دیتا ساینس یا علم داده و بررسی آینده شغلی آن

مقدمه

دیتا ساینس یا علم داده یکی از موضوعات داغ در بین متخصصان و سازمان ‎ها است که بر جمع ‌آوری داده‌ ها و استخراج بینش ‌های معنادار از آن برای کمک به رشد کسب و کار‌های مختلف تمرکز کرده‌ اند.در بسیاری از سازمان ‌ها، داده ‌ها یک سرمایه مهم تلقی می ‌شوند، به شرط ابنکه به درستی دسته ‌بندی و پردازش شوند، یکی از مثال ‌های مهم دیتا ساینس، کاربرد آن در حوزه بانکداری است. اما بگذارید ببینیم علم داده چیست و چگونه با وضعیت فعلی کلان داده ‌ها و مشاغل برای افزایش بهره‌ وری از آن استفاده خواهد شد.

علم داده چیست؟

به طور کلی، دیتا ساینس عبارت است از: مطالعه داده ‌ها، منشا یک داده، اینکه داده مبین چیست و تشخیص راه‌ هایی که از طریق آن‌ ها به ورودی‌ ها و منابع ارزشمند برای ایجاد استراتژی ‌های تجاری و فناوری اطلاعات تبدیل می‌ شود. علم داده به طور کلی دارای یک چرخه زندگی پنج مرحله ای است که شامل موارد زیر است:

•  ضبط: جمع آوری داده‌ ها ، ورود داده ‌ها، دریافت سیگنال، استخراج داده‌ ها
• نگهداری: ذخیره سازی داده ‌ها، پاکسازی داده‌ ها، مرحله ‌بندی داده‌ ها، پردازش داده ‌ها ، معماری داده ‌ها
•  فرایند: داده کاوی، خوشه ‌بندی/طبقه بندی، مدل‌ سازی داده‌ ها، جمع ‌بندی داده‌ ها
•  ارتباط: گزارش داده‌ ها، تجسم داده ‌ها، هوش تجاری، تصمیم گیری
•  تجزیه و تحلیل: اکتشافی/تأییدی، تجزیه و تحلیل پیش بینی‌، رگرسیون ، متن کاوی، تجزیه و تحلیل کیفی

چرا مشاغل به علم داده نیاز دارند؟

ابزارهای سنتی هوش تجاری در پردازش مجموعه عظیم داده‌ های بدون ساختار، ناتوان هستند. از این رو، علم داده با ابزارهای پیشرفته‌ تری برای کار بر روی حجم زیادی از داده ‌ها از انواع مختلف منابع مانند گزارش‌ های مالی، پرونده ‌های چند رسانه ‌ای، فرم‌های بازاریابی، سنسورها و ابزارها و فایل های متنی ارائه می ‌شود.

دیتا ساینتیس یا یک متخصص علم داده کیست؟

یک دانشمند داده سولات مهم را شناسایی می ‌کند، داده ‌های مورد نیاز را از منابع مختلف جمع آوری می ‌کند، داده ‌ها را ذخیره و سازماندهی می‌ کند، اطلاعات مفید را رمزگشایی می ‌کند و در نهایت آن‌ ها را به راه‌حل‌ های تجاری ترجمه می‌ کند و یافته ‌ها را برای تأثیر مثبت بر کسب و کار ارسال در اختیار مسئول یا مدیر سازمان قرار می ‌دهد.
دانشمندان داده‌ ها علاوه بر ایجاد الگوریتم‌ های کمی پیچیده و ترکیب حجم زیادی از اطلاعات، از مهارت‌ های ارتباطی و رهبری نیز برخوردارند که برای هدایت نتایج قابل اندازه‌گیری و ملموس به ذینفعان مختلف کسب و کار ضروری است.

مهارت های اساسی برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده چیست؟

علم داده یک رشته تحصیلی است که ترکیبی از تخصص ریاضی، مهارت تجاری قوی و مهارت‌ های فناوری است. این ‌ها پایه و اساس دیتا ساینس را ایجاد می‌ کند و نیاز به درک عمیق مفاهیم زیر در هر حوزه دارد. اگر می خواهید دانشمند داده شوید ، اینها مهارت هایی هستند که به آنها نیاز دارید

• تخصص ریاضی

این تصور غلط وجود دارد که تجزیه و تحلیل داده‌ ها فقط با دانش آمار ارتباط دارد. شکی نیست که هم آمار کلاسیک و هم آمار ریاضی برای علم داده بسیار مهم هستند، اما مفاهیم دیگر نیز مانند تکنیک ‌های کمی و به طور خاص جبر خطی، که سیستم پشتیبانی بسیاری از تکنیک‌ های استنباطی و الگوریتم های یادگیری ماشین است، بسیار مهم هستند.

• توانمندی‌ های ارتباطی و کار گروهی

داده‌ های پردازش شده توسط یک دانشمند داده باید در اختیار کسانی قرار بگیرد تا از آن‌ ها برای انتخاب استراتژی استفاده شود و این وظیفه دیتا ساینتیس است که بتواند به طور موثری با این افراد ارتباط برقرار کرده و مفاهیم پیچیده را به شکلی ساده برای آن ‌ها بیان کند،

•  مهارت ‌های فناوری

دانشمندان داده‌ ها ملزم به کار با الگوریتم‌ ها و ابزارهای پیچیده هستند، همچنین انتظار می ‌رود که آن‌ ها راه حل‌ های سریع را با استفاده از یک یا مجموعه ‌ای از زبان‌ های SQL ، Python ، R و SAS و گاهی جاوا، اسکالا ، جولیا و… کدگذاری و ارائه کنند. دانشمندان داده همچنین باید بتوانند از طریق چالش ‌های فنی احتمالی پیش بروند و از تنگناها یا موانعی که ممکن است به دلیل عدم صحت فنی رخ دهد، اجتناب کنند.

شغل عالی در بازار کار علم داده

بسیاری از نقش های مختلف در دسترس داوطلبانی است که واجد شرایط کار در علم داده هستند. در زیر پنج شغل رایج در بازار کار علم داده آورده شده است:

• تحلیلگر داده

این نقش به عنوان پلی بین تحلیلگران تجاری و دانشمندان داده عمل می‌ کند. آن‌ ها بر روی سوالات خاصی کار می‌ کنند و با سازماندهی و تجزیه و تحلیل داده‌ های داده شده به نتایج می ‌رسند. علاوه بر مهارت ‌های برنامه‌نویسی و ریاضی، آن ‌ها همچنین به مهارت‌ های تجزیه و تحلیل داده‌ ها و تجسم داده ‌ها نیاز دارند.

• مهندس داده

نقش یک مهندس داده مدیریت حجم زیادی از داده ‌ها است که به سرعت در حال تغییر است. آن‌ ها خطوط انتقال داده و زیرساخت ‌ها را برای تبدیل و انتقال داده ‌ها به دانشمندان داده مربوطه مدیریت می ‌کنند. آن ‌ها عمدتا با جاوا، اسکالا، MongoDB ، Cassandra DB و Apache Hadoop کار می ‌کنند.

•  دانشمند داده

دانشمندان داده پیوند خارجی داده‌ های بسیار پیچیده ای را گرفته و آنها را به نتیجه گیری تبدیل می‌ کند که همه ذینفعان آن را درک می‌ کنند. اگرچه این عنوان گاهی اوقات به جای مترجم تحلیلگر داده استفاده می‌ شود، اما یک دانشمند داده در واقع نقش فنی بیشتری دارد، آن‌ ها مسئول همه امور مربوط به داده ‌ها هستند نه فقط تجزیه و تحلیل. این بدان معنی است که دانشمند داده، اطلاعات را سازماندهی کرده و قابل استفاده می ‌سازد، و سپس روندها و الگوهای معناداری از داده‌ ها ترسیم می ‌کند.

•  دانشمندان یادگیری ماشین

هدف این دانشمندان توسعه الگوریتم ‌هایی است که به طور خلاصه می‌ توانند ورودی‌ های پیچیده را دریافت کرده و از آمار برای پیش‌بینی خروجی‌ ها استفاده کنند. اگر به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین مسلط باشید، می ‌توانید وارد یکی جذاب ‌ترین نقش‌ ها در بازار کار علم داده شوید

آیا دانشمند داده، شغل مناسبی برای شما خواهد بود؟

اگر می ‌خواهید بدانید که دانشمند داده شدن برای شما مناسب خواهد بود یا خیر، سوالات زیر را از خود بپرسید، و اگر جوابتان به اکثر سوالات مثبت بود می‌ توانید وارد بازار کار علم داده شوید.

•  آیا به ریاضی و علوم هستید علاقه ‌مند هستید؟ آیا در این علوم مهارت قابل ملاحظه ‌ای دارید؟ آیا در هر یک از این رشته‌ ها مدرک دارید؟
•  آیا به تحصیلات آکادمیک علاقه‌ مند هستید؟ اکثر فرصت های شغلی برای دانشمندان داده نیاز به حداقل مدرک کارشناسی ارشد در یک زمینه مربوطه دارد و بسیاری از دانشمندان داده نیز دارای مدرک دکتری هستند.
•  آیا تجربه یا مهارت در زمینه آمار دارید؟
•  آیا حاضرید زمان زیادی را صرف کار فردی کنید؟
•  آیا مهارتهای گفتاری عمومی لازم را برای ساده ‌سازی تحقیقات پیچیده و نتیجه ‌گیری برای هر مخاطبی دارید؟
•  آیا از حل مشکلات در زندگی روزمره خود لذت می برید؟

اگر شما یک فرد فنی هستید که در ریاضیات و علوم مهارت دارید، از حل مسائل پیچیده لذت می‌ برید، و در عین حال به راحتی می ‌توانید به راحتی مسائل را فرموله‌ سازی کرده و آن را برای افراد غیر متخصص شرح دهید، دانشمند داده می ‌تواند یک فرصت شغلی مناسب برای شما باشد.

موارد استفاده علوم داده در دنیای واقعی

در اینجا چند مثال وجود دارد که چگونه مشاغل از علم داده برای نوآوری در بخش های خود، ایجاد محصولات جدید و کارآمد تر کردن جهان پیرامون خود استفاده می‌ کنند، هر کدام از این حوزه‌ها می‌ توانند پتانسیل بزرگی برای ورود به بازار کار علم داده باشند.

مراقبت‌ های بهداشتی

علم داده منجر به پیشرفت‌ های زیادی در صنعت مراقبت ‌های بهداشتی شده است. با شبکه گسترده‌ ای از داده‌ ها که اکنون از طریق EMR ها، پایگاه داده‌ های بالینی و ردیاب‌ های تناسب اندام شخصی در دسترس است، متخصصان پزشکی در حال یافتن راه‌ های جدیدی برای درک بیماری‌ ها، اقدامات پیشگیرانه، تشخیص سریعتر بیماری‌ ها و کشف گزینه‌ های درمانی جدید هستند.

اتومبیل‌ های خودران

تسلا، فورد و فولکس واگن همگی در حال گسترش تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده در سری جدید خودروهای خودران خود هستند. این خودروها از هزاران دوربین و سنسور کوچک برای انتقال اطلاعات در زمان واقعی استفاده می‌ کنند. با استفاده از یادگیری ماشین، تجزیه و تحلیل پیش بینی و علم داده، اتومبیل‌ های خودران می ‌توانند با محدودیت سرعت تنظیم شده، از تغییرات خطوط خطرناک جلوگیری کرده و حتی مسافران را در سریع‌ ترین مسیر قرار دهند.

لجستیک

ابزار بهینه‌ سازی و ناوبری یکپارچه در جاده از مدل سازی آماری و الگوریتم‌ های پشتیبان علم داده استفاده می ‌کند که مسیرهای بهینه ‌ای را برای رانندگان، بر اساس آب و هوا، ترافیک، ساخت و ساز و غیره ایجاد می ‌کند. تخمین زده می شود که دیتا ساینس در سال‌ های اخیر شرکت ‌های حمل و نقل را نجات داده است، ۳۹ میلیون گالن سوخت و بیش از ۱۰۰ میلیون مایل صرفه‌جویی در مسیر به صورت سالانه.

سرگرمی

آیا تا به حال به این موضوع فکر کرده‌ اید که ابزارهای پخش موسیقی آنلاین و یوتیوب چگونه محتوای مورد علاقه شما را تشخیص داده و به شما پیشنهاد می‌ دهند؟ با استفاده از علم داده، پخش‌کننده‌ های معروف موسیقی می‌ توانند لیست آهنگ‌ ها را بر اساس ژانر یا گروه موسیقی ‌ای که در حال حاضر در آن هستید با دقت تنظیم کنند.یادگیری ماشین و علم داده‌ها میلیون‌ ها دلار در صنعت مالی و مقدار قابل توجهی در زمان صرفه جویی کرده است. به عنوان مثال ، پلت فرم JP Morgan’s Intelligence Contract (COiN) از پردازش زبان طبیعی (NLP) برای پردازش و استخراج داده‌ های حیاتی از حدود ۱۲۰۰۰ قرارداد تجاری در سال استفاده می‌کند. به لطف دیتا ساینس، چیزی که حدود ۳۶۰،۰۰۰ ساعت کار دستی و احتمال بروز خطای انسانی طول می ‌کشد تا تکمیل شود، اکنون در چند ساعت به پایان می ‌رسد. علاوه بر این، شرکت های فن آوری مانند Stripe و Paypal سرمایه‌گذاری زیادی در علم داده برای ایجاد ابزارهای یادگیری ماشینی انجام می ‌دهند که به سرعت فعالیت‌ های کلاهبرداری را تشخیص داده و از آن‌ها جلوگیری می ‌کند.

امنیت سایبری

علم داده در تمامی صنایع می‌ تواند مفید باشد، اما در امنیت سایبری حضور آن ضروری و لازم است. شرکت بین المللی امنیت سایبری کسپرسکی با استفاده از دیتا ساینس و یادگیری ماشینی روزانه بیش از ۳۶۰ هزار نمونه جدید از بدافزارها را شناسایی می‌ کند. توانایی شناسایی و آموختن فوری روش های جدید جرایم سایبری، از طریق علم داده، برای امنیت ما در آینده ضروری است.

مثال‌ های دیگر استفاده از دیتا ساینس در دنیای واقعی

• تشخیص ناهنجاری (کلاهبرداری ، بیماری ، جنایت و غیره)
• اتوماسیون و تصمیم گیری (بررسی سابقه ، اعتبار و غیره)
•  طبقه بندی (در یک سرور ایمیل ، این می تواند به معنی طبقه بندی ایمیل ها به عنوان “مهم” یا “ناخواسته”)
•  پیش بینی (فروش ، درآمد و حفظ مشتری)
• تشخیص الگو (الگوهای آب و هوا ، الگوهای بازار مالی و غیره)
• تشخیص (صورت ، صدا ، متن و غیره)
• توصیه ها (بر اساس ترجیحات آموخته شده ، موتورهای توصیه می توانند شما را به فیلم ها ، رستوران ها و کتابهایی که دوست دارید ارجاع دهند)