علم داده چیست و چه کمکی به کسب‌وکارها می‌کند؟ از صفر تا صد

حتما بارها پیش آمده که با تعجب به پیشنهادهای اینستاگرام نگاه کنید و از خود بپرسید «اینستاگرام چطور این‌قدر مرا می‌شناسد؟» و چطور توانسته نتایج مرتبط و دلخواه‌تان را نشان دهد؟ 

جواب ساده است، این کار با کمک «علم داده» انجام می‌شود. هر بار که از اینستاگرام استفاده می‌کنید، اطلاعاتی از شما جمع‌آوری می‌شود و الگوریتم‌ها براساس این داده‌ها و تحلیل رفتار و علایق‌تان، نتایج جذاب و مرتبطی را به شما نمایش می‌دهند.

علم داده فقط مختص اینستاگرام نیست؛ کسب‌وکارها با استفاده از علم داده، از داده‌های خام اطلاعات ارزشمندی استخراج می‌کنند و با کمک این اطلاعات، پیش‌بینی‌های دقیق‌تری انجام می‌دهند و تصمیم‌های بهتری می‌گیرند.

اگر می‌خواهید بدانید «علم داده چیست و چه کاربردهایی دارد؟» این مقاله را حتماً بخوانید. در این مطلب می‌خواهیم به زبان ساده شما را با زیروبم دیتا ساینس آشنا کنیم.

علم داده از کجا شروع شده است؟

قبل از اینکه به سراغ «علم داده چیست؟» برویم، باید بدانیم این مفهوم از کجا آمده است. مفهوم علم داده برای اولین بار در دهه ۱۹۶۰ مطرح شد تا حجم بزرگی از داده‌ها را که در آن زمان جمع‌آوری می‌شد، تحلیل و تفسیر کند. البته، هیچ‌کس در آن زمان نمی‌توانست پیش‌بینی کند که تولید داده‌ها تا این حد گسترده خواهد شد.

سفر به سمت ساختاردهی، سازماندهی و درک داده‌ها تاریخچه‌ای طولانی دارد. علم داده طی سال‌ها با بحث‌های علمی میان دانشمندان، آمارشناسان و محققان کامپیوتر رشد کرده است. جدول زمانی زیر روند تکامل علم داده و شروع، استفاده و محبوبیت آن را در طول سال‌ها نشان می‌دهد:

سال	رویداد
۱۹۵۷	آرتور ساموئل واژه «یادگیری ماشین» را معرفی کرد و یکی از اولین برنامه‌های موفق یادگیری خودکار به نام چکرز را ساخت. همچنین، آی‌بی‌ام زبان برنامه‌نویسی فورترن را توسعه داد که هنوز هم استفاده می‌شود
۱۹۶۲	جان تاکی مقاله‌ای با عنوان «آینده تجزیه‌وتحلیل داده‌ها» نوشت و به نقش مهم کامپیوترها در حل مسائل ریاضی و استفاده از آمار اشاره کرد
۱۹۶۴	کارن اسپارک جونز مقاله‌ای با عنوان «هم‌معنایی و طبقه‌بندی معنایی» منتشر کرد که به عنوان یکی از پایه‌های پردازش زبان طبیعی شناخته می‌شود
۱۹۷۴	پیتر نور در کتاب «مرور مختصر روش‌های کامپیوتری» از عبارت «علم داده» استفاده و آن را فرایند استفاده از داده‌ها برای ساخت و مدیریت مدل‌های واقعیت تعریف کرد
۱۹۷۴	اتحادیه بین‌المللی محاسبات آماری (IASC) برای ترویج محاسبات آماری موثر تاسیس شد
۱۹۸۶	جفری هینتون به همراه همکارانش، دیوید روملهارت و رونالد ویلیامز با معرفی الگوریتم بازگشتی در شبکه‌های عصبی، انقلابی در حوزه هوش مصنوعی ایجاد کردند
۱۹۸۹	سازمان کشف دانش در پایگاه‌های داده (KDD) نخستین کارگاه علم داده خود را برگزار کرد
۱۹۹۰	محققان مقاله‌ای تحت عنوان «CoverStory: یافتن اخبار خودکار در بازاریابی» منتشر کردند که در آن به استفاده شرکت‌ها از داده‌های مشتریان در سوپرمارکت‌ها پرداخته شده بود
۱۹۹۳	یوشوا بنگیو، استاد دانشگاه مونترال، موسسه تحقیقاتی مشهوری به نام Mila را تاسیس کرد که در زمینه هوش مصنوعی فعالیت می‌کند
۱۹۹۷	کامپیوتر قدرتمند دیپ بلو از شرکت آی‌بی‌ام در یک مسابقه شش‌تایی شطرنج، گری کاسپاروف را شکست داد
۲۰۰۸	دی‌جی پاتیل و جف هامر باچر اصطلاح «دانشمند داده» را بر سر زبان‌ها انداختند
۲۰۱۱	تعداد آگهی‌های شغلی برای دانشمندان داده ۱۵ هزار درصد افزایش یافت
۲۰۱۵	گوگل برای راه‌اندازی شناسایی گفتار (Google Voice) از یادگیری عمیق استفاده کرد که باعث شد عملکرد آن ۴۹ درصد بهبود پیدا کند
۲۰۱۷	تیم دیپ‌مایند آلفازرو را معرفی کرد که توانست تنها در ۲۴ ساعت به سطحی فراتر از توان انسانی در بازی‌های شطرنج، شوگی و گو برسد
۲۰۲۰	سازمان بهداشت جهانی آزمایش بین‌المللی «Solidarity Trial» را برای پیدا کردن بهترین درمان‌های COVID-19 با استفاده از داده‌ها شروع کرد
تا به امروز	پیش‌بینی می‌شود بازار تجزیه‌وتحلیل داده‌های کلان (Big Data) در بانکداری تا سال ۲۰۲۵ به ۶۲.۱۰ میلیارد دلار برسد و مشاغل مرتبط با علم داده تا سال ۲۰۲۶ حدود ۲۸ درصد رشد کند

علم داده راهی طولانی و پر پیچ‌وخم را طی کرده تا امروز به عنوان یک رشته مستقل و تخصصی شناخته شود. این رشته ریشه در آمار و کامپیوتر دارد، البته در ابتدا به‌عنوان یک حوزه جداگانه شناخته نمی‌شد. با گذشت زمان، علم داده توانست جایگاه خود را به‌عنوان یک رشته مستقل پیدا کند. حالا که با تاریخچه علم داده آشنا شدید، بیایید ببینیم مفهوم علوم داده چیست؟

علم داده چیست؟

علم داده (Data Science) ترکیبی از علوم مختلف از جمله آمار، کامپیوتر، مهندسی و حتی کارآفرینی است که با هدف استخراج اطلاعات ارزشمند از داده‌های خام (ساختاریافته و غیرساختاریافته) و تبدیل آن‌ها به تصمیمات و پیش‌بینی‌های دقیق و هوشمندانه استفاده می‌شود.

علم داده به شما کمک می‌کند با تحلیل حجم بالای داده‌ها، الگوهای پنهان و روندهای مهم را شناسایی کرده و اطلاعات مفیدی به دست آورید تا تصمیمات بهتری در کسب‌وکار و زندگی روزمره‌تان بگیرید.

این علم با پردازش داده‌ها نه‌تنها به حل مسائل کسب‌وکار کمک می‌کند، بلکه می‌تواند پیش‌بینی‌هایی درباره روندها و نیازهای آینده هم ارائه دهد. برای مثال، با تحلیل داده‌های خام یک شرکت می‌توانید به این سوالات پاسخ دهید:

• مشتریان چه چیزی می‌خواهند؟
• روند فروش آینده چگونه خواهد بود؟
• چگونه می‌توانید خدمات خود را بهبود دهید؟
• چه میزان موجودی برای کمپین پیش‌رو نیاز دارید؟

احتمالاً درک دیتا ساینس کمی برایتان گنگ است، بیایید با یک مثال این مفهوم را ساده‌تر کنیم.

درک مفهوم علم داده با یک مثال ساده

علم داده با استفاده از روش‌های آماری و الگوریتم‌های پیچیده، الگوهای پنهان در حجم عظیمی از داده‌ها را شناسایی می‌کند تا به شما کمک کند تصمیمات بهتری برای حل مسائل بگیرید و آینده را بهتر پیش‌بینی کنید.

فرض کنید صاحب یک فروشگاه آنلاین لباس هستید. با کمک علم داده می‌توانید پیش‌بینی کنید که کدام مدل پالتو در فصل پاییز فروش بیشتری خواهد داشت. 

علم داده با تحلیل دقیق داده‌های فروش گذشته، نظرات مشتریان در شبکه‌های اجتماعی، ترندهای مد و فشن و روندهای کلی بازار به شما کمک می‌کند تصمیمات دقیق و هوشمندانه‌ای برای افزایش فروش محصولات‌تان بگیرید.

برای مثال، با تحلیل داده‌هایی مثل تاریخ فروش، نوع محصول، قیمت، میزان تخفیف و حتی روزهای هفته می‌توانید پیش‌بینی کنید که در ماه آینده چه لباس‌هایی بیشتر به فروش می‌رسد. این پیش‌بینی به شما کمک می‌کند تا:

• کمپین‌های تبلیغاتی موثرتری طراحی و بودجه خود را بهینه‌تر مدیریت کنید
• موجودی انبار را بهتر مدیریت و از کمبود یا انباشت کالا جلوگیری کنید
• تخفیف‌ها و پیشنهادهای ویژه را در زمان مناسب و برای محصولات مناسب ارائه دهید

در واقع، علم داده با استفاده از ابزارهای آماری و یادگیری ماشین، اطلاعات ارزشمندی را از داده‌های خام استخراج می‌کند و با این اطلاعات می‌توانید آینده کسب‌وکار خود را دقیق‌تر پیش‌بینی و برای آن برنامه‌ریزی کنید.

حالا که فهمیدیم «Data science چیست؟»، بیایید ببینیم چرا این‌قدر برای کسب‌وکارها اهمیت دارد.

چرا علم داده مهم است؟

دیتا ساینس به این دلیل مهم است که از دل داده‌های پیچیده و حجیم، اطلاعاتی مفید و قابل‌فهم استخراج می‌کند. داده‌های خام به تنهایی کاربرد چندانی ندارند، ولی با تحلیل آن‌ها می‌توان به اطلاعات ارزشمندی دست یافت که در تصمیم‌گیری بهتر و پیش‌بینی آینده نقش مهمی دارند.

این روزها، سازمان‌ها و کسب‌وکارها با حجم زیادی از داده‌ها مثل متن، صدا، تصویر و ویدیو سروکار دارند. این داده‌های پراکنده درست مثل یک انبار شلوغ و نامنظم به‌تنهایی چندان کارآمد نیستند. ولی علم داده با استفاده از روش‌های آماری و کامپیوتری، این داده‌های خام را به اطلاعات ارزشمندی تبدیل می‌کند که می‌تواند کسب‌وکار شما را متحول کند.

نکته‌ مهم این است که علم داده فقط مختص کسب‌وکارهای بزرگ نیست و در هر اندازه‌ای قابل استفاده است. به همین دلیل است که بسیاری از سازمان‌ها و شرکت‌ها به دنبال جذب دانشمندان داده (Data Scientists) هستند تا به بهبود وضعیت کسب‌وکار خود کمک کنند.

کاربرد علم داده چیست؟

علم داده در سازمان‌ها، کسب‌وکارها و حتی زندگی روزمره نقش پررنگی دارد. همه ما هر روز با نتایج این علم مواجه می‌شویم؛ از یک ساندویچ‌فروشی کوچک گرفته تا شرکت‌های داروسازی که برای میلیون‌ها نفر دارو تولید می‌کنند. کافی است کمی به اطراف‌تان توجه کنید تا نمونه‌های زیادی از کاربردهای علم داده یا خدمات مبتنی بر آن را ببینید. از جمله کاربردهای دیتا ساینس عبارت‌اند از:

۱. نقش علم داده در بهبود تشخیص و درمان بیماری‌ها

علوم داده در حوزه بهداشتی کاربرد زیادی دارد و برای اهداف متفاوتی استفاده می‌شود، از جمله:

تحلیل تصاویر پزشکی

 بررسی و تحلیل تصاویر پزشکی مثل MRI، سی‌تی‌اسکن و رادیولوژی برای تشخیص دقیق‌تر بیماری‌ها از طریق علم داده راحت‌تر شده است.

ژنومیک و ژنتیک

 از علم داده برای بررسی داده‌های ژنتیکی از جمله تشخیص بیماری‌های ارثی، پیش‌بینی استعداد ابتلا به بیماری‌ها و توسعه درمان‌های شخصی‌سازی‌شده استفاده می‌شود.

تحقیق و توسعه دارویی

 کشف داروهای جدید و بهبود داروهای موجود با استفاده از تحلیل داده‌های بالینی و آزمایشگاهی به‌لطف علوم داده روند بهتری پیدا کرده است.

ربات‌ها و دستیارهای مجازی در حوزه سلامت

 استفاده از ربات‌ها برای کمک در جراحی‌ها و ارائه خدمات مراقبتی و استفاده از دستیارهای مجازی برای پاسخ‌گویی به سوالات بیماران و ارائه مشاوره‌های اولیه، امروزه بسیار متداول شده است.

در واقع، علم داده با تجزیه‌‌وتحلیل حجم زیادی از داده‌ها به پزشکان و محققان کمک می‌کند تصمیمات دقیق‌تر و هوشمندانه‌تری بگیرند و کیفیت مراقبت‌های بهداشتی را بهبود می‌دهد.

ترکیب علم داده با جراحی‌های پزشکی

علوم داده حتی در حوزه‌های حساسی مثل جراحی و پزشکی کاربرد دارد. روش‌هایی مثل MapReduce به پزشکان در تشخیص دقیق بیماری‌هایی مثل سرطان و تنگی عروق و تعیین مرز اندام‌ها کمک می‌کنند.

همچنین، الگوریتم‌های یادگیری ماشین از جمله ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)، نمایه‌سازی تصاویر پزشکی و تحلیل موجک‌ها برای تشخیص و طبقه‌بندی دقیق‌تر بافت‌های بدن استفاده می‌شوند.

۲. استفاده از علم داده در تجارت الکترونیک

کسب‌وکارهای اینترنتی با تحلیل داده‌های خود می‌توانند رفتار مشتریان را پیش‌بینی کنند. با استفاده از علوم داده می‌توانید:

• با تحلیل داده‌ها متوجه شوید چه کسانی به محصولات یا خدمات شما علاقه‌ دارند.
• با بررسی عادت‌های خرید و رفتار مشتریان می‌توانید حدس بزنید که در آینده به چه چیزهایی نیاز دارند.
• علم داده به شما کمک می‌کند قیمت محصولات و خدمات را طوری تعیین کنید که هم سود آن حفظ و هم رضایت مشتریان جلب شود.

به‌طورکلی، دو ابزار کاربردی علم داده یعنی «پردازش زبان طبیعی» (NLP) و «موتورهای پیشنهاددهنده» (Recommendation Engines) نقش مهمی در موفقیت شرکت‌های تجارت الکترونیک دارند. این ابزارها کمک می‌کنند تا:

• با تحلیل داده‌ها، راه‌های جدیدی برای توسعه کسب‌وکار پیدا کنید
• با بررسی سوابق خرید، الگوها و روندهایی را شناسایی کنید که فروش را افزایش می‌دهد
• با کمک NLP متن نظرسنجی‌ها و بازخوردهای آنلاین را بررسی کرده و کیفیت خدمات را بهبود دهید

برای مثال، دیجی‌کالا با استفاده از هوش مصنوعی، خلاصه‌ای از بازخورد کاربران را نمایش می‌دهد تا خریداران بتوانند به‌راحتی از دیدگاه سایرین درباره کالاها مطلع شده و تصمیم بهتری برای خرید بگیرند. این کار هم با جمع‌آوری داده‌ها، تحلیل آن‌ها و ارائه خروجی برای تصمیم‌گیری بهتر از طریق دیتا ساینس انجام می‌شود. در این محتوا به لندینگ های مرتبط مثل لندینگ تحلیل داده لینک داده شود

در نهایت، علم داده با ابزارها و تحلیل‌های پیشرفته به کسب‌وکارهای تجارت الکترونیک کمک می‌کند تا تصمیمات بهتر بگیرند، فروش خود را بیشتر کنند و رضایت مشتریان را افزایش دهند.

۳. نقش علم داده در بهینه‌سازی سیستم‌های حمل‌ونقل

علم داده نقش مهمی در صنعت خودرو دارد و به تولید خودروهای باکیفیت و قدرتمند کمک کرده است. خودروهای خودران را می‌توان یکی از نمونه‌های جذاب این پیشرفت دانست که تحول بزرگی در این صنعت ایجاد کرده‌اند. البته، دانشمندان داده تنها به این قابلیت جذاب بسنده نکرده‌اند و باعث بهبود ویژگی‌های دیگری شده‌اند، از جمله:

کاهش مصرف سوخت

 با تحلیل داده‌ها می‌توان راهکارهایی برای کاهش مصرف بنزین و گازوئیل خودروها ارائه داد.

شناخت رفتار رانندگان

 با بررسی داده‌ها می‌توان الگوی رانندگی رانندگان را شناسایی کرد که به بهبود ایمنی کمک می‌کند.

پایش عملکرد خودروها

 با جمع‌آوری و تحلیل داده‌های مرتبط می‌توان مشکلات قطعات خودرو را شناسایی و زمان مناسب برای سرویس آن‌ها را تعیین کرد.

شرکت‌های خودروسازی با استفاده از روش‌های پیشرفته علم داده مثل یادگیری تقویتی و خودکارسازی، می‌توانند خودروهایی تولید کنند که:

• ایمن‌تر باشند: احتمال وقوع تصادف را به حداقل برسانند.
• هوشمندتر باشند: توانایی تصمیم‌گیری و انجام وظایف مختلف را به‌صورت خودکار داشته باشند.
• مسیرهای بهینه‌تر پیدا کنند: کوتاه‌ترین و مناسب‌ترین مسیرها را برای جابه‌جایی شناسایی کنند.

این‌ها تنها بخشی از کاربردهای علم داده هستند و می‌توان از آن در هر حوزه‌ای استفاده کرد. به‌طورکلی، هر جا داده‌ای وجود داشته باشد، علم داده می‌تواند از آن‌ها برای پیدا کردن بهترین راه‌حل‌ها استفاده کند.

دیتا ساینس چه مزایایی برای کسب‌وکارها دارد؟

علوم داده روش کار کسب‌وکارها را تغییر داده است، کسب‌وکارها در هر اندازه‌ای برای رشد و حفظ مزیت رقابتی خود به یک استراتژی قوی در زمینه علم داده نیاز دارند. از مزایای Data Science می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

۱. کشف الگوهای پنهان و تاثیرگذار

علم داده به کسب‌وکارها کمک می‌کند الگوها و ارتباطات تازه‌ای را کشف کنند که می‌توانند تحول بزرگی در سازمان ایجاد کنند. این علم راهکارهای کم‌هزینه‌ای برای مدیریت بهتر منابع ارائه می‌دهد که تاثیر زیادی بر سودآوری دارند. 

برای مثال، یک کسب‌وکار اینترنتی با استفاده از دیتا ساینس می‌فهمد که بیشتر سوال‌های مشتریان بعد از ساعات کاری مطرح می‌شوند. بررسی‌ها نشان می‌دهد وقتی مشتریان پاسخ خود را سریع دریافت می‌کنند، احتمال خریدشان بیشتر می‌شود. این شرکت با راه‌اندازی پشتیبانی ۲۴ ساعته می‌تواند درآمد خود را ۳۰ درصد افزایش دهد.

۲. طراحی و تولید محصولات و راه‌حل‌های جدید

علوم داده مشکلات پنهانی را آشکار می‌کند که اغلب از نظر پنهان می‌مانند. با تحلیل دقیق رفتار مشتریان، بازخورد آن‌ها و فرایندهای داخلی می‌توانید در خدمات و عملیات داخلی خود نوآوری کنید. 

برای مثال، شرکتی که خدمات پرداخت آنلاین ارائه می‌دهد، می‌تواند با استفاده از علم داده نظرات مشتریان در شبکه‌های اجتماعی را جمع‌آوری و تحلیل کند. 

فرض کنید تحلیل‌ها نشان می‌دهد که مشتریان در زمان‌های شلوغ خرید، بیشتر رمز عبورشان را فراموش می‌کنند و از روش فعلی بازیابی رمز عبور ناراضی‌اند. این شرکت می‌تواند با ارائه یک راه‌حل بهتر رضایت مشتریان را افزایش دهد.

فرق علم داده با داده کاوی چیست؟

علوم داده (Data Science) و داده‌کاوی (Data Mining) هر دو برای تحلیل داده‌ها استفاده می‌شوند، با این تفاوت که داده‌کاوی به کمک الگوریتم‌های پیچیده ریاضی، الگوها و اطلاعات مفید را فقط از داده‌های ساختاریافته استخراج می‌کند. 

از طرفی، دیتا ساینس طیف وسیع‌تری از داده‌ها از جمله داده‌های ساختاریافته و ساختارنیافته را در بر می‌گیرد و با ترکیب روش‌های آماری، یادگیری ماشین و دیگر تکنیک‌ها، بینش‌های عمیقی را از داده‌ها استخراج می‌کند.

در واقع، داده‌کاوی یکی از شاخه‌های علم داده است و بیشتر روی پیدا کردن الگوها و اطلاعات پنهان در داده‌ها تمرکز دارد. ولی علم داده یک حوزه وسیع‌تر است که شامل جمع‌آوری، پردازش، تحلیل و تفسیر داده‌ها به‌منظور به‌دست‌آوردن بینش‌های ارزشمند می‌شود.

متخصص دیتا ساینس چه کسی است؟

دانشمندان داده (Data Scientists) افرادی هستند که مهارت بالایی در تحلیل دارند و می‌توانند برای سازماندهی و ترکیب حجم زیادی از داده‌ها، الگوریتم‌های پیچیده بسازند. آن‌ها از تکنیک‌ها، ابزارها و فناوری‌های مختلف در علم داده استفاده کرده و بسته به نوع مشکل، بهترین روش‌ها را برای رسیدن به نتایج دقیق‌تر و سریع‌تر انتخاب می‌کنند.

این افراد معمولاً کنجکاو و هدفمند هستند و در آمار، جبر خطی و برنامه‌نویسی مهارت دارند. آن‌ها داده‌ها را ذخیره، بررسی و مدل‌سازی کرده و الگوریتم‌های پیچیده می‌سازند و تحلیل می‌کنند. همچنین، با درک عمیق از صنعت و توانایی بالای ارتباطی، می‌توانند یافته‌های فنی خود را به‌خوبی به دیگران منتقل کنند.

وظایف یک دانشمند داده با توجه به اندازه و نیازهای هر سازمان متفاوت است. به‌طورکلی، آن‌ها مراحل معمول یک پروژه دیتا ساینس را طی می‌کنند، ولی جزئیات کارشان می‌تواند بسیار متفاوت باشد. 

در تیم‌های بزرگ‌تر، دانشمندان داده با افراد مختلفی مثل تحلیلگران، مهندسان و آمارشناسان همکاری می‌کنند تا مطمئن شوند پروژه‌های داده‌محور به بهترین شکل اجرا شده و به اهداف کسب‌وکار کمک می‌کنند.

در تیم‌های کوچک، یک دانشمند داده اغلب نقش‌های مختلفی را بر عهده می‌گیرد. بسته به تخصص و تجربه، ممکن است از مهندسی داده تا مدل‌سازی پیشرفته، همه کاره باشد. وظایف او می‌تواند ترکیبی از جمع‌آوری داده، تحلیل و ساخت مدل‌های یادگیری ماشین باشد.

دانشمند داده چه کاری انجام می‌دهد؟

دانشمندان داده به سادگی طلای پنهان در داده‌ها را کشف می‌کنند. آن‌ها با پرسیدن سوال‌های درست و استفاده هوشمندانه از داده‌ها، به تیم خود کمک می‌کنند تا بهترین تصمیم‌ها را بگیرند.

کارهای دانشمند داده شامل این موارد است:

• ارائه پیشنهادات به تیم‌ها و مدیران ارشد
• طراحی الگوریتم‌ها و مدل‌های پیش‌بینی
• دنبال کردن جدیدترین پیشرفت‌ها در علم داده
• شناسایی الگوها و روندها در داده‌ها برای استخراج بینش‌های کاربردی
• استفاده از یادگیری ماشین برای بهبود کیفیت داده‌ها یا محصولات
• کار با ابزارهایی مثل Python ،R ،SAS یا SQL برای تحلیل داده‌ها

چگونه یک متخصص علم داده شویم؟

راه‌های زیادی برای قدم گذاشتن در دنیای هیجان‌انگیز علم داده وجود دارد. داشتن مدرک مرتبط با فناوری اطلاعات یا علوم کامپیوتر می‌تواند یک مزیت بزرگ باشد، ولی تنها مسیر نیست. بوت‌کمپ‌ها، دوره‌های تخصصی و حتی گواهینامه‌های حرفه‌ای همگی می‌توانند شما را به این هدف نزدیک‌تر کنند.

برای اینکه دیتا ساینتیست (Data Scientist) شوید باید مجموعه‌ای از مهارت نرم و سخت را یاد بگیرید.

مهارت‌های نرم دیتا ساینتیست

• خلاقیت و نوآوری
• داشتن دیدگاه تجاری
• کنجکاوی و حل مسئله
• توانایی برقراری ارتباط موثر
• همدلی و درک نیازهای دیگران
• ذهن باز و پذیرش ایده‌های جدید
• تفکر انتقادی، تحلیلی و کار تیمی

مهارت‌های فنی متخصص دیتا ساینس

• جبر خطی
• ریاضیات چندمتغیره
• آمار و تحلیل داده‌ها
• شناسایی و طراحی الگوریتم‌ها
• پیاده‌سازی و بهینه‌سازی الگوریتم‌ها
• استخراج اطلاعات از مجموعه داده‌ها
• روش‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
• جمع‌آوری، سازمان‌دهی، پاک‌سازی و دستکاری داده‌ها

ابزارهای مورد نیاز متخصص علوم داده

دانشمندان داده با تحلیل داده‌ها، راهنمای تصمیم‌گیری سازمان‌ها هستند. به همین دلیل شما به‌عنوان دیتا ساینتیست از دل داده‌های پیچیده، اطلاعات مفیدی بیرون می‌کشید تا سازمان‌ها بتوانند بهترین تصمیم‌ها را بگیرند. همچنین باید بتوانید کارهای زیر را انجام دهید:

• درک چگونگی عملکرد پایگاه‌های داده
• پیاده‌سازی الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری برای تحلیل خودکار داده‌ها
• استفاده از دانش ریاضی در تجزیه‌وتحلیل داده‌ها برای محاسبه معیارها
• نوشتن برنامه‌های کامپیوتری و تحلیل مجموعه‌های داده بزرگ برای یافتن پاسخ مسائل پیچیده
• تحلیل داده‌ها برای کسب بینش‌های عمیق، شناسایی الگوهای پنهان و پرورش مهارت تشخیص ناهنجاری‌ها
• استفاده از هوش مصنوعی، سیستم‌های پایگاه داده، تعامل انسان و کامپیوتر، تحلیل عددی و مهندسی نرم‌افزار

 برای این کار از ابزارها و زبان‌های برنامه‌نویسی مختلفی استفاده می‌شود که معروف‌ترین آن‌ها عبارت‌اند از:

•  ابزارهای BI مثل Tableau ،Power BI ،Looker ،ArcGIS Pro
• زبان‌های برنامه‌نویسی از جمله پایتون، SQL ،R و گاهی اوقات Java و C++

اگر می‌خواهید علم داده را از پایه تا سطح پیشرفته یاد بگیرید، پیشنهاد می‌کنیم در دوره آموزشی علم داده شرکت کنید تا با کمک متخصصان این حوزه، مهارت‌های لازم را به‌دست آورید.

مشاغل مرتبط با علوم داده

شما می‌توانید شغل‌های مختلفی در زمینه علم داده پیدا کنید. برخی از شغل‌های پرطرفدار در این حوزه شامل موارد زیر هستند:

• تحلیل‌گر داده
• تحلیل‌گر مالی
• مهندس داده
• دانشمند داده
• تحلیل‌گر محصول
• مدیر پایگاه داده
• تحلیل‌گر کسب‌وکار
• مهندس یادگیری ماشین
• توسعه‌دهنده سیستم‌های داده

با شرکت در دوره آموزشی تحلیلگر داده می‌توانید این مهارت را راحت و قدم‌به‌قدم یاد بگیرید و به یک تحلیلگر حرفه‌ای تبدیل شوید.

درآمد متخصص داده چقدر است؟

مهارت‌های فنی بالای متخصصان داده باعث شده تا آن‌ها به یکی از ارزشمندترین منابع برای شرکت‌ها تبدیل شوند. موقعیت‌های شغلی زیادی وجود دارد که به‌عنوان دانشمند داده می‌توانید با توجه به مهارت و تجربه خود در آن‌ها کار کنید. 

پتانسیل درآمدی دانشمندان داده بسیار بالا است. طبق گزارش BLS متوسط درآمد سالانه آن‌ها حدود ۱۱۹,۰۴۰ دلار است. افرادی که در این حوزه تجربه و مهارت بیشتری دارند، حتی می‌توانند بیش از ۱۸۴,۰۹۰ دلار در سال درآمد داشته باشند. جالب‌تر این‌که حتی افراد تازه‌کار هم می‌توانند کارشان را با درآمد متوسط ۸۶,۹۰۶ دلار در سال شروع کنند.

میزان درآمد متخصص داده در ایران

درآمد دانشمندان داده در ایران بسیار متغیر است و به عوامل مختلفی مثل تجربه، مهارت، سطح ارشدیت، محل کار، نوع همکاری و موقعیت شغلی بستگی دارد. براساس اطلاعات موجود، میانگین حقوق ماهانه برای این موقعیت‌ها به شرح زیر است:

دیتا ساینتیست سطح مبتدی (Junior)

 دانشمندان داده‌ای که تازه کار خود را شروع می‌کنند، معمولاً درآمدی در حدود ۱۵ تا ۳۰ میلیون تومان در ماه دارند.

دانشمند علم سطح میانی (Mid-level)

 افرادی با تجربه ۲ تا ۵ سال می‌توانند حقوقی در حدود ۳۰ تا ۶۰ میلیون تومان یا بیشتر دریافت کنند.

متخصص علم داده سطح ارشد (Senior)

 دانشمندان داده با بیش از ۵ سال سابقه و مسلط بر تکنولوژی‌های پیشرفته‌ای مثل یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی معمولاً درآمدی بالاتر از ۶۰ میلیون تومان در ماه دارند. این رقم به‌ویژه در شرکت‌های بزرگ و استارتاپ‌های موفق می‌تواند حتی بیشتر هم باشد.

 البته این ارقام تنها یک میانگین هستند و امکان دارد در شرکت‌های مختلف و برای موقعیت‌های شغلی خاص، متفاوت باشند.

با دیتا ساینس آینده را در داده‌ها جستجو کنید

علم داده یک رشته‌ی جذاب و بین‌رشته‌ای است که با تلفیق آمار، ریاضی، علوم کامپیوتر و دیگر حوزه‌ها به شما کمک می‌‌کند از داده‌ها برای حل چالش‌های پیچیده و کشف فرصت‌های جدید استفاده کنید. این علم، پل ارتباطی میان داده‌های خام و تصمیم‌گیری‌های هوشمند است و در حوزه‌های مختلفی کاربرد دارد. در این مطلب، همه چیز درباره علوم داده و مسیر شغلی آن را بررسی کردیم. اگر سوال یا نظری درباره این رشته دارید، خوشحال می‌شویم آن را در بخش دیدگاه‌ها با ما به اشتراک بگذارید تا سریع پاسخ دهیم.

پاسخ به سوالات پرتکرار شما درباره دیتا ساینس

احتمالاً سوالات زیادی درباره علم داده برایتان پیش آمده باشد. در ادامه به برخی از سوالات رایجی که کاربران معمولاً در مورد دیتا ساینس می‌پرسند، پاسخ می‌دهیم: