مهارت های لازم برای یک دانشمند داده

علم داده اصطلاحی چتری است که شامل تجزیه و تحلیل داده‌ها، داده کاوی، هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی، یادگیری عمیق و چندین رشته‌ی مرتبط دیگر است. برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده، می‌توانید لیسانس علوم کامپیوتر، علوم اجتماعی، فیزیک و آمار را کسب کنید. کسب مدرک تحصیلی در هر یک از این علوم، سر نخ‌های لازم برای پردازش و تحلیل کلان داده‌ها را به شما می‌دهد و کمک می‌کند تا به راحتی در این رشته قدم بگذارید. بعد از دریافت مدرک تحصیلی، هنوز کارتان تمام نشده است. حقیقت این است که، اکثر دانشمندان داده دارای مدرک کارشناسی ارشد یا Ph.D هستند؛ اما همچنان در دوره‌های آنلاین شرکت می‌کنند تا مهارت‌های خاص را یاد بگیرند. برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده صرفا دارا بودن مدرک تحصیلی ملاک نیست و شما می‌توانید با کسب مهارت‌های مورد نیاز، دانشمند داده شوید.اکنون سازمان‌ها به اهمیت استفاده از علم داده پی برده‌اند. در ادامه با مهارت‌های لازم برای یک دانشمند داده آشنا می‌شویم. این مهارت‌ها می‌توانند به شما در استخدام و یا ارتقاء شغلی کمک کنند.برنامه نویسیمهم نیست که برای چه نوع شرکت یا نقشی مصاحبه می‌کنید، از شما به عنوان یک دانشمند داده انتظار می‌رود که بر یک زبان برنامه نویسی آماری، مانند R یا Python و یک زبان کوئری نویسی پایگاه داده مانند SQL تسلط داشته باشید. Python یک زبان برنامه نویسی عالی برای دانشمندان داده است. به همین دلیل است که 40 درصد از پاسخ دهندگان نظرسنجی شده توسط O'Reilly، پایتون را به عنوان زبان اصلی برنامه نویسی خود معرفی کرده‌اند.استخراج، تبدیل و بارگذاری داده‌هافرض کنید چندین منبع داده مانند MySQL DB ،MongoDB ،Google Analytics دارید. شما باید داده‌ها را از چنین منابعی استخراج کرده و سپس آن‌ها را برای ذخیره سازی در قالب یا ساختار مناسب برای کوئری و تحلیل تغییر دهید. در پایان، باید داده‌ها را در Data Warehouse بارگذاری کنید، در آنجا داده‌ها را تجزیه و تحلیل خواهید کرد. بنابراین، برای افرادی که توانایی استخراج، تبدیل و بارگذاری داده‌ها را دارند، دانشمند داده‌ شغل مناسبی است.داده‌ورزی (Data Wrangling) و اکتشاف داده‌ها (Data Exploration)ممکن است داده‌هایی در Warehouse داشته باشید که نامرتب و پیچیده باشند. بنابراین برای دسترسی و تحلیل آسان این داده‌ها باید آن‌ها را مرتب سازی و دسته بندی کنید؛ به این کار Data Wrangling گفته می‌شود. تحلیل اکتشافی داده‌ها نیز قدم اول شما در روند تحلیل داده‌های شما است. در این مرحله، درکی منطقی از داده‌های خود به دست می‌آورید و سپس متوجه می‌شوید که چگونه باید آن‌ها را قالب بندی و دستکاری کنید.آمار و احتمالآمار و احتمال پایه‌ی علم داده است. ویکی پدیا علم داده را مطالعه، جمع آوری، تحلیل، تفسیر، ارائه و سازماندهی داده‌ها تعریف کرده است. بنابراین، تعجب آور نیست که دانشمندان داده باید با علم آمار آشنایی داشته باشند. داده‌ها از مجموعه‌ای از تعاملات پیچیده بین عوامل و متغیرها تشکیل شده‌اند. دانشمندان داده با استفاده از مدل سازی آماری، داده‌ها را به نمودارهای قابل درک تبدیل می‌کنند. داشتن درک خوب از آمار به عنوان یک دانشمند داده، امری حیاتی است. شما باید با تست‌های آماری، توزیع‌ها، برآورد درست‌نمایی بیشینه و... آشنا باشید. آمار و احتمال برای همه‌ی شرکت‌ها، به خصوص شرکت‌های داده محور اهمیت بالایی دارد.یادگیری ماشینییادگیری ماشینی، همانطور که از نامش پیداست، فرآیند هوشمند سازی ماشین‌هایی است که قدرت تفکر، تحلیل و تصمیم گیری دارند. یک سازمان با ساخت مدل‌های دقیق یادگیری ماشینی، شانس بیشتری در شناسایی فرصت‌های سودآور یا جلوگیری از خطرات ناشناخته دارد.یادگیری ماشینی و علم داده روابط نزدیکی با یکدیگر دارند. در علم داده از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی جهت تحلیل بهتر داده‌ها استفاده می‌شود. تفاوت این دو علم در این است که در یادگیری ماشینی تمرکز بر یادگیری ماشین از طریق تجربه و در علم داده تمرکز بر مصورسازی داده‌ها برای درک بهتر می‌باشد. برای مثال می‌توانید داده‌های حاصل از تاریخچه‌ی جستجوی کاربران یک فروشگاه اینترنتی را جمع آوری کرده و با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی به صورت خودکار، محصولات دیگری که شاید کاربران به آن‌ها علاقه داشته باشند را پیشنهاد کنید. یادگیری ماشینی در صنایع دیگری که با داده‌های فراوان سروکار دارند، همچون صنعت خودرو، بازاریابی و تبلیغات، بهداشت و درمان، مدیریت، اقتصاد و... نیز کاربرد دارد.یادگیری عمیق (یادگیری ماشینی پیشرفته)یادگیری عمیق، رویکردهای سنتی یادگیری ماشینی را به سطح بالاتری رسانده است. یادگیری عمیق از نورون‌های بیولوژیکی (سلول‌های مغز) الهام گرفته است و ایده‌ی اصلی آن تقلید از مغز انسان است. در یادگیری عمیق از شبکه‌ی بزرگی از سلول‌های عصبی مصنوعی استفاده می‌شود.پایتون محبوب‌ترین زبان برای متخصصان یادگیری ماشینی است و TensorFlow یکی از معروف‌ترین کتابخانه‌های پایتون برای ایجاد مدل‌های یادگیری عمیق می‌باشد.فریمورک‌های پردازش کلان داده‌هابرای آموزش مدل‌های یادگیری ماشینی / یادگیری عمیق، مقدار زیادی داده لازم است. در گذشته به دلیل کمبود داده و ضعف قدرت محاسباتی، ایجاد مدل‌های دقیق یادگیری ماشین / یادگیری عمیق امکان پذیر نبود. اما امروزه حجم عظیمی از داده‌ها با سرعت بالایی تولید می‌شوند. این داده‌ها می‌توانند ساختار یافته یا غیر ساختار یافته باشند، بنابراین نمی‌توانند توسط سیستم‌های پردازش داده‌های سنتی پردازش شوند. چنین مجموعه داده‌های بزرگی، کلان داده (Big Data) نامیده می‌شوند.برای مدیریت کلان داده‌ها به فریمورک‌هایی مانند Hadoop و Spark نیاز داریم. امروزه، اکثر سازمان‌ها از تجزیه و تحلیل کلان داده‌ها برای به دست آوردن بینش‌های پنهان کسب و کار استفاده می‌کنند. بنابراین، پردازش کلان داده‌ها یک مهارت لازم برای دانشمندان داده است.مصورسازی داده‌هامصورسازی داده‌ها یکی از مهم‌ترین بخش‌های تحلیل داده است. ارائه‌ی داده‌ها در قالب بصری قابل فهم و جذاب، همیشه مهم بوده است. مصورسازی داده‌ها یکی از مهارت‌هایی است که دانشمندان داده برای برقراری ارتباط بهتر با کاربران نهایی باید در آن ماهر باشند. ابزارهای مختلفی مانند Tableau ،Power BI وجود دارد که به شما یک رابط بصری خوب می‌دهد.جبر خطیجبر خطی، حساب چندمتغیره (تعمیمی از حساب دیفرانسیل و انتگرال) و ماتریس‌ها کاربرد فراوانی در علم داده‌ها دارند. برای نمونه، در طراحی الگوریتم‌هایی برای ترسیم گرافیکی اشیاء با استفاده از کدنویسی، به ما کمک می‌کنند.مهندسی نرم افزاردرک اصول توسعه‌ی نرم افزار برای ارائه‌ی نرم افزارهای با کیفیت و قابل اطمینان، می‌تواند به شما کمک کند تا در مصاحبه‌ی خود برای موقعیت شغلی دانشمند داده، موفق شوید. مهندسی نرم افزار به بهبود مقیاس پذیری با مدل‌های یادگیری ماشینی و نیز یکپارچه سازی کمک می‌کند.مهارت‌های ارتباطیشرکت‌هایی که دانشمندان داده را استخدام می‌کنند، به دنبال افرادی هستند که بتوانند یافته‌های فنی خود را به طور واضح و روان به یک تیم غیر فنی مانند بخش‌های بازاریابی یا فروش، ارائه دهند. یک دانشمند داده باید بتواند نیازهای همکاران غیرفنی خود را به منظور انجام داده‌ورزی به صورت صحیح، درک کند.به عنوان یک دانشمند داده، شما باید بدانید که چگونه یک خط داستانی درمورد داده‌ها ایجاد کنید تا درک آن برای همه آسان باشد. به عنوان مثال، اشتراک گذاری بینش شما از داده‌ها موثرتر از ارائه‌ی جدول از داده‌ها است. کارفرمایان معمولا به دانستن مسائل فنی مانند این که شما چه چیزی را تحلیل کرده‌اید، علاقه‌ای ندارند؛ بلکه می‌خواهند بدانند که تحلیل‌های شما چه تاثیری بر کسب و کار آن‌ها دارد. یاد بگیرید که بر روی ارائه ارزش و ایجاد روابط پایدار از طریق ارتباط تمرکز کنید. استفاده از داستان سرایی به شما کمک می‌کند تا یافته‌های خود را به درستی به کارفرمایان خود منتقل کنید.مهارت کار گروهییک دانشمند داده نمی‌تواند به تنهایی کار کند. شما باید برای توسعه‌ی استراتژی‌ها، کار با مدیران و طراحان محصولات جهت ایجاد محصولات بهتر، همکاری با بازاریاب برای راه اندازی کمپین‌های تبدیل بهتر، همکاری با توسعه دهندگان سمت کلاینت و سمت سرور نرم افزارها برای ایجاد پایپ لاین‌های داده بهتر و بهبود گردش کار، با مدیران شرکت همکاری کنید. شما به معنای واقعی کلمه موظف هستید با همه‌ی اعضای سازمان از جمله مشتریان کار کنید.جمع بندیامیدوار هستیم که شما از خواندن این پست درباره‌ی مهارت‌های لازم برای یک دانشمند داده لذت برده باشید. سفر شما برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده قطعاً طولانی خواهد بود اما با تلاش و پشتکار همه چیز امکان پذیر است. شما می‌توانید با یادگیری اصول و مفاهیم علم داده‌ها، کار با منابع داده‌ی مختلف، یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق، علم آمار و جبر، تسلط بر یک زبان برنامه نویسی (ترجیحا R یا Python) و کار کردن بر روی مهارت‌های ارتباطی خود به یک دانشمند داده تبدیل شوید. جدا از تمام مهارت‌های لازم برای یک دانشمند داده که در بالا ذکر شد، شما همچنین باید دارای یک رویکرد حل مسئله مبتنی بر داده باشید که تنها با تجربه حاصل می‌شود.خوشحال می‌شویم نظرات و تجربیات خود را با ما در میان بگذارید.