چگونه متخصص علم داده شویم ؟
علم داده چیست و چه ویژگی هایی را به همراه دارد؟ این سوال از جمله پرسش های متداولی به حساب می آید که علاقه مندان به علوم کامپیوتر طی بازه های زمانی مختلف با آن مواجه می شوند. به صورت کلی، علوم داده به ترکیبی از ریاضیات، آمار و احتمال و مهارت های مختلف برنامه نویسی گفته می شود که در دنیای کسب و کار، اهمیت زیادی دارد. دیتا ساینس به علم استخراج اطلاعات مهم و کاربردی از دیتای خام برای یک کسب و کار گفته می شود. این مبحث روند انجام فعالیت های مختلف را تحت تاثیر خود قرار می دهد. با ما در ادامه همراه شوید تا نحوه تبدیل به یک دیتا ساینتیست را به صورت دقیق مورد بررسی قرار دهیم.
ضرورت یادگیری علم داده
بیایید کارمان را با پاسخ به یک سوال مهم شروع کنیم: چرا یادگیری علم داده اهمیت زیادی دارد؟ اصلا یک دانشمند داده می تواند چه کارهایی انجام دهد؟ بر اساس اطلاعیه های رسمی منتشر شده توسط دپارتمان آمار ایالات متحده آمریکا، دانشمند داده یا دیتا ساینتیست به شخصی گفته می شود که مهارت های زیادی در حوزه آمار، ریاضیات و علوم کامپیوتر دارد. چنین فردی الگوریتم را به درستی تشخیص داده و می تواند با داده کار کند.
کسب و کار های بزرگ و کوچک، روزانه میلیون ها داده خام تولید می نمایند. این داده های خام را می توان در موقعیت ها و شرایط مختلف مورد استفاده قرار داد. کسب و کار ها دائما به کارشناسانی نیاز دارند که می توانند این داده ها را به صورت کامل تحلیل نمایند و گزارش کاملی از آنها در اختیار مشتریان قرار دهند. پس کارشناسان فعال در حوزه علوم داده نه تنها می توانند وارد یک بازار کار فوق العاده شوند، بلکه شغلی پر درآمد و آینده دار را در اختیار خواهند داشت. همین مسئله هم باعث شده تا اهمیت علوم داده و دانشمندان فعال در این زمینه، چند برابر شود.
پیش نیاز های تبدیل شدن به یک متخصص علم داده
حتما شما هم از خود می پرسید که مهم ترین پیش نیاز های فعالیت در حوزه علم داده کدام اند؟ اصلا برای کسب بازدهی مطلوب در این حوزه، ما باید روی چه مباحثی تسلط داشته باشیم؟ به صورت کلی، دوره های آموزشی تخصصی طراحی شده در این زمینه همه مباحث ضروری را به صورت کامل در اختیارتان قرار می دهند. اگر شما به آموزش آزاد علاقه دارید و ترجیح می دهید تا در دوره های به کار رفته در این زمینه شرکت نکنید، باید چند سرفصل را فرا گیرید.
اولین مورد به یک زبان برنامه نویسی اشاره دارد. زبان هایی همچون پایتون یا R می توانند گزینه خوبی برای شروع یادگیری و کار به حساب بیایند. جدا از این مسئله، شما باید بتوانید جبر خطی، انتگرال، آمار و احتمال را به صورت کامل فرا گیرید. این مباحث ریاضیاتی می توانند پروسه انجام فعالیت های مختلف را تحت تاثیر خود قرار دهند. استفاده از ابزار های جستجوی اینترنت و مباحث پایه ای هوش مصنوعی هم می تواند نتایج مطلوبی را برایتان به همراه داشته باشد. یادگیری نحوه کار با بیگ دیتا و ابزار هایی همچون Hadoop و Spark هم بازدهی تان را بالا خواهد برد.
مراحل ورود به بازار کار علم داده
با پشت سر گذاشتن مباحث مقدماتی، ما بالاخره می توانیم مراحل ورود به بازار کار علم داده را مورد بررسی قرار دهیم. به صورت کلی، فعالیت در حوزه علم داده می تواند چالش های گسترده ای را سر راهتان بگذارد. مخصوصا اگر شما مهارت های ضروری مربوط به این حوزه را کسب نکرده باشید.
- یادگیری مهارت های ضروری
- یادگیری مباحث پایه ای مربوط به علوم داده
- یادگیری یک زبان برنامه نویسی حرفه ای
- تمرین با استفاده از پروژه های عملی و مثال های موجود در اینترنت
- ایجاد یک مدل نمایش بصری و تمرین با استفاده از آن
- ایجاد یک رزومه حرفه ای برای نمایش اطلاعات و مهارت ها
- آنلاین کردن رزومه و نمایش آن به شرکت های فعال در این زمینه
- اپلای کردن برای فرصت های شغلی علوم داده
به خاطر داشته باشید که مهارت های ضروری شامل اطلاعات ریاضیاتی و آمار هستند و مهارت های پایه ای علوم داده شامل جمع آوری، ذخیره سازی و آنالیز دیتا هستند. یعنی شما باید بتوانید با ابزار های خاصی همچون SQL به درستی کار کنید تا در این زمینه با مشکلی مواجه نشوید.
مهارت های فنی یک دیتا ساینتیست
در قسمت های قبل تر هم به این مسئله اشاره کردیم که یک دیتا ساینتیست، مهارت های فنی خاصی باید در اختیار داشته باشد. این مهارت های فنی روند انجام فعالیت های مختلف را تحت تاثیر خود قرار خواهند داد. مهارت های فنی معمولا شامل مباحث مربوط به برنامه نویسی هستند. بدون استفاده از تکنیک های نوین و اصولی برنامه نویسی، شما در این زمینه با مشکلات گسترده ای مواجه خواهید شد.
به صورت کلی، به کارشناسان فعال در دنیای علم داده توصیه می شود تا زبان های برنامه نویسی خاصی همچون پایتون یا R را مورد استفاده قرار دهند. جدا از این دو زبان برنامه نویسی، شما باید روی پایگاه داده و نحوه ذخیره سازی اطلاعات درون آن هم تسلط خوبی داشته باشید. استفاده از Hive، H2o.ai، Tensorflow و Apache Mahout هم می توانند به توسعه مهارت های شما کمک کنند. در کل این ابزار های فنی به گونه ای طراحی شده اند تا بازدهی شما از پروژه های علوم داده را تحت تاثیر خود قرار دهند.
بهترین زبان برنامه نویسی برای فعالیت در این حوزه کدام است؟
خیلی از افراد برای یادگیری علم داده به سراغ دو زبان برنامه نویسی پایتون یا R می روند، در حالی که این دو زبان برنامه نویسی می توانند انتخاب های خوبی به حساب بیایند ولی، در برخی از مواقع پیچیدگی ها و چالش های گسترده ای را سر راه کارشناسان قرار خواهند داد. به خاطر داشته باشید که امکان استفاده از اکثر زبان های برنامه نویسی برای آنالیز داده یا اطلاعات در دنیای دیتا ساینس وجود دارد.
مثلا شما می توانید زبان برنامه نویسی سی، سی پلاس پلاس یا حتی جاوا اسکریپت را برای دنبال کردن این پروسه مورد استفاده قرار دهید ولی استفاده از این زبان ها، چالش های گسترده ای را سر راهتان قرار خواهد داد. به عنوان مثال، این زبان های برنامه نویسی پکیج های آماده و پیشفرض را در خود جای نداده اند. در نتیجه، شما مجبور می شوید تا روی مباحث مختلف تمرکز کنید و پکیج های ضروری را خودتان تولید نمایید. جدا از این مسئله، زبان های برنامه نویسی پایتون و آر به صورت دقیق برای بررسی داده ها و کار با آنها بهینه شده اند. در نتیجه، به کار گیری آنها نتایج مطلوبی را برایتان به همراه خواهد داشت. پس بهترین زبان برنامه نویسی برای کار در این حوزه، پایتون یا R می باشد.
بررسی نکات مهم برای کار در حوزه علم داده
برای کار در دنیای علم داده، توجه به یک سری نکات خاص اهمیت زیادی دارد. هر کدام از این نکات به نحوی خاص روند فعالیت در این حوزه را تحت تاثیر خود قرار می دهند. به خاطر داشته باشید که برای کار در این حوزه، شما باید یک متخصص باشید. یعنی باید سطح تسلط خود روی مباحث گفته شده در قسمت های قبل را ارتقا دهید. جدا از این مسئله، حوزه های خاصی همچون علوم داده می توانند شما را در یک بازار کار رقابتی قرار دهند.
قطعا تعداد کاربران علاقه مند به حوزه های خاصی همچون علوم داده به صورت روزانه در حال افزایش می باشد جهت کسب بازدهی مطلوب و جلوگیری از ایجاد مشکل، شما باید مقداری زمان با ارزش خود را صرف یافتن بهترین دوره های آموزشی و استفاده از آنها نمایید. عدم توجه به این مسئله هم چالش های گسترده ای را سر راه شما قرار خواهد داد. پس اگر شما هم به مباحثی همچون علوم داده علاقه مند هستید، لزوما باید به سراغ بهترین دوره های آموزشی باشید.
معرفی مدارک مهم برای فعالیت در این حوزه
یک سری مدارک بین المللی وجود دارند که دریافت آنها برای کارشناسان فعال در حوزه علم داده اهمیت زیادی خواهد دشت. البته که دریافت این مدارک الزامی نیست ولی در اختیار داشتن آنها می تواند به کاهش هزینه هایتان کمک کند. از جمله بزرگترین شرکت های فعال در زمینه ارائه این مدارک، باید به آمازون، سیسکو و گوگل اشاره نمود.
به صورت کلی، مدارکی همچون AWS Certified Data Analytics Specialty، CAP، Google Cloud Professional Data Engineer و SAS می توانند پروسه ورود شما به بازار کار را تا حد قابل توجهی تحت تاثیر خود قرار دهند. پس با اتمام دوره های آموزشی و کسب تجربه کافی، شما می توانید خیلی راحت وارد بازار کار شوید. دریافت این مدارک شاید در نگاه اول هزینه بر باشد ولی در طولانی مدت، مزایای زیادی را برایتان به همراه خواهد داشت.
آینده علم داده چگونه پیش بینی می شود؟
قبل از اقدام برای ورود به دنیای علم داده، شما باید آینده این بازار کار را مورد بررسی قرار دهید. به صورت کلی، کارشناسان آینده این حوزه کاری را فوق العاده خوب پیش بینی می نمایند. فرصت های شغلی زیادی در این زمینه وجود داشته و همین مسئله هم اهمیت این حوزه را چند برابر کرده است. جدا از این مسئله، مباحث خاصی همچون علوم داده می توانند روی تجارت و آینده فرآیند های الکترونیکی موثر باشد. در صورتی که افراد به درستی در این زمینه فعالیت نداشته باشند، کسب و کار ها با مشکلات گسترده ای مواجه خواهند شد.
شاید بازار کار علم داده در ایران خیلی عالی نباشد ولی سایر کشور ها همواره به کارشناسان و نیرو های فعال در این زمینه نیاز دارند. در نتیجه، اگر شما هم به دنبال فعالیت در یک حوزه کاری پر سود و آینده دار هستید، می توانید هم اکنون و با خیال راحت نسبت به شرکت در بهترین دوره های آموزشی طراحی شده علوم داده اقدام نمایید. هرچه شما آموزش بهتری داشته باشید، خیلی راحت تر و بهتر وارد بازار کار این حوزه خواهید شد.
تا چه حد ریاضیات برای این حوزه نیاز است؟
تا امروز افراد زیادی از ما سوال پرسیده اند که چه مقدار ریاضیات برای فعالیت در حوزه علم داده نیاز است؟ اصلا برای کسب بازدهی مطلوب در این حوزه کاری، ما باید چه مباحثی در ریاضیات را فرا گیریم؟ کار با الگوریتم و پترن بدون استفاده از علوم ریاضی، امکان پذیر نخواهد بود. کارشناسان فعال در این زمینه همواره باید مهارت های ریاضیاتی قوی در اختیار داشته باشند.
جبر خطی یکی از مهم ترین مباحث ریاضیاتی مطرح شده در این زمینه به حساب می آید. به خاطر داشته باشید که در برخی از مواقع، تست های آماری و امید ریاضی هم اهمیت زیادی پیدا می کنند. در کل، همه چیز به شرایطی که شما در حال کار روی آن هستید بستگی دارد. در خیلی از مواقع نرم افزار ها و زبان های برنامه نویسی نیاز های شما را به صورت کامل رفع می کنند ولی آشنایی با ریاضیات پشت صحنه آنها به شما اجازه می دهد تا با سرعت بیشتری در کسب و کار خود پیشرفت نمایید.
کلام آخر
همانطور که در این صفحه مشاهده کردید، فعالیت در دنیای علم داده یک پروسه نسبتا سر راست را در خود جای داده است. شما می توانید نقشه راه معرفی شده در این صفحه را مورد استفاده قرار دهید تا بتوانید به راحتی و بدون هیچ مشکلی نسبت به ورود به بازار کار اقدام نمایید. البته که طی بازه های زمانی مختلف، احتمال تغییر پیش نیاز های این مبحث وجود دارد. یعنی شاید در حال حاضر این نقشه راه بازدهی مطلوبی را در اختیار شما بگذارد ولی چند سال دیگر، همه مراحل مورد نیاز برای فعالیت در این زمینه به صورت کامل تغییر پیدا نمایند.
در هر صورت، برای ورود به دنیای علم داده شما باید خدمات بهترین تیم ها و شرکت های آموزشی را به کار گیرید و بر اساس مشاوره و نظر مشاوران حرفه ای این پروسه را پشت سر بگذارید. به خاطر داشته باشید که نگارش اصولی رزومه و یادگیری مهارت های ضروری برای ورود به بازار کار، می تواند به مدت زیادی نیاز داشته باشد. پس، اگر شما هم به این مبحث علاقه مند هستید، لزوما باید مقداری زمان با ارزش خود را صرف یافتن بهترین دوره های آموزشی طراحی شده در این زمینه نمایید.
برای مطالعه مطالب بیشتر با ایران فریلنس همراه باشید.
دیدگاهتان را بنویسید