متخصصان علوم داده یا دیتا ساینتیست‌ها | Data Scientist با مرتب سازی و پاکسازی اضافی اطلاعات از سیستم‌ها، اطلاعات ارزشمند و مفید را نگه می‌دارند. در طول سال شرکت‌های معتبر زیادی به دلیل عدم توانایی مرتب سازی اطلاعات و وجود اطلاعات بی فایده در سیستم، سرمایه زیادی را از دست می‌دهند. در نظر داشته باشید که همیشه اطلاعاتی ارزشمند و حیاتی که نیاز به نگهداری ویژه دارند در هر شرکت، مخصوصا با محوریت IT وجود دارد. در این مقاله سعی داریم نقشه راه یا Roadmap را برای افرادی که می‌خواهند دانشمند علوم داده یا دیتا ساینتیست شوند ترسیم کنیم و به سوات مهمی همچون:
چطور دیتا ساینتیست شوم؟ – مسیر راه دانشمند علوم داده شدن چیست؟ – به چه زبان‌های برنامه نویسی و ابزارهایی باید مسلط باشم؟ پاسخ می‌دهیم.
دیتا ساینتیست | دانشمند علوم داده
علم داده به صورت کلی رشته ای حرفه‌ای و نوین است که ترکیبی از آمار، ریاضیات و علوم کامپیوتر می‌باشد. علم داده درحال حاضر به سرعت در حال رشد است که حوزه های آمار، ریاضیات و علوم کامپیوتر را برای استخراج و بررسی داده‌های کلان ترکیب می‌کند. این زمینه کسب و کاری در سال‌های اخیر اهمیت بسیار زیادی در شرکت‌ها پیدا کرده است، زیرا کسب‌وکارها، دولت‌ها و سایر سازمان‌ها در حال جمع‌آوری و ذخیره داده‌های بیشتری نسبت به گذشته هستند. هدف علم داده تبدیل این داده‌های جمع آوری شده به دسته‌بندی‌های خاص و عملی است که با استفاده از این دسته بندی، کسب و کار برای تصمیم گیری بهتر، بهبود فرآیندها و ایجاد نوآوری بهره می‌برد.
اهمیت علوم داده | Data Science در سال 2023
اهمیت علم داده را می توان در طیف گستردهای از صنایع و کسب و کارها از قبیل: پزشکی و مالی گرفته تا بازاریابی، فروش آنلاین و فناوری اطلاعات مشاهده کرد. به عنوان مثال، در صنایع پزشکی، از علم داده می‌توان برای توسعه درمان بیماران زیاد، پیش بینی شیوع بیماری در یک منطقه جغرافیایی و بهبود نتایج بیماران استفاده کرد. در امور مالی و اداری، از علوم داده می‌شود برای شناسایی سرپیچی از قوانین، پیش‌بینی قیمت سهام موجود در بورس، بهینه‌سازی استراتژی‌های سرمایه‌گذاری خرد و کلان و … استفاده کرد. در بازاریابی، از دیتا ساینتیست می‌توان برای تجزیه و تحلیل رفتار مصرف کننده، هدف گذاری تبلیغات و اندازه گیری اثربخشی کمپین‌های تبلیغاتی بهره برد و بازخورد سیستم فروش را دو چندان کرد.
دامنه کاربرد دیتا ساینتیست
دامنه کاربرد دیتا ساینتیست یا دانشمند علوم داده گسترده است و حوزه های مختلفی این تخصص را در بر می‌گیرند. برخی از حوزه های کلیدی در علوم داده شامل تجزیه و تحلیل داده‌ها، ماشین لرنینگ، تخصص بیگ دیتا و … است. تجزیه و تحلیل داده‌ها شامل استفاده از روش‌های ریاضیاتی و آماری برای تجزیه و تحلیل اطلاعات و دسته بندی آنها است. یادگیری ماشین زیرشاخه ای از علم داده است که بر توسعه الگوریتمها تمرکز دارد. بیگ دیتا به حجم زیادی از اطلاعات یا داده‌ها گفته می‌شود که سازمان‌ها در حال حاضر به جمع آوری و ذخیره آنها می‌پردازند.
مقاله زیر را حتما مطالعه فرمایید:
قدم به قدم تا تبدیل شدن به یک دانشمند علوم داده
1- ریاضیات
در ابتدایی‌ترین مرحله شما باید به ریاضیات و اعداد علاقه داشته باشید و همچنین پایه ریاضیاتی شما قوی باشد. زمینه‌های ریاضیاتی مورد استفاده برای یک دیتا ساینتیست مواردی همچون: ماتریس بردار، جبر خطی، طبقه بندی، رگرسیون و … است.
2- آمار و احتمالات
برای طراحی و ارائه گزارش‌های کاربردی و دسته بندی شده از اطلاعات موجود در سیستم، دانش آمار و احتمالات برای هر دانشمند علوم داده لازم است.
3- زبان‌های برنامه نویسی دیتا ساینتیست
یک دانشمند علوم داده باید به برخی از زبان‌های برنامه نویسی، ساختار اطلاعات و الگوریتم مسلط باشد. زبان‌های برنامه نویسی مهم برای یک دانشمند علوم داده عبارتند از: پایتون، جاوا، R و در بعضی مواقع C++ است. یک دانشمند علوم داده در کنار زبان Python از Numpy و panda libraries استفاده می‌کند. شما می‌توانید از وب سایت‌های آنلاین آموزش برنامه نویسی برای یادگیری این موارد استفاده کنید در مقاله برنامه نویسی با هوش مصنوعی برخی از آنها را معرفی کردیم.
4- یادگیری ماشین در دیتا ساینتس
یکی از محبوب‌ترین بخش‌های علوم داده این روزها مبحث ماشین لرنینگ است که در اکثر کشورها متخصصان به کسب دانش در این زمینه می‌پردازند. تکنیک‌های یادگیری تحت نظارت و یادگیری غیر نظارتی در این علوم به دانش پژوهان آموزش داده می‌شود. در قسمت مقالات ردیاب من، مبحث ماشین لرنینگ را نیز به صورت کامل توضیح داده‌ایم.
5- دیپ لرنینگ
یادگیری عمیق زیر شاخه‌ای از هوش مصنوعی است و از دیگر مباحثی به شمار می‌رود که یک متخصص علوم داده باید نسبت به آن دانش لازم را داشته باشد. یادگیری عمیق با استفاده از فریم ورک‌هایی همچون Tensor flow و Keras استفاده می‌شود.
6- NLP – پردازش زبان طبیعی
بررسی پردازش زبان طبیعی که در این روزها بسیار مورد استفاده قرار می‌گیرد مبحث دیگری است که یک دیتا ساینتیست باید نسبت به آن علم لازم را داشته باشد. یک مثال امروزی برای این مورد می‌تواند پدیده تازه معرفی شده ChatGPT باشد.
7- تجسم داده‌ها
مرحله بعدی ارائه اطلاعات به زیباترین شکل ممکن است، به صورتی که برای هر فردی که گزارشات شما را می‌بیند متوجه موارد شود و برای او جذاب باشد. برای این مورد می‌توانید از ابزارهایی همچون PowerBI – Tableau استفاده کنید. این ابزارها به صورت مفهومی، داده‌ها را به صورت گرافیکی نمایش می‌دهد. خیلی از دیتا ساینتیست ها از اکسل برای نمایش داده‌ها استفاده می‌کنند که این مورد هم بسیار کاربردی و مرسوم است.
چطور به عنوان یک دیتا ساینتیست یا متخصص علوم داده شغل پیدا کنیم؟
مرحله 1: مهارت های اساسی و لازم برای این تخصص را توسعه دهید
برای تبدیل شدن به یک دانشمند علوم داده، باید پایه ای قوی در برخی مهارت های ضروری داشته باشید. این مهارت‌ها را به صورت مفصل و کامل در بالا برای شما سروران گرامی شرح دادیم اما به صورت خلاصه شامل دانش ریاضی و آمار و احتمالات، برنامه نویسی، تجسم داده‌ها و ارتباطات با کارفرما، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی و … است.
مرحله 2: آموزش ببینید و حرفه‌ای شوید
شما می‌توانید مهارت‌های لازم برای تبدیل شدن به یک دیتا ساینتیست را با استفاده از وب سایت‌های آنلاین آموزشی مشاهده فرمایید. برخی از این وب سایت‌ها به شما مدرک یا گواهینامه هم می‌دهند که می‌توانید آنها را به کارفرما ارائه دهید.
مرحله 3: نمونه کار و رزومه بسازید
یکی از بهترین راه ها برای نشان دادن مهارت های خود به عنوان یک دانشمند علوم داده، ساختن مجموعه ای از پروژه ها در یک رزومه حرفه‌ای است. شما باید سعی کنید در ابتدای مسیر به تیم‌های متفاوت اضافه شوید و کارهای پروژه‌ای انجام دهید تا رزومه شما کامل شود. توقع نداشته باشید از همان ابتدا بهترین پروژه‌ها را دریافت کنید. سعی کنید با پروژه‌های کوچک یا حتی مدتی کوتاه به عنوان کارآموز شروع کنید.
مرحله 4: کسب تجربه در کسب و کار
آنچه شما در صنعت و کسب و کار می‌آموزید کاملا با آنچه مطالعه کردید متفاوت است. شما می توانید از طریق کارآموزی، کار آزاد یا نیمه وقت یا با انجام پروژه هایی در شغل فعلی خود، تجربه کسب کنید. این تجربه عملی به شما کمک می کند تا مهارت های خود را توسعه دهید و دانش عملی در زمینه تخصص علوم داده به دست آورید.
مرحله 5: به روز باشید و با افرادی که در زمینه شما حرفه‌ای هستند جلسات منظم بگذارید
در نهایت، مهم است که با سایر دانشمندان علوم داده یا دیتا ساینتیست ها به صورت منظم در ارتباط باشید یا آنها چالش ایجاد کنید و خودتان را بروز نگهدارید. حتی اگر نمیتوانید این افراد را پیدا کنید و با آنها جلسه بگذارید. افراد تاثیر گذار و صاحب نظر در حرفه خود را در اینترنت دنبال کنید و با آنها در ارتباط باشید.
جمع بندی
در نتیجه، تبدیل شدن به یک دیتا ساینتیست به ترکیبی از آموزش، تجربه و ارتباطات نیاز دارد. با توسعه مهارت‌های ضروری، کسب گواهینامه رسمی، ساختن رزومه یا پورتفولیو خود، کسب تجربه در کسب و کارو در ارتباط ماندن با جامعه علوم داده شما را در مسیر عالی برای تبدیل شدن به دانشمند علوم داده نگه می‌دارد.
سوالات متداول
علم داده | دیتا ساینس | Data Science چیست؟
علم داده یک رشته مهم امروزی است که حوزه های آمار، ریاضیات و علوم کامپیوتر را برای استخراج، بررسی و تحلیل داده‌ها با یکدیگر ترکیب می‌کند.
مهارت‌های کلیدی برای دانشمند داده شدن چیست؟
مهارت‌های ضروری مورد نیاز برای دانشمند داده شدن شامل دانش ریاضی و آماری، مهارت های برنامه نویسی، تجسم داده‌ها و ارتباطات با دیگران، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی و ... است که در مقاله به صورت مفصل توضیح داده شد.
برای تبدیل شدن به یک دانشمند علوم داده به چه مدارکی نیاز دارم؟
برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده مدرک خاصی لازم نیست، بسیاری از دانشمندان داده پیشینه ای در علوم کامپیوتر، آمار، ریاضیات یا یک رشته مرتبط دارند و اکثر مدارک آنها به صورت آنلاین است. این مسئله بیشتر تجربی است.
چگونه می توانم تجربه کار را به عنوان یک دیتا ساینتیست کسب کنم؟
شما می توانید به عنوان یک دانشمند داده از طریق کارآموزی، کار آزاد یا پاره وقت پروژه‌های کوچک جذب کنید و در ادامه این کار را توسعه دهید.
