مقدمه

داده‌ها همه‌جا هستند. ما بیشتر از گذشته در حال تولید و جمع‌آوری داده‌ها هستیم. علم داده، حوزه‌ای میان‌رشته‌ای است که از روش‌ها، الگوریتم‌ها و ابزارهای علمی برای استخراج بینش و دانش از داده‌ها استفاده می‌کند. علم داده می‌تواند در کشف الگوها، روندها، روابط بین داده‌ها، پیش‌بینی‌ها، تصمیم‌گیری‌ها، طراحی محصولات و خدمات و راه‌حل‌های جدید بر اساس داده‌ها، به ما کمک کند.
اما چه کسانی پشت علم داده هستند؟ چه کسانی می‌توانند داده‌ها را به بینش و ارزش تبدیل کنند؟ در دنیای امروز که حجم داده‌ها به‌سرعت در حال افزایش است، نقش دانشمندان داده (دیتاساینتیست) نیز روزبه‌روز پررنگ‌تر می‌شود. دانشمندان داده  (دیتا ساینتیست) با استفاده از مهارت‌های خود، داده‌ها را جمع‌آوری، تجزیه‌وتحلیل و تفسیر می‌کنند. هدف از این کار، استفاده از داده‌ها برای بهبود تصمیم‌گیری‌ها و عملکرد سازمان‌ها است.
در این مقاله از استارتاپ استودیو متین، به معرفی دانشمندان داده و وظایف و مسئولیت‌های آنها خواهیم پرداخت. همچنین، مهارت‌های مورد نیاز برای تبدیل‌شدن به یک دانشمند داده موفق را بررسی خواهیم کرد.

• دانشمند داده (دیتاساینتیست) کیست؟

دانشمند داده (دیتاساینتیست) کسی است که از مهارت‌ها و تکنیک‌های مختلفی برای تجزیه‌وتحلیل، تفسیر و انتقال داده‌ها استفاده می‌کند. دانشمندان داده می‌توانند از داده‌ها برای حل مشکلات پیچیده، خلق بینش و ارزش برای کسب‌وکارها و سازمان‌ها استفاده کنند. کار دانشمند داده ترکیبی از نقش‌های متعدد است که برای موفقیت در آنها باید در ریاضیات، آمار، زبان‌های برنامه‌نویسی مانند Python، R، SQL و غیره مهارت داشته باشند. علاوه بر این، دانشمندان داده باید درک عمیقی از صنعت یا زمینه‌ای که در آن کار می‌کنند، داشته باشند.
دانشمندان داده نه‌تنها تحلیلگر داده هستند، بلکه مترجم داده نیز هستند. آنها می‌توانند داده‌ها را جمع‌آوری، پاک‌سازی و پردازش کنند، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی را بر روی داده‌ها اعمال کنند و داده‌ها را به روشی واضح و قانع‌کننده تجسم و ارائه دهند. همچنین، دانشمندان داده می‌توانند یافته‌ها و پیامدهای داده‌ها را به مخاطبان فنی و غیرفنی انتقال دهند و توصیه‌ها و راه‌حل‌هایی را بر اساس داده‌ها ارائه کنند.

• وظایف دانشمند داده

دانشمندان داده نقش مهمی در دنیای امروز ایفا می‌کنند. آنها با استفاده از مهارت‌های خود، به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا از داده‌ها برای بهبود تصمیم‌گیری‌ها و عملکرد خود استفاده کنند. برخی از مهم‌ترین وظایف و مسئولیت‌های دانشمند داده را در ادامه بررسی می‌کنیم.

1. جمع‌آوری داده‌ها

اولین وظیفه یک دانشمند داده، جمع‌آوری داده‌ها از منابع مختلف است. این داده‌ها می‌توانند از منابع مختلفی، مانند پایگاه‌های داده، شبکه‌های اجتماعی، دستگاه‌های هوشمند و غیره، جمع‌آوری شوند.
دانشمندان داده باید بتوانند داده‌ها را از منابع مختلف جمع‌آوری کنند و آنها را به یک فرمت قابل‌استفاده تبدیل کنند. آنها همچنین باید بتوانند داده‌ها را برای حذف خطاها و ناهنجاری‌ها تمیز کنند.

2. تجزیه‌وتحلیل داده‌ها

پس از جمع‌آوری داده‌ها، دانشمندان داده باید آنها را تجزیه‌وتحلیل کنند. این کار شامل استفاده از روش‌های آماری و یادگیری ماشین برای شناسایی الگوها و روندها در داده‌هاست.
دانشمندان داده باید بتوانند از روش‌های مختلف تجزیه‌وتحلیل داده‌ها استفاده کنند و نتایج تجزیه‌وتحلیل را به‌درستی تفسیر کنند.

3. توسعۀ مدل‌ها

در برخی موارد، دانشمندان داده باید مدل‌های آماری یا یادگیری ماشینی را برای پیش‌بینی آینده یا انجام سایر کارهای خاص توسعه دهند. دانشمندان داده باید بتوانند مدل‌های آماری و یادگیری ماشین را توسعه دهند و عملکرد آنها را ارزیابی کنند.

4. تفسیر یافته‌ها

پس از تجزیه‌وتحلیل داده‌ها و توسعۀ مدل‌ها، دانشمندان داده باید یافته‌های خود را تفسیر کنند و آنها را به ذی‌نفعان ارائه دهند.
دانشمندان داده باید بتوانند یافته‌های خود را به زبانی ساده و قابل‌فهم برای ذی‌نفعان بیان کنند.

5. ارتباط با ذی‌نفعان

دانشمندان داده باید بتوانند با ذی‌نفعان مختلف، از جمله مدیران، متخصصان فنی و کاربران نهایی، ارتباط برقرار کنند.
دانشمندان داده باید بتوانند ایده‌های خود را به طور مؤثر به ذی‌نفعان منتقل کنند و از آنها بازخورد دریافت کنند.

• وظایف دانشمند داده به‌طور کلی به دودسته اصلی تقسیم می‌شوند.

1. وظایف فنی
وظایف فنی دانشمند داده شامل جمع‌آوری داده‌ها، تمیز کردن داده‌ها، تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، توسعه و ارزیابی مدل‌هاست. این وظایف به مهارت‌های فنی دانشمند داده، مانند مهارت‌های آماری، ریاضی، برنامه‌نویسی و یادگیری ماشین، نیاز دارند.

2. وظایف غیرفنی
وظایف غیرفنی دانشمند داده شامل تفسیر یافته‌ها، ارتباط با ذی‌نفعان و مدیریت پروژه است. این وظایف به مهارت‌های غیرفنی دانشمند داده، مانند مهارت‌های تفکر انتقادی، حل مسئله، ارتباط شفاهی و کتبی و مدیریت زمان، نیاز دارند.
وظایف دانشمندان داده می‌تواند بسته به صنعت و شرکتی که در آن کار می‌کنند، متفاوت باشد. برای مثال، دانشمند داده‌ای که در یک شرکت فناوری کار می‌کند، ممکن است بیشتر بر تجزیه‌وتحلیل داده‌ها و توسعه مدل‌های یادگیری ماشین تمرکز کند. درحالی‌که دانشمند داده‌ای که در یک شرکت بیمه کار می‌کند، ممکن است بیشتر بر شناسایی الگوهای رفتاری مشتریان تمرکز کند.

• مهارت‌های مورد نیاز برای یک دانشمند داده

علم داده حوزه‌ای چالش برانگیز و پر ارزش است که به مجموعه‌ای متنوع و جامع از مهارت‌ها نیاز دارد. برخی از مهارت‌های مورد نیاز برای یک دانشمند داده را در ادامه مرور می‌کنیم.

1. تجزیه‌وتحلیل آماری:

این مهارت شامل به‌کارگیری روش‌ها و تکنیک‌های آماری برای داده‌هاست. این شامل توانایی انجام تحلیل‌های توصیفی و استنباطی، تست فرضیه‌ها، و استنباط از داده‌هاست.

2. مهارت‌های برنامه‌نویسی:

شامل استفاده از زبان‌ها و ابزارهای برنامه‌نویسی برای دست‌کاری، پردازش و تجزیه‌وتحلیل داده‌هاست. این شامل توانایی استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی مانند Python، R، و SQL است.

3. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها:

این مهارت‌ها برای آماده‌سازی داده‌ها برای تجزیه‌وتحلیل است. این شامل توانایی شناسایی و رفع خطاها، ناسازگاری‌ها، موارد هرز، تبدیل، عادی‌سازی، و مقیاس‌بندی داده‌هاست.

4. تخصص یادگیری ماشینی: تخصص یادگیری ماشینی مهارت استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های یادگیری ماشین برای داده‌ها است. این شامل توانایی استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین مانند یادگیری تحت نظارت، یادگیری بدون نظارت، و یادگیری تقویتی است.

5. تجسم داده‌ها:

مهارتی است برای ارائه داده‌ها به‌صورت بصری. این مهارت شامل توانایی استفاده از نمودارها، نمودارها، نقشه‌ها، و سایر اشکال تجسم برای انتقال اطلاعات است.

6. دانش اختصاصی دامنه:

مهارت درک صنعت یا زمینه‌ای است که داده‌ها به آن تعلق دارند. این شامل توانایی درک مشکلات و اهداف خاص آن زمینه است.

7. مهارت‌های ارتباطی:

اینها در اصل مهارت‌های انتقال یافته‌ها و پیامدهای داده‌ها به مخاطبان فنی و غیرفنی هستند. این مهارت شامل توانایی استفاده از روش‌های شفاهی، نوشتاری، یا بصری برای ارتباط با دیگران است.

8. حل مسئله:

مهارت حل مسائل پیچیده تجاری با استفاده از داده‌هاست. این شامل توانایی تعریف مسئله، جمع‌آوری و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، تولید و ارزیابی راه‌حل‌ها، و پیاده‌سازی و نظارت بر نتایج است.

9. کنجکاوی و تفکر انتقادی:

اینها مهارت‌های کاوش و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها با ذهنی باز و کنجکاو برای به چالش کشیدن فرضیات، سوگیری‌ها، و محدودیت‌هاست.

10. یادگیری مستمر:

مهارت به‌روز ماندن و مطلع ماندن از آخرین پیشرفت‌ها و نوآوری‌ها در علم داده است. این شامل توانایی کسب مهارت‌ها و دانش جدید است.
علم داده حوزه‌ای در حال رشد و توسعه است که به مجموعه‌ای متنوع و جامع از مهارت‌ها نیاز دارد. دانشمندان داده باید توانایی تجزیه‌وتحلیل آماری، برنامه‌نویسی، پاک‌سازی، پیش‌پردازش داده‌ها، تخصص یادگیری ماشین، تجسم داده‌ها، دانش اختصاصی دامنه، مهارت‌های ارتباطی، حل مسئله، کنجکاوی و تفکر انتقادی، و یادگیری مستمر را داشته باشند.
با توجه به اهمیت روزافزون علم داده در سازمان‌ها، انتظار می‌رود که تقاضا برای دانشمندان داده در سال‌های آینده همچنان افزایش یابد.

• فرصت‌های شغلی برای دانشمندان داده

علم داده رشته‌ای در حال رشد و پر رونق است که فرصت‌های شغلی متنوع و پرباری را به دانشمندان داده در صنایع و بخش‌های مختلف ارائه می‌دهد. در اینجا چند نمونه از این فرصت‌ها آورده شده است:

1. مراقبت‌های بهداشتی:

دانشمندان داده می‌توانند در مراقبت‌های بهداشتی با تجزیه‌وتحلیل داده‌های پزشکی، مانند سوابق بیمار، تصاویر و حسگرها، به بهبود کیفیت و کارایی خدمات مراقبت‌های بهداشتی کمک کنند. برای مثال، دانشمندان داده می‌توانند از داده‌ها برای تشخیص بیماری‌ها، پیش‌بینی نتایج درمان و ارائه توصیه‌های درمانی استفاده کنند.

2. امور مالی:

دانشمندان داده می‌توانند در امور مالی با تجزیه‌وتحلیل داده‌های مالی، مانند معاملات، بازارها و مشتریان، به بهبود عملکرد و سودآوری خدمات مالی کمک کنند. برای مثال، دانشمندان داده می‌توانند از داده‌ها برای کشف تقلب، مدیریت ریسک و ارائه مشاوره به سرمایه‌گذاران استفاده کنند.

3. آموزش:

دانشمندان داده می‌توانند در آموزش با تجزیه‌وتحلیل داده‌های آموزشی، مانند برنامه‌های درسی، محتوا و بازخورد، به افزایش تجارب یادگیری و تدریس کمک کنند. برای مثال، دانشمندان داده می‌توانند از داده‌ها برای شخصی‌سازی یادگیری، ارائه منابع و ارزیابی مهارت‌ها استفاده کنند.

4. خرده‌فروشی:

دانشمندان داده می‌توانند در خرده‌فروشی با تجزیه‌وتحلیل داده‌های خرده‌فروشی، مانند محصولات، قیمت‌ها و موجودی، به افزایش فروش و رضایت مشتری کسب‌وکارهای خرده‌فروشی کمک کنند. برای مثال، دانشمندان داده می‌توانند از داده‌ها برای توصیه محصولات، بهینه‌سازی قیمت‌ها و مدیریت موجودی استفاده کنند.

5. سرگرمی:

دانشمندان داده می‌توانند در زمینه سرگرمی با تجزیه‌وتحلیل داده‌های سرگرمی، مانند محتوا، رتبه‌بندی‌ها و ترجیحات، به ایجاد محصولات و خدمات سرگرمی جذاب و همه‌جانبه کمک کنند. برای مثال، دانشمندان داده می‌توانند از داده‌ها برای توصیه محتوا، تولید محتوا و ایجاد تجربیات تعاملی استفاده کنند.
تقاضا برای دانشمندان داده در حال افزایش است و انتظار می‌رود که این روند در سال‌های آینده هم ادامه داشته باشد. این بدان معناست که دانشمندان داده دارای مزیت رقابتی و پتانسیل درآمد بالایی در بازار کار هستند. علم داده رشته‌ای است که پتانسیل بالایی برای رشد و توسعه شغلی دارد. دانشمندان داده می‌توانند بسته به مهارت‌ها و علایق خود به سمت‌های ارشد یا مدیریتی ارتقا یابند. اگر به علم داده علاقه دارید، این زمانی عالی برای شروع کار در این حوزه است. با کسب مهارت‌های لازم، می‌توانید در یک رشتۀ در حال رشد و پررونق شغلی پیدا کنید که پتانسیل بالایی برای رشد و توسعه دارد.

• نتیجه

دانشمندان داده متخصصانی هستند که از داده‌ها برای حل مشکلات پیچیده، خلق بینش و ارزش برای مشاغل و سازمان‌ها استفاده می‌کنند. آنها مهارت‌های مختلفی را در زمینه‌هایی مانند هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، کلان‌داده، تجزیه‌وتحلیل و آمار ترکیب می‌کنند.
علم داده برای کسب‌وکارها و تصمیم‌گیری‌ها مهم است، زیرا می‌تواند به آنها کمک کند تا مزیت رقابتی کسب کنند، کارایی را بهبود بخشند و نوآوری را هدایت کنند. به همین دلیل زمینه‌ای است که فرصت‌های شغلی متنوع و مفیدی را برای دانشمندان داده در صنایع و بخش‌های مختلف ارائه می‌دهد.
سپاسگزاریم که با یکی دیگر از مقاله‌های استارتاپ استودیو متین همراه ما بودید. امیدواریم از خواندن این مقاله لذت برده باشید و در مورد کار دانشمند داده و مهارت‌های ضروری آن اطلاعات بیشتری کسب کرده باشید. لطفاً اگر روال، نظر یا بازخوردی دارید، آنها را در بخش نظرها به اشتراک بگذارید. ما دوست داریم از شما بشنویم و به سؤالات شما پاسخ دهیم.

منبع:

https://www.coursera.org/articles/what-is-a-data-scientist

https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/data-scientist