مسیر تکامل حرفه ای و شغلی علم داده یا دیتاساینس

شاید عنوان غیر فارسی دیتاساینس به گوش افراد بیشتر آشنا باشد تا علم داده. به هر حال دنیای امروزی به کمک کامپیوترها اداره می شود و کامپیوترها با داده ها کار می کنند. داده، علم مختص خود را دارد و فراوانی و تنوع داده ها موجب تنوع و پیچیدگی و نیاز به شاخه های مختلف در علم داده یا دیتا ساینس شده است.زندگی ما انسان ها به اندازه ای با داده ها در ارتباط است که به داده لقب "نفت جدید" را داده اند. این داده های ارزشمند که از هر طرف به سمت ما سرازیر می شوند باید به گونه ای ساماندهی شوند که قابل استفاده باشند یا به صورت تمثیلی، این نفت جدید باید استخراج، تصفیه، تفکیک و فرآوری شود تا به حد اعلای خود برسد و قابلیت های آن هم به درستی استفاده شود.سازمان ها، شرکت های کوچک و بزرگ در دنیای اقتصاد، سیاست، صنعت، آموزش، علم و فناوری و … هر کدام به سبک و نوع خاصی از مدیریت داده نیاز دارند. زمانی که این مدیریت به درستی انجام شود، مزایایی شامل حال سازمان یا مجموعه می شود که هم موجب پیشرفت و توسعه داخلی و خارجی و هم موجب امتیازهایی در دنیای رقابت برای دارنده این امکان مدیریتی می شود.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 اهدافاین موارد در نوشته مفصلی به صورت جداگانه تعریف و توصیف شده اند که می توانید برای آشنایی با نحوه رشد علم داده در سازمان به وب سایت گروه همنورد مراجعه نمایید.اما اینجا به شکل ساده تر خلاصه این نوشته را آورده ایم تا با نقشه راه علم داده در سازمان یک آشنایی مختصر ایجاد کنیم.منظور از نقشه راه مسیر و مراحل تکامل داده است.در ابتدا باید با مفاهیم پایه و اصول اولیه داده و ساختارهای معمول آن آشنا شد تا بتوان پا را فراتر گذاشت و مهارت کار با داده ها را به دست آورد.کار با داده یعنی برنامه نویسی و نحوه استفاده از ابزار علم داده. به عنوان مثال پایتون یکی از زبان های برنامه نویسی است که در علم داده نقش گسترده و موثری دارد.داده ها به هر شکل و زبان که باشند برای اینکه زبان بگشایند باید تحلیل شوند، تحلیل داده هم از اصول کار با داده هاست.پس از توانایی تحلیل داده که شامل الگوها و مدل های مختلف می شود نوبت به مسائل پیچیده تری چون یادگیری ماشین و هوش مصنوعی می رسد.تمامی این شاخه ها و کاربردهای علم داده باید در یک مکان به نام بانک ذخیره شوند که قابل مدیریت و بررسی باشند.همچنان که داده ها افزایش می یابند مهارت و تخصص و افراد بیشتری درگیر استفاده از داده می شوند تا پروژه های مختلف به سرانجام برسند .یک متخصص علم داده در مرحله اول با مفاهیمی چون آمار و ریاضیات و یادگیری ماشین سروکار دارد.پس از مرحله مفاهیم، باید به برنامه نویسی و دنیای کد تسلط پیدا کند و دیتابیس را درک کرد. در مرحله بعد قابلیت بررسی داده ها به زبان های رایج و مختلف برنامه نویسی را داشت و همچنین مهارت سروکار داشتن با بیگ دیتا یا کلان داده.در ادامه وارد مراحل تخصصی تر می شویم و انتخاب های بیشتری پیش رو خواهیم داشت.بازار کار و جایگاه های شغلی علم داده هم به همین ترتیب تخصص می تواند قابلیت تفکیک زیادی داشته باشد. در مرحله عمومی متخصص علم داده، بعد مهندس داده، متخصص تجزیه و تحلیل داده یا دیتا آنالیست، مهندس یادگیری ماشین، تحلیلگر امنیت داده، بعد شاخه های مختلف تحلیلگر بازار، متخصصان تجزیه و تحلیل متن، مدیران علم داده، مشاوران علم داده و ….. پیش روی علم داده افق بسیار وسیعی از تخصص های مختلف قرار گرفته که در صنایع و حوزه های متنوع قابل تفکیک هستند از علم جغرافیا و کشاورزی گرفته تا تولید خودرو یا صنایع ظریف و پزشکی و هنر.