در سالهای اخیر، علم داده (data science)، تحلیل داده و دادهکاوی به مباحثی داغ، پرطرفدار و پرتقاضا تبدیل شدهاند. کاربردهای این رشته در زمینههای گوناگون همچون بازاریابی و فروش، مهندسی ساخت و تولید، نظارت سازمانی، مدیریت ارتباط با مشتریان، آموزشوپرورش و بهداشت و درمان و به دنبال آن وجود فرصتهای شغلی بسیار، در کنار جذابیت این حوزه، باعث شده است که افراد بسیاری به یادگیری رشته دیتا ساینس و فعالیت در این زمینه علاقهمند شوند.
به همین دلیل در این مقاله قصد داریم به معرفی این رشته پرطرفدار و مهارتهای موردنیاز آن بپردازیم. علاوه بر این، آینده شغلی این رشته را بررسی کرده و به این سوال که چگونه دیتا ساینتیست شویم، پاسخ میدهیم.
معرفی رشته دیتا ساینس
دیتا ساینس یا علم داده، یک حوزه میانرشتهای است که امکان استخراج دانش از دادههای ساختارمند یا بدون ساختار را با استفاده از روشها، الگوریتمها و فرایندهای علمی مختلف فراهم کرده و کمک میکند تا بتوان الگوهای پنهان را از دادههای خام بیرون کشید. در واقع علم داده به جمعآوری دادهها، تجزیهوتحلیل و تصمیمگیری میپردازد. یک data scientist نیز فردی است که در زمینه تجزیهوتحلیل و تفسیر دادهها تخصص دارد و از مهارتهای علوم داده بهمنظور کمک به سازمانها برای تصمیمگیری بهتر و بهبود عملکرد استفاده میکند. همانطور که گفته شد، برای متخصصین علوم داده، موقعیتهای شغلی مختلفی وجود دارد. در صورت تمایل، میتوانید برای مشاهده آگهی های استخدام متخصص علم داده کلیک کنید.
اغلب متخصصین علوم داده، در زمینه ریاضیات، آمار و علوم کامپیوتر قوی هستند و از این دانش برای تجزیهوتحلیل مجموعه دادههای بزرگ و یافتن روندها یا الگوها استفاده میکنند. علاوه بر این، دانشمندان داده ممکن است راههای جدیدی را برای جمعآوری و ذخیره دادهها ایجاد کنند.
چگونه data scientist شویم؟
همان گونه که در ابتدای این مقاله اشاره کردیم، افراد بسیاری علاقهمند هستند که در حوزه دیتا ساینس به فعالیت بپردازند. یکی از مهمترین پرسشهای افراد علاقهمند به رشته دیتا ساینس این است که چگونه data scientist شویم؟در این قسمت تلاش خواهیم کرد به این پرسش متداول پاسخ دهیم.
گام اول: تحصیل در رشته مرتبط با دیتا ساینس
یکی از مناسبترین مسیرها برای ورود به حوزه دیتا ساینس، تحصیل در دوره کارشناسی و گرفتن مدرک لیسانس در زمینهای مرتبط مانند علوم داده، آمار یا علوم کامپیوتر است. یکی از مهمترین شروط بسیاری از کارفرمایان در هنگام استخدام دیتا ساینتیست نیز داشتن مدرک دانشگاهی مرتبط با این حوزه است.
البته تنها راه ورود به این حوزه، دانشگاه نیست و میتوان با استفاده از دورههای آموزشی معتبر علوم داده و گرفتن مدرک بین المللی دیتا ساینس هم شانس بسیاری برای ورود به دنیای حرفهای علم داده داشت. از جمله دورههای معتبر این رشته میتوان به دوره دیتا ساینس در سایت کورسرا و دوره دیتا ساینس دانشگاه تهران اشاره کرد.
در ایران امکان تحصیل در رشته دیتا ساینس در مقطع کارشناسی ارشد وجود دارد. بهعنوان نمونه میتوان از گرایش علوم داده و علم دادهها در دانشگاههایی همچون دانشگاه بهشتی، دانشگاه تربیتمدرس و دانشگاه خواجه نصیرالدین طوسی نام برد.
گام دوم: یادگیری زبانهای برنامهنویسی مرتبط
آموزش دیتا ساینس از طریق تحصیلات آکادمیک به درک نظری شما در این حوزه کمک میکند. اما برای این که بتوانید دیتا ساینتیست شوید، باید زبانهای برنامهنویسی مرتبط مانند Python، R، SQL و SAS را نیز یاد بگیرید.
گام سوم: یادگیری مهارتهای مرتبط
یک data scientist علاوه بر آشنایی با زبانهای برنامهنویسی، باید دانش کار با چند ابزار برای مصورسازی داده، ماشین لرنینگ و دادههای بزرگ را هم داشته باشد. هنگام کار با مجموعه دادههای بزرگ، بسیار مهم است که بدانید چگونه این مجموعه را مدیریت کرده و آنها را بهصورت شفاف و دقیق، مرتبسازی و تجزیهوتحلیل کنید.
گام چهارم: دریافت گواهینامه
دریافت گواهینامه مهارتهای مرتبط با رشته دیتا ساینس، علاوه بر افزایش دانش شما در این حوزه، میتواند نشاندهنده دانش و تخصصتان در این رشته باشد و احتمال استخدام شما را بهعنوان یک دیتا ساینتیست افزایش دهد. همانطور که گفته شد، مدرک بین المللی دیتا ساینس همچون مدرک دورههای کورسرا یا مدرک دوره دیتا ساینس دانشگاه تهران میتواند گزینه مناسبی در این زمینه باشد.
گام پنجم: کارآموزی
دورههای کارآموزی راهی عالی برای ورود به شرکتهایی است که متخصصین دیتا ساینس را استخدام میکنند. به دنبال مشاغلی باشید که شامل کلمات کلیدی مانند تحلیلگر داده، تحلیلگر هوش تجاری، کارشناس آمار یا مهندس داده باشند. دورههای کارآموزی در این حوزهها فرصت مناسبی برای یادگیری عملی رشته data science در ایران است.
گام ششم: اشتغال در موقعیتهای شغلی بدون نیاز به سابقه کار
پس از بهپایانرسیدن دوره کارآموزی، در صورت موافقت کارفرما، میتوانید در همان سازمان مشغول به کار شوید. راه دیگر این است که به دنبال مشاغل غیرحرفهای و بدون نیاز به سابقه کار برای افراد دیتا ساینتیست، تحلیلگران داده و مهندسان داده باشید.
شما میتوانید در اینگونه مشاغل، تجربه کسب کرده و با افزایش دانش و مهارتهای خود، در حوزه دیتا ساینس پیشرفت نموده و به موقعیتهای شغلی بهتری دست پیدا کنید.
آینده شغلی رشته دیتا ساینس در ایران و سایر کشورها
همانطور که گفته شد، این رشته یکی از شغلهای پرتقاضا و پرطرفدار در ایران و جهان است و در حوزههای گوناگونی کاربرد دارد. از جمله فرصتهای شغلی برای یک data scientist مانند فارغالتحصیلان کارشناسی ارشد دیتا ساینس در ایران میتوان به موارد زیر اشاره کرد:
- دیتا ساینتیست
- تحلیلگر داده
- مهندس داده
- تحلیلگر هوش تجاری
- تحلیلگر بازاریابی
- معمار داده
رشته data science در کشورهای دیگر نیز با استقبال افراد مختلف روبهرو شده است و هر ساله به تعداد فرصتهای شغلی در این حوزه اضافه میشود. از جمله کشورهای مطرح در زمینه اشتغال دیتا ساینس میتوان به کانادا، ایتالیا و آلمان اشاره کرد. در ادامه به وضعیت بازار کار data science کانادا و ایتالیا خواهیم پرداخت.
آینده شغلی رشته دیتا ساینس در کانادا
رشته data scentist در کانادا یکی از رشتههای پرتقاضا محسوب میشود و دانشجویان میتوانند مطمئن باشند که بعد از فارغالتحصیلی بلافاصله جذب بازار کار میشوند. این افراد میتوانند بهعنوان متخصص علوم داده مشغول به کار شده و درآمد بالایی داشته باشند. میزان متوسط درآمد یک دیتا ساینتیست در کانادا، مبلغ 16500 دلار کانادا در ماه است.
آینده شغلی رشته دیتا ساینس در ایتالیا
ایتالیا در حال حاضر به دنبال این است که بسیاری از متخصصین داده را از سراسر جهان جذب کند. به همین دلیل یکی از امیدوارکنندهترین کشورها برای افرادی که در جستجوی شغل مناسبی در زمینه علوم داده هستند، محسوب میشود.
جمعبندی و سخن پایانی
در این مقاله به دو سوال «رشته دیتا ساینس چیست؟» و «چگونه میتوانیم دیتا ساینتیست شویم؟» پاسخ دادیم. افراد علاقهمند به این حوزه میتوانند در یکی از رشتههای مرتبط با این حوزه مانند علوم داده، علوم کامپیوتر یا آمار تحصیلکرده و پس از یادگیری زبانهای برنامهنویسی و دیگر مهارتهای مرتبط و همچنین گذراندن دورههای معتبر و دریافت گواهینامه، بهعنوان کارآموز مشغول به کار شوند. این افراد پس از کسب تجربه و مهارت لازم در موقعیتهای شغلی بدون سابقه کار، در این حوزه پیشرفت کرده و به موقعیتهای شغلی بالاتری دست خواهند یافت.