گروه داده پردازان همنورد

 علم داده یا دیتا ساینس (Data Science) به عنوان یکی از حوزه‌های پیشرو در دنیای فناوری اطلاعات، به سرعت رشد کرده و تبدیل به یک ابزار بسیار مهم در پیشبرد اهداف و راهبرد استراتژیک سازمان‌ها شده است. داده‌هایی که از منابع مختلف جمع‌آوری می‌شوند، مهم‌ترین و ارزشمندترین دارایی هر سازمان هستند. در ادامه به بررسی اهمیت و نقش کاربرد علم داده در سازمان‌ها می‌پردازیم و نقشه‌ راه علم داده را تا حد ممکن ترسیم می‌کنیم.

به بیان شفاف تر اینکه دستاوردهای استفاده از دیتاساینس یا علم داده در هر سازوکاری شامل موارد زیر است:

- تصمیم گیری حرفه ای

- شناخت بهتر از وضعیت موجود

- کاهش هزینه ها

- افزایش امنیت

- شناسایی بهتر فرصت ها

- انعطاف پذیری بیشتر نسبت به تغییرات

- بهبود تجربه مشتری و مصرف کننده

- برتری در رقابت

- تسهیل پیشبرد اهداف

معرفی نقشه راه علم داده

مسیری که باید در راه کسب تخصص در علم داده طی کرد شامل مراحل زیر می‌شود:

مفاهیم پایه: در این مرحله، فرد با مفاهیم اساسی علم داده آشنا می‌شود. مواردی مانند: مفهوم داده، داده‌های ساختاریافته و نامنظم، تحلیل داده، و مهارت‌های مورد نیاز برای کار با داده‌ها.

برنامه‌نویسی و ابزارها: در این مرحله به یادگیری برنامه‌نویسی و استفاده از ابزار و زبان‌های مرتبط با علم داده مثل Python و R تاکید می‌شود. همچنین آشنایی با ابزاری نظیر Jupyter Notebook و محیط‌های توسعه تخصصی نیز اهمیت زیادی دارد.

آمار و احتمال: مفاهیم آماری و احتمالی فاکتورهای مهمی در تحلیل داده و ایجاد مدل‌ها هستند. در این مرحله، یادگیری و افزایش مهارت در ریاضیات و آمار مورد نیاز برای مدیریت داده‌ها و انجام تجزیه و تحلیل‌های پیشرفته، نقش مهمی ایفا می‌کند.

تجزیه و تحلیل داده: در این مرحله، باید با تکنیک‌ها و روش‌های تجزیه و تحلیل داده آشنا شد که شامل تبدیل داده، تصمیم‌گیری مبتنی بر داده و مدل‌سازی داده می‌شود.

یادگیری ماشین و هوش مصنوعی: مفاهیم مربوط به یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در این مرحله از نقشه راه علم داده مورد توجه قرار می‌گیرد که انواع مختلف الگوریتم‌ها، شبکه‌های عصبی، و تکنیک‌های یادگیری عمیق را نیز در بر می‌گیرد.

بانک داده و مدیریت داده: آشنایی با سیستم‌های مدیریت داده مانند SQL وNoSQL  و توانایی کار با بانک‌های داده مورد نیاز است.

پروژه‌های عملی: در این مرحله، باید پروژه‌های اجرایی علم داده انجام شوند تا تجربه و مهارت لازم برای اجرای پروژه‌های جامع و بزرگ به دست بیاید.

مهارت‌های ارائه و تفسیر نتایج: توانایی ارائه و بیان نتایج تحلیل‌های داده به افراد غیرمتخصص و تفسیر آنها برای کمک به تصمیم‌گیری‌های کسب‌وکاری بسیار مهم است.

مهارت‌های تخصصی: در این مرحله، شما می‌توانید به موارد تخصصی در حوزه‌های خاص رشته علم داده بپردازید، مانند کلان داده  (Big Data)، تشخیص الگوها، یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)، و غیره.

بازار کار علم داده

رشته علم داده یک حوزه گسترده و رو به رشد در علوم کامپیوتر و تحلیل داده است و به عنوان یکی از حوزه‌های پرطرفدار در حال توسعه در بازار کار شناخته می‌شود. در نتیجه، برای متخصصان علم داده می‌توان در بخش‌های مختلف صنایع و کسب وکارها، جایگاه‌های شغلی بسیاری پیدا کرد. در زیر تعدادی از جایگاه‌های شغلی معمول برای علم داده ذکر شده است:

متخصص علم داده (Data Scientist)

مهندس داده (Data Engineer)

متخصص تجزیه و تحلیل داده (Data Analyst)

مهندسی یادگیری ماشین (Machine Learning Engineer)

تحلیلگر امنیت داده (Data Security Analyst)

تحلیلگر بازار (Market Analyst)

متخصص تجزیه و تحلیل متن (Text Analyst)

مدیر علم داده (Data Science Manager)

مشاور علم داده (Data Science Consultant)

متخصص داده جغرافیایی (Geospatial Data Specialist)