زمان مطالعه: ۴ دقیقه

دانشمند داده کیست و چطور می‌شود دانشمند داده شد؟

دانشمند داده کیست

علم داده مجموعه‌ای از دانش و توانایی‌هایی از رشته‌های مختلف از جمله آمار، هوش‌مصنوعی، یادگیری عمیق و تحلیل داده‌هاست که برای تحلیل اطلاعات و تولید ارزش از آنها به کار می‌رود. همچنین از علم داده برای آماده‌سازی، تمیزکاری و ادغام داده‌ها استفاده می‌شود تا آن‌ها را برای تحلیل‌های پیشرفته آماده کند.

متخصصان داده در سطوح مختلف از علم داده برای انجام هر یک از این کارها استفاده می‌کنند. یک دانشمند داده ممکن است از ابزارهای مختلفی مثل تحلیل‌های آماری، هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق برای آماده‌سازی و تحلیل داده‌ها استفاده کند.

دانشمندان داده چه می‌کنند؟

روز به روز تقاضا برای دانشمندان داده بیشتر می‌شود. به هر طرفی در بازار کار نگاه کنید، شرکت‌های گوناگون از شرکت‌های صنعتی و تولیدی تا بازرگانی و مالی به دنبال متخصصان داده می‌گردند.

البته کار دانشمندان داده، چندان ساده نیست. آنها روزانه با چالش‌های گوناگونی مواجه می‌شوند و با اتکا به دانش و توانایی فنی خود راه‌حلی برای چالش‌ها و پاسخ‌هایی برای سوالات سازمانشان پیدا می‌کنند و این دقیقا یکی از جذابیت‌های این شغل است. هنر اصلی یک دانشمند داده پرسیدن و جستجو برای پاسخ در میان انباره‌های داده است.

متخصصان داده با شناختی که بر حیطه کاری شرکت، اهداف شرکت و روش‌هایی که از آنها برای دستیابی به هدف‌ها استفاده می‌کند، در پی یافتن راه‌حل‌هایی بهینه برای بهبود عملکرد سازمانشان هستند. برای این کار ممکن است از روش‌های تحلیل داده با هدف بهبود فرآیندهای درون شرکتی استفاده شود یا برای مدیریت بهتر منابع و هزینه‌ها و البته دادن خدمات بهتر به مشتریان و جلب رضایت آنها. لذا متخصصان داده ضمن تحلیل داده‌ها در تعامل نزدیک با مدیران آگاه به مسائل مبتنی بر داده می‌توانند به طور کلی ارزش تولیدی شرکت را افزایش داده و به سازمان برای رقابت با سایر فعالان حوزه کاری‌اش یاری رسانند. به همین دلیل هم هست که بسیاری متخصصان داده را ارزشمندترین نیروهای کاری شرکت‌ها ارزیابی می‌کنند.

وظایف دانشمند داده چیست؟

وظایف دانشمندان داده ممکن است یک یا چند مورد از موارد زیر باشد:

  • جستجو برای الگوهایی بین داده‌ها برای کسب بینشی عمیق‌تر نسبت به آنها؛ بینشی که برای پیشبرد کارهای سازمان می‌توان از آن بهره برد.
  • ساخت و آموزش الگوریتم‌ها و مدل‌های مبتنی بر داده برای پیش‌بینی نتایج فرایندها.
  • به کار بردن فناوری‌های یادگیری ماشین با هدف بهبود کیفیت خدماتی که بر پایه داده‌ها به مشتریان ارائه می‌شود.
  • دادن مشورت به تیم‌های دیگر و مدیران شرکت برای تصمیم‌گیری در خصوص پروژه‌ها و فرآیندهای کاری شرکت و همچنین نظارت و مدیریت بهینه منابع سازمان.
  • استفاده از ابزارهایی در Python یا R و SAS و SQL برای تحلیل داده‌ها.
  • تمیز و قابل استفاده کردن داده‌ها

مهارت‌های مورد نیاز برای یک دانشمند داده چیست؟

یک دانشمند داده برای پیشبرد چنین وظایفی باید توانایی‌های مشخصی داشته باشد. مهمترین این مهارت‌ها آشنایی با پایه‌های علم آمار و توانایی برنامه‌نویسی است. البته ابزارهایی وجود دارند که امکان تحلیل داده‌ها بدون نیاز به برنامه‌نویسی را هم ممکن می‌سازند، اما آشنایی با یک زبان برنامه‌نویسی مثل  Python و R کمک خوبی برای یک متخصص داده خواهد بود. همچنین دانشمندان داده باید با پایگاه‌های داده مثل SQL و پایگاه‌های داده بدون ساختار هم آشنا باشند. بعضی از مهارت‌های مورد نیاز یک دانشمند داده از این قرار است:

  • آشنایی با آمار و احتمال و جبر خطی
  • توانایی برنامه‌نویسی به زبان‌هایی مثل Python و R
  • توانایی استفاده از یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق
  • توانایی کار با نرم‌افزارها و محیط‌های تحلیل داده مثل Hadoop و Apache Spark
  • توانایی بصری‌سازی داده‌ها
  • توانایی کار با پایگاه‌های داده مثل SQL
  • توانایی کار با داده‌های بدون ساختار
  • توانایی کار گروهی
  • توانایی ارتباطی بالا

دانشمندان داده عموما در چند مهارت، توانایی بیشتر و دانش عمیق‌تری دارند. لازم نیست که یک دانشمند داده در همه مهارت‌ها متخصص باشد، اما لازم است به قدر کافی مهارت ریاضی داشته و در کنار آن بر چند مهارت دیگر هم تسلط داشته باشد. اگر جزو مدیران سازمانی هستید و قصد دارید به یک مدیر آشنا با مهارت‌های داده‌ای بدل شوید، احتمالا نیاز کمتری به ریاضی داشته باشید اما آشنایی با پایه‌های آماری که ساختمان تحلیل داده‌ها بر روی آنها بنا شده، بسیار مفید خواهد بود.

برای متخصص داده شدن باید در چه رشته‌ای تحصیل کرد؟

با توجه به فهرست مهارت‌های لازم برای بدل شدن به یک دانشمند داده، متوجه شده‌اید که بعضی از این مهارت‌ها را بدون نیاز به تحصیل آکادمیک هم می‌توان کسب کرد. هم دوره‌های آموزشی آنلاین بسیاری برای آموختن این مهارت‌ها امروز در دسترس است و هم امکان استفاده از خدمات آموزشی آزاد برای یادگیری آنها وجود دارد.

با این حال اگر کسی قصد داشته باشد با گسترش دانش خود به یک دانشمند داده متمایز بدل شود، تحصیل در رشته‌های زیرمجموعه علوم ریاضیات کاربردی و علوم کامپیوتر و مهندسی کامپیوتر می‌تواند زمینه مناسبی برای کسب دانش لازم برای تسلط برای مهارت‌های مختلفی باشد.

اگر وقت آن را ندارید که به دانشگاه بروید یا هنوز زمان ورود به دانشگاه برایتان فرا نرسیده است، می‌توانید با استفاده از آموزش‌های مجازی و حضوری هر یک از مهارت‌های ذکر شده را بیاموزید. کافی است در گوگل هر مهارت را با کلیدواژه «یادگیری» یا «دوره مجازی» جستجو کنید. شما می‌توانید به شکل خودآموز از منابع آموزشی فراوان استفاده کنید اما یادتان نرود که همیشه استفاده از همراهانی که گسترده‌تر از شما با موضوعات آشنایی دارند، سرعت و کیفیت یادگیریتان را افزایش می‌دهد. اگر می‌توانید برای خود یا تیم زیرمجموعه‌تان از خدمات آموزشی در محل استفاده کنید، لحظه در انجام این کار تردید نکنید.

نقشه راه بدل شدن به یک دانشمند داده

اگر به علم داده و کسب‌وکار علاقه دارید احتمالا شغل متخصص داده برای شما شغل جذابی خواهد بود. اگر در اوایل راه هستید، متخصصان پیشنهاد می‌کنند این مسیر را به سوی دانشمند داده شدن طی کنید.

برنامه‌نویسی یاد بگیرید

زبان برنامه‌نویسی Python یکی از پرکاربردترین زبان‌های برنامه‌نویسی در بخش‌های مختلف است. با یادگیری پایتون به دریایی از ابزارهای تحلیلی که در قالب کتابخانه‌های گوناگون برای پایتون نوشته شده‌اند، دسترسی خواهید داشت. کتابخانه‌هایی مثل Scikit Learn و Fast.ai ضمن ساده‌سازی امکان استفاده از روش‌های تحلیلی، آموزش‌های بسیار مفیدی برای آشنایی با این روش‌ها و مباحث ریاضیاتی پیرامون آنها دارند که در صفحات اینترنتی آنها به صورت رایگان در دسترس است.

آمار و احتمال بیاموزید

وقتی صحبت از ریاضی پیش بیاید بسیاری وحشت می‌کنند. شما اینطور نباشید. ریاضی زبانی کارا برای توصیف موضوعات است و آمار و احتمال یکی از زیرمجموعه‌های آن که از زبان زیبای ریاضی برای توصیف مشاهدات و تحلیل آنها استفاده می‌کند. شاید بعضی بگویند که برای استفاده از چیزهایی مثل یادگیری عمیق نیازی به دانش ریاضی نیست. چنین افرادی برای همیشه تنها کاربر نهایی مدل‌ها و روش‌هایی خواهند بود که دانشمندان داده آشنا با دانش ریاضی خلق کرده‌اند. هر چه دانش شما از ریاضی و آمار بیشتر باشد، توانایی شما در تحلیل داده‌ها به عنوان یک دانشمند داده هم بیشتر خواهد بود.

علوم کامپیوتر را فراگیرید

برای ورود به دنیای داده لازم است با رایانه‌ها به عنوان ابزارهای اصلی جمع‌آوری و ذخیره‌سازی و تحلیل داده‌ها آشنا شوید. آشنایی با دانش پایه‌ای کامپیوتر از جمله الگوریتم‌ها و ساختارهای داده‌ای برای یک دانشمند داده اساسی است. به غیر از این‌ها آشنایی با سیستم عاملی مثل لینوکس و ابزارهای مدیریت نسخه مانند Git در کنار ابزارهای مدیریت پایگاه‌های داده مثل SQL و MongoDB برای یک دانشمند داده بسیار مفید است.

با یادگیری ماشینی آشنا شوید

احتمالا در میان اخبار روزانه از یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق و البته از شبکه‌های عصبی مصنوعی شنیده‌اید. یادگیری ماشینی و زیرمجموعه‌هایش از قدرتمندترین ابزارهای علم داده برای تحلیل و کشف الگوهای نهفته میان داده‌ها هستند. در یادگیری ماشینی دیگر لازم نیست به ماشین‌ها بگوییم هر نوع داده با مقداری خاص را چگونه تحلیل کنند، بلکه به ماشین‌ها می‌گوییم که چگونه خودشان بیاموزند که هر داده را چگونه باید تحلیل کرد! ماشینی که خودش بتواند بیاموزد بسیار قدرتمندتر از ماشینی‌ست که تنها دستوراتی ثابت را تکرار می‌کند. یادگیری ماشینی را بیاموزید.

خوب گوش دهید و ارتباط برقرار کنید

احتمالا هنر اصلی یک دانشمند داده، سوال پرسیدن باشد. برای آنکه بتوانید در میان داده‌ها الگویی ارزشمند کشف کنید، باید ابتدا خوب با داده‌ها و فضای مسئله پیرامون آنها آشنا باشید و این کار ممکن نیست مگر آنکه شنونده خوبی باشید. باید بتوانید با متخصصانی از رشته‌های دیگر صحبت کنید و خوب صحبت‌هایشان را گوش دهید تا با مسئله‌ای که لازم است حل شود آشنا شوید. برای مثال اگر موضوع تحلیل اطلاعات یک شبکه مخابراتی است، باید از کارشناسان مخابراتی برای فهم مسئله و آشنایی با نقاط داده‌ای و ویژگی‌ها آنها کمک بگیرید. همچنین لازم است بتوانید نتایج کارتان را به شکلی شفاف و گویا به دیگران انتقال دهید. گوش دادن و ارتباط موثر برقرار کردن را بیاموزید.

یادگیری را قطع نکنید

حالا که همه مسیر را پیموده‌اید و یک دانشمند داده هستید، نباید خیال کنید که کار تمام شده است. شغل شما ویژگی منحصربه‌فردی دارد. هیچ شغل دیگری نیست که به این سرعت به جلو حرکت کند و با خلق ابزارها و فناوری‌های جدید، شرایط کار و زندگی را تغییر داده باشد. شما باید همواره آماده آموختن باشید. هر روز ده‌ها ابزار جدید و روش تحلیلی پیشنهاد می‌شوند. شاید لازم نباشد هر روز با همه آنها آشنا شوید، اما قطعا لازم است که به مرور با ابزارهای کارای جدید آشنا شده و از آنها استفاده کنید. یک دانشمند داده همیشه در حال آموختن چیزهای جدید است.

جمع‌بندی

علم داده دیگر تنها آینده کسب‌وکارها نیست؛ همین امروز هم کسب‌وکارها لازم دارند که به سرعت داده‌محو شوند. در مسیر داده‌محوری سازمان‌ها نقش دانشمندان و متخصصان علم داده نقش بسیار مهمی است. هم‌اکنون بسیاری از شرکت‌ها در ایران و جهان به دنبال متخصصان علم داده برای استخدام می گردند و این جایگاه شغلی فرصت‌های فراوان و رو به افزایشی در بازار کار دارد. با افزایش مهارت‌های مرتبط به این حوزه شغلی می‌توانید آینده شغلی مطمئنی برای خود ایجاد کنید.

دیدگاه شما