مهارت‌های برتر و مهم مورد نیاز دانشمندان داده‌‌ها در سال 2021

بر همین اساس، با افزایش تقاضا برای دانشمندان داده‌ها، این عنوان شغلی مورد توجه و استقبال دانشجویان و متخصصان قرار گرفته است. البته تجزیه و تحلیل داده‌ها مختص دانشمندان داده‌ها نیست و افرادی که وسواس زیادی در کار با داده‌ها دارند نیز به این حوزه از مشاغل داده‌محور متمایل می‌شوند و همین موضوع باعث شده تا آن‌ها در مورد مهارت‌های علم داده و مهارت‌های بزرگ داده برای پیشبرد اهداف کاری خود به سراغ یادگیری مهارت‌های موردنیاز این حوزه بروند. در این مقاله، ما به مهارت‌هایی اشاره خواهیم کرد که یک دانشمند علم داده‌ها یا فردی که علاقه‌مند به تحلیل داده‌ها است به آن نیاز دارد. 

مهارت‌های لازم برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده

اگر یک دانشمند مشتاق به داده‌ها هستید، اطلاعات موجود در این مقاله می‌تواند شما را در مسیر دستیابی به یک شغل پردرآمد در این صنعت مهیج و در حال رشد راهنمایی کند. اگر مدیر تجزیه و تحلیل داده‌ها در یک سازمان هستید، می‌توانید از این اطلاعات برای آموزش تیم موجود دانشمندان داده خود با مهارت‌های برتر علم داده استفاده کنید که می‌تواند آن‌ها کارآمدتر کرده و کیفیت کار آن‌ها را بهبود بخشد. از مهم‌ترین مهارت‌های مورد نیاز دانشمند داده‌ها باید به توانایی تجزیه و تحلیل آماری و محاسباتی، استخراج و پردازش مجموعه‌های بزرگ داده‌ای اشاره کرد. علاوه بر این، دانشمندان داده‌ها پس از استخراج داده‌ها باید به ارزیابی آن‌ها نیز بپردازند. 

برخی از دانشمندان علوم مدرک دکترا یا مدرک کارشناسی ارشد در آمار، علوم کامپیوتر یا سایر رشته‌های مهندسی مرتبط با این حوزه را دارند. حضور در دانشگاه‌های معتبر و دریافت مدارک تخصصی مرتبط یک پایه قوی برای افراد به وجود می‌آورد و علاوه بر این مهارت‌های مورد نیاز دانشمند داده‌ها و به ویژه مهارت‌های مرتبط با بزرگ داده‌ها که شامل ریاضیات، برنامه‌نویسی و آمار می‌شود را به آن‌ها آموزش می‌دهد. 

برخی از دانشگاه‌ها و موسسات برنامه‌های تخصصی متناسب با نیازهای آموزشی روز در ارتباط با علم داده‌ها را در دستور کار خود قرار داده‌اند و به دانشجویان این امکان را می‌دهند تا در رشته تحصیلی مورد علاقه خود و در مدت زمان کوتاه‌تری به آن چیزی که به دنبالش هستند دست پیدا کنند. 

البته گزینه‌های دیگری نظیر دوره‌های آنلاین (MOOC) یا بوت‌کمپ‌ها هستند که ضمن برگزاری این دوره‌ها گواهینامه‌های تخصصی در ارتباط با بزرگ داده‌ها و تحلیل‌ها ارائه می‌کنند. این نوع برنامه‌ها و مراکز روی جنبه‌های عملی یادگیری متمرکز می‌شوند که فراتر از مطباحث است که کتاب‌ها بر مبنای آن تدوین می‌شوند. به‌طور مثال، در بوت‌کمپ‌ها بیشتر روی مباحث عملی یادگیری که همراه با آموزش مهارت‌های مرتبط با علم داده‌ها است در قالب پروژه‌های تمرکز می‌شود. مزیت روش فوق این است که دانش تنها به شکل تئوری به افراد آموزش داده نمی‌شود و مباحث تئوری و عملی همزمان با هم انتقال داده می‌شوند. 

سایر مهارت‌های مورد نیاز یک دانشمند داده

از دیگر مهارت‌های فنی مورد نیاز برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده باید به موارد زیر اشاره کرد:

1. برنامه‌نويسی

• شما باید دانش خود در ارتباط با زبان‌های مختلف برنامه‌نویسی مانند پایتون، پرل، C / C ++ ، SQL و جاوا را ارتقا دهید. پایتون متداول‌ترین زبان برنامه‌نویسی مورد نیاز در ارتباط با علم داده‌ها است. این زبان‌های برنامه‌نویسی به دانشمندان داده کمک می‌کنند تا مجموعه داده‌های بدون ساختار را سازماندهی کنند.

2. تسلط بر دانش SAS و سایر ابزارهای تحلیلی

• درک ابزارهای تحلیلی یک مهارت مفید دانشمند داده برای استخراج اطلاعات ارزشمند از یک مجموعه داده سازمان یافته است.SAS ، Hadoop ، Spark ، Hive ، Pig و R محبوب‌ترین ابزارها برای تجزیه و تحلیل داده‌ها هستند که دانشمندان داده از آن‌ها استفاده می‌کنند. البته برای آن‌که بتوانید بر ابزارهای مذکور تسلط پیدا کنید باید وقت قابل توجهی را صرف یادگیری آن‌ها کنید. 

3. در کار با داده‌های بدون ساختار به سطح بالایی از مهارت برسید 

• دانشمندان داده باید تجربه کار با داده‌های بدون ساختار را داشته باشند که از کانال‌ها و منابع مختلف به دست می‌آیند. به عنوان مثال، اگر یک دانشمند داده در حال کار بر روی پروژه‌ای است که به تیم بازاریابی کمک می‌کند تحقیقات بینشی انجام دهند، متخصص باید در مدیریت رسانه‌های اجتماعی نیز مهارت داشته باشد.

آشنایی با مهارت‌های غیر فنی که یک دانشمند داده به آن‌ها نیاز دارد

در کنار مهارت‌های فنی و تخصصی که یک دانشمند داده به آن‌ها نیاز دارد، مجموعه مهارت‌های دیگری نیز وجود دارند که فنی نیستند، اما دانشمند داده باید به فکر یادگیری آن‌ها باشد. این مهارت‌ها روی جنبه‌های شخصی و فردی متمرکز هستند و به فرد در تعامل با افراد و انجام کارها کمک می‌کنند. این مهارت‌ها به شحر زیر هستند:

1. تیزهوشی در ارتباط با مفاهیم تجاری 

• بهترین راه برای دستیابی به بهره‌وری در مهارت‌های فنی، قدرت تیز‌بینی در ارتباط با تحولات دنیای کسب‌وکار است. بدون داشتن این مهارت، یک دانشمند مشتاق داده ممکن است نتواند مشکلات و چالش‌های بالقوه‌ای را که برای رشد یک سازمان باید حل شود، تشخیص دهد. این امر برای سازمانی که به دنبال کشف فرصت‌های کاری جدید است اهمیت ویژه‌ای دارد. 

2. مهارت‌های ارتباطی قوی

• مهارت دومی که باید روی یادگیری آن متمرکز شوید، چگونگی برقراری ارتباط با مدرم است. دانشمندان داده به روشنی نحوه استخراج، فهم و تجزیه و تحلیل داده‌ها را می‌فهمند. با این حال، برای این‌که در نقش خود موفق باشید و سازمان از خدمات شما بهره‌مند شود باید بتوانید یافته‌های خود را با اعضای تیم که تخصص حرفه‌ای مشابه شما را ندارند به شکل درستی به اشتراک قرار دهید. 

3. درک شهودی درست داده‌ها

• شاید مورد مذکور یکی از مهم‌ترین مهارت‌های غیر فنی است که دانشمند داده باید داشته باشد. این امکان وجود دارد که در تمامی حالت با یک نگاه ساده به مجموعه داده‌ها به این حقیقت دست پیدا کرد که آیا داده‌ها ارزشمند هستند یا خیر، به همین دلیل یک دانشمند داده به درک شهودی داده‌ها نیاز دارد تا بتواند به افق‌های فراتر از آن چیزی که به دنبالش است نگاه کند. این‌کار باعث می‌شود دانشمندان داده‌ها در کار خود کارآمدتر باشند. با این حال، این مهارت از طریق تجربه و شرکت در بوت‌کمپ‌های مختلف به دست می‌آید. 

دانشمندان داده‌ها تک شاخ بزرگ شرکت‌ها

اولین بار مدیر عامل شرکت Lattice دانشمندان داده‌ها را "تک شاخ" بزرگ دنیای فناوری نامگذاری کرد و آن‌ها را "متخصصانی با مهارت‌های متنوع و بالقوه توصیف کرد که مجموعه‌ای از تخصص‌های منحصر به فرد را دارند. این توضیح نشان می‌دهد که چرا دانشمندان داده‌ها ارزشمند هستند و چرا تبدیل شدن به بک یک متخصص علم داده‌ها چالش‌برانگیز است. اولین قدم برای رسیدن به اهداف شغلی که ترسیم کرده‌اید تمرکز روی یادگیری مهارت‌های فنی است. بنابراین وقت را از دست ندهید و از همین امروز به فکر یادگیری مهارت‌های تخصصی باشید.