در دنیای امروز که حجم داده‌ها به‌ سرعت در حال افزایش است، نقش دانشمندان داده (دیتاساینتیست) نیز روزبه‌روز پررنگ‌تر می‌شود. دانشمندان داده  (دیتا ساینتیست) با استفاده از مهارت‌های خود، داده‌ها را جمع‌آوری، تجزیه‌ و تحلیل و تفسیر می‌کنند. هدف از این کار، استفاده از داده‌ها برای بهبود تصمیم‌گیری‌ها و عملکرد سازمان‌ها است.

در این مقاله 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 تجزیه‌ و تحلیل، تفسیر و انتقال داده‌ها استفاده می‌کند. دانشمندان داده می‌توانند از داده‌ها برای حل مشکلات پیچیده، خلق بینش و ارزش برای کسب‌ و کارها 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.

دیتا ساینتیست چیست؟

دیتا ساینتیست ها یا دانشمندان داده نه‌ تنها تحلیلگر داده هستند، بلکه مترجم داده نیز هستند. آنها می‌توانند داده‌ها را جمع‌آوری، پاک‌سازی و پردازش کنند، الگوریتم‌های یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ 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.

حقوق دانشمند داده در ایران

در ایران، حقوق دانشمندان داده (Data Scientists) در سال‌های اخیر رشد قابل توجهی داشته و بسته به تجربه، مهارت‌ها و موقعیت شغلی، متغیر است.

وظایف دانشمند داده

دیتاساینتیست Data scientist 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.
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.
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، دیتاساینتیست ها باید یافته‌های خود را تفسیر کنند و آنها را به ذی‌نفعان ارائه دهند.
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 توانایی تجزیه‌ و تحلیل 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.

مهارت‌های مورد نیاز 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: استفاده از زبان‌ها و ابزارهای برنامه‌نویسی برای دست‌کاری، پردازش و تجزیه‌ و تحلیل داده‌هاست. که شامل توانایی استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی مانند Python، R، و SQL است.
3. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها: توانایی شناسایی و رفع خطاها، ناسازگاری‌ها، موارد هرز، تبدیل، عادی‌سازی، و مقیاس‌بندی داده‌هاست.
4. 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: این مهارت شامل توانایی استفاده از نمودارها، نمودارها، نقشه‌ها، و سایر اشکال تجسم برای انتقال اطلاعات است.
6. مهارت‌های ارتباطی: 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.
7. حل مسئله: مهارت حل مسائل پیچیده تجاری با استفاده از داده‌هاست. این شامل توانایی تعریف مسئله، جمع‌آوری و تجزیه‌ و تحلیل داده‌ها، تولید و ارزیابی راه‌حل‌ها، و پیاده‌سازی و نظارت بر نتایج است.
8. کنجکاوی و تفکر انتقادی: مهارت‌ کاوش و تجزیه‌ و تحلیل داده‌ها با ذهنی باز و کنجکاو برای به چالش کشیدن فرضیات، سوگیری‌ها، و محدودیت‌هاست.
9. 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.

فرصت‌های شغلی برای دانشمندان داده

دانشمندان داده در صنایع مختلف از جمله فناوری، مالی، سلامت، خرده‌فروشی، آموزش و بازاریابی دیجیتال تقاضای زیادی دارند. آن‌ها می‌توانند در این نقش‌ها فعالیت کنند:

1. دانشمند داده (Data Scientist): تحلیل داده‌های پیچیده برای کشف بینش‌های کاربردی
2. تحلیل‌گر داده (Data Analyst): بررسی داده‌های خام و ارائه گزارش‌های تحلیلی
3. مهندس یادگیری ماشین (ML Engineer): توسعه و پیاده‌سازی الگوریتم‌های هوشمند
4. مهندس داده (Data Engineer): ساخت و مدیریت زیرساخت داده‌ها
5. تحلیل‌گر کسب‌وکار (Business Analyst): کمک به تصمیم‌گیری با تحلیل داده‌ها
6. مشاور داده یا فریلنسر: همکاری پروژه‌ای با شرکت‌ها و استارتاپ‌ها

با رشد روزافزون هوش مصنوعی و تمرکز بیشتر کسب‌وکارها بر تصمیم‌گیری مبتنی بر داده، فرصت‌های شغلی در حوزه علم داده به‌طور چشم‌گیری در حال گسترش است، چه در بازار داخلی و چه در سطح بین‌المللی تقاضا برای متخصصانی که توانایی تحلیل داده و ارائه راهکارهای هوشمند دارند، بیش از هر زمان دیگری احساس می‌شود.

دانشمندان داده یا (دیتاساینتیست ها) متخصصانی هستند که از داده‌ها برای حل مشکلات پیچیده، خلق بینش و ارزش برای مشاغل و سازمان‌ها استفاده می‌کنند. 

نتیجه

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 شرکت شتابدهنده دانش بنیان 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.

منابع

coursera.org

techtarget.com