دانشمندان داده در میان کسب‌وکارها، از استارت‌آپ‌ها گرفته تا شرکت‌های بزرگ، تقاضای بالایی دارند و انتظار می‌رود رشد تقاضا برای دانشمندان داده از هم‌اکنون تا سال 2026 به میزان 19 درصد افزایش یابد، 12 درصد بیشتر از حد معمول. دانشمندان داده به ترکیبی منحصربفرد از تیزبینی فنی و تجزیه و تحلیل روشنگر نیاز دارند : بخشی ریاضیدان، بخشی دانشمند کامپیوتر و بخشی دیگر گرایشگر، آنها شکاف بین تجارت و دنیای فناوری اطلاعات را پر می کنند.
نقش ها و مسئولیت های برتر یک دانشمند داده
نقش اصلی یک دانشمند داده سازماندهی و تجزیه و تحلیل بخش‌های بزرگی از داده‌ها از طریق نرم‌افزار تحلیلی طراحی‌شده سفارشی است تا به ذینفعان یافته‌هایی را ارائه دهد که می‌توانند از آنها برای تصمیم‌گیری آگاهانه تجاری استفاده کنند. یک دانشمند داده معمولاً نقش ها و وظایف مختلفی دارد. با این حال، برخی از مسئولیت های مشترک وجود دارد:
- حجم زیادی از داده های ساختاریافته را جمع آوری کنید و آن را به قالب قابل فهم تر تبدیل کنید.
- از زبان های برنامه نویسی مختلف مانند SAS، R و Python برای استخراج ارزش و بینش از داده ها استفاده کنید.
- روندها و الگوهایی را در داده ها شناسایی کنید که ممکن است سودآوری کسب و کار را بهبود بخشد.
- با استفاده از تکنیک های داده محور، پاسخ مشکلات مربوط به کسب و کار را بیابید.
- ارتباط و همکاری با فناوری اطلاعات و کسب و کار به عنوان نقطه تماس را حفظ کنید.
- با تکنیک های تحلیلی مانند یادگیری ماشینی، یادگیری عمیق و تجزیه و تحلیل متن به روز بمانید.
وظایف کلیدی یک دانشمند داده
ممکن است به یک دانشمند داده نیاز باشد تا چیزی را ایجاد کند که مشتری با آن در ارتباط باشد، که به آن “محصول” گفته می شود. روش دیگر، ممکن است از دانشمند داده خواسته شود که یک سیستم پشتیبان بسازد که برای تجارت ضروری است که به آن “عملیات” گفته می شود. ۴ وظیفه کلیدی یک دانشمند داده به قرار زیر است:
1. علم داده برای محصولات
(دانشمند استنباطی) دانشمند داده بینش هایی را برای بهبود محصولات و استراتژی های شرکت ارائه می دهد. این می تواند برای استراتژی سطح بالا یا یک تحلیل تاکتیکی عملی تر در مورد عملکرد یک محصول خاص باشد. مهارت های زیر برای انجام این عملکرد مورد نیاز است:
تحلیل اکتشافی: با استفاده از اسکریپت‌ها و زبان برنامه‌نویسی SQL، یک دانشمند داده مجموعه‌های داده را بررسی و خلاصه می‌کند تا به سؤالات کلیدی در مورد محصول پاسخ دهد، مانند: کدام رفتار منحصربه‌فرد برای ردیابی سلامت محصول مهم است، و آیا می‌توانیم عوامل مرتبط با این رفتار را شناسایی کنیم؟
هوش تجاری: دانشمندان داده همیشه محدود به ارائه بینش خاص به داده ها نیستند. همچنین می‌توان از آنها در مورد اینکه چگونه کسب‌وکار باید به داده‌ها واکنش نشان دهد راهنمایی کنند، و نقش آنها بیشتر به یک عملکرد هوش تجاری تبدیل می‌شود، که سپس به همکاری بیشتر با عملیات نیاز دارد.
2. علم داده به عنوان یک محصول
(دانشمند کاربردی) در این تابع، دانشمند داده از داده ها برای بهبود محصولات تجاری که با مشتری روبرو هستند و همچنین از یادگیری ماشین برای تولید محصولات داده ای استفاده می کند که از تلاش های مشتری پشتیبانی می کند. برخی از مهارت های کلیدی برای انجام این وظایف عبارتند از:
یادگیری ماشینی : دانش کاری در مورد نحوه ترکیب توانایی یادگیری ماشین برای اعمال الگوریتم ها به مجموعه های بزرگ داده از منابع داده جایگزین مانند متن، تصاویر و ویدئو و یادگیری از آن و پیش بینی روندها، به دانشمندان داده بینش بیشتری را از طریق این منابع می دهد.
نمونه سازی: دانشمندان داده باید بتوانند محصولات نرم افزاری یادگیری ماشینی را قبل از شروع به کار طراحی و نمونه سازی کنند. با ایجاد نمونه محصول، آنها می توانند ارزیابی کنند که آیا یک شرکت باید منابع را برای ایجاد یک سیستم کامل تخصیص دهد یا خیر.
مهندسی نرم افزار : وقتی نوبت به اجرای چیزی می رسد که بر یک شرکت تأثیر می گذارد، آنها به یک فرآیند قابل اعتماد و قابل تکرار نیاز دارند. رویکردی که ساختار خوبی داشته باشد و در عین حال چابک باقی بماند. معمولاً افراد با نقش‌های متقابل متعددی را درگیر می‌کند. درک زبان های برنامه نویسی سیستم به دانشمند داده اجازه می دهد تا محصولات داده ای را بسازد و منتشر کند که سازگار هستند و می توانند در محیط های مختلف عرضه شوند. با استفاده از بهترین روش مهندسی نرم افزار، یک دانشمند داده اطمینان حاصل می کند که برنامه نویسی نرم افزار مورد استفاده برای محصولات داده، قوی، قابل اعتماد و قابل نگهداری است.
3. علم داده به عنوان بخشی از عملیات
(مهندس یادگیری ماشین) در این عملکرد، دانشمند داده معمولاً عضوی از یک تیم مهندسی است که هدف آن ایجاد محصولات است که برای اجرای تجارت ضروری هستند. این عملکرد ممکن است به مهارت های زیر نیاز داشته باشد:
آموزش آنلاین: ماهیت الزامات سیستم بلادرنگ به این معنی است که یادگیری دسته ای استاندارد قابل دوام نیست و باید از روش های آنلاین برای به روز رسانی مدل ها استفاده کرد.
DevOps: دانشمند داده ای که در DevOps استفاده می شود باید بداند که چگونه محصولات داده را ایجاد و نگهداری کند که عملکردهای تجاری بر اساس آنها عمل می کند.
ارتباط: دانشمند داده برای توضیح استراتژی و انگیزه طرح پروژه با صاحبان کسب و کار به مهارت های ارتباطی قوی نیاز دارد.
آیا تمایل به آشنایی با موقعیت شغلی توسعه دهنده DevOps دارید؟اکنون بیاموزید.
4. علم داده برای عملیات
(دانشمند سیستم) در این نقش، دانشمندان داده ملزم به استفاده از تجزیه و تحلیل علت ریشه ای برای تعیین تجزیه عملکرد سیستم هستند. ساخت مدل به دستیابی به بینش بیشتر در مورد چگونگی تأثیر عوامل مختلف داخلی و خارجی بر روی سیستم ها کمک می کند. در اینجا مهارت های مورد نیاز برای این عملکرد وجود دارد:
درک سیستم : درک جامع از سیستم‌ها و زیرساخت‌های مورد استفاده برای ساخت محصولات، بینش چگونگی تأثیر عوامل مختلف بر معیارهای عملیاتی را تسهیل می‌کند.
پیش بینی : برای اینکه یک دانشمند داده بتواند ناهنجاری ها را در داده ها شناسایی کند، دانستن چگونگی ایجاد یک پایه داده استاندارد و سپس پیش بینی رفتار داده مورد انتظار یک نیاز کلیدی است.
هشدار دهنده: در این نقش، ممکن است از یک دانشمند داده خواسته شود که تشخیص دهد چه زمانی لازم است با سایر تیم ها در مورد رفتار غیرعادی سیستم ارتباط برقرار کند.
دانشمند داده پیوند مشترک بین سیستم ها و کسب و کار است و برای هر کسب و کاری که می خواهد به مزیت رقابتی دست یابد و حفظ کند، اساسی است. ترکیب داده‌ها، علم محاسبات و فناوری با دانش کسب‌وکار مصرف‌گرا، کارکردها و وظایف دانشمند داده حول محور تولید بینش‌های با ارزش برای تصمیم‌گیرندگان در کسب‌وکار می‌چرخد. دانشمند داده با ایفای نقش اصلی در مدیریت پروژه برای پروژه‌هایی که نیاز به حجم زیاد و انواع داده‌ها برای پردازش دارند، راه‌حل‌هایی ایجاد می‌کند که منجر به بهبود عملکرد کلی کسب‌وکار می‌شود.
آیا تمایل به آشنایی با موقعیت شغلی مهندس داده دارید؟اکنون بیاموزید.
آیا تمایل به آشنایی با موقعیت شغلی دانشمند داده دارید؟اکنون بیاموزید.
آیا تمایل به آشنایی با موقعیت شغلی تحلیلگر داده دارید؟اکنون بیاموزید.
