یادگیری علم داده مناسب چه کسانی است؟

یادگیری علم داده یا Data Science برای چه کسانی مناسب است. علم داده حوزه‌ای است که از رویکردهای علمی برای پردازش داده‌های عظیم موردنیاز استفاده می‌کند. علم داده یا دیتا ساینس به تکنیک‌ها و نظریه‌های علمی مختلفی مربوط می‌شود که از چندین رشته در زمینه‌ی ریاضیات، آمار، علوم کامپیوتر، علم اطلاعات و دانش حوزه به دست می‌آیند. اخیراً علم داده در صنعت تقاضای زیادی داشته است؛ به همین دلیل، دانشجویان و افراد مشغول‌به‌کار در حوزه‌های مرتبط و حتی غیرمرتبط مشتاقانه به مطالعه‌ی موضوع‌های علم داده و یادگیری آن روی آورده‌اند و صنایع شروع به ارتقای مهارت‌های کارکنان خود برای ماندن در رقابت کرده‌اند. در این مطلب به این پرسش پرداخته‌ایم که یادگیری علم داده مناسب چه کسانی است؟

فرصت یادگیری علم داده

با توجه به گزارش‌های ارائه‌شده، رشد نیاز به علم داده تا سال ۲۰۲۶ تقریباً ۱۱.۵ میلیون فرصت شغلی ایجاد می‌کند. با توجه به روندهای شغلی فعلی صنعت، علم داده یک حرفه‌ی بسیار کاربردی و جذاب است. این تقاضا افزایش چشمگیر ارائه‌دهندگان دوره‌های علم داده در سراسر جهان را رقم زده است؛ اما آیا همه می‌توانند به حوزه دیتا ساینس وارد شوند و آیا علم داده مناسب همه است؟

پیشنهاد می‌کنیم با بازار کار علم داده بیشتر آشنا شوید.

چه کسانی می‌توانند به حوزه‌ی علم داده وارد شوند؟

هر کسی، چه تازه‌وارد باشد یا حرفه‌ای می‌تواند یادگیری علم داده یا دیتا ساینس را شروع کند و آن را به‌عنوان شغل آینده‌ی خود انتخاب کند. فرقی نمی‌کند در چه رشته‌ای تحصیل کرده‌اید یا قبلاً در حوزه‌ی متفاوتی فعالیت کرده‌اید، اگر انگیزه‌ی لازم برای شروع یادگیری یک حرفه‌ی جذاب و پرتقاضا را دارید، همین حالا می‌توانید در دوره‌های علم داده شرکت کنید.

یادگیری علم داده مناسب چه کسانی است؟

علم داده، به‌طور کلی، تلفیقی از مفاهیم ریاضیات، علوم کامپیوتر و آمار است؛ بنابراین درصورتی‌که در رشته‌های فنی تحصیل کرده باشید، یادگیری آن برای‌تان راحت‌تر خواهد بود؛ اما این به‌این معنا نیست که در غیر این صورت نمی‌توانید به حوزه‌ی دیتا ساینس وارد شوید.
حتی افرادی که در رشته‌هایی مانند مطالعات بازرگانی تحصیل کرده‌اند یا متخصصان کسب‌وکار که مدرک پایه در مدیریت بازرگانی، مانند BBA یا MBA دارند واجد شرایط ورود به حوزه‌ی علم داده هستند.

این متخصصان در سمت مدیران در صنعت IT کار می‌کنند. آنان عمدتاً مسئول تهیه‌ی گزارش‌های CRM، MIS (سیستم اطلاعات مدیریت) و DQA (ارزیابی کیفیت داده) مربوط به کسب‌وکار هستند.

این نکته نیز مهم است که علم داده در تمامی حوزه‌ها کاربرد دارد و حتی اگر شما بخواهید حوزه‌ی تخصصی خودتان را دنبال کنید، داشتن مهارت‌های علم داده امتیاز بسیار بزرگی محسوب می‌شود. در حال حاضر بسیاری از سازمان‌ها از افرادی که این مهارت را داشته باشند با آغوش باز استقبال می‌کنند.

پیش‌نیازها و مهارت‌های لازم برای یادگیری علم داده

به‌طور کلی، برای یادگیری علم داده و ورود به آن شما به این مهارت‌ها نیاز دارید:

ریاضیات

مفاهیم ریاضی قلب یادگیری ماشین و تجزیه‌وتحلیل داده است؛ زیرا مدل با پردازش داده‌های الگوریتم‌های ریاضی ایجاد می‌شود. به‌طور کلی در این بخش لازم است درمورد مشتق و مشتق زنجیره‌ای، مشتق توابع چندمتغیره که همان مفهوم گرادیان است و جبرخطی، کار با ماتریس‌ها و بردارها و تا حدی انتگرال اطلاعاتی را داشته باشیم.

آمار و احتمالات

مفاهیم آماری به شما در درک داده‌ها، تجزیه‌وتحلیل و نتیجه‌گیری از داده‌ها کمک می‌کند. در این بخش لازم است درباره‌ی احتمال شرطی، قضیه‌ی بیز (Bayes) و افراز فضاهای نمونه‌ای که دید نسبتاً خوبی را درمورد ریاضیات ابتدایی یادگیری ماشین خواهد داد اطلاعاتی را داشته باشید؛ علاوه‌براین، لازم است با مفاهیم آمار توصیفی، آزمون فرض و رگرسیون هم آشنا باشید.

تجسم داده‌ها

در این بخش لازم است داده‌ها را جمع‌آوری کنید و آن‌ها را برای درک بهتر با استفاده از ابزارهای مربوط تصویرسازی کنید.

تجزیه‌وتحلیل داده‌ها

در این بخش از کار شما باید اکسل و پایگاه‌های داده را کاوش کنید تا بینش‌های مفیدی را از مجموعه‌ی داده‌ها به دست آورید تا از آن‌ها برای حل مسائل مختلف استفاده کنید.

زبان‌های برنامه‌نویسی

برای ورود به حوزه‌ی علم داده لازم است با مفاهیم پایه‌ی یکی از زبان‌های برنامه‌نویسی مورداستفاده در این حوزه، به‌خصوص پایتون، آشنا باشید و در حین تمرین مسائل علم داده و یادگیری ماشین، برنامه‌نویسی خود را تقویت کنید.

پایگاه داده

در علم داده درک خوب از پایگاه‌های داده بسیار اهمیت دارد؛ بنابراین لازم است با کارکردن با پایگاه داده‌ها هم آشنا باشید.

پیشنهاد می‌کنیم با مهارت تحلیلگر داده آشنا شوید.

مهارت‌هایی که سازمان‌ها از دیتا ساینتست انتظار دارند!

علم داده حوزه‌ای وسیع است و نقش‌های شغلی موجود در این حوزه هم متنوع هستند؛ بنابراین ممکن است سازمان‌های مختلف انتظارات متفاوتی را از شما داشته باشند. لازم است شما تمامی آن‌ها را با دقت بررسی کنید و اگر با مهارت‌های شما متناسب بود، آن نقش شغلی را انتخاب کنید؛ اما به طور کلی اکثر مشاغل انتظار دارند که یک دانشمند داده یا دیتا ساینتیست این مهارت‌های را داشته باشد:

• درک خوب از آمار، ریاضیات، مبانی کامپیوتر و یادگیری ماشین
• مهارت در یک یا چند زبان برنامه‌نویسی، ترجیحاً R یا Python
• درک کامل پایگاه داده‌ها
• تجربه‌ی کار با تکنیک‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
• تجربه در پاک‌سازی داده‌ها، استخراج، تجسم و ابزارهای گزارش‌دهی

برای آشنایی با وظایف کاری یک دانشمند داده یا دیتا ساینتیست مطلب روز کاری دیتاساینتیست را مطالعه کنید.

حرف آخر درباره‌ی یادگیری دیتا ساینس

در حال حاضر علم داده به ترند جهانی تبدیل شده است و همه‌جا صحبت از آن است. با توجه به حجم عظیم داده‌هایی که روزانه در حال تولید هستند، نیاز به تحلیل این داده‌ها برای سودمندی از بینش موجود در آن‌ها بسیار افزایش یافته است؛ به‌همین دلیل، تقاضا برای افرادی که مهارت کار با داده‌ها و تحلیل آن‌ها را دارند بسیار زیاد است. نکته‌ی مهم در این باره این است که علم داده لزوماً در یک یا چند حوزه‌ی خاص کاربرد ندارد، بلکه تقریباً در تمامی حوزه‌ها و صنایع می‌توان ردپای آن را دید. با این اوصاف، افراد با مدرک تحصیلی مختلف می‌توانند این مهارت را یاد بگیرند و در حوزه‌ی تخصصی خودشان از آن استفاده کنند.

یادگیری دیتا ساینس با دوره علم داده کافه‌تدریس

دوره علم داده ۱ و ۲ به شما کمک می‌کند به‌صورت گام‌به‌گام یادگیری علم داده را شروع کنید و به دنیای دیتا ساینس وارد شوید. کلاس‌های آنلاین و ویدئوهای آموزشی دوره علم داده کافه‌تدریس با کار روی پروژه‌های واقعی علم داده به شما کمک می‌کند در کمترین زمان علم داده را یاد بگیرید. برای آشنایی با دوره علم داده کافه‌تدریس و مشاوره تخصصی رایگان روی این لینک کلیک کنید:

کلاس‌های آنلاین علم داده کافه‌تدریس