نگاهی به ۷ نقش شغلی علم داده

۷ نقش‌ شغلی علم داده که ترند بازار هستند، کدام‌اند؟‌ برخی فکر می‌کنند که بعد از ورود به حوزه علم‌داده تنها شغلی که می‌توان به سراغ آن رفت دانشمند داده یا همان Data Scientist  است. البته که یکی از نقش‌های شغلی پیش‌رو در این حوزه دانشمند داده است، اما شما بعد از یادگیری کار با داده می‌توانید در شغل‌های مختلفی ایفای نقش کنید. ما در این مطلب، ضمن معرفی نقش‌های شغلی حوزه علم داده، به صورت کلی این حوزه را معرفی می‌کنیم تا درنهایت به این موضوع برسیم که آیا دنبال‌کردن علم داده به‌عنوان یک حرفه ارزش دارد یا خیر؟ اگر علاقه‌مند هستید، حتما تا انتهای مطلب ما را دنبال کنید.

علم داده چیست؟

به‌گفته IBM علم داده (Data Science) یک رویکرد چندرشته‌ای برای استخراج بینش عملی از حجم زیاد و روزافزون داده‌های جمع‌آوری و ایجاد‌شده‌ی سازمان‌های امروزی است. این رشته معمولاً به علوم کامپیوتر و مهارت‌های علمی محض نیاز دارد؛ زیرا دانشمندان داده (Data Scientists) روش‌های علمی را در رویکرد خود به کار می‌برند و از تجزیه‌و‌تحلیل پیش‌بینی‌کننده (Predictive Analysis) و هوش مصنوعی (Artificial Intelligence)  برای استخراج بینش از داده‌ها استفاده می‌کنند. امروزه اغلب کسب‌وکارها و سازمان‌ها از علم داده به‌عنوان یک اصطلاح فراگیر برای فرایند رسیدگی به حجم زیادی از داده‌ها، اعم از آماده‌سازی، پاک‌سازی، تجزیه‌وتحلیل یا تجسم داده‌ها برای آشکارکردن الگوهای موجود در آن‌ها استفاده می‌شود.

۷ نقش‌ شغلی علم داده ترند بازار

حال که با تعریف علم‌داده یا دیتا ساینس آشنا شدیم، بهتر است به سراغ برخی از مشاغل علم داده برویم که می‌توان آن‌ها را دنبال کرد.

دانشمند داده (Data Scientist)

دانشمند داده یک نقش شغلی علم داده بسیار محبوب است. دانشمندان داده باید بتوانند ریاضیات، آمار و روش‌های علمی را به کار گیرند. علاوه بر استفاده از ابزارها و تکنیک‌های متعدد برای پاک‌سازی و آماده‌سازی داده‌ها و همین‌طور انجام‌دادن تجزیه‌و‌تحلیل پیش‌بینی‌کننده و هوش مصنوعی، باید توضیح دهند که چگونه می‌توان از این نتیجه‌ها برای ارائه راه‌حل‌های مبتنی بر داده برای مشکلات تجاری استفاده کرد. آن‌ها به مهارت‌های فنی بسیار بیشتری، در مقایسه با تحلیلگران داده، نیاز دارند.
برای مطالعه بیشتر درباره‌ی وظایف دانشمند داده و نحوه‌ی تبدیل‌شدن به یک دانشمند داده این مطلب را مطالعه کنید:‌

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

تحلیلگر داده (Data Analyst)

تحلیلگران داده برای دست‌یابی به نتیجه‌های معنادار برای سازمان‌ها داده‌های آماری را جمع‌آوری و تجزیه‌وتحلیل می‌کنند و پردازش آن‌ها انجام می‌دهند. آن‌ها مجموعه داده‌های بزرگ را به‌اشکال قابل‌استفاده، مانند گزارش‌ها یا ارائه‌ها، تبدیل و دست‌کاری می‌کنند. همچنین آن‌ها، با بررسی الگوهای مهم و جمع‌آوری بینش‌هایی از داده‌ها، به فرایند تصمیم‌گیری کمک می‌کنند و سپس می‌توانند به‌طور مؤثر با رهبران سازمانی ارتباط برقرار کنند تا در تصمیم‌گیری‌های تجاری کمک کنند.

مهندس داده (Data Engineer)

مهندس داده نقش شغلی علم داده دیگری است که بیشتر افراد سمت آن می‌روند. مهندسان داده مسئول آماده‌سازی، پردازش و مدیریت داده‌های جمع‌آوری شده و ذخیره‌شده برای استفاده‌های تحلیلی یا عملیاتی هستند. مانند مهندسان سنتی، مهندسان داده پایپلاین داده را ایجاد و نگهداری می‌کنند که داده‌ها را از یک سیستم به سیستم دیگر متصل می‌کنند و اطلاعات را برای دانشمندان داده قابل‌دسترس می‌کند؛ به‌همین دلیل، مهندسان داده ملزم به درک چندین زبان برنامه‌نویسی مورداستفاده در علم داده، مانند Python و R و SQL هستند.

برای آشنایی بیشتر با مهندس داده و وظیفه‌های آن به این لینک مراجعه کنید:‌

مهندس داده کیست و چه مهارت ها و وظایفی دارد؟

معمار داده (Data Architect)

معماران داده عمدتاً طرح‌هایی را برای سیستم‌های مدیریت داده طراحی و ایجاد می‌کنند؛ مهندسان داده سپس آن‌ها را می‌سازند. آنان مسئول تجسم و طراحی فریم‌ورک مدیریت داده یک سازمان هستند؛ علاوه‌براین، معماران داده عملکرد سیستم‌های موجود را بهبود می‌بخشند و مطمئن می‌شوند که برای مدیران پایگاه داده و تحلیلگران قابل‌دسترس هستند.

توسعه‌دهنده هوش تجاری (BI)

توسعه‌دهندگان BI مهندسان متخصصی هستند که از ابزارهای نرم‌افزاری برای تبدیل داده‌ها به بینش‌های مفیدی استفاده می‌کنند که به تصمیم‌گیری‌های تجاری کمک می‌کند. آن‌ها مسئول ساده‌کردن اطلاعات فنی برای همه افراد دیگر در شرکت هستند تا به‌راحتی آن‌ها را درک کنند. به‌طور خلاصه، آنان گزارش‌هایی حاوی داده‌هایی را که با استفاده از ابزارهای هوش تجاری پیدا می‌کنند، ایجاد و اجرا می‌کنند و اطلاعات را به اصطلاحات عامیانه‌تر تبدیل می‌کنند.

آماردان (Statistician)

نقش شغلی علم داده دیگری که می‌توان به آن اشاره کرد آماردان است. با توجه به اینکه آمار یکی از پایه‌های اصلی علم داده است، بسیاری از آماردانان می‌توانند به‌راحتی به حوزه علم داده وارد شوند. آمارگیران عمدتاً مسئول جمع‌آوری و مدیریت داده‌ها هستند. آنان تصمیم می‌گیرند که به چه داده‌هایی نیاز دارند و چگونه آن‌ها را جمع‌آوری کنند؛ علاوه‌براین آزمایش‌ها را طراحی می‌کنند، داده‌ها را تجزیه‌وتحلیل و تفسیر می‌کنند و نتیجه‌ را گزارش می‌کنند.

مهندس یادگیری ماشین (Machine Learning Engineer)

مهندسان یادگیری ماشین گروه دیگری از مهندسین متخصص هستند که بر تحقیق، ساخت و طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) برای خودکارسازی مدل‌های پیش‌بینی متمرکز هستند. اساساً آنان الگوریتم‌هایی را توسعه می‌دهند که از داده‌های ورودی استفاده می‌کنند و از مدل‌های آماری برای پیش‌بینی خروجی استفاده می‌کنند، درحالی‌که به‌طور مداوم خروجی‌ها را با در دسترس قرارگرفتن داده‌های جدید به‌روزرسانی می‌کنند.

برای آشنایی با یادگیری ماشین و الگوریتم‌های آن، پیشنهاد می‌کنیم این مطلب را مطالعه کنید:‌

یادگیری ماشین چیست و چگونه کار می‌کند؟

کدام نقش شغلی علم داده بهتر است؟‌

حال که با برخی از نقش‌های شغلی علم داده آشنا شدید، احتمالاً دوست دارید بدانید کدام‌یک می‌تواند انتخاب بهتری برای شما باشد. به‌طور کلی، شما می‌توانید با توجه به وظیفه‌های هر یک از این نقش‌ها انتخاب نهایی خود را انجام دهید. درمورد اینکه کدام‌یک از این‌ها تقاضای بیشتری دارند یا به‌اصطلاح بازارکار بهتری دارند، یک جست‌وجوی ساده آنلاین می‌تواند به شما ایده دهد که کدام‌یک از مسیرهای شغلی علم داده بیشترین تقاضا را دارد. نموداری که در ادامه آمده است فرصت‌های شغلی را در هر مسیر شغلی براساس وب‌سایت Indeed USA تا ۸ دسامبر ۲۰۲۱ نشان می‌دهد.

به نظر می رسد معمار داده، به‌دلیل اهمیت آن در ایجاد سیستم‌های مدیریت داده که دیگر متخصصان علم داده از آن استفاده می کنند، بیشترین تقاضا را در مسیر شغلی علم داده داشته باشد. با توجه به اهمیت استفاده از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی نتایج در بسیاری از شرکت‌های فناوری، موقعیت بعدی در فهرست مهندس یادگیری ماشین است. کمترین تقاضا را آماردانان دارند، عمدتاً به‌این دلیل که بسیاری از آماردانان سنتی اکنون در حال تبدیل‌شدن به دانشمندان داده هستند. انتظار می‌رود این روند با توجه به اینکه برای آماردانان حرکت از آمار به علم داده آسان است ادامه یابد؛ زیرا آنان قبلاً دانش اساسی لازم برای تبدیل‌شدن به یک دانشمند داده کامل را دارند.

روند رشد علم داده کند نمی‌شود!

حوزه علم داده در دهه ۲۰۱۰ محبوبیت زیادی پیدا کرد، به‌ویژه زمانی که هاروارد بیزینس ریویو (Harvard Business Review) «دانشمند داده» به‌عنوان «جذاب‌ترین شغل قرن بیست و یکم» معرفی کرد؛ به‌قدر محبوب شد که عنوان «دانشمند داده» به یک عبارت رایج و مرسوم تبدیل شد. اصطلاح «جذاب‌ترین شغل» بیشتر به این اشاره می‌کند که چگونه دانشمندان داده، نه‌تنها موردتقاضا هستند، استخدام آنان گران است و نگهداری‌شان دشوار است. درحالی‌که هیچ شکی وجود ندارد که علم داده امروزه بسیار محبوب است، سؤال بهتر این است که آیا در آینده نیز این محبوبیت باقی خواهد ماند؟

براساس پیش‌بینی‌های اشتغال به نظر می‌رسد که چنین است. داده‌های پیش‌بینی‌های استخدامی ۲۰۲۰-۲۰۳۰ اداره آمار کار ایالات‌متحده نشان می‌دهد که مشاغل علم داده که شامل آمار، علم داده و دگیر مشاغل مبتنی بر ریاضی و علم، مانند مهندسی داده،‌ می‌شود نرخ رشد بسیار بالایی را نشان خواهند داد. این شکل نشان می‌دهد که چگونه آماردانان، دانشمندان داده و دیگر شغل‌های علوم ریاضی دربرابر دیگر شغل‌های با رشد پیش‌بینی‌شده بالا قرار می گیرند:

علم داده، یک رشته واقعا گران‌قیمت!

یکی از دلیل‌های اصلی محبوبیت علم داده این است که یکی از پردرآمدترین شغل‌های جهان است. شکل زیر محدوده حقوق ۱۰ شغل مختلف، ازجمله دانشمندان داده و تحلیلگران داده، را در شهر نیویورک نشان می‌دهد. این داده‌ها از Teleport، وب‌سایتی که داده‌های مربوط به شرایط زندگی (برای مثال، حقوق) را در شهرهای مختلف جمع آوری می کند، به دست آمده است.

طبق گزارش Teleport، دانشمندان داده چهارمین بالاترین میانگین حقوق سالانه را در شهر نیویورک با ۱۱۴،۱۰۵ دلار داشته‌اند، درست پس از مدیران سطح C و کارکنان پزشکی. این به‌خوبی نشان می‌دهد که این شغل چقدر سودآور است. شغل‌هایی مانند تحلیلگر داده، اگرچه به‌اندازه موقعیت‌های علم داده پرسود نیستند، هنوز هم نباید نادیده گرفته شوند. با میانگین دستمزد سالانه ۶۱،۸۱۸ دلار، تحلیلگران داده هنوز در حدود متوسط ​​درآمد خانوار در شهر نیویورک درآمد دارند.

بازارکاری همیشه در حال رشد

یکی دیگر از دلیل‌های اصلی محبوبیت علم داده به‌این دلیل است که چگونه سازمان‌ها این روزها اصول علم داده را در عملیات روزمره خود ادغام می‌کنند. نمودار زیر ۱۰ صنعت برتر را نشان می‌دهد که علم داده را در کار خود دخالت می‌دهند. داده‌های نمونه ۸۰۰۰ شرکت مبتنی بر علم داده از Diffbot، بزرگ‌ترین نمودار دانش جهان استخراج شده است:

جای تعجب نیست که شرکت‌های نرم افزاری، ازجمله شرکت‌های فناوری مانند گوگل، اپل و اوبر، در صدر قرار گرفته‌اند. از این گذشته، رشد استثنایی بیگ‌دیتا  (Big Data) به‌دلیل ایجاد اینترنت است که ارتباط تنگاتنگی با نرم‌افزار و فناوری دارد. علم داده پردازش بسیاری از اطلاعات با استفاده از ابزارها و فناوری‌های مختلف است. شرکت‌های خدمات مالی در رتبه بعدی در فهرست قرار دارند که با ظهور شرکت‌های فین‌تک (Fin Tech) به وجود آمده است. شرکت‌های فین‌تک که ترکیبی از شرکت‌های «مالی» و «فناوری» هستند فناوری و نوآوری را در خدمات و پیشنهادهای خود ادغام می‌کنند تا ارائه خود را به مشتریان بهبود بخشند و خدمات مالی سنتی را مختل کنند. از آنجا که این کار شامل مدیریت حجم وسیعی از داده‌ها مانند اطلاعات مشتری می‌شود، شرکت‌های خدمات مالی به این نتیجه رسیده‌اند که ابزارهای علم داده برای کمک به ساده‌سازی و بهینه‌سازی فرایندهای خود و بهبود خدمات خود ظرفیت خوبی دارند.

آیا علم داده ارزش دنبال‌کردن حرفه‌ای را دارد؟

با تمامی آنچه گفته شد، پاسخ قطعی بله است! اینکه کدام مسیر شغلی خاص علم داده را باید دنبال کنید، در درجه اول، به نقاط قوت فردی و علاقه‌مندی‌های عمومی شما بستگی دارد. مهم این است که هر یک از شغل‌های ذکرشده مطمئناً ارزشمند هستند. به‌طور کلی علم‌داده، یک مسیر شغلی بسیار پرسود است و به نظر می‌رسد هیچ نشانه‌ای از کاهش سرعت رشد از نظر محبوبیت را نشان نمی‌دهد. علم داده به شکل‌دهی و تأثیرگذاری بر نحوه عملکرد کسب‌وکارها و سازمان‌ها برای سال‌های آینده ادامه خواهد داد.

علم داده را آسان بیاموزید!

اگر ورود به حوزه علم داده و دیتا ساینس برای شما جذاب است و دوست دارید در بازارکار جذاب این حوزه فعال شوید، همین حالا می‌توانید دست‌به‌کار شوید و قدم‌های ابتدایی را بردارید.

کلاس‌های آنلاین و ویدئوهای آموزشی کافه‌تدریس به شما کمک می‌کند با به‌روزترین و کامل‌ترین آموزش علم داده و دیتا ساینس دسترسی داشته باشید.

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

دوره جامع آموزش علم داده (Data Science)