علم داده

چگونه یک دانشمند علم داده شویم؟ | مسیر علم داده

از زمان شکوفایی تمدن‌ها تا سال ۲۰۰۳ میلادی، حدود ۵ اگزا بایت اطلاعات ایجاد شده است. اما امروزه تقریبا هر دو روز، این میزان اطلاعات ایجاد می‌شود. با توجه به سرعت رشد داده‌ها، در عصر ما دانشمند علم داده جایگاه ویژه‌ای پیدا کرده ‌است.
شاید بسیاری از افراد تفاوت زیادی بین یک تحلیلگر داده (Data Analyst) و دانشمند علم داده (Data Scientist) قائل نباشند، اما امروزه تفاوت زیادی بین آن‌ها وجود دارد. در ادامه این مطلب قصد داریم به بررسی الزامات و مهارت‌های لازم برای تبدیل شدن به یک دانشمند علم داده بپردازیم.

تفاوت بین تحلیلگر داده و دانشمند علم داده چیست؟

بدیهی است که هم تحلیلگر داده و هم دانشمند علم داده با داده‌ها سر و کار دارند. اما تفاوت آن‌ها در چیست؟ این سوالی است که برای بسیاری از افراد علاقه‌مند به این حوزه مطرح است. بنابراین در ابتدا تفاوت آن‌ها را شرح می‌دهیم.

مشاغل مرتبط با دیتا: تفاوت متخصص علم داده، مهندس داده و تحلیلگر داده چیست؟

 

یک تحلیلگر داده از داده‌ها برای حل مشکلات مختلف سازمان و دستیابی به یک بینش کاربردی استفاده می‌کند. این کار از طریق ابزارهای از پیش تهیه شده، انجام می‌شود. یک تحلیلگر داده معمولا به پرسش‌هایی مانند موارد زیر پاسخ می‌دهد:

سامانه روابط عمومی دیتاک
  • چرا برگزاری یک کمپین بازاریابی در برخی از مناطق نتایج بهتری به دنبال دارد؟
  • چرا فروش محصولات در سه ماهه کنونی کاهش یافته است؟

برای این منظور، مهارت‌های اساسی که یک تحلیلگر داده باید از آن برخوردار باشد شامل مواردی مانند داده کاوی، دستورات SQL، زبان برنامه نویسی R، تجزیه و تحلیل آماری، تجزیه و تحلیل داده‌ها و مواردی مانند این‌هاست. البته بسیاری از تحلیل گران داده با کسب مهارت‌های بیشتر به دانشمند علم داده تبدیل شده‌اند.
اما یک دانشمند علم داده می‌تواند فرایندها و الگوریتم‌های جدیدی به منظور استفاده در فرآیند مدلسازی داده‌ها طراحی کند، الگوریتم‌های پیشگویانه ایجاد کند و با توجه به نیاز سازمان خود، تجزیه و تحلیل اختصاصی روی داده‌ها انجام دهد.
بنابراین تفاوت اصلی دانشمند علم داده با تحلیلگر داده در این است که یک دانشمند علم داده می‌تواند با استفاده از دانش برنامه نویسی خود روش‌های مدلسازی جدیدی برای داده‌ها طراحی کند و تنها محدود به الگوریتم‌ها و فرآیندهای موجود نباشد.
برای این منظور، مهارت‌های مورد نیاز یک دانشمند علم داده شامل مواردی مانند داده کاوی، زبان برنامه نویسی R، دستورات SQL، یادگیری ماشین، هدوپ (Hadoop)، تجزیه و تحلیل آماری، تجزیه و تحلیل داده‌ها، مفاهیم مربوط به برنامه‌نویسی شی گرا (OOPS) و دیگر موارد است.

برای اینکه دانشمند علم داده شوید به چه تحصیلاتی نیاز دارید؟

برای اینکه شما بتوانید به هدف خود به عنوان دانشمند علم داده برسید، مسیرهای زیادی وجود دارد، اما به خاطر داشته باشید که بیشتر این مسیرها از دانشگاه عبور می‌کنند. برای اینکه بتوانید در این حوزه موفق شوید، حداقل به مدرک لیسانس نیاز دارید.
یکی از بهترین مسیرها، تحصیل در رشته علم داده‌ها (Data Science) در مقطع لیسانس است. زیرا بدیهی است که تحصیل در این رشته،‌ مهارت‌های لازم برای جمع آوری، تجزیه و تحلیل و تفسیر حجم بالایی از داده‌ها را به شما می‌آموزد. در این رشته شما همه چیز را درمورد آمار، تکنیک‌های تجزیه و تحلیل، زبان‌های برنامه نویسی و غیره یاد خواهید گرفت که به شما به عنوان یک دانشمند داده کمک زیادی خواهد کرد.


پلتفرم دیتاک به طور مداوم به رصد، جمع‌آوری و ذخیره سازی دیتای شبکه‌های اجتماعی فارسی و وبسایت‌های خبری مشغول است. برای استفاده از این دیتا و گزارش‌های تحلیلی جهت بهبود کسب و کار خود با دیتاک در ارتباط باشید.

ارتباط با کارشناسان دیتاک


یکی دیگر از مسیرهای دانشگاهی که می‌توانید انتخاب کنید، تحصیل در رشته‌های فنی است که می‌تواند به شما در تبدیل شدن به یک دانشمند علم داده کمک کند. برخی از رشته‌هایی که می‌توانید انتخاب کنید شامل علوم کامپیوتر، آمار، ریاضیات، اقتصاد و دیگر رشته‌های مرتبط است.
شما پس از تحصیل در این رشته‌ها، مهارت‌هایی مانند برنامه نویسی، مدیریت داده‌ها، حل مسئله و غیره به دست خواهید آورد که می‌توانند به شما در حوزه‌های مختلف علم داده کمک کند.
سپس می‌توانید در یک شغل ابتدایی در زمینه علم داده‌ها مشغول به کار شوید و یا برای کسب دانش تخصصی‌تر در مقطع فوق لیسانس و دکترا مشغول به تحصیل شوید.

برای دیتا ساینتیست شدن به چه مهارت‌هایی نیاز دارید؟

معمولا هر دانشمند علم داده ابزار مربوط به خود را دارد و بنابراین مهارت‌های متعددی در زمینه‌های مختلفی وجود دارد که برای یک دانشمند علم داده مورد نیاز است. در ادامه به معرفی برخی از مهم‌ترین مهارت‌های لازم می‌پردازیم.

مهارت‌های مورد نیاز یک دیتاسانتیست؟
مهارت‌های مورد نیاز یک دیتاساینتیست

۱) تجزیه و تحلیل آماری (Statistical Analysis)

به عنوان یک دانشمند علم داده، کار اصلی شما جمع آوری، تجزیه و تحلیل و تفسیر حجم زیادی داده و ایجاد بینش کاربردی برای یک شرکت است. بنابراین واضح است که تجزیه و تحلیل آماری بخش مهمی از وظایف شغل شماست.
این بدان معناست که شما باید حداقل با اصول پایه تجزیه و تحلیل آماری از جمله آزمون فرض آماری (Statistical hypothesis testing)، توزیع‌های احتمال (Probability distribution)، رگرسیون خطی (Linear regression)، نظریه احتمالات (Probability theory)، برآورد درست‌ نمایی بیشینه (Maximum likelihood estimation) و دیگر موارد آشنا باشید.

همچنین، ابزارهای تحلیلی بسیاری وجود دارد که برای تجزیه و تحلیل آماری بسیار مفید هستند. از معروف‌ترین آن‌ها می‌توان به SAS ،Hadoop ،Spark ،Hive ،Pig و غیره اشاره کرد. پس بسیار مهم است که شما شناخت کاملی از آنها نیز داشته باشید.

بیشتر بخوانید: هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و داده کاوی چه ارتباطی با هم دارند؟

۲) مهارت‌های برنامه نویسی (Programming Skills)

مهارت‌های برنامه نویسی از نیازهای ضروری برای یک دانشمند علم داده است. چراکه اگر بتوانید الگوریتم‌های اختصاصی خود را متناسب با نیاز خود طراحی کنید، می‌توانید نتایج بسیار بهتری به دست آورید. به طور کلی، پایتون و R متداول‌ترین زبان‌های برنامه نویسی برای این منظور هستند. پایتون به دلیل قابلیت‌های تجزیه و تحلیل آماری، سادگی و خوانایی بالایی که دارد، بسیار مورد استفاده قرار می‌گیرد.

این زبان برنامه نویسی همچنین امکانات مختلفی برای یادگیری ماشین، مصور سازی داده‌ها (Data visualization)، تجزیه و تحلیل داده‌ها و غیره دارد که آن را برای علم داده مناسب می‌کند. بسیاری از مسائل مربوط به علم داده‌‌ها را می‌توان به آسانی با استفاده از زبان برنامه نویسی R حل کرد.

۳) یادگیری ماشینی (Machine learning)

اگر به هر طریقی با شرکت‌های فناوری در ارتباط باشید، به احتمال زیاد نام یادگیری ماسینی را شنیده‌اید. در واقع این علم، ماشین‌ها را قادر می‌سازد بدون نیاز به برنامه نویسی مجدد، بر اساس تجربه‌هایی که قبلا به دست آورده‌اند، مهارت‌های جدیدی را یاد بگیرند. این کار از طریق آموزش ماشین‌ها با استفاده از روش‌ها و الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین انجام می‌شود.
بنابراین شما باید با الگوریتم‌های یادگیری ماشین با نظارت (Supervised learning) و یادگیری بدون نظارت (Unsupervised machine learning‎) مانند رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، خوشه بندی K-means، درخت تصمیم، K نزدیکترین همسایه و غیره آشنا باشید. خوشبختانه، بیشتر الگوریتم‌های یادگیری ماشین را می‌توان با استفاده از زبان برنامه نویسی R و یا کتابخانه‌های پایتون پیاده سازی کرد.

۴) آماده سازی و مدیریت داده‌ها (Data Management and Data Wrangling)

بدیهی است که داده‌ها سهم مهمی در زندگی یک دانشمند علم داده ایفا می‌کنند. بنابراین شما باید در مدیریت داده‌ها که شامل مراحل مختلف استخراج، تبدیل و بارگیری آن‌هاست، مهارت کافی داشته باشید. این بدان معناست که شما باید داده‌ها را از منابع مختلف استخراج کنید، سپس آن‌ها را به قالب مورد نیاز برای تجزیه و تحلیل تبدیل کنید و در آخر آن‌ها را در یک انبار داده بارگذاری نمایید. برای مدیریت این داده‌ها، چارچوب‌های مختلفی مانند اسپارک (Spark) و هدوپ (Hadoop) و غیره موجود است.
اکنون که مراحل مدیریت داده را فرا گرفته‌اید، باید با آماده سازی داده‌ها (Data Wrangling) نیز آشنا شوید. اما آماده سازی داده‌ها چیست؟
آماده‌سازی داده‌ها یا داده ورزی فرآیند تبدیل داده‌ها از یک قالب داده خام به ساختار دیگر، با هدف ایجاد داده مناسب‌تر و با ارزش‌تر به منظور دستیابی به اهداف مورد نظر انجام می‌شود که شباهت‌های زیادی به تجزیه و تحلیل دارد. آماده‌سازی داده، شامل تجسم داده‌ها، تجمیع داده، آموزش مدل آماری و دیگر موارد است.

۵) شهود داده‌ها (Data Intuition)

قدرت شهود داده را دست کم نگیرید! در واقع این یک مهارت اساسی غیرفنی است که دانشمند علم داده را از یک تحلیلگر داده متمایز می‌کند. شهود داده اساسا شامل یافتن الگوهایی در داده‌هاست که قبلا کشف نشده‌اند. این موضوع تقریبا شبیه یافتن یک سوزن در انبار کاه است و پتانسیل‌های موجود در انبوه داده‌ها را کشف می‌کند.
شهود داده‌ها مهارتی نیست که به راحتی بتوان آن را یاد گرفت. بلکه از طریق کسب تجربه و تمرین مداوم ایجاد می‌شود. دستیابی به این توانایی، به نوبه خود، شما را در نقش یک دانشمند علم داده بسیار کارآمدتر و با ارزش‌تر می‌کند.

۶) مهارت‌های ارتباطی (Communication Skill)

شما باید به مهارت‌های ارتباطی نیز تسلط داشته باشید تا بتوانید به یک دانشمند علم داده خبره تبدیل شوید. دلیلش این مساله این است که اگر چه شما داده‌ها را بهتر از دیگران درک می‌کنید، اما باید بتوانید یافته‌های خود از تجزیه و تحلیل داده‌ها را به اطلاعات کمی قابل فهم برای یک تیم غیرفنی تبدیل کنید تا بتوانند از آن‌ها در تصمیم گیری‌های خود استفاده نمایند.
همچنین این موضوع می‌تواند شامل نوعی داستان سرایی باشد! چرا که شما باید بتوانید نتایج پژوهش‌های خود را در قالب یک سناریو ساده و قابل درک ارائه دهید تا افراد دیگر نیز بتوانند حرف‌های شما را بفهمند. اگر دیگر افراد سازمان نتایج کاربردی تحقیقات شما را درک نکنند، نمی‌توانند به خوبی از آن‌ها در مسیر رشد سازمان و بهبود کسب و کار استفاده نمایند.

در نهایت ممکن است یک دانشمند علم داده به مهارت‌های جانبی دیگری نیز نیاز داشته باشد اما قطعا مهارت‌های یاد شده مهمترین و الزامی‌ترین مهارت‌های مورد نیاز وی هستند. شما چه تجربه و اطلاعاتی در مورد مهارت‌های موردنیاز دیگر در شغل یک دیتا ساینتیست می‌شناسید؟ در بخش کامنت‌ها با ما در میان بگذارید.

برای درخواست دموی سامانه دیتاک به بخش ارتباط با ما مراجعه کنید.
برچسب ها
برای درخواست دموی سامانه دیتاک به بخش ارتباط با ما مراجعه کنید.

    امین خیبر

    من امین خیبر کارشناس ارشد مهندسی فناوری اطلاعات هستم. یکی از علایقم موضوعات مربوط به تولید محتوا و دیجیتال مارکتینگ است. برای موفقیت در این حوزه تلاش می‌کنم همواره بیاموزم و دانسته‌هایم را به دیگران منتقل کنم. همکاری با مجموعه دیتاک به من فرصت گشت و گذار در دنیای داده‌ها و نوشتن درباره آن را می‌دهد.

    نوشته های مشابه

    دیدگاهتان را بنویسید

    نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

    دکمه بازگشت به بالا
    بستن