بر اساس گزارش Glassdoor، نقش دانشمند داده در سال 2019 در رتبه یک حرفه آمریكا قرار دارد. شکی نیست كه یك دانشمند داده برای دومین سال متوالی مقام برتر را به خود اختصاص داده است. دانشمندان داده ها متوسط حقوق 123000 دلار دریافت می كنند. بازار کار علم داده با خلوص فاصله زیادی دارد و فقط در ایالات متحده 190،000 متخصص کمبود انتظار می رود. در صورتی که به دنبال شغل در علم داده هستید، در سال آینده، فرصت های سودآور زیادی وجود خواهد داشت. یک دانشمند داده به احتمال زیاد حقوق عالی دریافت می کند. به دلیل تقاضای فزاینده و دامنه حقوق بالا، بیشتر افراد اکنون می خواهند دانشمند داده شوند، اما سوالات زیادی در ذهن آنها ایجاد می شود. این که چگونه یک دانشمند داده شوید و مهارت های لازم برای آن چیست؟
برای اینکه یک دانشمند داده شوید :
1. آموزش: به طور معمول ، برای داشتن دانش عمیق لازم برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده ، معمولاً نیاز به یک زمینه آموزشی قوی است. برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده ، باید مدرک لیسانس علوم کامپیوتر ، علوم اجتماعی ، فیزیک و آمار داشته باشید. رایج ترین رشته های تحصیلی ریاضیات و آمار و به دنبال آن علوم و مهندسی کامپیوتر است. مدرک تحصیلی در هر یک از این دوره ها مهارت های مورد نیاز برای پردازش و بررسی داده های بزرگ را به شما می دهد. بیشتر دانشمندان داده دارای مدرک کارشناسی ارشد یا دکترا هستند. و همچنین آموزش آنلاین را فرا بگیرید تا مهارت خاصی مانند نحوه استفاده از Hadoop یا Big Data را بیاموزید. بنابراین ، ثبت نام در دوره کارشناسی ارشد در رشته علوم داده ، ریاضیات یا هر زمینه مرتبط دیگر لازم است.
آیا می خواهید در مورد Data Science بیشتر بدانید ؟ اینجا کلیک کنید
2. دانش مبانی و آمار: یک داوطلب باید درک اساسی از ماتریس ها و توابع جبر خطی، توابع هش و درختان باینری داشته باشد. آنها باید جبر رابطه ای، مبانی پایگاه داده، گزارش VS B ، یعنی هوش تجاری و تجزیه و تحلیل را بدانند. در کنار این یک دانشمند داده باید دانش خوبی در زمینه آمار داشته باشد. یک داوطلب باید از آمار توصیفی، تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی، نظریه احتمال، متغیرهای تصادفی، قضیه بایس، آزمون آماری و غیره آگاهی داشته باشد برای تصمیمات و همچنین ارزیابی آزمایشات.
3- مهارت های برنامه نویسی: مهم نیست که برای کدام نقش یا شرکتی مصاحبه می کنید ، دانشمندان داده باید مهارت برنامه نویسی عالی داشته باشند. یک دانشمند داده باید بداند که از ابزار تجارت استفاده کند. دانشمند داده باید در مورد زبان های برنامه نویسی مانند SQL و زبان های برنامه نویسی آماری مانند پایتون و R آگاهی داشته باشد.
4. جبرخطی و حساب: درک سازمان از مفهوم جبر خطی و حساب در جایی که داده ها برای پیش بینی مورد استفاده قرار می گیرند و پیشرفت الگوریتمی یا پیشرفت های جزئی در اجرای پیش بینی می تواند موفقیت سازمان را تحریک کند. وقتی برای شغلی در علم داده مصاحبه می کنید ، مصاحبه کننده ممکن است از شما چند سوال اصلی جبر خطی یا تجزیه و تحلیل چند متغیره بپرسد. یا از طرف دیگر ، از شما خواسته می شود چند مورد آمار یا نتایج یادگیری ماشین را که در جای دیگری اجرا می کنید ، بیان کنید.
5. ارتباطات: یک دانشمند داده باید مهارت های ارتباطی بسیار خوبی داشته باشد. دانشمند داده باید توانایی گزارش یافته های فنی را با هدف نهایی قابل درک بودن برای همدستان غیر خاص داشته باشد ، صرف نظر از اینکه شرکا یا مدیران دفتر کار در بخش بازاریابی هستند. دانشمند داده باید قادر باشد که توضیحات داده محور شما نه تنها ممکن بلکه قانع کننده باشد و شما می توانید از سرپرست خود بخواهید که به شما کمک کند.
6. یادگیری ماشین: یک دانشمند داده باید الگوریتم های یادگیری ماشین را بداند. اگر در یک سازمان غول پیکر با حجم گسترده ای از داده ها کار می کنید یا در سازمانی که محصول داده محور در آن موجود است کار می کنید ، به عنوان مثال Google Maps ، Netflix ، Uber و … ممکن است شرایطی پیش بیاید که تکنیک های یادگیری ماشین را یاد بگیرید.
7. تجسم داده ها: تجسم داده ها بخشی اساسی از چرخه حیات داده ها است. مشخص شده است که تصاویر اغلب مهارت بیشتری نسبت به کلمات یا اعداد دارند ، بنابراین با ارائه داده ها به روشی تحریک کننده بصری به دانشمند داده کمک می کند. این امر نه تنها شما را ملزم می سازد تا با اصول تجسم مهارت داده ها آشنا شوید ، بلکه باید بر ابزارهای تجسم داده نیز تسلط داشته باشید. برخی از ابزارهای تجسم Tableau ، Kibana، Google ، Data wrapper و غیره هستند.
8- درگیری داده ها: درگیری داده ها مهارت دیگری است که دانشمند داده باید آن را داشته باشد.. Data Wrangling فرآیندی است برای نگاشت و تبدیل داده ها از یک فرم داده خام واحد در قالبی متفاوت. داده هایی که باید مورد بررسی قرار بگیرند ناقص و چالش برانگیز است و دارای هرج و مرج خواهد بود. بخشی از نقص در داده ها شامل تنظیم رشته متناقض ، کیفیت های از دست رفته و ترتیب تاریخ است. این امر در سازمانهای کوچکی که شما در آن زمان اطلاعات اولیه را تعیین می کنید بسیار عمیق خواهد بود.
9. دانش داده های بزرگ: داده های بزرگ هم اکنون در همه جا وجود دارد و برای جمع آوری و ذخیره اطلاعات نیز یک نیاز اساسی وجود دارد. مقدار بسیار زیادی از داده ها پراکنده هستند. کاری که ما با آن انجام می دهیم تنها چیزی است که در حال حاضر مهم است. نقش Big Data Analytics بسیار مهم شناخته شده است زیرا به بهبود تجارت ، تصمیم گیری و دادن مهمترین امتیاز کمک می کند. این مربوط به انجمن ها و همچنین کارشناسان در فضای تجزیه و تحلیل است. دانشمند داده باید در مورد چارچوب هایی که می توانند داده های بزرگ را پردازش کنند ، اطلاعات داشته باشد. Hadoop و Spark دو چارچوب شناخته شده هستند.
10. حل مسئله مبتنی بر داده : یک دانشمند داده باید مهارت حل مسئله مبتنی بر داده و تجربه خود در این زمینه را توسعه دهد . یک دانشمند داده باید بداند چگونه به طور موثر یک مسئله را شناسایی کند.
نتیجه گیری
یک داوطلب باید مهارت بالایی برای تبدیل شدن به دانشمند داده داشته باشد. داشتن این مهارت ها کمک می کند تا در شغل علم داده موفق باشند. تقاضا برای دانشمند داده روز به روز در حال افزایش است و انتظار می رود که نیاز به دانشمند داده در آینده افزایش یابد. بنابراین زمان بسیار خوبی برای توسعه حرفه ای در این زمینه خاص است.