فهرست موضوعات مقاله

مقاله های اخیر

ورود به شغل علم داده در سال 2023 + پاسخ به 5 سوال رایج

ورود به شغل علم داده

فهرست مطالب

این روزها، چگونگی ورود به شغل علم داده(data science) به عنوان یکی از مهمترین سوالاتی است که از بین سایر مشاغل در صنعت فناوری از جانب کارجویان از ما پرسیده می شود. شرکت ها در حال استخدام متخصصین با مهارت های مختلف به عنوان دانشمندان داده(Data scientist) هستند، که بتوانند داده‌های خام را به بینش‌های عملی برای کسب و کارشان تبدیل کنند.

سایت Glassdoor شغل علم داده را به عنوان ۳ شغل برتر در آمریکا فهرست کرده است. برای مثال از سال ۲۰۱۶ تاکنون ۴۸۰ درصد افزایش در فرصت‌های شغلی علم داده وجود داشته است.

بنابراین چه چیزی شما را از شروع سفر برای ورود به شغل علم داده باز می‌دارد؟ در پاسخ این است که “مدرک یا گواهی برای ورود به مشاغل مرتبط با علم داده نیاز است یا خیر؟” ممکن است تعجب کنید، اگر بدانید که بدون مدرک هم به سادگی می توانید وارد شغل علم داده شوید و به یک دانشمند داده تبدیل شوید. آیا می خواهید این اتفاق هم برای شما بیفتد؟ پس به خواندن ادامه دهید. ما از سوالات ساده شروع می کنیم و سپس به اصل موضوع میرسیم. اگر جواب هر سوال را می دانید می توانید به قسمت بعدی مقاله بروید.

سوال ۱: شغل علم داده اصلا چیست؟

علم داده شامل پوزیشن های شغلی متنوعی در صنعت نرم‌افزار  است. که به طور خلاصه می توان گفت این شغل به مطالعه اینکه چگونه شرکت‌ها می‌توانند بینش‌های عملی را از داده‌ها به دست آورند، و از داده های موجود برای افزایش سرعت و دقت در کارها استفاده کنند، می‌پردازد. علم داده به دلیل حجم فزاینده‌ای از داده‌های دیجیتالی که هر روز تولید می‌شود، به عنوان یک رشته پدیدار شد. در برخی موارد، مقدار این داده ها بزرگتر از آن است که با روش های ساده بتواند پردازش شود. ولی می توان از تکنیک های آمار و علوم کامپیوتر برای کشف الگوها در داده ها و به دست آوردن بینش معنادار از آنها استفاده کرد. بنابراین علم داده متولد شد تا راههای جدیدی را جهت حل مسائل قبلی و یا فعلی پیش روی متخصصان و کسب و کارها قرار دهد.

سوال۲: یک دیتا ساینتیست یا دانشمند داده دقیقا چه کاری انجام می دهد؟

همانطور که قبلا اشاره کردیم، یک دیتا ساینتیست یا دانشمند داده بخشی از زمان خود را صرف تجزیه و تحلیل مجموعه داده ها و جستجوی بینش هایی می کنند که می توانند به کسب و کارها در بهبود معیارهای کلیدی کمک کند. اما این تنها کاری نیست که دانشمندان داده انجام می دهند.

دانشمندان داده با ذینفعان کلیدی کسب و کار، همکاری می کنند تا بفهمند چالش های اصلی کسب و کار آنها چیست. این پایه و اساس شرح وظایف شغل علم داده را شکل میدهد. چالش های یک کسب و کار تبدیل به یک بیانیه مشکل برای دیتا ساینتیست ها می شود، که بایستی برای آنها به دنبال راهکارهای عملی و خلاقانه ای باشند.

سپس آنها اقدام به ساخت مدل های داده و نوشتن الگوریتم هایی می کنند تا بتواند داده ها را پردازش کنند. همه اینها با هدف پیدا کردن راه حل برای بیان مسئله اولیه انجام می شود. دانشمندان داده از تکنیک های مختلفی برای تحقق این امر استفاده می کنند، از جمله این تکنیک ها می توان به موارد زیر اشاره کرد:

  • تجزیه و تحلیل ریاضی
  • مهارت های مدل سازی و مدل های پیش بین
  • پردازش زبان طبیعی
  • تحلیل رگرسیون
  • یادگیری عمیق و تفکر تحلیلی.

کارکردهای یک متخصص علم داده در این شغل تقریباً نامحدود هستند. به عنوان مثال:

در بخش بازاریابی، آژانس های بازاریابی دیجیتال همیشه به دنبال راه هایی برای افزایش بازگشت سرمایه بازاریابی کمپین های خود هستند. گروهی از دیتا ساینتیست ها هستند که روی این مشکل کار می کنند تا ببینند مشتریان چگونه می توانند بیشترین سود را برای کسب و کارشان داشته باشند.

برای انجام این کار، دانشمندان داده کانال‌های بازاریابی مختلف، انواع تبلیغات و خلاقیت‌هایی را که برای تبلیغ محصولات استفاده می‌شوند، مطالعه می‌کنند. آنها مجموعه داده‌هایشان را از کمپین‌های بازاریابی، و گروه‌های مشتریان انتخاب شده برای تبلیغات با بررسی استفاده از ابزارهای مختلفی نظیر گوگل آنالیتیکس به دست می‌آورند. بینش‌های حاصل از این تجزیه و تحلیل ها برای توسعه کمپین‌های بازاریابی استفاده می‌شود. که می‌توانند در دفعات بعدی با کمترین هزینه ممکن به بیشترین مشتریان هدف دسترسی پیدا کنند.

سوال ۳:‌ مهارت های مورد نیاز برای ورود به شغل علم داده چیست؟

حتی اگر در بسیاری از موارد برای ورود به شغل علم داده و تبدیل شدن به یک دیتا ساینتیست نیازی به مدرک و یا گواهی خاصی نداشته باشید، باید به فکر کسب مهارت های زیر باشید:

ریاضیات و آمار پایه

همه تکنیک هایی که دانشمندان داده استفاده می کنند بر پایه ریاضیات و آمار است. که  به آشنایی با احتمال، جبر خطی و حساب دیفرانسیل و انتگرال کمک می کند. تمام کارهای پیشرفته تری که به عنوان یک دانشمند داده انجام خواهید داد، مانند یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق، به این مهارت ها نیاز دارند.

مهارت های تحلیلی

دانشمندان داده باید مهارت های تحلیلی لازم برای به دست آوردن و پردازش مقادیر زیادی داده را داشته باشند. این به معنای انتخاب مجموعه داده مناسب برای یک مشکل، یافتن الگوهای پنهان در آن، و سپس استفاده از آن یافته‌ها برای ارائه توصیه‌هایی است که می‌تواند عملیات تجاری را بهبود بخشد.

اگر به دنبال بهبود مهارت های تحلیلی خود هستید، سعی کنید به صورت جدی روی پروژه های مرتبط با شغل علم داده کار کنید. و در کنار سایر افراد متخصص پرتفولیو و رزومه مناسبی برای خودتان دست و پا کنید.

زبان های برنامه نویسی

مهارت های برنامه نویسی برای هر شغل علم داده ضروری نیست. اما داشتن مقداری تجربه برنامه نویسی به شما جهت موفقیت در ورود به شغل علم داده کمک می کند. به خصوص اگر در تلاش هستید تا یک شغل سطح پایه در این حوزه پیدا کنید.

پایتون و R دو زبان برنامه نویسی پرکاربرد در علم داده در سراسر دنیا هستند. اگر تازه کار هستید، یکی از این دو را که بیشتر در کشور و یا شهر شما مورد تقاضای بازار کار است را انتخاب کنید. اما تعداد زیادی زبان برنامه نویسی دیگر برای علم داده  وجود دارد که اگر قبلاً در پایتون و R مهارت داشته باشید، می توانید آنها را نیز سریعتر یاد بگیرید.

بصری سازی داده ها

مهارت های ارتباطی در مشاغل علم داده، به ویژه هنگام برقراری ارتباط با ذینفعان غیر فنی، کلیدی هستند. بنابراین مهم است که دانشمندان داده در تجسم و بصری سازی داده ها ماهر باشند.

تبدیل داده ها به چارت ها یا نمودارها ممکن است ساده به نظر برسد، اما اگر می خواهید آن را به روش درست انجام دهید، یادگیری آن مهارتی است که زمان زیادی از شما خواهد برد. خوشبختانه، ابزارهای رایگان تجسم داده ها فراوان هستند و می توانید برای تمرین و بهبود مهارت های خود با آنها بازی کنید.

تبدیل داده ها به نمودارها یا چارت ها ممکن است ساده به نظر برسد، اما اگر می خواهید آن را به روش صحیح انجام دهید، یادگیری آن مهارتی زمان بر است.


سوال ۴: یک دانشمند داده چقدر درآمد دارد؟

نه تنها شغل علم داده برای شما بسیار پربار است، بلکه پرسود نیز هست. اهمیت این رشته در بیشتر صنایع افزایش یافته است و دیتا ساینتیست ها به دلیل مجموعه مهارت‌های منحصربه‌فردی که به کسب و کارها ارائه می‌کنند، برایشان ارزشمند هستند.

طبق گفته Glassdoor، (در تاریخ ۲ دیماه ۱۴۰۱، ۲۳ دسامبر ۲۰۲۲)متوسط حقوق یک دانشمند داده در آمریکا ۱۲۱۲۸۱ (دلار آمریکا) در آلمان ۶۳۵۰۰ (یورو) و در کانادا ۹۱۱۸۰(دلار کانادا) در سال است. این در حالی است که مشاغل مرتبط با دیتا ساینس در شرکت های بزرگی مانند اپل و Airbnb بیش از 150000 دلار در سال حقوق می گیرند. (تصاویر زیر)

تصویر اول متوسط حقوق یک دیتا ساینتیست را در آمریکا، تصویر دوم متوسط حقوق یک دیتا ساینتیست در آلمان و تصویر سوم متوسط حقوق دیتا ساینتیست را در کانادا نشان می دهد که می تواند به شما جهت ورود به شغل علم داده اطمینان خاطر دهد.

درآمد دیتا ساینتیست در آمریکا

درآمد دیتا ساینتیست در آلمان

درآمد دیتا ساینتیست در کانادا

 همچنین در تصاویر زیر می توانید سایر مشاغل علم داده در آمریکا و کانادا را نیز با یکدیگر مقایسه کنید.
مشاغل دیتاساینتیست در آمریکا

مشاغل دیتاساینتیست در کانادا

سوال۵: برای ورود به شغل علم داده چه گام هایی را باید طی کرد؟

ما برای ورود به شغل علم داده ۹ گام مهم و ضروری که یک فرد تازه کار باید بردارد تا به مرور تبدیل به یک دیتاساینتیست شود را در ادامه به صورت مفصل آورده ایم که به صورت خلاصه شامل گام های زیر است:

  1. آنچه را که برای یادگیری نیاز دارید مشخص کنید.
  2. اصول خود را مرور کنید.
  3. ریاضی بدانید.
  4. برنامه نویسی برای علم داده انجام دهید
  5. با ابزارهای تجسم داده ها آشنا شوید.
  6. در یک برنامه منتورینگ علم داده شرکت کنید.
  7. اگر می توانید یک دوره کارآموزی پیدا کنید و پروژه های خود را بزنید.
  8. یک پروفایل و رزومه کامل از خودتان بسازید.
  9. شبکه سازی کنید و شروع به ارسال رزومه از درگاههای مختلف کنید.

اکنون که می دانیم یک دانشمند داده چکار می کند، بیایید مراحل تبدیل شدن به یک دیتا ساینتیست و ورود به این شغل را بررسی کنیم.

مرحله 1: آنچه را که باید بیاموزید مشخص کنید

 ما قبلاً نگاهی به مهارت های مختلفی که دانشمندان داده باید داشته باشند و نقشی که در سازمان ها ایفا می کنند انداخته ایم. بنابراین اکنون زمان خوبی است که در نظر بگیرید کدام یک از آن مهارت‌ها را در حال حاضر دارید، و چه مهارت‌هایی را باید یاد بگیرید.

به احتمال زیاد، باید برخی از حوزه ها را بیش از سایرین مرور کنیم. برای مثال، این امکان وجود دارد که شما یک برنامه نویس بسیار خوب باشید اما قبلاً روی تجسم داده ها کار نکرده باشید.

اگر همان جایی است که هستید، به آرامی و روشمند شروع به کسب مهارت در زمینه هایی کنید که با آنها آشنا نیستید. هر بار یک حوزه را انتخاب کنید و مطمئن شوید که هر بار تئوری را با تمرین دنبال می کنید. بنابراین اگر تمرکز شما تجسم داده ها ست، پس با استفاده از مجموعه داده های آزاد در دسترس روی برخی پروژه های تجسم کار کنید.

مرحله 2: اصول خود را مرور کنید

این آسان است که درمسیر یادگیری علم داده از خود جلوتر باشید. اما مهم است ،که به یاد داشته باشید که برای یک موقعیت سطح ابتدایی، کارفرمایان بیشترین علاقه را به دانش شما از مبانی علم داده دارند.

بنابراین مطمئن شوید که می توانید تا حد امکان از پایه ای قوی در مبانی علم داده استفاده کنید. این شامل مبانی علوم کامپیوتر مانند پایگاه داده های رابطه ای، SQL، برنامه نویسی و محاسبات توزیع شده است. بنابراین توانایی درک اینکه چگونه مفاهیم ریاضی در جبر خطی، حساب دیفرانسیل و انتگرال چند متغیره و آمار برای حل مسائل دنیای واقعی به کار می روند. و اینکه چگونه ریاضیات و علوم کامپیوتر در تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می شوند مهمه.

مرحله 3: ریاضی بدانید

ریاضیات در علم داده

همانطور که قبلاً دیدیم، ریاضی یک مهارت اصلی است که برای حرفه علم داده لازم است. شما باید با حل مسئله در زمینه هایی مانند آمار، احتمالات و مسائل بهینه سازی آشنا باشید.

اگر تازه شروع کرده اید، پس روی آمار تمرکز کنید، به ویژه مفاهیمی مانند تنوع و همبستگی. آمار مهم ترین رشته ریاضی است که در علم داده به آن نیاز دارید.

هنگامی که یک پایه قوی در آمار دارید، باید مطالعه جبر خطی و حساب دیفرانسیل و انتگرال را شروع کنید.که توسط دانشمندان داده در فرایندهایی مانند کاهش ابعاد و ساخت شبکه های عصبی استفاده می شود.

در ابتدای ورود به شغل علم داده، خود را به یادگیری این مفاهیم محدود کنید، بدون اینکه لزوماً آنها را به علم داده متصل کنید. هنگامی که درک اولیه ای از این مفاهیم دارید، می توانید آنها را در دنیای علم داده به کار ببرید.

مرحله 4: برنامه نویسی برای علم داده انجام دهید

 برنامه نویسی برای علم داده انجام دهید

برنامه نویسی با هدف کلی با برنامه نویسی در علم داده متفاوت است. خارج از علم داده، برنامه نویسی برای ساخت نرم افزار استفاده می شود و تمرکز بر روی عملکرد و کاربران است.

اما برنامه نویسی در علم داده بر روی یک کاربر متمرکز نیست. در عوض، تمرکز بر تجزیه و تحلیل داده ها و حل مشکلات تجاری است. برنامه نویسی که انجام می دهید بسیار محتاط تر خواهد بود و به تکنیک های پردازش داده ها بستگی دارد.

تجزیه و تحلیل داده ها را با استفاده از مجموعه داده های نمونه، در زبان های برنامه نویسی مانند Python و R تا حد امکان تمرین کنید. اگر در ابتدای کار خود هستید،در اینجا چند نکته بیشتر در مورد زبان های برنامه نویسی برای دانشمندان داده است.

مرحله 5: با ابزارهای بصری سازی داده آشنا شوید.

ابزارهای بصری سازی علم داده

داده ها به چند دلیل مهم است و این یکی از راه‌هایی است که می‌توانید درباره فرآیند تجزیه و تحلیل داده‌های خود اطلاعاتی کسب کنید. تجسم‌سازی‌ها گاهی الگوهایی را در داده‌ها برجسته می‌کنند که در غیر این صورت نمی‌توانستید آنها را مشاهده کنید.

هدف دیگر تجسم داده ها، شامل ارتباط است. به‌عنوان یک دانشمند داده، خود را در حال انجام ارائه‌هایی می‌بینید که درباره بینش‌هایتان صحبت می‌کنید و از پیشنهادهایی که به کسب‌وکار ارائه می‌دهید دفاع می‌کنید. تجسم ها می توانند به شما کمک کنند تا ایده های خود را به شیوه ای قابل هضم و قابل درک منتقل کنید.

Tableau و Power BI دو مورد از محبوب‌ترین ابزارهای تجسم اطلاعات هستند. هر دو نسخه رایگان هستند، به این معنی که می توانید به راحتی به هر دوی آنها دسترسی داشته باشید و شروع به یادگیری در مورد ویژگی ها و ابزارهای مختلف آنها به صورت عملی کنید.

مرحله 6: در یک برنامه منتورینگ علم داده شرکت کنید و به انجام تسک و پروژه مشغول شوید

برنامه منتورینگ علم داده

نیازی نیست که در مسیر یادگیری علم داده شما تنها باشید. پیوستن به یک برنامه منتورینگ علم داده می تواند راهی عالی برای یادگیری از فردی متخصص در این صنعت و لذت بردن از مزایای یک جامعه حمایتی باشد.

هنگام انتخاب برنامه منتورینگ باید به چند نکته نیز توجه کنید:
ابتدا مطمئن شوید که شرکتی که برنامه منتورینگ را اجرا می کند مورد اعتماد است. از وب سایت، لینکدین و سایر صفحات رسانه های اجتماعی آنها بازدید کنید تا مطمئن شوید که عملیات قانونی است.
در مرحله بعد، منتور برنامه را جستجو کنید. بالاخره فردی است که قرار است با او درس بخوانید. اطمینان حاصل کنید که آنها در صنعت  هم به عنوان دانشمند داده و هم به عنوان منتور برنامه تجربه کافی دارند.

در نهایت، به بررسی برنامه ای که آنلاین می گذرانید نگاه کنید. این به شما در مورد مزایا و معایب آن برنامه خاص اطلاع می دهد و همه اینها می تواند به شما در تصمیم گیری آگاهانه تر کمک کند.

مرحله 7: در یک دوره کارآموزی با کیفیت شرکت کنید

دوره کارآموزی علم داده

اکنون که مهارت های لازم را کسب کرده اید، وقت آن است که آنها را آزمایش کنید. دو راه برای انجام این کار وجود دارد.می توانید برای دوره های کارآموزی سازمان ها از طریق سایت های استخدامی اقدام کنید. برخی از بزرگ‌ترین شرکت‌های جهان، از جمله گوگل، دوره‌های کارآموزی علوم داده دارند. که به شما این فرصت را می دهد تا دریابید که تیم های علم داده چگونه کار می کنند و نوع مشکلاتی را که آنها حل می کنند چگونه است. در ایران هم می توانید تعدادی از آنها را پیدا کنید هرچند شاید شانس زیادی برای این کار نداشته باشید!

راه دیگر، برای به کارگیری مهارت های خود به عنوان دیتا ساینتیست، کار روی پروژه های شخصی است. که می تواند بسیار سرگرم کننده باشد زیرا می توانید علاقه خود به علم داده را با هر چیز دیگری که به آن علاقه دارید ترکیب کنید. برای مثال، اگر از موسیقی لذت می‌برید، می‌توانید مجموعه داده‌های ارائه شده توسط Last.fm تجزیه و تحلیل کنید و انواع بینش‌های سایر متخصصان را دریافت کنید.

مرحله 8: یک پورتفولیوی قوی بسازید.

پرتفولیو قوی برای علم داده

هنگامی که کمی تجربه دارید، کار خود را با ساختن یک پورتفولیو علم داده نمایش دهید.

پورتفولیو علم داده مجموعه ای از بهترین پروژه هایی است که روی آن کار کرده اید. که به کارفرمایان نشان می‌دهند که چه نوع مشکلاتی را توانسته‌اید حل کنید و ابزارها و زبان‌های برنامه‌نویسی که در این فرآیند استفاده کرده‌ایدچی بوده.

پورتفولیوی علم داده شما باید حاوی اطلاعاتی در مورد علایق و پیشینه شما باشد. بنابراین مطمئن شوید که در معرفی نمونه کارها در مورد دلیل علاقه شما به علم داده و نوع کاری که می خواهید در این صنعت انجام دهید صحبت کنید. همچنین یک بخش «درباره من» با اطلاعاتی در مورد برخی از کلاس‌های کالج علوم داده یا برنامه منتورینگ‌هایی که تکمیل کرده‌اید، اضافه کنید.

مرحله 9: شبکه سازی کنید و شبکه سازی کنید و …

شبکه سازی علم داده

شبکه‌سازی برای موفقیت در هر شغلی بسیار حیاتی و مهم است. اگر می‌خواهید بدون مدرک، شغلی در علم داده کسب کنید، این کار بسیار مهم هم می شود. پس شما باید تا جایی که ممکن است با همه ذینفعان مختلف که در صنعت علم داده کار می کنند شبکه سازی کنید. حالا چه از طریق لینکدین یا شرکت در رویدادهای مختلف.

با ارتباط با سایر دانشمندان داده شروع کنید تا بتوانید در مسیر یادگیری به یکدیگر کمک کنید. می توانید آنها را در کالج ها، دوره های کارآموزی، یا در برنامه منتورینگ های علم داده ملاقات کنید.

شما می توانید با شبکه سازی با دانشمندان داده با تجربه، چیزهای زیادی یاد بگیرید. آنها می توانند بر اساس اهداف شغلی خاص شما را جهت ورود به شغل علم داده راهنمایی  و کمک کنند. برای اینکارمی‌توانید با یک دانشمند ارشد داده در لینکدین ارتباط برقرار کنید. و به مواردی که آنها پست میکنند نگاه کنید. این به خودی خود می تواند به شما بینشی در مورد آنچه شرکت ها از دانشمندان داده ای که می خواهند استخدام کنند بدهد.

جمع بندی و نتیجه گیری:

علم داده یک زمینه هیجان انگیز است و تقاضا برای دانشمندان داده به سرعت در حال افزایش است. شرکت ها در سراسر جهان به دنبال افراد با استعداد برای پر کردن این موقعیت ها هستند. بنابراین اگر به دنبال ورود به شغل علم داده هستید، در برنامه منتورینگ گلرن، ما تمام ابزارهایی را که برای موفقیت در این زمینه نیاز دارید را در اختیار شما قرار می دهیم.

بهترین بخش ماجرا: شما می توانید بخشی از هزینه کل برنامه را تنها پس از اینکه شغلی پیدا کردید پرداخت کنید و یک تسک رایگان(بدون منتور) هم انجام دهید و آنرا به پروژه های شخصی تان اضافه کنید.

اگر از خواندن مقاله بالا لذت بردید، می توانید برای دوستان خود به اشتراک بگذارید.

5 1 رای
امتیازدهی به مقاله
اشتراک در
اطلاع از
guest
0 نظرات
بازخورد (Feedback) های اینلاین
مشاهده همه دیدگاه ها

© هر گونه کپی‌برداری جزئی یا کلی از مطالب گلرن با ذکر منبع بلامانع است.

0
افکار شما را دوست داریم، لطفا نظر دهید.x
مهاجرت شغلی و کاری گلرن راهنمای مهاجرت گلرن
کتابچه راهنمای
مهاجرت شغلی در سال ۲۰۲۳
(برای تازه کارها)
برای دانلود رایگان ایمیلتان را ثبت کنید

"*"فیلدهای ضروری را نشان می دهد