مسیرهای شغلی در علم داده

مسیرهای شغلی در علم دادهعلم داده (Data Science) را می‌­توان به عنوان ترکیبی از تحلیل آماری و مهارت­‌های برنامه نویسی برای آنالیز دیتاست­‌هایی با حجم بالا و ارائه پیش‌­بینی‌­ها و نتایج معنی‌دار خلاصه کرد. این امر به اجرای بسیاری از مهارت‌ها مانند آمار، داده کاوی، رگرسیون، طبقه بندی، مدل سازی و تجسم داده‌­ها و غیره نیاز دارد.جمع آوری داده­‌ها آغاز این راه است؛ زیرا بیشتر داده­‌های خام بدون فیلتر صحیح، مرتب سازی و تمیز کردن (cleaning) بی‌فایده هستند. داده‌­های خام برای اینکه بتوانند به طور مناسب مدل سازی شوند و مورد تجزیه و تحلیل قرار گیرند باید توسط محققان داده ترکیب و یا حذف گردند.امروزه علم داده و کلان داده­‌ها (big data) نقش بسیار پررنگی در جهت ایجاد استراتژی­‌های موفق در تصمیم گیری یا روابط تجاری کمپانی‌­های بزرگ ایفا می­‌کنند. این نیاز روزافزون به مهندسی کلان داده و علوم کاربردی، بسیاری از صنایع را به استخدام محققان داده به عنوان جادوگران امروزی برای پیش بینی نتایج و ارائه تفسیرهای معنی‌دار سوق داده است.در حال حاضر محققان داده با پیش زمینه‌­های مختلفی از جمله زیست­ شناسی، مالی، اقتصاد، محیط زیست، کامپیوتر، آمار و غیره وجود دارند. این تنوع و کاربردها در علوم مختلف باعث ایجاد یک بینش خلاقانه و افزایش مهارت حل مشکلات مختلف در آن‌­ها می­گردد. اگرچه این مقاله سعی در پوشش کلیه مشاغل مرتبط با علم داده را ندارد؛ اما سعی خواهد کرد متقاضیان یادگیری و متقاضیان شغل را با مسیرهای مختلف علم داده همانطور که در شکل زیر مشاهده می شود آشنا کند.امور عمومی (Public Affair)یک محقق داده در این مسیر شغلی از آمار و مهارت­‌های علوم کامپیوتر استفاده می‌­کند تا سیاست­‌های کلی مؤثری را در جهت رفع مشکلات اجتماعی ایجاد کند. این کار از طریق پرسشنامه­‌های سیاسی، زیرساخت‌­ها/ شهرهای هوشمند/ مدیریت حمل و نقل، تشخیص کلاهبرداری دولت (به عنوان مثال فرار مالیاتی)، مدیریت سیستم‌­های آموزش، بهداشت عمومی/ مسکن/ تحلیل داده‌­های اجرای قانون و غیره انجام می­شود.آنالیز تجاری (Business Analytics)آنالیزهای تجاری اساساً از علم داده برای تعیین تصمیمات تجاری، شناسایی نقاط ضعف و اعمال تغییرات عملی درون یک سازمان برای بهبود شاخص‌­های کلیدی عملکرد یا سایر اقدامات استفاده می‌­کنند. اگرچه تحلیل داده‌­ها و تحلیل­‌های تجاری اهداف مشترک یکسانی دارند؛ اما تصمیم گیری، انجام تغییرات و ارتباطات بیشتر در مورد دوم (تحلیل­‌های تجاری) وجود دارد.سرمایه گذاری و امور مالی (finance)تحلیل داده هسته اصلی خدمات مالی است. پیش بینی قیمت، استفاده از مدل­‌های آماری برای پیش بینی بورس، شناسایی تغییرات، تخمین طول عمر مصرف کننده و تشخیص کلاهبرداری از جمله مزایایی است که یک محقق داده می­‌تواند به ارائه دهندگان خدمات مالی ارائه دهد. در واقع استفاده از علم داده در امور مالی منجر به تصمیم گیری در زمان صحیح و ایجاد الگوریتم‌­های معاملاتی می­‌شود که فرصت­‌های بازار را پیش بینی کرده و نحوه ایجاد روابط با مشتری را بر اساس داده‌­های قبلی و هوش مصنوعی معین می­‌سازد.علم کامپیوتر (Computer Science)علم داده می­تواند به عنوان یک شاخه در حال توسعه از علم و به عنوان زیر مجموعه‌­ای از علم کامپیوتر به اضافه بخش آمار در نظر گرفته شود. با این حال به دلیل مباحث مشترک در علم داده و علم کامپیوتر، یک محقق داده می­‌تواند از نقطه تلاقی این تکنیک­‌ها نیز استفاده کرده و ریاضیات و مهارت­‌های رمزگذاری را در بسیاری از زمینه‌­های ­علم کامپیوتر مانند مدیریت دیتابیس (database)، محاسبات علمی و داده کاوی به کار گیرد. محقق داده در مباحثی از قبیل هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی (natural language processing) نیاز دارد تا از پیش زمینه رمزگذاری بیشتری برخوردار باشد.امنیت سایبری (Cybersecurity)علم داده در بسیاری از سیستم­‌های امنیت سایبری استفاده می­‌شود. بر اساس مدل‌­های تحلیلی و هوش مصنوعی، پاسخ به مخاطرات قدیمی و جدید به طور خودکار انجام می­گردد. از طریق تکنیک­‌های علم داده، یک سازمان می­تواند داده‌­ها را از نزدیک مورد بررسی قرار داده و یک سیستم تشخیصی عالی را برای جلوگیری از کلاهبرداری و محافظت از اطلاعات ارزشمند پیاده سازی کند.علم محیط زیست (Environmental Science)در سال­‌های اخیر گرم شدن کره زمین به دلیل آلودگی­‌های صنعتی به یک موضوع مورد بحث تبدیل شده است. یک محقق داده با دانش زیست محیطی می­تواند تکنیک‌­های مدل سازی و پیش بینی را در مجموعه‌­های مختلف داده مانند سطح آلاینده‌­ها، افزایش سطح آب و میزان نمک، مقادیر جوی و داده­‌های مکانی از اکوسیستم‌­های مختلف زمین شناسی اعمال کند. نتایج را می‌­توان در سیستم‌­های اطلاعات جغرافیایی، اقلیم‌شناسی، سنجش از دور برای پروژه‌­های نظارتی بر محیط زیست و تغییرات جهانی آب و هوا استفاده کرد.روابط اقتصادی بین المللی (International Economic Relations)علم داده همچنین می­‌تواند برای فراهم آوردن درک عمیق از اقتصاد سیاسی بین المللی، اقتصاد محیط زیست، فرایند جهانی سازی و جهانی شدن (globalization process) و روابط تجاری و مالی مورد استفاده قرار گیرد.اقتصاد خرد (Microeconomics)یک محقق داده می­‌تواند مهارت­‌های خود را در زمینه‌­هایی مانند اقتصاد و تحلیل اقتصادی، اقتصاد عمومی و کار، آزمایش‌­های اقتصادی و ارزیابی تأثیر به کار گیرد.بیوتکنولوژی (Biotechnology)بیوتکنولوژی را می­‌توان علم استفاده از روش­‌های تکنیکی برای تحلیل ارگانیسم زنده، سیستم‌­های بیولوژیکی یا به طور کلی سیستم مراقبت‌­های بهداشتی تعریف کرد. بسیاری از شرکت­‌های بیوتکنولوژی (زیست فناوری) نیاز به استخدام محققان داده دارند. آنالیز ژنوم و تعیین توالی نسل بعدی به بیوتکنولوژیست‌­ها با دانش آماری و برنامه نویسی نیاز دارد تا حجم وسیعی از داده­‌ها را برای یک تحقیق خاص آنالیز کنند. علاوه بر این، اکتشافات دارویی مانند واکسن، آنالیز عوارض جانبی و طبقه بندی میکروارگانیسم‌­ها یا بیماری‌­ها می‌­توانند از طریق علم داده انجام شوند.هر چه مشاغل بیشتری به علم داده اعتماد می­‌کنند، نیاز به متخصصانی که می‌­توانند داده­‌ها را جمع آوری، سازماندهی و تفسیر کنند افزایش می‌یابد. در سال­‌های آینده نیاز به تحلیلگران و محققان داده بسیار زیاد خواهد بود و مشاغل مختلف موجود در این زمینه تکنیک­‌های منحصر به فرد در جهت رفع مشکلات مربوط به داده‌­ها را ایجاد خواهند کرد.منبع: TOWARDSDATASCIENCE