۱۰ مهارت لازم برای دیتا ساینتیست یا دانشمندان چیست؟ همه‌گیری کووید-۱۹ دیجیتالی‌شدن جوامع ما را تسریع بخشید. این امر رشد مداوم حجم داده‌ها را رقم زد. داده‌ها ما را آگاه‌تر می‌کنند و می‌توانند به بهبود فرایندهای تصمیم‌گیری کسب‌و‌کارها، دولت‌ها و شهروندان کمک کنند؛ اما برای تبدیل داده‌ها به اطلاعات مرتبط به افراد حرفه‌ای در مدیریت، تجزیه‌وتحلیل و استخراج بینش از این داده‌ها نیاز داریم. این‌جا همان‌جایی است که مهارت‌های علم داده وارد میدان می‌شوند.
نیاز به مهارت‌های دانشمند داده
پیش‌بینی می‌شود که بازار جهانی بیگ‌دیتا تا سال ۲۰۲۷ به ۱۰۳میلیارد دلار افزایش یابد که بیش از دو برابر اندازه بازار آن در سال ۲۰۱۸ است؛ به‌عبارت دیگر، کلان‌داده یا بیگ‌دیتا یک تجارت بزرگ است. به‌رغم افزایش تقاضا، شرکت‌ها در سراسر جهان از کمبود متخصصان داده‌های واجد شرایط رنج می‌برند.
یکی از دلایل این کمبود مشکلاتی است که شرکت‌ها در یافتن دانشمندان داده با مجموعه مهارت‌های مناسب با آن مواجه هستند. این تعجب‌آور نیست؛ زیرا دانشمندان داده متخصصانی هستند با مهارت‌های متنوع که معمولاً در یک فرد یافت نمی‌شود؛ به‌همین دلیل است که دانشمندان داده اغلب به‌عنوان «تک‌شاخ» یا «یونیکورن» نامیده می‌شوند.
اینجاست که دانستن پاسخ این پرسش اهمیت بیشتری پیدا می‌کند: مهم ترین مهارت لازم برای دیتا ساینتیست ها چیست؟ این سوال مهمی است که افراد مشتاق داده که به دنبال تقویت چشم‌انداز شغلی خود هستند لازم است بدانند.
ٖدانشمندان داده متخصصان چندوجهی و همه‌کاره هستند. با توجه به ماهیت مسئولیت‌های آنان، به مجموعه‌ای متعادل از مهارت‌های فنی و مهارت‌های رهبری نیاز دارند. این مطلب به مهارت‌های موردتقاضا در صنعت علم داده می پردازد. اگر به‌تازگی به دنیای علم‌داده وارد شده‌اید یا علاقه‌مندید درمورد مهارت‌های موردنیاز یک دانشمند داده بدانید، تا انتهای این مطلب همراه ما باشید.
۱۰ مهارت لازم برای دیتا ساینتیست ها
در ادامه ۱۰ مهارت لازم برای دیتا ساینتیست شدن را برشمرده‌ایم. بخش اول به مهارت‌های فنی کلیدی برای دانشمندان داده می‌پردازیم و سپس به مهارت‌های نرم می‌رویم.
مهارت‌های فنی دانشمندان داده
مهارت‌های فنی لازم برای دیتا ساینتیست ها و دانشمندان داده از این قرار است:
مهارت پایتون
پایتون یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی است که در چندین شاخص محبوبیت مانند TIOBE Index و PYPL Index رتبه اول را دارد. یکی از دلیل‌های پذیرش آن در سراسر جهان مناسب‌بودن آن برای تسک‌های تجزیه‌وتحلیل داده است. اگرچه در ابتدا برای علم داده ابداع نشده بود، در طول سال‌ها پایتون به پادشاه صنعت علم داده تبدیل شده است.
پایتون با کتابخانه‌های قدرتمند و آماده، مانند Pandas، NumPy و matplotlib، می‌تواند انواع داده‌ها را به‌راحتی تجزیه‌وتحلیل کند، از دستکاری و تمیزکردن داده‌ها گرفته تا تجزیه‌وتحلیل آماری و تجسم داده‌ها، همه را پایتون می‌تواند انجام دهد.
همچنین لازم است بدانید که پایتون در زیررشته‌های پیشرفته علم داده، ازجمله یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، با پکیج‌ها و فریم‌ورک‌های محبوبی مانند scikit-learn، Keras و TensorFlow جادوی لازم را برای ساخت و آموزش الگوریتم‌ها ارائه می‌کند. به‌لطف سینتکس (syntax) آن که بسیار به زبان انگلیسی شبیه است، پایتون یک زبان عالی برای یادگیری برای برنامه‌نویسان تازه‌کار است.
مهارت R
اگر پایتون در علم داده پادشاه باشد، R ملکه است. R در سال ۱۹۹۲ توسعه یافت. این زبان یک زبان برنامه‌نویسی منبع‌باز است که به‌طور خاص برای تجزیه‌وتحلیل آماری و محاسباتی طراحی شده است.
R که به‌طور گسترده در تحقیقات علمی و دانشگاهی و همچنین بخش‌هایی مانند امور مالی و تجارت استفاده می‌شود به شما امکان می دهد انواع مختلفی از تجزیه‌وتحلیل داده را انجام دهید. این امر عمدتاً به‌دلیل مجموعه غنی از پکیج‌های علم داده‌ای است که در شبکه آرشیو جامع (CRAN) موجود است. برخی از محبوب‌ترین کتابخانه‌های R، مانند tidyr، ggplot2 و بخشی از tidyverse، مجموعه‌ای محبوب از ابزارهای علم داده در R را تشکیل می‌دهند.
تقاضا برای برنامه‌نویسان R به‌سرعت در حال رشد است؛ بااین‌حال، در مقایسه با کاربران پایتون، تعداد دانشمندان داده با مهارت‌های R محدودترند؛ درنتیجه، برنامه‌نویسان R جزو پردرآمدترین متخصصان فناوری اطلاعات و علم داده هستند.
آمار و مهارت‌های ریاضی
برای شروع یادگیری علم داده به هیچ پیش‌زمینه ریاضی نیاز ندارید، اما اگر با برخی از مفهوم‌های ریاضی و آماری آشنا نباشید، در حرفه خود جلو نخواهید رفت.
داشتن درک آمار هنگام انتخاب و به‌کارگیری تکنیک‌های مختلف داده، ساخت مدل‌های داده‌ای قوی و درک صحیح داده‌هایی که با آن‌ها سروکار دارید بسیار مهم است.
علاوه بر اصول اولیه ریاضی، باید مدتی را برای یادگیری اصول حساب دیفرانسیل و انتگرال، احتمالات، آمار و جبر خطی صرف کنید. اگر در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین کار می‌کنید، دانستن نظریه بیز(Bayesian Theory) نیز یک مزیت است.
مهارت‌های SQL
SQL (زبان پرس‌وجوی ساختاریافته)، با اینکه از دهه ۶۰ در دسترس است، هنوز یک مهارت ضروری برای دانشمندان داده محسوب می‌شود. SQLابزار استاندارد در صنعت برای مدیریت و برقراری ارتباط با پایگاه‌های داده رابطه‌ای است.
ایگاه داده‌های رابطه‌ای به ما اجازه می‌دهند داده‌های ساختاریافته را در جدول‌ها ذخیره کنیم که ازطریق برخی از ستون‌های مشترک به‌هم‌مرتبط هستند. حجم زیادی از داده در جهان، به‌ویژه داده‌های شرکت‌ها، در پایگاه‌های داده رابطه‌ای ذخیره می‌شوند؛ بنابراین SQL یک مهارت ضروری برای هر دانشمند داده است. خوشبختانه، در مقایسه با پایتون و R، SQL یک زبان ساده و نسبتاً آسان برای یادگیری است.
۵. مهارت‌های تجسم داده
بخش مهمی از کار یک دانشمند داده انتقال یافته‌های تجزیه‌وتحلیل داده است. فقط درصورتی‌که تصمیم‌گیرندگان و ذی‌نفعان نتیجه‌های تجزیه‌وتحلیل داده را درک کنند، داده‌ها می توانند به اقدام‌های کاربردی تبدیل شوند. یکی از مؤثرترین تکنیک‌ها برای دست‌یابی به این هدف تجسم داده است.
تجسم داده استفاده از نمایش‌های گرافیکی داده، مانند نمودارها و نقشه‌ها، را شامل ست. این نمایش‌ها به دانشمندان داده اجازه می‌دهد هزاران ردیف و ستون از داده‌های پیچیده را خلاصه کنند و آن‌ها را در قالبی قابل‌فهم و در دسترس قرار دهند.
ابزارهای زیادی برای ایجاد این تجسم‌ها وجود دارد، ازجمله کتابخانه‌های پایتون مانند matplotlib، کتابخانه‌های R مانند ggplot2 و نرم‌افزارهای محبوب Business Intelligence، مانند Tableau و Power BI.
مهارت‌های یادگیری ماشین
یادگیری ماشین (Machine Learning) یکی از داغ‌ترین موضوع‌ها در علم داده است. یادگیری ماشین شاخه‌ای از هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) است که بر توسعه الگوریتم‌هایی تمرکز می‌کند که انجام‌دادن تسک‌ها را بدون برنامه‌ریزی صریح یاد می‌گیرند.
از توصیه‌های نتفلیکس گرفته تا فیلترهای اینستاگرام، یادگیری ماشین با زندگی روزمره ما عجین شده است. افزایش استفاده از سیستم‌های یادگیری ماشین به افزایش تقاضا برای دانشمندان داده با مهارت‌های یادگیری ماشین می‌انجامد. آمارهای مربوط به سال ۲۰۲۰ نشان می‌دهد که ۸۲ درصد از شرکت‌ها به افرادی با مهارت‌های یادگیری ماشین نیاز دارند.
برای آشنایی بیشتر با یادگیری ماشین و تکنیک‌های مختلف آن روی این مطلب را مطالعه کنید:
یادگیری ماشین (Machine Learning) چیست و چگونه کار می‌کند؟
مهارت‌های یادگیری عمیق
یک قدم فراتر برای متخصصان یادگیری ماشین، یادگیری عمیق (Deep Learning) است. یادگیری عمیق زیرشاخه ای از یادگیری ماشین است که بر الگوریتم‌های قدرتمندی به‌نام شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANNs) که از ساختار و عملکرد مغز انسان الهام گرفته‌اند تمرکز می‌کند.
بیشتر پیشرفت‌های هوش مصنوعی در چند سال اخیر از یادگیری عمیق حاصل شده است. شبکه‌های عصبی در پشت پرده‌ی برخی از برنامه‌های الهام‌بخش، ازجمله اتومبیل‌های خودران، دستیاران مجازی، تشخیص تصویر و ربات‌ها، قرار دارند.
مهارت‌های نرم دانشمند داده
اگرچه توانایی‌های فنی بخش مهمی از مهارت‌های دانشمند داده هستند، اما مهارت‌های نرمی نیز وجود دارد که برای پیشرفت در صنعت به آن‌ها نیاز دارید.
هوش تجاری
داده‌ها چیزی جز اطلاعات نیستند. بدن ما انسان‌ها به‌طور مداوم ازطریق حواس خود اطلاعات جمع‌آوری می‌کند، اما برای درک این اطلاعات، باید معنی و مفهوم آن را درک کنیم. همین امر در هنگام تجزیه‌وتحلیل حجم عظیمی از داده‌ها صدق می‌کند. برای کشف اطلاعات معنادار از داده‌ها، ابتدا باید داده‌هایی را که با آن‌ها سروکار داریم درک کنیم.
علاوه بر مهارت‌های فنی که قبلاً به آن اشاره کردیم، دانشمندان داده همچنین باید یک درک تجاری قوی از بخش یا صنعتی که در آن کار می‌کنند، اعم از مالی، پزشکی، بازاریابی یا موارد دیگر، داشته باشند. این دانش خاص حوزه برای درک داده‌ها و انجام‌دادن تجزیه‌وتحلیل بهتر بسیار مهم است.
مهارت‌های ارتباطی
علم داده فقط ریاضی و برنامه‌نویسی نیست، بلکه درمورد ارائه و انتقال بینش تجزیه‌وتحلیل داده‌ها نیز است. اگر باقی افراد نتیجه‌های یک تجزیه‌وتحلیل را درک نکنند، کار شما به‌عنوان دیتا ساینتیست برای یک شرکت ارزشمند نخواهد بود.
علم داده فقط ریاضی و برنامه‌نویسی نیست، بلکه درمورد ارائه و انتقال بینش تجزیه‌وتحلیل داده‌ها نیز است. اگر باقی افراد نتیجه‌های یک تجزیه‌وتحلیل را درک نکنند، کار شما به‌عنوان دیتا ساینتیست برای یک شرکت ارزشمند نخواهد بود.
مهارت‌های اخلاقی داده
تکنولوژی خنثی است، اما استفاده از آن این‌طور نیست. در سال‌های اخیر، برخی شرکت‌های مبتنی بر داده‌ها برای توسعه شیوه‌ها و برنامه‌هایی که ظرفیت تأثیرگذاری نامطلوب بر مردم و جامعه را دارند در کانون توجه قرار گرفته‌اند. این امر به تضعیف اعتبار واعتماد شهروندان به شرکت‌ها و به‌طور گسترده تر، به فناوری انجامیده است.
برای اطمینان از اینکه داده‌ها به تأثیرات مثبت می‌انجامند، دانشمندان داده باید آگاهی اخلاقی ایجاد کنند. این امر آشنایی با مفهوم‌های مهم مانند حریم خصوصی داده‌ها، سوگیری الگوریتم و حلقه‌های بازخورد و تلاش برای توسعه الگوریتم‌های منصفانه، شفاف و پاسخگو را شامل است.
جمع‌بندی مطالب درباره‌ی مهارت لازم برای دیتا ساینتیست ها
در این مطلب ۱۰ مورد از مهارت‌های دانشمند داده را بررسی کردیم. یادگیری همه آن‌ها می‌تواند چالش‌برانگیز و حتی طاقت‌فرسا باشد، به‌خصوص اگر در ابتدای سفر علم داده خود باشید؛ بااین‌حال نیازی به استرس نیست. تعداد بسیار کمی از دانشمندان داده چنین ابزار کاملی دارند. شما کافی است شروع به یادگیری برخی از مهارت‌های اساسی، ازجمله Python ،R یا SQL و برخی از اصول آماری کنید و به‌تدریج به‌سمت موضوع‌های دیگر بروید.
اما در مرحله بعد چه مهارت‌های دانشمند داده‌ای را باید یاد بگیرید؟ پاسخ دقیقی برای این موضوع وجود ندارد. به‌احتمال زیاد، سفر یادگیری شما به الزامات شغل شما بستگی دارد؛ برای مثال، اگر درنهایت شرکت شما بر یادگیری ماشین تمرکز دارد، باید به سراغ یادگیری تکنیک‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق بروید.
به طور تقریبی چقدر زمان میبره تا به این مهارت ها مسلط بشیم؟
آیا میشه زمان خاصی رو واسش در نظر گرفت؟ یا به شرایط بستگی داره؟
خیلی به خود شما بستگی داره، اینکه چقدر قراره زمان بذارین برای یادگیری و سرعت یادگیری تون چطوره، اما با این‌حال برای اینکه به مرحله‌ای برسین که بتونین توی یه پوزیشن شغلی جونیور یا به عنوان کارآموز کار کنین، حداقل لازمه ۱ سال زمان بذارین.