دیتا ساینس چیست؟

دیتا ساینس همچنان به عنوان یکی از پرطرفدارترین مسیرهای شغلی برای متخصصان ماهر وجود دارد. امروزه، متخصصان موفق داده می دانند که باید از مسیر مهارت های سنتی تجزیه و تحلیل، مقادیر زیادی از داده ها، داده کاوی و مهارت های برنامه نویسی گذشته باشند.

کشف اطلاعات

به منظور کشف اطلاعات مفید برای سازمان های خود، دانشمندان داده ها باید بر طیف کاملی از چرخه حیات علم داده تسلط داشته باشند و دارای سطح انعطاف پذیری و درک برای حداکثر کردن بازده در هر مرحله از فرآیند باشند.

دانشمند داده

اصطلاح “دانشمند داده” به تازگی در سال 2008 ابداع شد و شرکت ها متوجه شدند که متخصصان داده نیاز به مهارت در سازماندهی و تجزیه و تحلیل تعداد زیادی از داده ها دارند.

دانشمندان داده های کارآمد قادر به شناسایی سؤالات مربوطه، جمع آوری داده ها از منابع مختلف داده های مختلف ، سازماندهی اطلاعات، ترجمه نتایج به راه حل ها و یافتن اطلاعات خود به گونه ای هستند که بر تصمیمات تجاری تأثیر می گذارد. این مهارت ها تقریباً در تمامی صنایع مورد نیاز بوده و باعث می شود دانشمندان ماهر داده به طور فزاینده ای برای شرکت ها ارزشمند شوند.

یک دانشمند داده چه کاری انجام می دهد؟

در دهه گذشته، دانشمندان داده ها به دارایی های ضروری شرکت ها تبدیل شده اند و تقریباً در همه سازمان ها وجود دارند. این متخصصان دارای اطلاعاتی کم نظیر و دارای مهارت فنی سطح بالایی هستند که قادر به ساختن الگوریتم های کمی پیچیده می باشد تا بتوانند مقادیر زیادی از اطلاعات مورد استفاده برای پاسخ به سؤالات و استراتژی در سازمان خود را سازماندهی و ترکیب کنند.

دانشمندان داده باید کنجکاو و نتیجه گرا، با دانش و مهارت های ارتباطی استثنایی در صنعت باشند که به آنها امکان می دهد نتایج بسیار فنی را برای همتایان غیر فنی خود توضیح دهند. آنها دارای پیشینه کمی قوی در آمار و جبر خطی و همچنین دانش برنامه نویسی با تمرکز در انبارداری داده ها، استخراج و مدل سازی برای ساخت و تحلیل الگوریتم ها هستند.

جایگاه دیتا ساینس

داده ها همه جا و گسترده هستند. اصطلاحات متنوعی در رابطه با استخراج، پاکسازی ، تجزیه و تحلیل و تفسیر داده ها اغلب به صورت متقابل مورد استفاده قرار می گیرد ، اما در واقع آنها می توانند مجموعه مهارت های مختلف و پیچیدگی داده ها را در بر گیرند.

وظایف دانشمند داده

دانشمندان داده ها بررسی می كنند كه به چه سؤالی نیاز به پاسخگویی و چه جایی را برای یافتن داده های مربوطه دارند. آنها مهارت های تجربی و تحلیلی و همچنین توانایی استخراج داده ها، پاک سازی و ارائه داده ها را دارند. مشاغل از دانشمندان داده برای تهیه، مدیریت و تحلیل مقادیر زیادی از داده های بدون ساختار استفاده می کنند. نتایج سپس ترکیب شده و به ذینفعان کلیدی ابلاغ می شود تا تصمیم گیری استراتژیک را در سازمان هدایت کنند.

مهارت های مورد نیاز: مهارت های برنامه نویسی (SAS ، R ، پایتون) ، مهارت های آماری و ریاضی ، داستان پردازی و تجسم داده ها ، Hadoop ، SQL ، زبان یادگیری ماشین

تحلیلگر داده

تحلیلگران داده شکاف بین دانشمندان داده و تحلیلگران تجارت را برطرف می کنند. آنها سؤالاتی را ارائه می دهند که نیاز به پاسخگویی از یک سازمان دارد و سپس داده ها را برای یافتن نتایج مطابق با استراتژی تجاری سطح بالا، سازماندهی و تجزیه و تحلیل می کنند. تحلیلگران داده ها وظیفه ترجمه تحلیل تکنیکال را به موارد عملی کیفی و ارتباط موثر یافته های خود با ذینفعان متنوع را بر عهده دارند.

مهارت های مورد نیاز: مهارت های برنامه نویسی (SAS ، R ، پایتون) ، مهارت های آماری و ریاضی ، حل و فصل داده ها ، تجسم داده ها

مهندس داده

مهندسان داده مقادیر، نمایی از داده هایی را که به سرعت در حال تغییر هستند مدیریت می کنند. آنها بر توسعه، استقرار، مدیریت و بهینه سازی خطوط لوله داده و زیرساخت متمرکز شده اند تا داده ها را برای پرس و جو به دانشمندان داده انتقال دهند.

مهارت های لازم: زبان های برنامه نویسی (جاوا ، Scala) ، پایگاه داده های NoSQL (MongoDB ، Cassandra DB) ، چارچوب ها (Apache Hadoop)

چشم انداز شغلی و فرصت های درآمدزایی

متخصصان دیتا ساینس به دلیل مهارت بسیار فنی خود با حقوق رقابتی و فرصت های شغلی عالی در شرکت های بزرگ و کوچک در اکثر صنایع پاداش زیادی می گیرند. با داشتن بیش از 4500 موقعیت باز در لیست Glassdoor، متخصصان دیتا ساینس با تجربه و آموزش مناسب این فرصت را دارند که در برخی از شرکتهای متفکر دنیا، مارک خود را به دست آورند.

منبع