دیتا ساینس یا علم داده یک مسیر شغلی مورد تقاضا برای افرادی است که استعداد تحقیق، برنامه‌نویسی، ریاضی و کامپیوتر دارند. برنامه‌های کاربردی دنیای واقعی و فرصت‌های شغلی در دیتا ساینس و آنچه برای کار در این زمینه هیجان انگیز نیاز است را کشف کنید.
دیتا ساینس (علم داده) یک حوزه بین رشته‌ای است که از الگوریتم‌ها و فرآیندها برای بررسی مقادیر زیادی از داده‌ها به منظور کشف الگوهای پنهان، ایجاد بینش و تصمیم گیری مستقیم استفاده می‌کند. برای ایجاد مدل‌های پیش‌بینی، دانشمندان داده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین پیشرفته برای مرتب‌سازی، سازمان‌دهی و یادگیری از داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار استفاده می‌کنند.
به عنوان یک زمینه در حال رشد سریع با کاربرد در صنایع متعدد، دیتا ساینس فرصت‌های شغلی مختلفی را ارائه می‌دهد. در این مقاله، در مورد نحوه استفاده از دیتا ساینس در دنیای‌واقعی، چشم‌انداز شغلی این رشته، مهارت‌های مورد نیاز آن و چه مدارکی برای یافتن شغل نیاز دارید، خواهید آموخت.
تعریف دیتا ساینس یا علم داده
دیتا ساینس مطالعه داده‌ها است، دقیقا مانند زیست‌شناسی دریایی که به مطالعه اشکال حیات بیولوژیکی ساکن در دریا می‌پردازد. دانشمندان داده سوالاتی را پیرامون مجموعه داده‌های خاص می‌سازند و سپس از تجزیه و تحلیل پیشرفته داده‌ها برای یافتن الگوها، ایجاد مدل‌های پیش‌بینی‌کننده و توسعه بینش‌هایی استفاده می‌کنند که تصمیم‌گیری را در کسب‌وکارها هدایت می‌کند.
برنامه‌های کاربردی دنیای واقعی
اگرچه دیتا ساینس اغلب به درک نقاط داده انتزاعی می‌پردازد، تأثیر آن را می‌توان به طور ملموس در سراسر جهان امروز مشاهده کرد. در اینجا چند نمونه آشنا از علم داده یا خدمات مبتنی بر علم داده وجود دارد که در اطراف ما یافت می‌شوند:
تبلیغات و بازاریابی
از تبلیغات نمایشی در وب‌سایت‌های متعدد گرفته تا پوسترهای دیجیتالی در فرودگاه‌ها، مدل‌های دیتا ساینس در تبلیغات مدرن ضروری هستند.
یکی از رایج‌ترین روش‌هایی که دیتا ساینس در بازاریابی به کار می‌رود، زمانی است که شما یک عبارت را در گوگل جستجو می‌کنید و الگوریتم‌ها نتایج جستجوی مرتبط، از جمله تبلیغات هدفمند مرتبط با درخواست شما را ایجاد می‌کنند. این کاربرد دیتا ساینس به همین دلیل است که ممکن است یک تبلیغ آنلاین برای برنامه‌های آموزشی علوم داده مشاهده کنید، در حالی که شخص دیگری در همان منطقه ممکن است یک تبلیغ برای لباس ببیند.
کسب و کارها می‌توانند تبلیغات را بر اساس رفتار قبلی کاربر سفارشی کنند. به همین دلیل است که تبلیغات دیجیتال CTR (نرخ تماس یا کلیک) بسیار بالاتری نسبت به تبلیغات سنتی دارند. بسیاری از شرکت‌های بازاریابی از دیتا ساینس برای ترویج پیشنهادات خود بر اساس علایق کاربران و ارتباط داده‌ها برای افزایش تعامل با مشتری استفاده کرده‌اند. شرکت‌هایی مانند آمازون، توییتر، گوگل پلی، نتفلیکس و دیگران نیز این استراتژی را اتخاذ می‌کنند.
مراقبت‌های بهداشتی
کاربردهای دیتا ساینس (علم داده) به ویژه برای مراقبت‌های بهداشتی مفید هستند، جایی که از آن برای طیف وسیعی از اهداف، از جمله:
- تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی
- ژنومیک و ژنتیک
- تحقیق و توسعه دارویی
- ربات‌هایی برای سلامتی و دستیاران مجازی
تحقیق و توسعه دارویی
تکنیک‌های دیتا ساینس و الگوریتم‌های آموزشی مصنوعی تحقیق و توسعه دارویی را آسان و ساده می‌کنند و در هر مرحله، از غربالگری اولیه مواد دارویی گرفته تا پیش‌بینی میزان موفقیت براساس ویژگی‌های بیولوژیکی، چشم‌انداز جدیدی ارائه می‌دهند.
این الگوریتم‌ها علاوه بر «آزمایش‌های آزمایشگاهی» از مدل‌سازی و شبیه‌سازی‌های ریاضی پیچیده برای پیش‌بینی چگونگی واکنش دارو در داخل بدن استفاده می‌کنند. هدف توسعه داروی الگوریتمی‌ایجاد مدل‌های پیش‌بینی محاسباتی در قالب یک شبکه بیولوژیکی مناسب است که پیش‌بینی نتایج آینده را با دقت بالا آسان‌تر می‌کند.
ربات‌هایی برای سلامتی و دستیاران مجازی
برنامه‌های تلفن همراه مبتنی بر هوش مصنوعی، مانند ربات‌های گفتگو، می‌توانند به مراقبت‌های بهداشتی اولیه کمک کنند. به سادگی نگرانی‌های سلامتی خود را شرح دهید یا هر گونه سؤال مرتبط با سلامتی بپرسید، و بر اساس شبکه بزرگی از علائم و نشانه‌های بالینی، اطلاعات مهمی‌در مورد وضعیت سلامتی خود دریافت خواهید کرد. اپلیکیشن‌ها می‌توانند به شما یادآوری کنند که نسخه خود را به موقع مصرف کنید و در صورت لزوم، وقت پزشک بگیرید.
تجارت الکترونیک
دیتا ساینس به طرق مختلف بر بخش تجارت الکترونیک تأثیر گذاشته‌است و به کسب و کارها کمک می‌کند تا بازار هدف خود را شناسایی کنند، کالاها و خدمات را پیش‌بینی کنند و شکل گیری قیمت‌ها را بهینه کنند. پردازش زبان طبیعی (NLP) و موتورهای توصیه، به ویژه برای شرکت‌های تجارت الکترونیکی که از این روش‌ها برای تجزیه و تحلیل خرید مشتری و به دست آوردن بینشی در مورد استراتژی‌های رشد بالقوه استفاده می‌کنند، بسیار سودمند هستند. علاوه بر این، NLP برای تجزیه و تحلیل متون و نظرسنجی‌های آنلاین استفاده می‌شود که به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا خدمات با کیفیتی را به مشتریان خود ارائه دهند.
حمل و نقل
دیتا ساینس در دو دهه گذشته در مرکز برخی از تاثیرگذارترین نوآوری‌ها در حمل و نقل بوده است.
در حالی که وسایل نقلیه خودران احتمالا چشم نوازترین توسعه دیتا ساینس در دنیای حمل و نقل هستند، دانشمندان داده همچنین در تولید آمار مصرف سوخت، تجزیه و تحلیل رفتار راننده و نظارت بر عملکرد خودرو نقش اساسی داشته اند. با ترکیب یادگیری تقویتی با اتوماسیون، سازندگان خودرو ممکن است وسایل نقلیه هوشمندتر و ایمن‌تری با مسیرهای لجستیکی بهتر ایجاد کنند.
شرکت‌های تاکسیرانی برجسته مانند Uber از دیتا ساینس برای بهینه‌سازی مسیرهای هزینه و تکمیل با ترکیب عناصر مختلفی مانند رفتار مشتری، مکان، داده‌های اقتصادی و ارائه‌دهندگان لجستیک استفاده می‌کنند.
در همین حال، خطوط هوایی از دیتا ساینس برای پیش‌بینی پروازهای تاخیری، انتخاب هواپیما برای خرید، برنامه‌ریزی مسیرها، مدیریت تاخیرهای پرواز و ایجاد برنامه‌های وفاداری استفاده می‌کنند.
چشم انداز شغلی و انتظارات حقوق
با توجه به آمار ارائه شده توسط اداره آمار کار ایالات متحده (BLS)، میانگین حقوق سالانه برای دانشمندان داده 108660 دلار است.
انتظار می‌رود که درآمد دانشمندان داده و سایر مشاغل تحقیقاتی محاسباتی و داده بین سال‌های 2020 تا 2030 به میزان 22 درصد رشد کند. در واقع نرخ رشد شغلی بسیار سریعتر از میانگین ملی 8% برای همه مشاغل است.
فرصت‌های شغلی در دیتا ساینس
مشاغل زیادی در زمینه دیتا ساینس وجود دارد. برخی از رایج ترین موقعیت‌ها عبارتند از:
- تحلیلگرداده
- مهندس یادگیری ماشین
- مهندس داده
- دانشمند داده
- مدیر پایگاه داده
- تحلیلگر کسب و کار
- تحلیلگر محصول
- تحلیلگر مالی
برای واجد شرایط شدن به عنوان یک دانشمند داده سطح پایه، به احتمال زیاد به مدرک لیسانس در یکی از رشته‌های مرتبط مانند علوم کامپیوتر و یا ریاضی نیاز دارید.
مهارت‌ها و ابزارهای مورد نیاز دیتا ساینس
دانشمندان داده باید مجموعه‌ای از مهارت‌های فردی و فنی کامل داشته‌باشند تا مطمئن شوند که بهترین کار ممکن را انجام می‌دهند. برخی از مهارت‌های برتری که برای موفقیت به آنها نیاز دارید عبارتند از:
مهارت‌های فردی برای دیتا ساینس
- پذیرا بودن و داشتن ذهن باز
- ارتباط
- یکدلی
- رویکردی به کسب و کار
- روحیه تیمی
- نوآوری
مهارت های فنی برای دیتا ساینس
- جبر
- تکنیک‌های یادگیری ماشینی
- حساب چند متغیره
- آمار
- شناسایی الگوریتم‌ها
- ایجاد و نگهداری الگوریتم‌ها
- مجموعه داده‌های بازیابی اطلاعات
ابزار
دانشمندان داده تصمیم گیرندگان کلیدی هستند که وظیفه ارزیابی و دستکاری حجم عظیمی‌از داده‌های ساختار یافته و ساختار نیافته را دارند. برای انجام این کار، دانشمندان داده از ابزارها و زبان‌های کامپیوتری مختلفی استفاده می‌کنند که رایج‌ترین آنها شامل برنامه‌هایی مانند SAS ،Excel ،Tableau و Apache Spark است.
حرف آخر
اولین قدم برای ورود به حوزه دیتا ساینس، کسب مهارت‌های فنی است که باید برای این کار انجام دهید. مدارک در رشته‌های علوم کامپیوتر، علوم داده، فناوری اطلاعات، ریاضیات همگی می‌توانند کمک کننده باشند. اگر به تازگی تصمیم به ورود به دنیای دیتا ساینس را گرفته‌اید می‌توانید با شرکت در دوره جامع پرورش کارشناس علم داده مهارت‌های مورد نیاز جهت کسب جایگاه‌های شغلی مرتبط با دیتا ساینس را کسب کنید.
منبع: Coursera