معرفی شغل دانشمند داده و وظایف آن

امروزه استفاده از داده‌های خام، به یک نیاز ضروری برای سازمان‌ها و شرکت‌های مختلف تبدیل شده است. به شکلی که بسیاری از کسب‌وکارها برای انتخاب یک استراتژی بهتر، تصمیم‌گیری دقیق‌تر و افزایش سودآوری خود، به استفاده از علم تحلیل داده ها روی آورده‌اند. به همین علت پاسخ به این سوالات که: «data scientist چیست؟» و «شرایط استخدام متخصصین علوم داده کدام است؟»، موضوع این مقاله خواهد بود.

در این مقاله ابتدا به این سوال که: «علم داده چیست؟»، پاسخ خواهیم داد. همچنین در ادامه این مطلب، به شرح وظایف و مسئولیت‌های متخصصین علم داده خواهیم پرداخت. درنتیجه پیشنهاد می‌کنیم قبل از یادگیری دیتا ساینس، حتما این مقاله را تا انتها مطالعه کنید.

علم داده چیست؟

پیش از معرفی فرصت شغلی دیتا ساینتیست یا کارشناس علوم داده، بهتر است ابتدا به این پرسش که: «علم داده چیست؟»، پاسخ دهیم. علم داده (data science) را می‌توان ترکیبی از حوزه‌های ریاضیات، آمار، برنامه‌نویسی، یادگیری ماشین (machine learning)، تحلیل پیشرفته (advanced analytics) و هوش مصنوعی دانست. این علوم در کنار یکدیگر قرارگرفته و از مفاهیم موجود در داده‌های یک سازمان، رمزگشایی می‌کنند.

به شکلی که کارفرمایان با استفاده از اطلاعات استخراج‌شده از فرآیند داده کاوی (data mining) و ماشین لرنینگ (machine learning)، می‌توانند اقداماتی عملی را در جهت بهبود فعالیت‌های خود در سازمان انجام دهند. در حقیقت علم داده با کمک به کسب‌وکارها در حوزه‌های مختلف، نقش غیرقابل‌انکاری در اتخاذ استراتژی‌های مناسب و تصمیمات درست در سازمان‌ها دارا است.

شتاب فزاینده‌ای که در افزایش حجم اطلاعات ذخیره‌شده و داده‌های خام سازمان‌ها وجود دارد، لزوم استفاده از این منابع ارزشمند را به تمام کسب‌وکار گوشزد می‌کند. به همین دلیل است که هر سازمانی می‌تواند با طرح این پرسش‌ که: «کاربرد علم داده در سازمان ما چیست؟»، گامی موثر در جهت رشد سازمان خود بردارد.

این در حالی است که امروزه شاهد انتشار آگهی استخدام دیتاساینتیست در حوزه‌های کاری مختلف هستیم. آگهی استخدام دیتا ساینتیست در بانک، فروشگاه‌های اینترنتی بزرگ و شرکت‌های فعال در حوزه فناوری اطلاعات، تنها برخی از فرصت‌های استخدامی موجود برای یک دانشمند علوم داده هستند. در ادامه این مقاله با ارائه پاسخی به این پرسش که: «data scientist چیست؟»، توضیحات بیشتری در رابطه با این فرصت شغلی خدمت شما ارائه خواهیم کرد.

منظور از data scientist چیست؟

ممکن است این سوال برای شما مطرح شود که: «تفاوت علم داده (Data science) با data scientist چیست؟». در پاسخ به این سوال می‌توان گفت که علم داده (Data science)، به رشته‌ای دانشگاهی و حوزه‌ای از علوم اشاره دارد. این در حالی است که دیتا ساینتیست (data scientist)، به متخصصین علوم داده گفته می‌شود.

یک دانشمند یا متخصص علم داده ها با تبدیل داده‌های خام به اطلاعات ارزشمند برای شرکت‌ها، به رشد و پیشرفت کسب‌وکارها کمک می‌کند. متخصصین علوم داده با تفسیر و تحلیل داده ها از منابع مختلف، به راه‌حل‌های روشنی برای حل مسائل پیچیده و مختلف دست پیدا می‌کنند.

متخصصین علوم داده ها می‌توانند از دانش و مهارت‌های خود در حوزه‌های مختلف استفاده کنند. دانشگاه‌ها و موسسات تحقیقاتی، مراکز دولتی، تولیدکنندگان، بانک‌ها، خطوط هواپیمایی و بخش‌های بازاریابی و تبلیغات در شرکت‌های بزرگ، همگی به استخدام دیتا ساینتیست نیاز دارند. در ادامه به برخی از شرایط استخدامی متخصصین علوم داده اشاره شده است.

شرایط استخدام دیتا ساینتیست

شرکت‌هایی که در فرصت شغلی دیتا ساینس استخدام و جذب نیرو دارند، به‌خوبی از اهمیت و نقش یک دیتا ساینتیست در سازمان خود مطلع هستند. این شرکت‌ها با تعریف دقیقی از شرایط استخدام متخصصین علوم داده در آگهی‌های استخدامی خود، به‌خوبی به مهارت‌های موردنیاز برای فعالیت در این حرفه اشاره می‌کنند. اگر به دنبال دریافت پاسخ این پرسش هستید که: «شرایط استخدام data scientist چیست؟»، حتما ادامه این بخش را مطالعه کنید.

تسلط به زبان‌های برنامه‌نویسی

متخصصین علوم داده برای تحلیل داده ها، باید به یکی از زبان‌های برنامه‌نویسی مسلط باشند. از پرکاربردترین زبان‌های برنامه‌نویسی در حوزه علم داده، می‌توان به زبان‌های برنامه‌نویسی R و پایتون اشاره کرد. شما می‌توانید با شرکت در دوره‌های آموزش data science، نسبت به یادگیری مهارت‌های برنامه‌نویسی موردتوجه در این فرصت شغلی اقدام کنید.

آشنایی با حوزه کاری موردنظر شرکت

شما به‌عنوان یک دانشمند یا متخصص علوم داده، جهت تجزیه‌وتحلیل داده ها (data analytics) و استخراج اطلاعات ارزشمند که برای مدیران سازمان مفید و کاربردی باشد، به دانش کلی از حوزه کاری سازمان نیاز خواهید داشت.

به‌عنوان‌مثال اگر به دنبال استفاده از علم داده در پزشکی هستید، باید اطلاعات خوبی درزمینه پزشکی و حوزه پژوهشی موردنظر خود داشته باشید.

تحصیلات

یکی از شرایطی که باید برای استخدام شدن در فرصت‌های شغلی دیتا ساینس موردتوجه قرار گیرد، داشتن مدرک تحصیلی در حوزه‌هایی مانند آمار و ریاضیات است. همچنین اخذ مدرک تحصیلی در حوزه‌ای مانند علوم کامپیوتر، می‌تواند روند استخدامی کارجویان را سرعت بخشد.

مهارت‌های ارتباطی

یکی دیگر از شرایط استخدامی متخصصین علوم داده ها، داشتن مهارت‌های ارتباطی است. یک دانشمند یا متخصص علم داده باید بتواند اطلاعات استخراجی از داده‌های خام را به مدیران کسب‌وکار ارائه نماید. درنتیجه داشتن مهارت‌های ارتباط شفاهی و کتبی، برای فعالیت در این حرفه ضروری است.

شرح وظایف و مسئولیت‌های data scientist چیست؟

دانشمندان یا متخصصین علوم داده، لزوما مسئولیت مستقیمی برای انجام تمام فرآیندهای موجود در علم داده ها ندارند. به‌عنوان‌مثال وظیفه کنترل و مدیریت گذرگاه‌های انتقال داده (Data Pipelines)، معمولا بر عهده مهندسین داده است. بااین‌حال متخصصین علوم داده می‌توانند پیشنهاداتی را برای نوع داده‌های موردنیاز خود ارائه دهند.

از طرف دیگر، یک دانشمند علوم داده ها می‌تواند مدل‌های مختلف یادگیری ماشین (machine learning) را ایجاد نماید. این در حالی است که در پروژه‌های مقیاس بزرگ جهت بهینه‌سازی فرآیند، معمولا به استخدام متخصصین‌ یادگیری ماشین (machine learning) نیاز خواهد بود. در اینجا این سوال مطرح می‌شود که: «وظایف و مسئولیت‌های یک data scientist چیست؟».

در حقیقت وظایف یک دانشمند علوم داده ها، هم‌پوشانی زیادی با وظایف یک تحلیلگر داده دارد. به‌عنوان‌مثال در تجزیه‌وتحلیل داده‌های اکتشافی و بصری سازی داده ها، می‌توان این اشتراک در وظایف را به‌خوبی مشاهده کرد. در ادامه، به برخی از وظایف و مسئولیت‌های یک دانشمند علم داده ها، اشاره شده است:

  • استفاده از علوم کامپیوتر و آمار در کنار دانش موجود در حوزه کاری سازمان به‌منظور تحلیل داده ها
  • استفاده از ابزارها و روش‌های مختلف به‌منظور آماده‌سازی و استخراج داده ها
  • دستیابی به اطلاعات و بینش موردنیاز سازمان از طریق تحلیل حجم عظیمی از داده ها با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین (machine learning)، هوش مصنوعی و یادگیری عمیق.
  • استخراج داده ها از منابع مختلف
  • تجزیه‌وتحلیل داده ها از زوایای مختلف و توجه به روندهایی که به چالش‌های کسب‌وکار اشاره دارند.
  • ارائه اطلاعات استخراج‌شده به مدیران کسب‌وکار
  • ارائه توصیه‌ به‌منظور اصلاح راهبردهای موجود در کسب‌وکار

جمع‌بندی

در این مقاله به این سوالات که: «علم داده چیست؟» و «data scientist چیست؟»، پاسخ دادیم. همچنین با بیان برخی از مهم‌ترین شرایط استخدامی در حوزه دیتا ساینس، به مهم‌ترین وظایف و مسئولیت‌های متخصصین علوم داده اشاره کردیم.

 

 

سلب مسئولیت: این مطلب یک رپرتاژ تبلیغاتی است، توسط فارنت تهیه نشده و این وبسایت مسئولیتی در قبال محتوای آن ندارد.
شاید بخوای اینا رو هم بخونی:

نظرات بسته شده است.