چگونه در ۷ قدم به یک متخصص داده تبدیل شویم؟

علم داده در حال حاضر همه‌جا هست. شرکت‌ها در سراسر جهان یکی پس از دیگری برای حل متنوع‌ترین مشکلات به علم داده روی می‌آورند. این وضعیت دانشمندان داده را در موقعیت مناسبی در زمینه اشتغال قرار داده است؛ به‌همین دلیل هم بسیاری از افراد به دنبال درک چگونگی تبدیل‌شدن به یک دانشمند داده هستند. اگر در حال خواندن این مقاله هستید، ممکن است شما هم یکی از این افراد باشید. در این مطلب، ما چگونگی تبدیل شدن به یک متخصص داده را در ۷ قدم توضیح خواهیم داد. با ما تا انتهای این مطلب همراه باشید. بهتر است قبل از اینکه بدانیم چطور به یک دانشمند داده تبدیل شویم، به‌طور خلاصه به نقش یک دانشمند داده اشاره کنیم و ببینیم چرا لازم است به این حوزه وارد شویم و به یک متخصص داده تبدیل شویم؟

یک متخصص داده یا دانشمند داده چه کار می‌کند؟

اساساً دانشمندان داده وظیفه دارند تا عمیقاً داده‌ها را درک و تجزیه‌وتحلیل کنند و بینش‌های عملی از آن‌ها ارائه کنند. در یک محیط کسب‌وکار، آنان در تیم‌های متعددی کار می‌کنند تا تجزیه‌وتحلیل قوی را ارائه کنند. این به‌معنای توسعه استراتژی‌هایی برای جمع‌آوری و پاکسازی داده‌ها از طیف وسیعی از منابع است. پس از سازماندهی و کاوش این داده‌ها، آنان می‌توانند راه‌حل‌هایی ایجاد کنند و یافته‌های خود را به تصمیم‌های عملی تبدیل کنند.

دانشمندان داده اغلب با متخصصان دیگر، ازجمله مهندسان داده، تحلیلگران داده، توسعه‌دهندگان اپلیکیشن و سهامداران تجاری کار می‌کنند.

اگر علاقه‌مندید درمورد دانشمندان داده و وظایفی که دارند بیشتر بدانید، این مطلب را مطالعه کنید:

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

چرا دانشمند داده شویم؟

دلیل‌های زیادی وجود دارد که چرا لازم است شغلی در علم داده را دنبال کنیم. علم داده یا دیتا ساینس (Data Science) صنعتی است که می‌تواند بسیار ثمربخش باشد و محیطی از نظر فکری چالش‌برانگیز و محرک فراهم کند. دانشمندان داده باید از آخرین روندها و پیشرفت‌های فناوری جلوتر باشند و در یک محیط اغلب پویا کار کنند؛ بنابراین، اگر از نظر فکری کنجکاو هستید، ذهن تحلیلی دارید و عاشق کار با داده‌ها و فناوری هستید، تبدیل‌شدن به یک دانشمند داده می‌تواند برای شما مناسب باشد.

علاوه‌براین فرصت‌های زیادی برای دانشمندان داده با استعداد در بازار کار وجود دارد. داده‌های statista نشان می‌دهد که انتظار می‌رود بازار کلان داده (Big Data) در سال‌های آینده رشد چشمگیری داشته باشد؛ پیش‌بینی می‌شود که ارزش آن در سال ۲۰۲۷ به ۱۰۳ میلیارد دلار در مقایسه با ۷۰ میلیارد دلار در سال ۲۰۲۲ برسد.

به‌طور مشابه، اداره‌ی آمار کار ایالات‌متحده افزایش ۳۶ درصدی مشاغل صنعت علم داده را میان سال‌های ۲۰۲۱ تا ۲۰۳۱ پیش‌بینی می‌کند که بسیار بالاتر از میانگین ملی ۴ درصدی است.

این رشد در محبوبیت مشاغل علم داده منعکس شده است، به‌طوری که سازمان‌هایی مانند US News & World Report دانشمند داده را به‌عنوان سومین شغل برتر در فناوری، ششمین شغل برتر در مشاغل STEM و ششمین شغل برتر در کل رتبه‌بندی کردند. به‌طور مشابه، Glassdoor آن را به‌عنوان سومین شغل برتر در آمریکا برای سال ۲۰۲۲ رتبه‌بندی کرده است.

چگونه به یک متخصص داده تبدیل شویم؟

احتمالاً مشتاق هستید که سفر خود را برای تبدیل‌شدن به یک دانشمند داده آغاز کنید، اما سؤال اینجاست که از کجا شروع کنیم؟ در ادامه ما ۷ قدم را که برای تبدیل‌شدن به یک متخصص داده یا دانشمند داده از ابتدا باید در نظر بگیرید بازگو کرده‌ایم.

قبل از آنکه این مراحل را بررسی کنید، لازم است بدانید نیازمندی‌های دانشمند داده به عوامل مختلفی بستگی دارد. معمولاً شرکت‌های مختلف ممکن است روی برخی مهارت‌ها تمرکز بیشتری کنند و برخی از مهارت‌های دیگر را از شما نخواهند. ما در این بخش با درنظر‌گرفتن متداول‌ترین نیازمندی‌های این حوزه مراحل تبدیل‌شدن به یک متخصص داده را توضیح داده‌ایم.

۱. آماده‌سازی داده (Data Wrangling)، تجسم داده و گزارش‌دهی را بیاموزید!

همان‌طور که برای تبدیل‌شدن به یک دانشمند داده کار می‌کنید، اغلب با مجموعه داده‌های بزرگ و پیچیده‌ای روبه‌رو می‌شوید. برای درک این اطلاعات (برای خود و دیگران) باید یاد بگیرید که چگونه با آن برخورد کنید. اینجاست که مهارت در آماده‌سازی داده (data wrangling) به کار می‌آید. اینجاست که داده‌های خام را پاکسازی، سازماندهی و به قالبی تبدیل می‌کنید که بتوانید آن‌ها را تجزیه‌وتحلیل کنید و از آن‌ها نتیجه بگیرید.

ابزارهای مختلفی وجود دارد که می‌توانید از آن‌ها برای آماده‌سازی داده‌ها استفاده کنید، اما کتابخانه‌هایی مانند Pandas در پایتون اغلب گزینه‌های اصلی هستند. وقتی نوبت به ارائه نتیجه تجزیه‌وتحلیل می‌رسد، باید بر گزارش‌دهی و تجسم داده‌ها مسلط باشید. می‌توانید درباره برخی از بهترین ابزارهای تجسم داده اطلاعات بیشتری کسب کنید که بسته به هدف نهایی شما طیف وسیعی از گزینه‌ها را در اختیارتان قرار می‌دهد.

۲. روی مهارت‌های آمار و ریاضی خود کار کنید!

درحالی‌که لزوماً به مدرکی که این حوزه‌ها را پوشش می‌دهد نیاز ندارید، به دانش عملکردی این حوزه‌ها نیاز دارید. به‌طور کلی، شما باید حوزه‌هایی مانند حساب دیفرانسیل و انتگرال، جبر خطی و آمار را یاد بگیرید. یادگیری حساب دیفرانسیل و انتگرال می‌تواند به شما کمک کند تا ایجاد الگوریتم‌های بهینه‌سازی برای یادگیری ماشین را یاد بگیرید؛ البته توابعی در پایتون و R وجود دارد که می‌تواند حساب دیفرانسیل و انتگرال را برای شما انجام دهد، اما دانستن این مفهوم‌ها می‌تواند در درک عملکرد مدل‌ها به شما کمک کند. به‌عنوان یک مثال خاص، درک موضوعی مانند گرادیان کاهشی (Gradient Descent) می‌تواند به شما در اندازه‌گیری تغییر در خروجی یک تابع در هنگام تغییردادن ورودی‌ها کمک کند که درنتیجه می‌تواند به اصلاح مدل‌های یادگیری ماشین کمک کند.

۳. کدنویسی را یاد بگیرید!

یکی از مهم‌ترین مهارت‌هایی که در حوزه علم داده به آن نیاز دارید کدنویسی است. لازم است دست‌کم مهارت کار با یکی از زبان‌های برنامه‌نویسی محبوب و فراگیر در حوزه دیتا ساینس را به‌خوبی یاد بگیرید. از میان این زبان‌ها محبوب‌ترین آن‌ها پایتون است. در رتبه دوم زبان R قرار دارد؛البته کار با داده به معنای کار با پایگاه‌های داده نیز است؛ بنابراین SQL یکی دیگر از زبان‌های برنامه‌نویسی ضروری برای دانشمندان داده است. خوشبختانه زمانی که پایتون و R را یاد بگیرید، یادگیری این زبان خیلی راحت خواهد بود.

۴. تجربه کسب کنید، تمرین کنید و با دانشمندان داده‌ی همکار ملاقات کنید!

مانند هر شغل دیگری، برای تبدیل‌شدن به یک دانشمند داده، تا حد امکان به تجربه و تمرین نیاز دارید. خوشبختانه راه‌های زیادی وجود دارد که می‌توانید با جامعه‌ی علم داده درگیر شوید، روی پروژه‌ها کار کنید و مهارت‌های علم داده خود را توسعه دهید. بهترین گزینه این است که شروع به کار روی پروژه‌هایی کنید که خودتان تعریف کرده‌اید یا از وب‌سایت‌هایی مثل Kaggle  کمک بگیرید.

۵. با یادگیری ماشین و یادگیری عمیق آشنا شوید!

یکی از مهم‌ترین مهارت‌هایی که در اکثر مواقع از شما به‌عنوان یک متخصص داده انتظار می‌رود آشنایی با تکنیک‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است؛ به‌این دلیل که امروزه این تکنیک‌ها به‌طرز چشمگیری در علم داده کاربرد دارند؛ بنابراین شما باید کاملاً با مباحث تئوری این حوزه‌ها آشنا باشید و البته با مدل‌های مختلف یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را کار کرده باشید. پس مطمئن شوید که وقت کافی برای آشنایی با این حوزه‌ها گذاشته‌اید.

برای شروع آشنایی با یادگیری ماشین این مطلب را مطالعه کنید:

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

۶. یک دوره کارآموزی بگذرانید یا برای کار درخواست دهید!

هنگامی که تمامی مهارت‌های ذکرشده در بالا را توسعه دادید، لازم است به‌طور حرفه‌ای این مهارت‌ها را به کار بگیرید. هنگامی که مطمئن شدید مهارت‌های دانشمند داده موردنیاز برای برآورده‌کردن انتظارات یک نقش را دارید، می‌توانید برای کارآموزی یا شغل اقدام کنید.

۷. جامعه علم‌داده را دنبال کنید و با آن درگیر باشید!

اگر می‌خواهید یک دانشمند داده شوید، باید با این صنعت پرسرعت به‌روز شوید. هیچ راه بهتری برای مطلع‌ماندن از پیشرفت‌های علم داده به‌جز درگیربودن با جامعه علم داده وجود ندارد. علاوه بر وب‌سایت‌های رسانه‌های اجتماعی، مانند لینکدین، توییتر ودیسکورد، انواع وب‌سایت‌ها، وبلاگ‌ها و رهبران علم داده وجود دارند که می‌توانید آن‌ها را دنبال کنید. به دنبال افرادی بگردید که به همان زمینه‌هایی که شما علاقه‌مند هستید علاقه‌مندند. به دنبال مشاوره باشید و در بحث‌ها مشارکت کنید و با آنچه در حال وقوع است درگیر شوید.

جمع‌بندی

در این مطلب به‌طور مختصر به وظیفه‌های دانشمند داده و اینکه چرا لازم است یک متخصص داده باشیم یا مهارت کار با داده را یاد بگیریم توضیح دادیم؛ گام‌هایی را هم تعریف کردیم که می‌توانید اطمینان حاصل کنید با دنبال‌کردن آن‌ها به یک متخصص داده یا دانشمند داده تبدیل می‌شوید. این را در نظر بگیرید که شروع یادگیری علم داده ممکن است کمی سخت به نظر برسد؛ کافی است سعی نکنید تمامی مهارت‌های لازم را در زمان کوتاهی یاد بگیرید. به خود زمان دهید و گام‌به‌گام جلو بروید.

با کافه‌تدریس متخصص داده شوید!

کافه‌تدریس به‌صورت تخصصی به‌روزترین آموزش‌های علم داده را در قالب کلاس‌های آنلاین و ویدئوهای آموزشی در اختیار شما قرار می‌دهد. این آموزش‌ها به شما کمک می‌کند در هر نقطه‌ی جغرافیایی که هستید به کامل‌ترین آموزش علم داده دسترسی داشته باشید و در مسیر تبدیل‌شدن به دیتا ساینتیست قدم بردارید.

برای آشنایی با کلاس‌های آنلاین و ویدئوهای آموزشی علم داده روی این لینک کلیک کنید:

دوره جامع آموزش علم داده (Data Science)