(function (s, e, n, d, er) { s['Sender'] = er; s[er] = s[er] || function () { (s[er].q = s[er].q || []).push(arguments) }, s[er].l = 1 * new Date(); var a = e.createElement(n), m = e.getElementsByTagName(n)[0]; a.async = 1; a.src = d; m.parentNode.insertBefore(a, m) })(window, document, 'script', 'https://cdn.sender.net/accounts_resources/universal.js', 'sender'); sender('986212f6399684')
متخصص داده کیست

  این مقاله را میتوانید در مدت زمان 5 دقیقه مطالعه کنید   منتشر شده در تاریخ: خرداد ۱۰ام, ۱۴۰۱   آخرین بروزرسانی: آذر ۵ام, ۱۴۰۱


اگر برنامه‌نویسی یاد بگیرم، درآینده چه شغل‌هایی ممکن است پیدا کنم؟ شاید کسی دلش بخواهد ربات بسازد و نخواهد سایت و اپلیکیشن طراحی کند. آیا سرنوشت محتوم تمام کسانی‌که یک یا چندتا از زبان‌های برنامه‌نویسی را یاد می‌گیرند، طراحی وب است؟ یعنی آن‌ها شغل دیگری نمی‌توانند داشته باشند؟ 

این تصور که برنامه‌نویسی و زبان‌های برنامه‌نویسی فقط و فقط به‌درد طراحی سایت یا اپلیکیشن می‌خورند، تصور بسیار بسیار اشتباهی است. زبان‌های برنامه‌نویسی متنوع هستند و بعضی‌از آن‌ها بسیار تخصصی‌اند. مثلا، زبان برنامه‌نویسی R زبانی برای متخصصان آمار است و نمی‌شود با آن طراحی سایت کرد. زبان قدرتمند و پرطرفدار دیگری هم وجود دارد که اگر کسی آن را یاد بگیرد، فرصت‌های شغلی بسیار خوبی در حوزه‌های مختلف درانتظار اوست.

زبان پایتون زبانی با کاربردهای مختلف است. پایتون ممکن است زبان برنامه‌نویسی بک اند یک سایت یا زبانی درخدمت هوش مصنوعی و توسعه‌ی الگوریتم‌های یادگیری ماشین باشد. زبان پایتون در علوم داده و تحلیل داده (Data Science) نیز کاربرد دارد. از فرصت‌های شغلی بسیار خوب که با یادگیری زبان پایتون می‌شود آن را به‌دست آورد، شغل متخصص داده یا Data Scientist است. 

در این مقاله درباره‌ی این شغل حرف می‌زنم و به شما می‌گویم که متخصص داده کیست؟ چه می‌کند؟ و درآمد یک متخصص داده چه‌قدر است؟ 

 

متخصص داده (Data Scientist) کیست؟

قبل‌از اینکه درباره‌ی این شغل و تخصص حرف بزنم، باید بگویم علم (علوم) داده یا دیتا ساینس چیست و چرا مهم است. ما در جهان اطلاعات و داده‌ها زندگی می‌کنیم. تولید و انتقال اطلاعات در تاریخ بشر هیچ‌گاه با این سرعت و سهولت امکان‌پذیر نبوده است. در سال‌های اخیر ابزارهای جمع‌آوری و تحلیل اطلاعات و داده‌ها نیز پیشرفت چشمگیری داشتند.  علوم و صنایع مختلف و کسب‌وکارها از این حجم عظیم داده‌ها به‌نفع خودشان و برای بهبود کیفیت خدمات و محصولاتشان استفاده می‌کنند.

 با تحلیل داده‌های به‌دست‌آمده از رفتار مشتریان به‌راحتی می‌شود رفتار آن‌ها را پیش‌بینی کرد. برای بسیاری‌ از کسب‌و‌کارهای بزرگ و شرکت‌‌های چندملیتی نتایج به‌دست‌آمده از تحلیل داده‌ مبنایی برای تصمیم‌گیری‌های خرد و کلان است. پس، تحلیل داده به افراد در حوزه‌های مختلف (حتی سیاستمداران) قدرت پیش‌بینی می‌دهد. 

 

Data science is the domain of study that deals with vast volumes of data using modern tools and techniques to find unseen patterns, derive meaningful information, and make business decisions. Data science uses complex machine learning algorithms to build predictive models.

 دیتا ساینس حوزه‌ای مطالعاتی است که با حجم عظیمی از داده سروکار دارد. دیتا ساینس از ابزارها و تکنیک‌های مدرن برای استخراج الگوهای پنهان و اطلاعات مفید از داده‌ها و برای تصمیم‌گیری‌های تجاری استفاده می‌کند. در علم داده برای ساختن مدل‌های پیش‌بینی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین پیچیده کمک گرفته می‌شود. 

 

حال و باتوجه‌به تعریفی که از علم داده ارائه شد،‌ می‌‌شود گفت متخصص داده کیست. متخصص داده کسی است که با تحلیل داده‌ها سعی می‌کند پدیده‌ای را بفهمد، آن را پیش‌بینی کند و به کسب‌وکارها کمک کند تا تصمیم‌های درست‌تر و منطبق‌با واقعیت (براساس نتایج تحلیل) بگیرند.

 

وظایف متخصص داده چیست؟

کار متخصص داده خواندن و فهمیدن داده‌هاست. برای خواند و فهمیدن داده‌ها متخصصان داده معمولا وظایف زیر را برعهده می‌گیرند:

  • متخصصان داده مشکل تیم یا کسب‌وکار را به سوال تبدیل می‌کنند. بعد برای یافتن آن سوال سراغ داده‌ها می‌روند. پس کلی‌ترین وظیفه‌ی یک متخصص داده حل مسئله است. کسب‌وکارها به‌همین‌دلیل متخصص داده می‌خواهند. متخصص داده به کسب‌وکار‌ها کمک می‌کند تا مسائل و مشکلاتشان را حل کنند. 
  • متخصص داده باید بداند برای حل مسئله‌ چه داده‌‌هایی را جمع‌آوری کند. پس دومین وظیفه‌ی یک متخصص داده این است که داده‌های  خام، که ممکن است ساختاریافته و یا ساختارنیافته باشند، جمع‌آوری کند (Data Acquisition or Data Extraction). البته وظیفه‌ی جمع‌آوری داده مرحله‌ی مهم دیگری هم دارد و همراه است با تبدیل‌کردن داده‌های خام به فرمت‌های قابل‌استفاده (Data Processing).
  • حالا نوبت به دسته‌بندی‌کردن و تحلیل‌کردن داده‌ها می‌رسد (Data Classification) . سومین وظیفه‌ی او این است که داده‌های طبقه‌بندی‌شده و آمارهای استخراج‌شده را باهدف پیدا‌کردن الگوها و اطلاعات مفید برای حل مسئله تحلیل و بررسی کند. در ادامه‌ی این مرحله، او بااستفاده‌از نتایج تحلیل‌ها باید مدل‌های پیش‌بینی‌کننده بسازد (Data Modeling).  
  • آخرین وظیفه‌ی دیتا ساینتیست این است که پاسخ مشکل و نتیجه‌ی همه‌ی تحلیل‌ها و بررسی‌ها را بصری‌سازی‌شده به تیم ارائه کند (Data Visualization & Data Reporting). از وظایف متخصص داده تعامل با تیم و تصمیم‌گیرندگان در کسب‌وکار است. او وقتی به جوابی رسید باید آن را درقالب نمودار،‌ چارت یا هر فرمت دیگری که برای دیگران قابل‌فهم باشد دراختیارشان قرار دهد تا آن‌ها هم از نتایج کار او استفاده کنند و تصمیم‌های لازم را بگیرند. 

 


متخصص داده با کلان‌داده‌ (Big Data) سروکار دارد. برای اینکه با کلان‌داده و اهمیت آن آشنا شوید، «کلان داده چیست‌؟» را بخوانید. 


 

متخصص داده چه مهارت‌هایی لازم دارد؟

کاملا مشخص است که متخصص داده برای انجام هریک‌از وظایفش که معمولا چند‌مرحله‌ای است به مهارت‌های متنوعی نیاز دارد. چون کار و تخصص دیتا ساینتیست درواقع تخصصی میان‌رشته‌ای ( Statistics & IT & Business) است. مهارت‌هایی که متخصص داده به آن‌ها نیاز دارد عبارت‌‌اند‌از:

  • مهارت‌های نرم ازجمله حل مسئله، مهارت‌های ارتباطی و همکاری و تعامل سازنده با تیم و تصمیم‌گیرندگان اقتصادی کسب‌وکار (متخصص داده باید بتواند به رو‌شنی و درنهایت شفافیت نتایج تحلیل‌هایش را به دیگران منتقل کند.)؛
  • زبان‌های برنامه‌نویسی Python، R، SQL & SAS (متخصص داده برای استخراج داده و همچنین برای تحلیل داده و بصری‌سازی نتایج به زبان‌های برنامه‌نویسی قدرتمند برای دیتا ساینس نیاز دارد.)؛ 
  • یادگیری ماشین و یادگیری عمیق (متخصص داده برای ساختن مدل‌هایی که رفتار پدیده‌ای، یا کاربر/مشتری، را پیش‌بینی می‌کند به هوش مصنوعی و الگوریتم‌های ماشین لرنینگ و یادگیری عمیق نیاز دارد.)؛
  • آمار و ریاضیات (متخصص داده با آمار و ارقام سروکار دارد. او نیاز دارد در آمارها و ارقام الگو پیدا کند. داده‌هایی که در علوم داده باید بررسی شوند داده‌های کمی و عددی هستند.). 

 

درآمد و بازار کار دیتا ساینس چطور است؟

یک متخصص داده به‌طور متوسط در آمریکا سالانه ۱۱۷ هزار دلار درآمد دارد. البته، این رقم برای متخصصان داده‌ی باتجربه و باسابقه بیشتر است، یعنی ۱۵۱ هزار دلار. اگر به لیست بهترین مشاغل در آمریکا نگاهی بیندازیم، دیتا ساینتیست در رتبه‌ی سوم قرار گرفته است. کاملا طبیعی و منطقی است که در کشورهای صنعتی و اقتصادهای بزرگ جهان که خانه‌ی شرکت‌ها و کسب‌وکارهای عظیم و چندملیتی است، متخصصان داده بازارکار بسیار خوبی داشته باشند. 

 

درآمد و بازار کار متخصص داده

 

اما وضعیت متخصصان داده در بازارکار ایران چطور است؟ اگر نگاهی به فرصت‌های شغلی جاب‌اینجا بیندازیم، حقوق پایه‌ی متخصص داده از ۲۰ میلیون شروع می‌شود. البته براساس آمار Glassdoor، یک متخصص داده در تهران در ماه درآمدی ۳۴ میلیون تومانی دارد. طبیعتا تعداد فرصت‌های شغلی برای متخصص داده در ایران مانند آمریکا نیست.

اما نباید این‌طور فکر کرد که این شغل در ایران اصلا بازارکار ندارد. در ایران هم کسب‌وکارهای زیادی هستند که به‌اهمیت وجود متخصص داده پی بردند. هرچه کسب‌وکارهای دیجیتال بیشتر رشد کنند و دیگران هم اهمیت و سهمی را که تحلیل داده در تصمیم‌گیری‌های اقتصادی دارد، درک کنند؛ فرصت‌های شغلی بیشتری برای متخصصان داده ایجاد خواهد شد. 

 

درآمد دیتا ساینتیست در ایران

درآمد دیتا ساینتیست در ایران 2

 

نقشه راهی برای متخصصان داده آینده

چطور باید دیتا ساینتیست شد؟ ازکجا باید شروع کرد؟ این نکته را باید بگویم که تحلیل داده رشته‌ای دانشگاهی است. یعنی برای واردشدن به دنیای علوم داده و تحلیل داده می‌توانید از دانشگاه شروع کنید. در ایران برای اینکه ‌بتوانید در مقطع کارشناسی ارشد، رشته یا گرایش علوم داده را بخوانید ۳ انتخاب دارید:

  • کنکور ارشد ریاضی کاربری  (گرایش علوم داده)،
  • کنکور ارشد آمار (رشته علم داده‌ها)، 
  • کنکور ارشد مهندسی کامپیوتر  (گرایش علوم داده). 

همه‌ی ما می‌دانیم که در مقطع ارشد تعداد محدودی دانشجو پذیرفته می‌شود و درنتیجه رقابلت بسیار بالاست. نکته اینجاست که شما بدون مدرک دانشگاهی هم می‌توانید متخصص داده شوید. هیچ‌چیز نمی‌تواند مانع شما شود که بدون داشتن مدرک فوق‌لیسانس وارد این حوزه شوید و مهارت‌های لازم را یاد بگیرید. دیتا ساینتیست وظایف اصلی‌اش را با ابزارها و نرم‌افزارها انجام می‌دهد. به‌‌همین‌دلیل، مهم این است که او کار با آن ابزارها و همچنین زبان‌های برنامه‌نویسی لازم برای کار با آن‌ها را یاد بگیرد. 

اگر رشته‌ی دانشگاهی شما در مقطع کارشناسی آمار یا ریاضی یا کامپیوتر یا هر رشته‌ی مرتبط دیگری است، به‌راحتی می‌توانید مهارت‌های نرم، پایتون،‌یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را خارج‌از دانشگاه یاد بگیرید. به نقشه راه زیر نگاه کنید. اگر با این نقشه پیش روید، شما یکی‌از متخصصان علوم داده‌ی آینده هستید.

 

 

نقشه راه متخصص داده

 

 

 

جمع‌بندی و نتیجه‌گیری

۱. برای متخصصان داده بازارکار خوبی در ایران و جهان وجود دارد. 

۲. وظیفه‌ی اصلی متخصص داده کمک به کسب‌وکارهاست تا بااستفاده‌از داده‌ها تصمیم‌گیری‌های بهتری داشته باشند.

۳. اگر به یافتن الگوهای پنهان‌شده در اعداد و پیش‌بینی‌کردن رفتار‌ها و پدیده‌ها علاقه دارید، برای دیتا ساینتیست‌شدن دو راه وجود دارد: راه دانشگاهی و راهی که از دانشگاه نمی‌گذرد. 

۴. البته در هر دو راه این شما هستید که باید مهارت‌های لازم را خیلی خوب یاد بگیرید و باپشتکار هدفتان را دنبال کنید. درهرحال و هر راهی را که انتخاب کنید، این قطعی است که متخصص داده باید زبان برنامه‌نویسی پایتون را خیلی خوب بداند. 

۵. بنابراین، حتی اگر هنوز دانش‌آموز هستید ولی مسیر شغلی خود را انتخاب کردید و به علوم داده یا هوش مصنوعی یا یادگیری ماشین علاقه‌مند هستید، آموزش برنامه‌‌نویسی پایتون شروع خیلی خوبی است. 

 

 

 

برای نوشتن این مقاله از منابع زیر استفاده شده است: 

۱. mastersindatascience.org

۲. coursera.com 

۳. datasciencedegree.wisconsin.edu

آیا این مطلب برای شما مفید بود؟

امتیازشو ثبت کنید

میانگین / 5. تعداد رای

اولین نفر شما امتیاز دهید

دوره تخصصی یادگیری ماشین

در یک دوره آموزشی متخصص یادگیری ماشین شوید.

از یادگیری ماشین می توان در صنایع مختلف با اهداف مختلف استفاده کرد. ماشین لرنینگ باعث افزایش بهره وری در صنایع می شود، به بازاریابی محصول کمک کرده و پیش بینی دقیق فروش را ساده تر می کند. پیش بینی های دقیق پزشکی و تشخیص ها را تسهیل می کند. دقت در قوانین و مدل های مالی را بهبود می بخشد. به سیستم های توصیه گر، الگوریتم های فرا ابتکاری و حرکت ربات ها کمک خواهد کرد. در بحث فروش میتواند محصولات مناسب تری را به مشتری پیشنهاد دهد( با کمک به تقسیم بندی بهتر و پیش بینی دقیق طول عمر محصولات ) و ...
استفاده از سیستم های ماشین لرنینگ می تواند تا حد زیادی حجم کاری ما را کاهش دهد. به خصوص کارهایی که نیاز به آنالیز حجم عظیمی از داده و تصمیم گیری بر اساس این داده ها را دارد بسیار تسهیل می کند. سیستم های مبتنی بر ماشین لرنینگ ظرفیت انجام کار صد نفر را همزمان دارد و تنها به کمک ماشین ها می توان بدون صرف وقت و انرژی زیاد، کارهای سنگین را انجام داده و در عین حال پول و درآمد بیشتری کسب کرد. ماشین لرنینگ با خودکارسازی فرایندها و صرفه جویی در زمان، به ما کمک می کند تا بتوانیم زمان و انرژی خود را بر تصمیم گیری های پیچیده تری متمرکز کنیم.
ادامه...

شاید به این مطالب نیز علاقه مند باشید.

یادگیری ماشین در ایران

بازار کار یادگیری ماشین در ایران

طبق گزارشات از سایت های بررسی مشاغل ، مهندس یادگیری ماشین به دلیل رشد تقاضا و حقوق زیاد بهترین شغل سال۲۰۱۹ نامیده شده است. متوسط درآمد فعلی این حرفه ۱۴۶.۰۸۵…

بصری سازی در پایتون

بصری سازی در پایتون +(معرفی کتابخانه های محبوب)

از قدیم گفته اند "یک تصویر از هزاران جمله گویاتر است." در دنیای امروز، روزانه داده های بسیار زیادی تولید می شود. تجزیه و تحلیل این داده ها، به خصوص…

دیتاست یادگیری ماشین استاندارد

دیتاست یادگیری ماشین استاندارد + ۵ مثال کامل در دیتاست های طبقه بندی باینری

بهتر است مبتدیان در یادگیری ماشین بر روی دیتاست‌های (مجموعه داده های) کوچک دنیای واقعی تمرین کنند. به اصطلاح مجموعه داده های یادگیری ماشین استاندارد شامل مشاهدات واقعی هستند و…

0 0 رای
امتیازدهی به مقاله
دنبال کردن
با خبر کردن از
guest
0 دیدگاه
بازخورد داخلی
دیدن همه نظرات

تاییدیه ها

تهران - ستارخان، خیابان کوثر دوم، پلاک ۱۰، واحد ۳

آیا این مطلب برای شما مفید بود؟

امتیازشو ثبت کنید

میانگین / 5. تعداد رای

اولین نفر شما امتیاز دهید

دوره تخصصی یادگیری ماشین

در یک دوره آموزشی متخصص یادگیری ماشین شوید.

از یادگیری ماشین می توان در صنایع مختلف با اهداف مختلف استفاده کرد. ماشین لرنینگ باعث افزایش بهره وری در صنایع می شود، به بازاریابی محصول کمک کرده و پیش بینی دقیق فروش را ساده تر می کند. پیش بینی های دقیق پزشکی و تشخیص ها را تسهیل می کند. دقت در قوانین و مدل های مالی را بهبود می بخشد. به سیستم های توصیه گر، الگوریتم های فرا ابتکاری و حرکت ربات ها کمک خواهد کرد. در بحث فروش میتواند محصولات مناسب تری را به مشتری پیشنهاد دهد( با کمک به تقسیم بندی بهتر و پیش بینی دقیق طول عمر محصولات ) و ...
استفاده از سیستم های ماشین لرنینگ می تواند تا حد زیادی حجم کاری ما را کاهش دهد. به خصوص کارهایی که نیاز به آنالیز حجم عظیمی از داده و تصمیم گیری بر اساس این داده ها را دارد بسیار تسهیل می کند. سیستم های مبتنی بر ماشین لرنینگ ظرفیت انجام کار صد نفر را همزمان دارد و تنها به کمک ماشین ها می توان بدون صرف وقت و انرژی زیاد، کارهای سنگین را انجام داده و در عین حال پول و درآمد بیشتری کسب کرد. ماشین لرنینگ با خودکارسازی فرایندها و صرفه جویی در زمان، به ما کمک می کند تا بتوانیم زمان و انرژی خود را بر تصمیم گیری های پیچیده تری متمرکز کنیم.
ادامه...