جوانب مثبت و منفی علم داده به عنوان گزینه شغلی

Data Science نوآوری پیشرفته ای است که به نظر می رسد همه در مورد آن صحبت می کنند. Data Science  که  “جنسی ترین کار قرن بیست و یکم” خوانده می شود و افراد معدودی آن را می آموزند در حالی که بسیاری مایل به دانشمند داده شدن هستند ، مهم است که مزایا و معایب  DataScience را در نظر بگیرند و تصویری واقعی از این حوزه داشته باشند. در این پست ، ما این نکات را به دقت بررسی می کنیم و دیدگاه های لازم در مورد Data Science را در اختیار شما قرار می دهیم.

مقدمه ای بر علم داده

Data Science مطالعه داده است. این امر مربوط به طراحی ، کاوش ، تجسم ، مدیریت و ذخیره داده ها برای ترسیم بینش های معنی دار است. این بینش ها به شرکت ها در تصمیم گیری های قدرتمند مبتنی بر داده کمک می کند. Data Science مستلزم استفاده از اطلاعات ساختار یافته و بدون ساختار است. این یک حوزه چند رشته ای است که ریشه در آمار ، ریاضیات و علوم کامپیوتر دارد. حال بیایید مزایا و معایب Data Science را بررسی کنیم.

مزایا و معایب Data Science

رشته علوم داده بسیار گسترده است و دارای مزایا و معایبی است. بنابراین ، در اینجا مزایا و معایب Data Science را ارزیابی خواهیم کرد. این مقاله به شما کمک می کند تا موارد را بررسی کنید و بهترین برنامه ریزی را در زمینه Data Science انجام دهید.

مزایای علم داده

مزایای مختلف علم داده به شرح زیر است:

  1. متقاضی زیادی دارد

Data Science بسیار محبوب است. متقاضیان کار فرصت های بی شماری دارند. این شغل سریعترین رشد در Linkedin  را دارد و پیش بینی می شود تا سال 2026 ، 11.5 میلیون شغل ایجاد کند. این امر باعث می شود Data Science به یک بخش شغلی با استخدام های زیاد تبدیل شود.

  1. فراوانی موقعیت شغلی

تعداد بسیار کمی از افراد هستند که مهارت های لازم را برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده داشته باشند. این باعث می شود Data Science در مقایسه با سایر زمینه های IT اشباع کمتری داشته باشد. در نتیجه ، Data Science یک حوزه وسیع است و دارای فرصت های شغلی فراوانی است. رشته علوم داده تقاضای زیادی دارد ، اما در عرضه دانشمندان داده کم هستند.

  1. یک کار بسیار پردرآمد

Data Science یکی از مشاغل بسیار پردرآمد است. طبق گفته Glassdoor ، دانشمندان داده سالانه تقریباً 116،100 دلار درآمد کسب می کنند. این باعث می شود Data Science یک انتخاب شغلی ارزشمند باشد.

  1. علم داده پرکاربرد است

کاربردهای بی شماری از Data Science وجود دارد و معمولاً در بخشهای بهداشتی ، بانکی ، خدمات مشاوره ای و تجارت الکترونیکی مورد استفاده قرار می گیرد . Data Science یک حوزه کاملاً کاربردی است. بنابراین ، شما این فرصت را خواهید داشت که در زمینه های مختلف کار کنید.

  1. Data Science باعث کارآمد شدن داده ها می شود

شرکت ها برای پردازش و تجزیه و تحلیل اطلاعات خود به دانشمندان ماهر داده احتیاج دارند. آنها نه تنها اطلاعات را بررسی می کنند بلکه کیفیت آنها را نیز افزایش می دهند. در نتیجه ، دانشمندان داده موفق می شوند داده ها را بهبود بخشند و آنها را برای تجارت بهتر کنند.

  1. دانشمندان داده بسیار مورد توجه قرار می گیرند

دانشمندان داده شرکت ها را قادر می سازد تا تصمیمات تجاری دقیق تری بگیرند. شرکت ها به دانشمندان داده وابسته هستند و از تجربیات آنها برای بهبود نتایج کاری خود استفاده می کنند.

  1. با کارهای خسته کننده خداحافظی کنید

علم داده به بازارهای مختلف کمک کرده است تا بسیاری از کارها را خودکار انجام دهند. شرکت ها از داده ها برای آموزش ماشین آلات استفاده می کنند و باعث راحت تر شدن کارها و افزایش سرعت در کار می شود.

  1. علم داده باعث هوشمندسازی محصولات می شود

Data Science مستلزم استفاده از یادگیری ماشین است که به صنایع اجازه می دهد محصولات بهتری را که مخصوصاً بر اساس سابقه خرید مشتری سفارشی شده اند ، تولید کنند. به عنوان نمونه ، سیستم های ارجاعی که توسط وبسایتهای تجارت الکترونیکی استفاده می شوند ، بینش شخصی سازی شده را بر اساس سابقه خرید آنها به کاربران ارائه می دهند. این امر رایانه ها را قادر ساخته است تا رفتار انسان را تشخیص دهند و تصمیمات مبتنی بر داده را اتخاذ کنند.

  1. علم داده می تواند زندگی را نجات دهد

بخش بهداشت با Data Science به طور قابل توجهی بهبود یافته است. با ورود به یادگیری ماشینی ، تشخیص تومورها در مرحله اولیه آسان تر شده است. همچنین بسیاری از صنایع بهداشتی دیگر از علم داده برای کمک به مشتریان خود استفاده می کنند.

  1. علم داده شما را به شخصی بهتر تبدیل می کند

Data Science نه تنها به شما یک شغل پردرآمد می دهد بلکه به شما در پیشرفت فردی نیز کمک خواهد کرد. شما یک ذهنیت حل مسئله پیدا خواهید کرد. از آنجا که مشاغل متعدد Data Science از فناوری اطلاعات و مدیریت استفاده می کنند ، شما قادر خواهید بود از بهترین های هر دو جهان لذت ببرید.

معایب علم داده

در حالی که Data Science یک گزینه شغلی واقعاً ارزشمند است اما اشکالاتی نیز دn این زمینه وجود دارد. برای درک  بهتر Data Science ، باید محدودیت های Data Science را نیز درک کنیم. تعدادی از آنها به شرح زیر است:

  1. Data Science اصطلاحی مبهم است

Data Science یک اصطلاح اساسی است و تفسیر مشخصی ندارد. در حالی که به یک کلید واژه تبدیل شده است ولی تعریف دقیق یک Data Scientist بسیار دشوار است. مسئولیت آنها به منطقه ای که شرکت در آن فعالیت می کند بستگی دارد. در حالی که برخی از افراد Data Science را به عنوان چهارمین الگوی تحقیقات علمی توضیح داده اند ، اما برخی از منتقدان آن را بخشی از علم آمار خوانده اند.

  1. تسلط بر علوم داده تقریباً دشوار است

Data Science که مجموعه ای از تخصص های مختلف است ، از آمار ، فناوری رایانه و ریاضیات نشات می گیرد . درک هر زمینه و داشتن تجربه معادل در همه آنها عملی نیست. در حالی که بسیاری از دوره های آموزشی آنلاین سعی کرده اند تا خلأ مهارتی را که بازار Data Science با آن روبرو است پر کنند ، اما با توجه به عظمت این رشته ، مهارت در آن هنوز امکان پذیر نیست. فردی با سابقه آمار ممکن است نتواند در کوتاه مدت دانش کامپیوتر را درک کند و به عنوان یک دانشمند متبحر مهارت کسب کند. به همین دلیل ، این یک موقعیت پویا و در حال تغییر است که فرد را ملزم به کشف تخصص های مختلف Data Science می کند .

  1. دامنه دانش گسترده ای دارد

یک نکته منفی دیگر در Data Science وابستگی آن به دامنه دانش است . شخصی با سابقه قابل توجه در آمار و علوم کامپیوتر ، یادگیری علم داده بدون درک پیشینه برایش چالش برانگیز است. برعکس آن نیز همین مورد وجود دارد. به عنوان مثال ، یک شرکت مراقبت های بهداشتی که در ارزیابی توالی ژنومی کار می کند ، مطمئناً به کارمندان مناسب با درک ژنتیک و زیست شناسی مولکولی نیاز دارد. این داده دانشمندان را قادر می سازد برای کمک به شرکت ، انتخاب های محاسباتی انجام دهند. با این حال ، دستیابی به دانشی خاص برای یک دانشمند داده در زمینه ای دیگر دشوار می شود. این امر همچنین مهاجرت از یک بخش به بخش دیگر را دشوار می کند.

  1. داده های انتخاب شده ممکن است نتایج پیش بینی نشده را به همراه داشته باشد

یک دانشمند داده ، داده ها را ارزیابی می کند و برای پیشبرد روند تصمیم گیری ، پیش بینی های قابل توجهی انجام می دهد. در بسیاری از مواقع ، داده های ارائه شده دلخواه و منتخب هستند و نتایج دقیقی نمی دهند. این امر می تواند در نتیجه ضعف مدیریت و استفاده ضعیف از منابع شکست بخورد.

  1. مشکل حریم خصوصی داده ها

برای بسیاری از صنایع ، داده ها سوخت آنها هستند. دانشمندان داده به شرکت ها در تصمیم گیری های داده محور کمک می کنند. با این حال ، داده های استفاده شده در این فرآیند ممکن است حریم خصوصی مشتریان را نقض کنند. داده های فردی مشتریان برای شرکت مادر قابل مشاهده است و ممکن است گاهی اوقات به دلیل از بین رفتن امنیت ، داده ها منتشر شوند. نگرانی واقعی در مورد حفظ حریم خصوصی داده ها و استفاده از آن برای بسیاری از صنایع مورد توجه بوده است.

خلاصه

پس از ارزیابی جوانب مثبت و منفی Data Science می توانیم تصویر کاملی از این حوزه بدست آوریم. در حالی که Data Science یک زمینه با چندین مزیت ارزشمند است ، اما مانند هر زمینه نیز دارای چند اشکال است. یک بخش کم اشباع و پردرآمد که در زمینه های مختلف زندگی انقلابی ایجاد کرده است . Data Science یک زمینه در حال پیشرفت است ، دستیابی به مهارت سالها طول می کشد. در نهایت ، این به شما بستگی دارد که تشخیص دهید جوانب مثبت Data Science به شما القا می کند که این کار را بعنوان شغل خود انتخاب کنید یا معایبی که به شما کمک می کند تا یک تصمیم آگاهانه بگیرید.