دانشمند علم داده‌ها کیست و چگونه به یک دانشمند داده‌ها تبدیل شویم؟
1400/04/25 تاریخ انتشار

دانشمند داده‌ها کیست؟

دانشمند داده‌ها فردی است که اطلاعات کافی در حوزه آمار و ریاضیات دارد و مهارتش در یک حوزه خاص است. یک دانشمند علم داده‌ها اطلاعات کافی در ارتباط با برنامه‌نویسی دارد و همچنین در ارتباط با مدل‌سازی یادگیری ماشین و هوش مصنوعی دانش کافی دارد. یک دانشمند علم داده‌ها همچنین تخصصی به نام دانش دامنه دارد که به او بینش تجاری لازم در به ثمر رساندن استراتژی‌های سازمانی را می‌دهد. به بیان‌ ساده‌تر این فرد مهارت خود در زمینه تجزیه و تحلیل آماری و ایجاد مدل‌های یادگیری ماشین را به منظور پیش‌بینی و پاسخ به پرسش‌های مهم تجاری به کار می‌گیرد.

حداقل و حداکثر دستمزد یک دانشمند داده‌ها در دنیا چقدر است؟

سایت PayScale میانگین حقوق دریافتی یک دانشمند ‌علم داده‌ها در سال 2019 را 89 هزار دلار اعلام کرده است. که این رقم از رقم 61 هزار دلار در سال آغاز شده و در نهایت به رقم 134 هزار دلار در سال می‌رسد. که البته هرچه سابقه کار شما در این زمینه بیشتر باشد به همان نسبت حقوق دریافتی نیز بیشتر خوهد بود.

دانشمند داده‌ها چه وظایفی دارد؟

وظیفه اصلی دانشمند داده تعریف فرضیه‌ها، آزمایش تناسب داده‌ها و اهداف، بررسی مسائل مربوط به گردآو‌ری داده‌ها، ساخت نمونه‌های اولیه، آموزش و پیکربندی مدل، مستندسازی و تحلیل و تشریح نتایج به دست آمده است. دانشمند علم داده باید بتواند بینشی که از داده‌ها به دست آورده را به شکل شفاف و بصری با مدیر تیم، مدیران ارشد و سایر اعضا تیم به‌اشتراک قرار داده و برای آن‌ها تشریح کند. از مهم‌ترین مسئولیت‌های دانشمند داده‌ها به پاک‌سازی داده‌های مبهم و آماده‌سازی آن‌ها، تجزیه و تحلیل اکتشافی داده‌ها، شناسایی الگوهای از طریق الگوهای یادگیری ماشین، پیش‌بینی بر مبنای الگوهای به دست آمده، توانایی ارائه پرسش و تعریف مسائل جدید هماهنگ با چالش‌های پیش‌رو و ارائه راهکارهای برخواسته از داده‌ها برای حل مسائل پیچیده سازمانی اشاره کرد.

چگونه می‌توانیم یک دانشمند داده‌ها شویم؟

دانشمند داده به جای یک برنامه‌نویس بیشتر به عنوان یک تحلیل‌گر شناخته می‌شود در نتیجه اگر بخواهیم به شکل پلکانی این آموزش را شرح دهیم باید بگوییم کار با داده‌ها در مدل SPSS Modeler آغاز می‌شود که تمرکزش بر حل مساله در فضای ویژوال نرم‌افزاری آموزش داده می‌شود تا چشم‌اندازی کلی از نوع مسئله‌ای که تعریف شده و همچنین روش حل مسئله به دانش‌پژوه آموزش داده شود. این مرحله از آن جهت مهم است که دانش‌پژوه یاد می‌گیرد چگونه از نرم‌افزار برای حل مسائل کمک بگیرد. در ادامه دانش‌پژوه باید به سراغ تحلیل آماری یا به عبارت دقیق‌تر به سراغ آمار و احتمالات کاربری در SPSS Statistics برود. در این مرحله مفاهیم آمار و احتمال و کاربردهای آن‌ها باید فراگرفته شود. مباحث آماری به این دلیل حائز اهمیت هستند که بررسی کیفیت داده‌ها، تحلیل توصیفی، آزمون‌های اعتبارسنجی مدل‌ها به شکل مستقیم با مفاهیم آمار در ارتباط هستند. یک متخصص علم داده‌ها همچنین باید در زمینه مدیریت و تحلیل‌ها در قالب یک کار تیمی و نحوه کار با ابزارهایی که برای مدیریت و کنترل نسخه‌های مختلف کد به آن‌ها نیاز است آشنایی کامل داشته باشد. پس از کامل شدن این فرآیند کار با منابع داده‌ای مختلف ضروری است. یک متخصص علم داده‌ها با انواع مختلفی از بانک‌های اطلاعاتی، انبار داده‌ها و داده‌هایی که در وب قرار دارد سروکار داشته و باید بتواند داده‌ها را از این منابع استخراج کند. برنامه‌نویسی و تحلیل مقیدمات در پایتون نیز ضروری است. فراخوانی داده‌ها، ارزیابی کیفی و آماده‌سازی داده‌ها و در نهایت تحلیل‌های آماری و گزارش‌های توصیفی به یک زبان قدرتمند و ساده همچون پایتون نیاز دارند. تسلط بر مبانی یادگیری ماشین نیز ضروری است. خودکرسازی فرآیندهای تصمیم‌گیری یکی از مهم‌ترین وظایف یک متخصص علم داده‌ها است. در زمان ساخت مدل‌های پیش‌گویانه و تحلیل‌های سفارشی شما باید از الگوریتم‌ها و روش‌های یادگیری ماشین استفاده کنید. شما باید با مبحث داده‌کاوی در پایتون به منظور حل مسائل آشنا باشید و بتوانید از کتابخا‌نه‌های موجود در این زمینه استفاده کرده و همچنین با متن‌کاوی، وب‌کاوری، تحلیل شبکه‌های اجتماعی، یادگیری عمیق و موضوعات این چنینی آشنا باشید. در نهایت باید با مبحث تحلیل بزرگ داده‌ها، ابزارها و پلتفرم‌های رایج  آشنا باشید.