چگونگی ورود به علم داده شویم پرسش بسیاری از علاقه‌مندان به این حوزه است. همه‌گیری کووید-۱۹ تحول دیجیتال را در تمامی صنایع تسریع کرده است؛ به‌این ترتیب، سازمان‌ها بیش از هر زمان دیگری داده تولید می‌کنند و نیاز به دانشمندان داده در هیچ زمانی بیشتر از این نبوده است. براساس گزارش مشاغل نوظهور ۲۰۲۰ LinkedIn، دانشمند داده سومین شغل با سریع‌ترین رشد در بازار است (۳۷ درصد رشد سالانه) که فقط پس از دیگر مشاغل داده، مانند مهندس رباتیک و متخصص هوش مصنوعی، قرار دارد. به نظر نمی‌رسد که این رشد در آینده کند شود؛ زیرا اداره آمار ایالات متحده فقط تا سال ۲۰۲۶، ۱۱.۵ میلیون شغل جدید در علم داده را گزارش کرده است. در این مطلب به علم داده، انواع فرصت‌های شغلی در این حوزه و برخی از بهترین شیوه‌ها برای ورود به دنیای علم داده نگاهی دقیق‌تر می‌اندازیم.
علم داده دقیقاً چیست؟
به‌طور خلاصه، علم داده یک حوزه میان‌رشته‌ای است که برنامه‌نویسی، آمار، هوش مصنوعی و تخصص موضوعی تجاری را ترکیب می‌کند که به دنبال استخراج بینش معنادار از داده‌هاست. علم داده مسئول ارائه برخی از ارزشمندترین و قابل مشاهده‌ترین برنامه‌های کاربردی در زندگی ماست.
در اینجا به چند مورد از موارد استفاده آن اشاره می‌کنیم که دانشمندان داده به‌طور منظم روی آن‌ها کار می‌کنند:
موتورهای توصیه‌گر
یکی از رایج‌ترین کاربردهای علم داده موتورهای توصیه‌ای است که در برنامه‌های سرگرمی، مانند Netflix، Spotify یا Youtube، مشاهده می‌کنید.
پیش‌بینی سری زمانی
چه قیمت سهام، چه فروش یا پیش‌بینی مصرف انرژی باشد، دانشمندان داده به‌طور منظم با داده‌های سری زمانی کار می‌کنند و موقعیت‌های مختلف را پیش‌بینی می‌کنند.
مدیریت زنجیره‌ی تأمین
دانشمندان داده با استفاده از داده‌ها برای بهینه‌سازی برنامه‌ریزی عرضه‌وتقاضا، بهبود فرآیندهای حمل‌ونقل و موارد دیگر، مدیریت زنجیره‌ی تأمین را بهبود می‌دهند.
داشبوردها و تجزیه‌وتحلیل
دانشمندان داده به تصمیم‌گیرندگان کمک می‌کنند تا تصمیم‌های بهتری بگیرند. یک راه کلیدی برای انجام‌دادن این کار این است که با استفاده از داشبورد، بینش‌هایی را که تابه‌حال استخراج نشده‌اند از داده‌ها کشف کنند.
با علم داده و کاربردهایش بیشتر آشنا شوید.
انواع مختلف مشاغل دیتا ساینس
علم داده اغلب به‌عنوان یک اصطلاح کلی برای هر نوع کار مرتبط با داده استفاده می‌شود؛ به‌این ترتیب، طیفی از نقش‌ها در این حوزه وجود دارد که همه به‌یک اندازه هیجان‌انگیز و مهم هستند. در ادامه رایج‌ترین عنوان‌های شغلی را که می‌توانید در علم داده بیابید بررسی می‌کنیم:
دانشمند داده
دانشمندان داده بینش‌های معنی‌داری را که از داده‌های یک سازمان کشف شده است بررسی، استخراج و گزارش می‌کنند. آنان این بینش‌ها را به ذی‌نفعان غیرفنی انتقال می‌دهند و جریان‌های کاری یادگیری ماشین و نحوه‌ی پیوند آن‌ها با برنامه‌های تجاری را درک می‌کنند. دانشمندان داده از طیف گسترده‌ای از مهارت‌های فنی برای انجام‌دادن وظایف خود استفاده می‌کنند و از ابزارهایی مانند Python، R، SQL و موارد دیگر استفاده می‌کنند.
با دانشمند داده بیشتر آشنا شوید.
تحلیلگر داده
تحلیلگران داده مسئول تجزیه‌وتحلیل داده‌ها و گزارش از بینش دریافتی از تجزیه‌وتحلیل خود هستند. آنان درک عمیقی از گردش کار تجزیه‌وتحلیل داده‌ها دارند و بینش خود را از طریق ترکیبی از ابزارهای کدنویسی و غیرکدنویسی، مانند Python، R، SQL، Tableau یا Power BI، گزارش می‌کنند.
پیشنهاد می‌کنیم با تفاوت دانشمند داده با تحلیلگر داده و مهندس داده را بشناسید.
مهندس یادگیری ماشین
مهندسان یادگیری ماشین مسئول توسعه‌ی سیستم‌های یادگیری ماشین هستند. آنان پیش‌بینی‌هایی را از داده‌ها با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین برای حل مشکلاتی، مانند ریزش مشتری و ارزش طول عمر مشتری، استخراج می‌کنند. آنان مسئول استقرار این مدل‌ها برای استفاده سازمان هستند.
پیشنهاد می‌کنیم با مسیر شغلی یادگیری ماشین آشنا شوید.
ورود به علم داده از کجاست؟
درحالی‌که هیچ رویکرد یکسانی برای ورود به علم داده وجود ندارد، در اینجا چند نکته وجود دارد که می‌تواند شما را در مسیر درست سوق دهد.
تحصیلات
بیشتر نقش‌های علم داده برای ورود نیاز به حداقل مدرک لیسانس دارند. مهم‌تر از آن، نشان‌دادن مهارت‌های لازم برای کار با زبان‌های برنامه‌نویسی، آمار و یادگیری ماشین بسیار مهم است. گزینه‌ها در اینجا از آموزش سنتی در دانشگاه گرفته تا ارائه‌کنندگان آموزش آنلاین و بوت‌کمپ‌ها را شامل می‌شود.
نمایش نمونه‌کاری از پروژه‌ها
یکی از بهترین راه‌ها برای به‌نمایش‌گذاشتن دانش و مهارت‌های خود ازطریق مجموعه‌ای از پروژه‌هاست. بهترین پورتفولیوها کارهایی روی مجموعه‌داده‌هایی را شامل است که واقعاً برای کار روی آن‌ها علاقه‌مند بوده‌اید، نه در مجموعه‌ی داده‌های شناخته‌شده‌ای مانند تایتانیک یا MNIST.
دریافت پایان‌دوره را در نظر بگیرید!
پایان دوره‌ها راهی عالی برای تکمیل نمونه کارها و اثبات مهارت‌های شما هستند؛ بنابراین شرکت در دوره‌های مختلف و داشتن پایان‌دوره می‌تواند کمک بزرگی باشد.
تجربه کسب کنید!
یک راه عالی برای متقاعدکردن مدیران استخدام درمورد مهارت‌های خود این است که ثابت کنید قبلاً کار را انجام داده‌اید. شما می‌توانید این کار را ازطریق دوره‌های کارآموزی، استخدام موقت، کار آزاد و غیره انجام دهید.
مهارت‌های غیرفنی خود را دوبرابر کنید!
دانش‌آموختگان هنرهای لیبرال، نه‌تنها مهارت‌های نرم عالی را به دست می‌آورند، مهارت‌های تفکر انتقادی و تصمیم‌گیری نیز دارند. مدارک تحصیلی در اقتصاد، روان‌شناسی، جامعه‌شناسی یا حتی روزنامه‌نگاری، همگی، به موفقیت در یک رشته میان‌رشته‌ای مانند علم داده کمک می‌کنند؛ علاوه‌براین، در عصر هوش مصنوعی اخلاقی، مهارت‌های غیرفنی مانند همدلی، گوش‌کردن فعال و تفکر خلاق دارایی‌های بزرگی هستند.
پیشنهاد می‌کنیم با ۷ مهارت لازم برای تحلیلگر داده آشنا شوید.
آینده‌ی علم داده
در طول این مطلب دیدیم که چگونه علم داده برای سازمان‌ها اهمیت دارد و چگونه به رشد آن‌ها کمک می‌کند. این موضوع در آینده قطعاً با شدت بیشتری رشد خواهد کرد؛ بنابراین در آینده نیاز به مهارت‌های داده کاهش نمی‌یابد؛ زیرا فرهنگ داده و ارتقای مهارت برای سازمان‌ها برای ماندن در عصر رقابتی مبتنی بر داده مهم است.
با کافه‌تدریس علم داده را آسان بیاموزید!
دوره علم داده کافه‌تدریس به شما کمک می‌کند هر جای ایران که هستید، به بهترین و کامل‌ترین آموزش دیتا ساینس دسترسی داشته باشید و به‌صورتی هدفمند به علم داده وارد شوید.
کلاس‌های آنلاین علم داده کافه‌تدریس به‌صورت کاملاً تعاملی و مبتنی بر پروژه‌های واقعی دیتا ساینس برگزار می‌شود. طی دو دوره مقدماتی و پیشرفته علم داده کافه‌تدریس شما به‌خوبی برای ورود به علم داده و بازار کار آن آماده می‌شوید.
برای آشنایی با دوره علم داده کافه‌تدریس روی این لینک کلیک کنید: