چگونه یک دانشمند داده شویم؟

در این راهنمای دقیق، ما در قلمرو هیجان انگیز علم داده حرکت می کنیم، حوزه ای که آمار، فناوری و تفکر استراتژیک را در یک نیروگاه از نوآوری و بینش ترکیب می کند.

از قلمرو بی‌نهایت داده‌های خام، حرفه‌ای منحصربه‌فرد پدیدار می‌شود: دانشمند داده. ماموریت آنها؟ برای غربال کردن سر و صدا، کشف الگوها، پیش بینی روندها، و اساسا تبدیل داده ها به گنجینه واقعی راه حل های تجاری. و حدس بزنید چه؟ شما می توانی یکی از آنها باشی.

در بخش‌های آینده، خطوط دنیای دانشمند داده را روشن خواهیم کرد. ما نقش آن‌ها را تشریح می‌کنیم، مسئولیت‌های روزانه‌شان را بررسی می‌کنیم و مجموعه مهارت‌های منحصربه‌فردی را که آن‌ها را در دنیای فناوری متمایز می‌کند، کشف خواهیم کرد. اما بیشتر از آن، ما اینجا هستیم تا به شما کمک کنیم یک نقشه راه ترسیم کنید، یک مسیر شخصی سازی شده که می توانید برای پاسخ به سوال مهم خود دنبال کنید: “چگونه یک دانشمند داده شویم؟”

بنابراین، دست و پنجه نرم کنید و برای یک فرو رفتن عمیق در دنیای داده آماده شوید. خواه شما یک متخصص فناوری با تجربه باشید که به دنبال تغییر مسیر هستید، فارغ‌التحصیل تازه‌ای که مسیر شغلی خود را برنامه‌ریزی می‌کند، یا صرفاً فردی با علاقه شدید به این رشته، این پست وبلاگ شما را در سفری هیجان‌انگیز به سوی تبدیل شدن به یک دانشمند داده راهنمایی می‌کند. وقت آن رسیده است که سوال خود را به یک جستجو تبدیل کنید. بیا شروع کنیم!

دانشمند داده کیست؟

قبل از اینکه به این سوال پاسخ دهیم “چگونه یک دانشمند داده شویم؟” تعیین اینکه یک دانشمند داده کیست بسیار مهم است. به عبارت ساده تر، یک دانشمند داده حرفه ای است که از روش های آماری، مهارت های برنامه نویسی و دانش صنعت برای تفسیر داده های دیجیتال پیچیده استفاده می کند. آنها کارآگاهان عصر دیجیتال هستند و بینش هایی را کشف می کنند که تصمیمات استراتژیک تجاری را هدایت می کند. به بیان دیگر، یک دانشمند داده، داده های خام را با استفاده از تکنیک ها و نظریه های مختلف که از بسیاری از زمینه ها در حوزه های وسیعی از ریاضیات، آمار، علم اطلاعات و علوم کامپیوتر استخراج شده اند، به اطلاعات معنی دار تبدیل می کند.

یک دانشمند داده چکار می کند؟

در قلب نقش خود، دانشمندان داده مشکلات پیچیده ای را برای کمک به استراتژی یک کسب و کار تدوین و حل می کنند. این شامل جمع آوری، تمیز کردن و تجزیه و تحلیل مجموعه داده های بزرگ برای شناسایی الگوها، روندها و روابطی است که ممکن است در غیر این صورت پنهان شوند. آنها از این بینش ها برای پیش بینی روندهای آینده، بهینه سازی عملیات و تأثیرگذاری بر تصمیمات استراتژیک استفاده می کنند.

فراتر از این وظایف، دانشمندان داده نیز ارتباطاتی هستند و یافته‌های مبتنی بر داده‌های خود را به زبانی ترجمه می‌کنند که رهبران کسب‌وکار، متخصصان فناوری اطلاعات، مهندسان و سایر ذینفعان بتوانند آن را درک کنند. آنها نقشی اساسی در پل زدن جنبه های فنی و تجاری یک سازمان ایفا می کنند و تضمین می کنند که بینش داده ها منجر به اقدامات و نتایج ملموس می شود.

مهارت های ضروری دانشمند داده

اگر مشتاق پاسخ دادن به این سوال هستید که «چگونه یک دانشمند داده شویم؟»، درک مهارت های ضروری مورد نیاز در این زمینه بسیار مهم است. علم داده چند رشته ای است و به این ترتیب، مجموعه مهارت های متنوعی را می طلبد. در اینجا ما به چند مورد از مهمترین آنها اشاره کرده ایم:

ریاضیات و آمار

در هسته علم داده یک پایه قوی در ریاضیات و آمار است. مفاهیمی مانند جبر خطی، حساب دیفرانسیل و انتگرال، احتمالات و نظریه آماری ستون فقرات بسیاری از الگوریتم ها و تکنیک های علم داده هستند.

مهارت های برنامه نویسی

یک دانشمند داده ماهر باید مهارت های برنامه نویسی قوی داشته باشد، معمولاً در پایتون یا R، که رایج ترین زبان های مورد استفاده در این زمینه هستند. مهارت های کدنویسی برای کارهایی مانند تمیز کردن داده ها، تجزیه و تحلیل، تجسم و پیاده سازی الگوریتم های یادگیری ماشین ضروری است.

مدیریت و دستکاری داده ها

دانشمندان داده اغلب با حجم وسیعی از داده ها سر و کار دارند، بنابراین درک پایگاه های داده، معماری داده ها و زبان های پرس و جو مانند SQL بسیار مهم است. مهارت در دستکاری و مدیریت داده ها نیز برای آماده سازی داده ها برای تجزیه و تحلیل ضروری است.

یادگیری ماشین

یادگیری ماشین بخش کلیدی علم داده است. این شامل توسعه الگوریتم هایی است که می توانند از آنها یاد بگیرند و بر اساس داده ها پیش بینی یا تصمیم بگیرند. آشنایی با تکنیک‌های رگرسیون، درخت‌های تصمیم، خوشه‌بندی، شبکه‌های عصبی و سایر روش‌های حل مسئله مبتنی بر داده حیاتی است.

تجسم داده ها و ارتباطات

کشف بینش از داده ها کافی نیست. یک دانشمند داده نیز باید این بینش ها را به طور مؤثری انتقال دهد. اینجاست که تجسم داده وارد می شود. ابزارهایی مانند Tableau، Matplotlib، Seaborn یا Power BI می توانند فوق العاده مفید باشند. مهارت‌های ارتباطی خوب تضمین می‌کند که می‌توانید یافته‌های پیچیده را به بینش‌های قابل درک برای سهامداران تجاری تبدیل کنید.

دانش دامنه

در نهایت، دانش دامنه به دانشمندان داده کمک می کند تا سؤالات درست را فرموله کنند و مهارت های خود را به طور مؤثر برای حل مشکلات خاص صنعت به کار گیرند.

چگونه یک دانشمند داده شویم؟

علم داده رشته‌ای است که بر استخراج بینش‌های ارزشمند از مقادیر فراوان داده متمرکز است. به این ترتیب، متخصصان ماهر در تفسیر و استفاده از داده‌ها به نفع سازمان‌شان تقاضای بالایی دارند. به عنوان یک دانشمند داده، در ایجاد استراتژی‌ها و تحلیل‌های تجاری مبتنی بر داده‌ها نقش مهمی خواهید داشت. در اینجا یک راهنمای بازنویسی شده جدید برای کمک به شما برای شروع آمده است:

مرحله ۱: اخذ مدرک لیسانس (کارشناسی)

یک نقطه ورود عالی به دنیای علم داده، اخذ مدرک لیسانس در یک رشته مرتبط مانند خود علم داده، آمار یا علوم کامپیوتر است. این مدرک اغلب یکی از الزامات اولیه سازمان ها هنگام در نظر گرفتن نامزدها برای نقش های دانشمند داده است.

مرحله ۲: تسلط بر زبان های برنامه نویسی مناسب

در حالی که مدرک کارشناسی دانش تئوری را ارائه می دهد، تسلط عملی بر زبان های برنامه نویسی خاص مانند Python، R، SQL و SAS بسیار مهم است. این زبان ها به ویژه در هنگام برخورد با مجموعه داده های حجیم بسیار مهم هستند.

مرحله ۳: کسب مهارت های جانبی

جدا از زبان های برنامه نویسی، دانشمندان داده باید با ابزارها و تکنیک های تجسم داده ها، یادگیری ماشینی و مدیریت کلان داده نیز آشنا شوند. هنگامی که با مجموعه داده های بزرگ روبرو می شوید، درک نحوه مدیریت، پاکسازی، سازماندهی و تجزیه و تحلیل آنها بسیار مهم است.

مرحله ۴: تضمین گواهینامه های شناخته شده

دریافت گواهینامه های مرتبط با ابزارها و مهارت های خاص راهی محکم برای نشان دادن مهارت و تخصص شماست. این گواهینامه ها اغلب از نظر کارفرمایان بالقوه سنگین هستند.

مرحله ۵: کسب تجربه از طریق کارآموزی

دوره های کارآموزی بستر ارزشمندی را برای شروع حرفه شما در علم داده فراهم می کند. آنها تجربه عملی و قرار گرفتن در معرض کاربردهای دنیای واقعی علم داده را ارائه می دهند. به دنبال کارآموزی در نقش هایی مانند تحلیلگر داده، تحلیلگر هوش تجاری، آمارگیر یا مهندس داده باشید.

مرحله ۶: شروع به حرفه علم داده

پس از دوره کارآموزی، ممکن است این فرصت را داشته باشید که در همان شرکت ادامه دهید یا در جاهای دیگر به دنبال موقعیت های ابتدایی باشید. عناوین شغلی که باید به آنها توجه کنید شامل دانشمند داده، تحلیلگر داده و مهندس داده است. همانطور که تجربه بیشتری به دست می آورید و مجموعه مهارت های خود را گسترش می دهید، می توانید در رتبه ها پیشرفت کنید و چالش های پیچیده تری را تحمل کنید.

چه مدت طول می کشد تا دانشمند داده شوید؟

“چگونه یک دانشمند داده شویم؟” سوالی است که بسیاری از متخصصان مشتاق می پرسند، و یک سوال به همان اندازه مهم این است که “چقدر طول می کشد تا دانشمند داده شوید؟” پاسخ می تواند بسته به عوامل مختلفی از جمله مسیر تحصیلی شما، عمق دانشی که در مهارت های مربوطه باید کسب کنید و سطح تجربه عملی که باید کسب کنید متفاوت باشد.

به طور معمول، کسب مدرک لیسانس حدود چهار سال طول می کشد. پس از آن، بسیاری از دانشمندان داده تصمیم می گیرند تا تخصص خود را با مدرک کارشناسی ارشد تعمیق بخشند، که می تواند دو سال دیگر طول بکشد. فراتر از آموزش رسمی، کسب مهارت در مهارت های ضروری علوم داده مانند برنامه نویسی، مدیریت داده و یادگیری ماشینی می تواند از نظر زمانی بسیار متفاوت باشد و از چند ماه تا چند سال متغیر باشد. کسب تجربه عملی از طریق کارآموزی و مشاغل سطح پایه نیز بخش مهمی از سفر است که می تواند از چند ماه تا چند سال طول بکشد.

بنابراین، به طور متوسط، ممکن است بین شش تا ده سال طول بکشد تا به یک دانشمند داده کامل تبدیل شوید، اما توجه به این نکته مهم است که یادگیری در این زمینه یک فرآیند مداوم است و از فردی به فرد دیگر بسیار متفاوت است.

چگونه بدون مدرک دانشمند داده شویم؟

اکنون که ما در مورد مسیر سنتی “چگونه یک دانشمند داده شویم؟” بحث کردیم. بیایید یک مسیر جایگزین در نظر بگیریم. در حالی که داشتن مدرک در یک زمینه مرتبط سودمند است و اغلب توسط کارفرمایان ترجیح داده می شود، اما می توان بدون مدرک دانشمند داده شد. در اینجا چند مرحله وجود دارد که می توانید برای هموار کردن مسیر خود به سمت حرفه علم داده بدون مدرک انجام دهید:

خودآموزی

با یادگیری مبانی علم داده به صورت آنلاین شروع کنید. پلتفرم های آنلاین متعددی وجود دارند که دوره های رایگان یا کم هزینه ای را در زمینه ریاضیات، آمار و زبان های برنامه نویسی مرتبط مانند Python، R و SQL ارائه می دهند. وب‌سایت‌هایی مانند Coursera، edX، و Khan Academy طیف وسیعی از دوره‌ها را از سطوح مبتدی تا پیشرفته ارائه می‌دهند.

در یک مهارت خاص تخصص داشته باشید

در حالی که یک دانشمند داده باید کلاه های زیادی بر سر بگذارد، اما تبدیل شدن به یک متخصص در زمینه خاصی مانند یادگیری ماشینی، تجسم داده ها یا داده های بزرگ می تواند مفید باشد. تخصص می تواند شما را از سایر کاندیداها متمایز کند.

ابزارهای مرتبط را بیاموزید

با ابزارها و پلتفرم های علم داده مانند Tableau برای تجسم داده ها یا Hadoop برای پردازش داده های بزرگ آشنا شوید. داشتن تجربه عملی با این ابزارها می تواند نقطه قوتی به نفع شما باشد.

یک نمونه کار بسازید

دانش و مهارت های خود را از طریق پروژه های عملی به نمایش بگذارید. می توانید در مسابقات علم داده در پلتفرم هایی مانند Kaggle شرکت کنید یا روی پروژه های شخصی که به آن علاقه دارید کار کنید. یک پورتفولیوی قوی اغلب می تواند کمبود آموزش رسمی را جبران کند.

شبکه سازی

به جوامع آنلاین بپیوندید و در جلسات یا کنفرانس ها شرکت کنید.  شبکه می تواند به شما کمک کند از دیگران بیاموزید، از آخرین روندها مطلع شوید و حتی فرصت های شغلی پیدا کنید.

تجربه به دست آوردن

در حالی که ممکن است در ابتدا دریافت یک نقش دانشمند داده بدون مدرک دشوار باشد، می توانید در نقش مرتبط مانند تحلیلگر داده یا تحلیلگر هوش تجاری شروع کنید. از آنجا، می توانید در حین کار یاد بگیرید، تجربه کسب کنید و به تدریج به نقش دانشمند داده تبدیل شوید.

به یاد داشته باشید، حوزه علم داده برای مهارت ها و تجربه عملی ارزش زیادی قائل است. در حالی که این یک سفر چالش برانگیز است، به خصوص بدون مدرک، مطمئناً با فداکاری، یادگیری مداوم و تجربه عملی امکان پذیر است.

حقوق دانشمند داده

بر اساس برآوردهای Glassdoor ، در ایالات متحده، دستمزد کلی برای یک دانشمند داده حدود 152182 دلار در سال پیش‌بینی می‌شود که میانگین حقوق آن تقریباً 117595 دلار در سال است. این ارقام از مدل منحصربفرد برآورد کل پرداخت ما ایجاد می‌شوند و از داده‌های حقوق جمع‌آوری‌شده از کاربران استخراج می‌شوند. غرامت تخمینی اضافی، که می تواند شامل جوایز نقدی، کمیسیون، انعام و اشتراک سود باشد، حدود 34587 دلار در سال است. “محدوده محتمل” شامل داده های حقوق است که در صدک 25 و 75 برای این حرفه قرار می گیرد.

در آلمان، کل غرامت سالانه یک دانشمند داده حدود 69000 یورو با متوسط ​​حقوق حدود 64000 یورو در سال است. این اعداد از مدل منحصر به فرد برآورد کل پرداخت ما سرچشمه می گیرند و بر اساس ارقام دستمزد ارائه شده توسط کاربران ما هستند. پرداخت تخمینی اضافی، که ممکن است شامل جوایز نقدی، کمیسیون، انعام و اشتراک سود باشد، تقریباً 5000 یورو در سال است. “محدوده محتمل” در اینجا داده های حقوق را در صدک 25 و 75 برای این شغل نشان می دهد.

دانشمند داده در مقابل تحلیلگر داده

برای تکمیل کاوش خود در مورد “چگونه یک دانشمند داده شویم؟” بیایید نقش یک دانشمند داده را با نقش یک تحلیلگر داده مقایسه کنیم، زیرا این اصطلاحات اغلب به جای یکدیگر استفاده می شوند، اگرچه آنها نقش های متفاوتی را در حوزه داده نشان می دهند.

به عبارت ساده تر، یک تحلیلگر داده بر تفسیر داده ها و کشف بینش های عملی برای کمک به تصمیم گیری های تجاری متمرکز است. آنها اغلب از ابزارهایی مانند SQL و Excel برای دستکاری داده ها و ایجاد گزارش استفاده می کنند.

از سوی دیگر، یک دانشمند داده، در عین حال که داده ها را تفسیر می کند، معمولاً با مجموعه داده های بزرگتر و پیچیده تر سر و کار دارد. آنها از تکنیک های آماری پیشرفته، یادگیری ماشین و مدل سازی پیش بینی برای پیش بینی روندها و رفتارهای آینده استفاده می کنند. علاوه بر ابزارهایی که توسط تحلیلگران داده استفاده می شود، آنها اغلب به مجموعه گسترده تری از مهارت های برنامه نویسی از جمله پایتون و R نیاز دارند.

در حالی که بین این دو نقش همپوشانی وجود دارد، یک دانشمند داده معمولاً در سطح بالاتری از پیچیدگی عمل می کند و مجموعه مهارت های گسترده تری نسبت به یک تحلیلگر داده دارد. هر نقش مجموعه ای از مسئولیت ها و الزامات منحصر به فرد خود را دارد که هر دو آنها را جزء لاینفک یک سازمان داده محور می کند.

	دانشمند داده	تحلیلگر داده
نقش	حل مسائل پیچیده و پیش بینی روندهای آینده با استفاده از تکنیک های آماری پیشرفته و مدل سازی پیش بینی.	داده ها را برای کشف بینش های عملی که تصمیمات تجاری را راهنمایی می کنند، تفسیر می کند.
مهارت ها	دارای مجموعه گسترده ای از مهارت ها از جمله پایتون، R، یادگیری ماشینی و تجسم داده ها است.	از ابزارهایی مانند SQL و Excel برای دستکاری داده ها و ایجاد گزارش استفاده می کند.
کار کنید	با مجموعه داده های بزرگتر و پیچیده تر کار می کند.	با مجموعه داده های کوچکتر کار می کند.
تحصیلات	اغلب دارای مدرک تحصیلی عالی (کارشناسی ارشد یا دکترا) است.	ممکن است فقط به مدرک لیسانس نیاز داشته باشد.

نتیجه گیری

بازگشت به سوال اصلی ما: چگونه یک دانشمند داده شویم؟ سفر به همان اندازه که هیجان انگیز است، چالش برانگیز است. این شامل به دست آوردن یک زمینه آموزشی قوی، به دست آوردن یک مجموعه مهارت گسترده و سازگاری مداوم با چشم انداز در حال تکامل علم داده است.

علیرغم تلاش مورد نیاز، پاداش شغلی در خط مقدم نوآوری و فرصتی برای تأثیرگذاری بر تصمیمات استراتژیک تجاری با بینش های مبتنی بر داده است. بنابراین، چه به تازگی شروع به کار کرده باشید یا به دنبال انتقال از یک حوزه مرتبط باشید، هرگز زمان بهتری برای غواصی در علم داده وجود ندارد. امیدواریم این راهنما مسیر روشنی را به شما ارائه دهد و الهام بخش شما برای شروع این سفر هیجان انگیز باشد. غواصی داده مبارک!