترده است و شروع یادگیری آن به‌شکل خودآموز می‌تواند کار دشواری باشد. بااین‌حال در ادامه به برخی از مهارت‌هایی که برای تبدیل‌شدن به یک دانشمند داده نیاز دارید می‌پردازیم:

زبان‌های برنامه‌نویسی

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. منابع زیادی برای کمک به یادگیری زبان‌های 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.

زبان‌های برنامه‌نویسی محبوب برای علم داده عبارت‌اند از:

• پایتون (Python)
• R
• SQL
• SAS

تجسم داده‌ها

توانایی ایجاد نمودارها برای تحلیل بهتر داده‌ها و نتایج بخش مهمی از دانشمند داده بودن است. آشنایی با این ابزارها می‌تواند شما را برای انجام‌دادن کار آماده کند:

• Tableau
• PowerBI
• Excel

یادگیری ماشین

گنجاندن یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در کار به‌عنوان یک دانشمند داده به‌معنای بهبود مستمر کیفیت داده‌هایی است که جمع‌آوری می‌کنید. یادگیری ماشین و عمیق بخش مهمی از کار دانشمندان داده محسوب می‌شود و شما، به‌عنوان شخصی که می‌خواهید در این حوزه کار کنید، باید با تکنیک‌های آن آشنا باشید؛ بنابراین یک دوره‌ی آموزشی یادگیری ماشین می‌تواند شما را با اصول اولیه‌ی آن آشنا کند.

کلان داده

برخی از کارفرمایان ممکن است بخواهند ببینند که شما با کلان داده‌ها آشنایی دارید یا نه. برخی از فریم‌ورک‌های (Framework) نرم افزاری مورد استفاده برای پردازش کلان داده‌ها شامل Hadoop و Apache Spark هستند. بنابراین بد نیست که کار با این ابزار را هم یاد بگیرید.

نگران نباشید، لازم است بدانید که برای شروع کار لازم نیست بر تمام ابزارهای موجود و مورد استفاده در این حوزه مسلط باشید، زیرا با توجه به محیط کاری و حوزه‌ای که در آن قرار است از علم داده استفاده کنید ممکن است خیلی از این ابزارها لازم نباشد. برای اینکه با خیال راحت شروع به یادگیری این حوزه کنید، پیشنهاد می‌کنیم با بایدهای دیتاساینتیست شدن آشنا شوید.

ارتباطات

درخشان‌ترین و حرفه‌ای‌ترین دانشمندان داده اگر نتوانند یافته‌های خود را به‌خوبی بیان کنند، نمی‌توانند بر هیچ مسئله‌ای تأثیر بگذارند. توانایی به‌اشتراک‌گذاری ایده‌ها و نتایج به‌صورت شفاهی و نوشتاری مهارتی است که اغلب در دانشمندان داده جست‌وجو می‌شود.

۴. 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.

۵. با یک شغل تجزیه‌وتحلیل داده در سطح کارآموزی شروع کنید!

اگرچه راه‌های زیادی برای تبدیل‌شدن به یک دانشمند داده وجود دارد، شروع در یک شغل در سطح ابتدایی مرتبط می‌تواند قدم اولیه‌ی خوبی باشد. به دنبال موقعیت‌هایی باشید که با داده‌ها سروکار دارند، مانند تحلیلگر داده، تحلیلگر هوش تجاری، آماردان یا مهندس داده؛ زیرا این امکان وجود دارد که با گسترش دانش و مهارت‌های خود، درنهایت به دانشمندداده‌شدن برسید.

پیشنهاد می‌کنیم با درآمد دیتا ساینتیست ها آشنا شوید.

۶. برای مصاحبه‌های علم داده آماده شوید!

با چند سال تجربه‌ی کار در حوزه‌ی تجزیه‌وتحلیل داده‌ها ممکن است احساس کنید آماده حرکت به‌سمت علم داده هستید. هنگامی که به یک مصاحبه دعوت شدید، پاسخ سؤالات احتمالی مصاحبه را آماده کنید.

موقعیت‌های دانشمند داده می‌توانند بسیار تخصصی باشند؛ بنابراین ممکن است با سؤالات فنی و تحلیلی مواجه شوید. هر دو را پیش‌بینی کنید و با بلندگفتن پاسخ خود تمرین کنید. آماده‌بودن با نمونه‌هایی از کار قبلی یا تجربیات تحصیلی خود می‌تواند به شما کمک کند در نظر مصاحبه‌کنندگان مطمئن به خود و آگاه به نظر برسید.

حرف آخر در پاسخ به پرسش دانشمند داده کیست

حالا به پاسخ این پرسش رسیده‌ایم که دانشمند داده کیست و می‌دانید که تبدیل‌شدن به یک دانشمند داده ممکن است به آموزش زمان‌بر نیاز داشته باشد، اما یک حرفه پرتقاضا، با درآمد بالا و چالش‌برانگیز در پایان آن آموزش منتظر شماست؛ بنابراین اگر علاقه‌مند به این حوزه هستید، همین حالا می‌توانید با شرکت در دوره‌های علم داده کافه‌تدریس اولین قدم را برای ورود به این حوزه هیجان‌انگیز بردارید. برای آشنایی با دوره‌ی علم داده کافه‌تدریس روی این لینک کلیک کنید:

کلاس‌های آنلاین علم داده کافه‌تدریس