۱۱ کاربرد علم داده در مشاغل که فکرش را نمی‌کنید!

کاربرد علم داده در مشاغل چه چیزهایی می‌تواند و کاربرد دیتا ساینس در کدام فرصت شغلی به نظر شما عجیب می‌رسد؟ از رانندگی با ماشین تا محل کار گرفته تا انتخاب کتاب برای خواندن، وجود داده‌ها در زندگی ما انکارناشدنی است. این موضوع را در اهمیت فزاینده‌ی داده‌ها در تقریباً هر شغلی می‌توان دید؛ همچنین در مشاغلی که در ابتدا انتظارش را ندارید اوضاع به‌همین شکل است؛ درنتیجه، بسیاری از مردم به دنبال به‌دست‌آوردن داده‌ها برای تجزیه‌وتحلیل و درک آن‌ها هستند. در ادامه ما فهرستی از ۱۱ کاربرد علم داده در مشاغل را آورده‌ایم که شاید شگفت‌زده‌تان کند.

کاربرد علم داده در مشاغل که می‌تواند غیرمنتظره باشد

دنیای امروزی ما با داده‌ها گره خورده است و دیگر نمی‌توان دنیایی را بدون وجود داده‌ها تصور کرد. ما با تجزیه‌وتحلیل این داده‌ها به خودمان و هموارکردن مسیر صنایع مختلف کمک می‌کنیم. در حال حاضر هر حوزه‌ای را که بررسی کنیم، ردپای داده‌ها را خواهیم یافت. در ادامه ۱۱ کاربرد علم داده در مشاغل را که از علم‌داده استفاده می‌کنند و شاید کمتر از مشاغل دیگر در این حوزه به ذهن می‌رسند آورده‌ایم. اگر دوست دارید بدانید شغل حال حاضرتان یا شغل موردعلاقه‌تان در این فهرست وجود دارد یا خیر، تا انتهای این مطلب همراه ما باشید.

۱. کشاورزی

ممکن است انتظار آن را نداشته باشید، اما کشاورزان از داده‌ها و علم داده استفاده می‌کنند تا تصمیم بگیرند که چه مقدار آب، کود و دیگر نهاده‌ها برای رشد و برداشت بهترین محصول مورد نیاز است؛ اما حتی قبل از رشد واقعی محصولات، کشاورزان از راه حل‌هایی استفاده می‌کنند که به آنان کمک می کند تا مقدار مناسبی از بذر را در مزرعه بکارند تا بتوانند بیشترین بهره را از بذر خود ببرند.

کشاورزان نیز مانند باقی افراد به پیش‌بینی آب‌وهوا وابسته هستند! درحالی‌که ما از اطلاعات جمع‌آوری‌شده از تجزیه‌وتحلیل داده‌های هواشناسی برای تصمیم‌گیری درمورد لباس‌های فردا استفاده می‌کنیم، کشاورزان این اطلاعات را برای تصمیم‌گیری درمورد آب‌و‌هوا و زمان انجام‌دادن مرحله‌های مختلف کشت که بر کیفیت برداشت آن‌ها تأثیر می‌گذارد تفسیر می‌کنند؛ برای مثال به فصل زمستان فکر کنید، زمانی که اگر کشاورزان هیچ اقدامی انجام ندهند، یخبندان ممکن است تمامی گیاهان را از میان ببرد.

محاسبه‌ی زمان و روشی کم‌مصرف فقط برای پیمودن مسافت کامیون‌ها، شرکت‌های تدارکات و جابه‌جایی‌ها مهم نیست. کشاورزان به‌علت کاشت بذر، علف‌های هرز، سم‌پاشی، برداشت و غیره هزینه‌های سوخت هنگفتی دارند. علم داده می‌تواند به محاسبه‌ی سریع‌ترین و کم‌مصرف‌ترین راه برای عبور از موانعی که ممکن است مشکلاتی را برای کشاورزان ایجاد کنند کمک کند.

درباره‌ی کاربرد علم داده و یادگیری ماشین در کشاورزی این مطلب را مطالعه کنید:

یادگیری ماشین در کشاورزی چه کاربردهایی دارد؟

۲. ورزشکاران حرفه‌ای

دیگر کاربرد علم داده در مشاغل که شاید شگفت‌انگیز به نظر برسد به حیطه‌ی ورزش مربوط می‌شود. وقتی می‌شنوید که از داده‌ها برای بردن بازی‌ها و کسب درآمد بیشتر در ورزش استفاده می‌شود، احتمالاً شگفت‌زده می‌شوید، اما این موضوع واقعیت دارد و در حال حاضر حتی یک نیاز است! برای درک بهتر اینکه داده‌ها چقدر بر  ورزش تأثیر می‌گذارند کافی است بدانید که شین بَتیه (Shane Battier)، قهرمان بازنشسته NBA، خاطرنشان کرد که داده‌ها «بسیار مهم» بودند و «مسیر حرفه‌ای او را تغییر دادند».

بله،  داده‌ها تاثیر زیادی می‌گذارند!

ورزشکاران حرفه‌ای، تیم‌های آنان و افرادی که آنان را احاطه کرده‌اند از داده‌ها برای تجزیه‌وتحلیل ورزشی و پیشگیری و پیش‌بینی آسیب استفاده می‌کنند. با تجزیه‌وتحلیل ورزشی، این افراد آمارهای تاریخی و مرتبط را جمع‌آوری و استفاده می‌کنند که می‌توانند برای کسب مزیت رقابتی برای یک تیم یا یک فرد استفاده کنند. با تجزیه‌وتحلیل ورزشی مربیان می‌توانند حریفان و تمایلات آنان را بسنجند؛ برای مثال، می‌توانند عملکرد تک‌تک بازیکنان یا یک تیم را مطالعه کنند و سپس ترکیب تیم یا عملکرد خود را طوری تنظیم کنند تا به نقاط ضعف بازیکن یا بازیکنانی که با آنان روبه‌رو هستند توجه شود.

به‌طور خلاصه، نتیجه‌ی یک بازی را می توان با تجزیه‌وتحلیل ورزشی تغییر داد! علاوه بر همه‌ی این‌ها، پزشکان شخصی می‌توانند از این آمارهای تاریخی برای مطالعه‌ی کامل بازیکنی که می‌خواهند او را راهنمایی کنند استفاده کنند.

۳. مهندسان نرم‌افزار

بسیاری از توسعه‌دهندگان نرم‌افزار و دانشمندان داده اغلب در کنار یکدیگر کار می‌کنند تا محصولات و خدمات فنی را بسازند که با داده‌های زیادی کار می‌کنند و برای ساخت و نگهداری به مهندسی نرم‌افزار زیادی نیاز دارند، اما درعین‌حال توسعه‌دهندگان نرم‌افزار همچنین در حال یادگیری علم‌داده هستند تا داده‌های مشتریان خود را تجزیه‌وتحلیل کنند تا بهتر بفهمند چگونه می‌توانند محصولی را که روی آن کار می‌کنند بهبود بخشند؛ بنابراین شکل تصمیم‌ها و جهت‌گیری‌هایی که در محصول گرفته می‌شود تصمیمات داده‌محور خواهند بود تا شهودی.

درعین‌حال تکنیک‌هایی که مهندسان نرم‌افزار برای تجزیه‌و‌تحلیل داده‌های مشتریان استفاده می‌کنند می‌توانند برای پاسخ به سؤالاتی مانند «چه زمانی این پروژه‌ی آماده ارسال می‌شود؟» یا «چه کسی باید این باگ را برطرف کند؟» استفاده شود که درنهایت به افزایش کارایی توسعه‌دهندگان کمک می‌کند.

برای آشنایی با درآمد دیتا ساینتیست‌ها این مطلب را مطالعه کنید:

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

۴. بازیگران

بازیگران موردعلاقه‌ی بعضی از شما، مانند جنیفر لارنس و جورج کلونی، نیز تحت‌تأثیر داده‌ها قرار می‌گیرند و شاید تا حدی بالاتر از آنچه تصور می‌کنید! برای آنان، انتخاب‌شدن یا انتخاب‌نشدن بازیگری در فیلم‌ها اکنون با داده‌های فیلم‌ها یا برنامه‌های تلویزیونی قبلی که در آن بازی کرده‌اند تعیین می‌شود. بررسی‌ها در وب‌سایت‌هایی مانند IMDB یا Rotten Tomatoes، همراه با داده‌های صفحه‌های طرفداران یا داده‌های مربوط به تماشای افراد به شرکت‌های سرگرمی در تصمیم‌گیری برای ساختن یا نساختن فیلم با یک بازیگر خاص، کمک می‌کند.

یک نمونه عالی از روشی که داده‌ها بر بازیگران تأثیر گذاشته است سریال House of Cards در نتفلیکس است. قبل از اینکه از کانال‌های تلویزیونی برتر، مانند HBO و AMC، برای کسب حق کپی‌رایت نسخه‌ی امریکایی House of Cards پیشی بگیرند، آنان این نکات را درمورد بینندگان خود می‌دانستند:

• بسیاری از کاربران فیلم «شبکه‌ی اجتماعی» (The Social Network)، به‌کارگردانی دیوید فینچر، را از ابتدا تا انتها تماشا کردند؛
• نسخه‌ی بریتانیایی «House of Cards» به‌خوبی دیده شده بود؛
• کسانی که نسخه‌ی بریتانیایی «House of Cards» را تماشا کردند، فیلم‌های کوین اسپیسی یا فیلم‌هایی به‌کارگردانی دیوید فینچر را نیز تماشا کردند.

از آنجا که نتفلیکس در هر سه این فاکتورها کاربران زیادی داشت، آنان توانستند سرمایه‌گذاری کلانی انجام دهند و مطمئن شوند که مالک این برنامه‌ی تلویزیونی هستند و کارگردان و بازیگر مدنظر را به خدمت بگیرند. پس از اینکه شرکت سرگرمی سرمایه‌گذاری اولیه را انجام داد، نتفلیکس ۱۰ برش مختلف از تریلر House of Cards ساخت که هر یک برای مخاطبان متفاوتی طراحی شده است.

۵. افسران پلیس

حتی افسران پلیس هم نمی‌توانند از داده‌ها فرار کنند! آنان به‌طور روزانه از آن برای پیشگیری یا توقف جنایات استفاده می‌کنند. چگونه این امکان فراهم می‌شود؟ آیا می‌توانید تمام داده‌هایی را که مثلاً از دستگیری‌ها، گزارش‌های پلیس و تماس‌ها با پلیس به دست می‌آید تصور کنید؟ وقتی همه‌ی این داده‌ها را تجسم می‌کنید، ممکن است بتوانید محله‌هایی را تشخیص دهید که جرم‌وجنایت در آن‌ها بیشتر از باقی است؛ در این صورت، پلیس می‌تواند مسیرهای گشت‌زنی خود را تنظیم کند تا بتواند راحت‌تر از مناطقی که احتمال وقوع جرم در آن‌ها بیشتر از دیگران است مراقبت کند.

برنامه‌ی ShotSpotter نیز وجود دارد که شبکه‌ای از حسگرهاست که شلیک گلوله را تشخیص می‌دهد. اطلاعات این حسگرها روی لپ‌تاپ‌هایی که میان صندلی‌های جلو قرار می‌گیرد در دسترس قرار می‌گیرد تا افسران به‌راحتی به آن دسترسی داشته باشند و بتوانند داده‌ها را تفسیر کنند.

درنهایت، داده‌ها نیز برای ارزیابی عملکرد افسران پلیس استفاده می‌شود. از داده‌های گزارش‌های پلیس می‌توان برای شناسایی افسران پلیسی استفاده کرد که احتمال تیراندازی آنان بیشتر از دیگران است.

درباره‌ی آینده‌ی شغلی علم داده و یادگیری ماشین این مطلب را مطالعه کنید:

۶ فرصت شغلی برتر یادگیری ماشین در ۲۰۲۲ چیست؟

۶. خدمه‌ی پرواز

دیگر کاربرد علم داده در مشاغل یا به‌عبارت دیگر متأثر از علم داده خدمه‌ی پرواز است. به‌زودی انتظار می‌رود مهمانداران هواپیما روز تولد مسافران، قهوه دوست دارند یا نه، چه چیزی ممکن است در هواپیما بخرند، چه نوع غذایی ممکن است بخواهند یا چه نوع موسیقی را می‌خواهند گوش بدهند بدانند. در برخی از خطوط هوایی، مهمانداران هواپیما تبلت‌هایی خواهند داشت که داده‌های مربوط به مشتریان، ازجمله آلرژی، ترجیحات صندلی و این را که آیا شرکت هواپیمایی در سفر گذشته چمدان‌های مسافران را گم کرده است نشان می‌دهد.

عالی به نظر می‌رسد؛ این‌طور نیست؟

البته این هنوز به واقعیت تبدیل نشده، اما این یک واقعیت است که خطوط هوایی دارای حجم عظیمی از داده‌های مشتریان هستند و در آینده‌ی نزدیک از همه‌ی این داده‌ها به‌نفع خود برای بهبود تجربه مشتری استفاده خواهند کرد.

با حدود ۵۰۰۰ هواپیمای تجاری در هر لحظه در آسمان تنها بر فراز ایالات متحده و ۳۵ میلیون پرواز در هر سال می‌توانید تصور کنید که همه‌ی این‌ها داده‌های زیادی در اختیار می‌گذارند! به‌همین دلیل است که در حال حاضر ارائه‌دهندگان خدمات تخصصی، مانند masFlight، وجود دارند که سعی می‌کنند به خطوط هوایی و فرودگاه‌ها کمک کنند تا همه‌ی این داده‌ها را درک کنند. آنان اطلاعات آب‌وهوا، زمان حرکت، داده‌های پرواز رادار و برنامه‌های پرواز ارسال‌شده را جمع آوری می‌کنند و صدهزار پرواز را هر روز نظارت می‌کنند. تا اپراتورها بتوانند خدمات خود را با کارایی بیشتری برنامه‌ریزی و ارائه دهند!

۷. مدیران موزه

حتی موزه‌ها نیز روزانه از داده‌ها استفاده می‌کنند! اگر کمی دقیق‌تر به آن فکر کنید، کاملاً طبیعی است؛ موزه‌ها اطلاعات زیادی درمورد بازدیدکنندگان دارند. تعداد افرادی که از موزه بازدید می‌کنند، حرکت آنان در سراسر ساختمان، جست‌وجو در وب‌سایت موزه و غیره، همه‌ی این‌ها داده است و با همه‌ی این داده‌ها می‌توانند به‌راحتی توصیه‌هایی ایجاد کنند و بینش‌هایی را به اشتراک بگذارند. آنان می‌توانند بلیت‌های نمایشگاه را در زمان‌های خلوت‌تر تبلیغ کنند، قیمت‌گذاری بلیت وابسته به زمان را پیاده‌سازی کنند، ببینند بازدیدکنندگان مکرراً کجا توقف می‌کنند و تورهای هدایت‌شده صوتی را بر این اساس تنظیم کنند. با کمک داده‌ها، موزه‌ها می‌توانند تجربه‌ی مشتری را بهبود بخشند و فرصت‌های جدیدی را برای ایجاد درآمد کشف کنند.

۸. وکلا

وکلا هم از داده‌ها استفاده می‌کنند؟ جدی؟! بله، داده‌ها در حال تغییر روشی هستند که حتی وکلا در کار خود دارند! درک چگونگی و چرایی این امر ممکن است آسان‌تر باشد اگر بدانید که سیستم حقوقی حجم عظیمی از داده‌ها را تولید می‌کند. هر پرونده‌ی جدیدی که به دادگاه ارائه می‌شود مجموعه‌ی دانشی را که یک وکیل باید به آن دست یابد افزایش می‌دهد.

همان‌طور که در فیلم‌ها یا سریال‌ها می‌بینید، هر حکم قضایی، سابقه یا تفسیر قانون‌گذار داده‌هایی را ایجاد می‌کند و در میان تمامی اظهارات شاهدان، گزارش دادگاه، خلاصه‌های قاضی، حقیقت‌ها و بینش‌های پنهانی هستند که می‌توانند به استدلال‌های حقوقی کمک کنند. وکلا اغلب باید این سوابق را به‌صورت دستی بررسی کنند، اما اخیراً برنامه‌هایی وجود دارند که به انجام‌دادن این کار به‌روشی خودکار کمک می‌کنند.

از یک طرف، پایگاه‌های داده‌ای مانند LexisNexis و Westlaw وجود دارد که حجم عظیمی از جزئیات پرونده دارند. این‌ها را اغلب محققان حقوقی استفاده می‌کنند و بسیار شبیه موتورهای جست‌وجو هستند، اما اگر وکلا می‌خواهند با استفاده از الگوریتم‌های تحلیلی پیشرفته به بینش و ارتباط دست یابند، به برنامه‌های کاربردی دیگری مانند Judge Analytics نیاز دارند. این به وکلا اجازه می‌دهد تمامی تصمیماتی را که یک قاضی خاص گرفته است جست‌وجو کنند. به‌این ترتیب، آنان می‌توانند قضاتی را بیابند که به‌احتمال زیاد با استدلال‌های آن‌ها موافق‌ترهستند.

البته، علاوه بر این ابزارها که در حال حاضر باعث صرفه‌جویی زیادی در کاغذ و فضا در کمدها می‌شود، ابزارهای عمومی‌تری نیز وجود دارند که به‌طور کلی روی صورت حساب، مدیریت زمان، بازاریابی و عملکردهای ارتباط با مشتری متمرکز هستند که بسیار با آنچه معمولاً در دیگر صنایع نیز یافت می‌شود مطابقت دارد.

برای آشنایی با آینده شغلی علم داده و یادگیری ماشین این مطلب را مطالعه کنید:

آیا مسیر شغلی یادگیری ماشین گزینه مناسبی است؟

۹. دامپزشکان

دیگر کاربرد علم داده در مشاغل یا همان‌طور که پیش از این هم گفتیم فرصت شغلی‌ای که در کمال تعجب از علم داده متأثر می‌شود دامپزشکی است. برای کمک به دامپزشکان، برخی استارتاپ‌های با فناوری پیشرفته در حال ایجاد ابزارهای پوشیدنی برای حیوانات خانگی هستند؛ به‌این ترتیب، آن‌ها می‌توانند علائم حیاتی را که می‌تواند نشان‌دهنده بیماری‌های مختلف باشد ردیابی کنند. علاوه‌براین اگر قلب یا تنفس حیوان خانگی غیرطبیعی باشد، ابزارهای پوشیدنی می‌توانند به دامپزشکان و صاحبان کمک کنند تا مشکل را زودتر تشخیص دهند. در یک نکته‌ی کلی‌تر، حرکت‌های روزانه و عادت‌های غذایی حیوان خانگی می‌تواند به بینش فوری دامپزشکان بینجامد تا به حیوان خانگی شما کمک کند تا سالم‌تر شود.

می‌بینید که این راه‌حل بسیار شبیه ابزارهای پوشیدنی انسانی است که کالری را ردیابی می‌کنند و سطح فعالیت بدن را اندازه‌گیری می‌کنند، مانند آن‌ها که ورزشکاران حرفه‌ای استفاده می‌کنند! داده‌ها قطعاً به بهبود زندگی حیوانات کمک می‌کنند و حتی می‌توانند در هزینه‌ها هم صرفه‌جویی کنند.

۱۰. روزنامه‌نگاران

شاید حدسش را نزنید، اما روزنامه‌نگاران به‌طور فزاینده‌ای تأثیر داده‌ها را بر شغل خود تجربه می‌کنند. یک گرایش پرطرفدار وجود دارد به‌نام «روزنامه‌نگاری داده‌ها» یا «ژورنالیزم داده‌محور» که در آن داستان‌ها و کل جریان کاری روزنامه‌نگاران، از تجزیه‌وتحلیل داده‌ها گرفته تا تجسم و داستان‌گویی، را داده‌ها هدایت می‌کنند.

این رویکرد مبتنی بر داده در روزنامه‌نگاری همچنین به‌این معنی است که داده‌ها برای ارزیابی عملکرد روزنامه‌نگاران و مقالات، ازطریق رتبه‌بندی‌ها، لایک‌ها و اشتراک‌گذاری‌ها در رسانه‌های اجتماعی استفاده می‌شوند. همه‌ی این‌ها برای تشویق نویسندگان برای ایجاد محتوایی است که خوانندگان مجله، روزنامه یا وب‌سایتی را که روزنامه نگاران برای آن مطلب می‌نویسند هدف قرار دهد.

۱۱. پزشکان

پزشکان به‌راحتی از چند جهت از وجود داده‌ها سود می‌برند.

اولاً داده‌ها به پزشکان کمک می‌کنند تا بیماری‌ها را سریع‌تر و دقیق‌تر تشخیص دهند و درنتیجه تصمیم‌های سریع‌تری بگیرند که می‌تواند جان انسان‌ها را نجات دهد. چیزی که در این تلاش کمک می‌کند، ظهور ابزارهای پوشیدنی و برنامه‌هایی است که به‌طور روزانه انسان‌ها را زیر نظر دارند که به جلوگیری از مشکلات سلامتی کمک می‌کند. برخی از این نمونه‌ها عبارتند از Fitbit، Strava و غیره.

داده‌ها همچنین به پیشرفت تحقیقات دارویی کمک می‌کنند؛ برای مثال، به جست‌وجو برای یافتن درمانی برای سرطان و ابولا کمک می‌کنند. در حال حاضر استارتاپ‌هایی مانند BERG Health و Atomwise وجود دارند که کمک زیادی به این جست‌وجو کرده‌اند. اولی، از یک سو، از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای استخراج و تجزیه‌وتحلیل نمونه‌های بیولوژیکی از بیش از هزار بیمار استفاده کرده است. در نتیجه، آن‌ها دارویی ساختند که مرگ طبیعی سلول‌های آسیب‌دیده با سرطان را تشخیص می‌دهد. از سوی دیگر، استارتاپ دوم از مدل‌های مجازی و شبکه‌های عصبی برای ارزیابی نحوه‌ی تعامل هفت‌هزار داروی موجود با ویروس ابولا استفاده کرده است.

خلاصه مطالب درباره‌ی کاربرد علم داده در مشاغل

در این مقاله ۱۱ کاربرد علم داده در مشاغل را معرفی کردیم، مشاغلی که کمتر ممکن است در حوزه‌ی علم‌داده آن‌ها را در نظر بگیرید. به‌طور کلی، می‌توان نتیجه گرفت که با توجه به اهمیت داده‌ها و تجزیه‌وتحلیل آن‌ها در تقریباً تمامی صنایع دنیا، نیاز به مهارت کار با داده روزبه‌روز بیشتر می‌شود و افرادی که در این زمینه حرفی برای گفتن داشته باشند قطعاً برنده خواهند بود!

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؟

دیتا ساینس را با کلاس‌های آنلاین آموزش علم داده کافه‌تدریس یاد بگیرید!

مهم نیست در چه رشته‌ای تحصیل کرده‌اید و تخصص‌تان چیست؛ اگر دوست دارید به دنیای جذاب علم داده و یادگیری ماشین وارد شوید و بتوانید با ترکیب آن با تخصص‌تان موقعیت‌های شغلی ایده‌آل‌تری را به دست بیاورید، پیشنهاد ما شرکت در کلاس‌های آنلاین آموزش علم داده کافه‌تدریس است.

کافه‌تدریس دوره‌های مقدماتی و پیشرفته‌ی علم داده را به‌صورت کاملاً تعاملی و پویا و کارگاهی، با کار روی پروژه‌های واقعی علم داده، در قالب کلاس‌های آنلاین و ویدئوهای آموزشی برگزار می‌کند.

شرکت در کلاس‌های آنلاین آموزش علم داده کافه‌تدریس به شما امکان می‌دهد از هر نقطه‌ی جغرافیایی به به‌روزترین و جامع‌ترین آموزش دیتا ساینس و ماشین لرنینگ 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 روی این لینک کلیک کنید:

دوره جامع یادگیری علم داده (Data Science)