چگونه یک متخصص علم داده شویم؟

دیتا ساینسآیا شما هم از آن دسته افراد هستید که دوست دارید متخصص علم داده ( Data Science ) شوید؟علم داده یا Data Scienceشهرت و محبوبیت حرفه علم داده هیچ زمان به اندازه امروزه نبوده است. به نحوی که در گزارش تجاری هاروارد، از آن با عنوان “بهترین شغل قرن 21” نام برده شده است.امروزه، Data Science و زمینه های آن یکی از پر سودترین حرفه ها با بیشترین سرعت پیشرفت می باشند. وقتی که مشکلات موجود در مسیر ورود به این شغل را نگاه می کنیم، مسلما به سختی می توان مشکلات تحلیلی پیچیده که این افراد هر روز مشغول حل آن ها هستند را برای خود تجزیه و تحلیل کنیم.متخصص علم داده حجم زیادی از اطلاعات را تحلیل و باز نویسی می کند تا فرصتی برای حل مشکلات به دست آورد.شرکت ها دلایل قابل توجه زیادی برای استخدام این دسته از افراد دارند که از جمله آن ها می توان به:توانایی این افراد در درک مشکلات مشتریپی بردن به کاستی های موجود در محصولتجربه مشتریانتجزیه و تحلیل فرصت های بالقوه برای رشد و پیشرفت.اشاره کرد. متخصصین Data Science هر روز از ابزارهای تصویر سازی برای رسم، فرمول بندی و نمایش نتایج و روندها استفاده می کنند.راه های زیادی برای تبدیل شدن به یک متخصص علم داده وجود دارد؛ پس اگر می خواهید یک متخصص دیتا ساینس شوید، گزینه های زیادی پیش رویتان قرار دارد.متخصصان Data Science دارای مهارت های فنی در زمینه برنامه نویسی و آمار هستند و از آن جایی که برای تبدیل شدن به یک متخصص علم داده باید در زمینه ریاضیات اطلاعات داشته باشید، باید اول از همه در زمینه آمار و ارقام متخصص باشید.منظور از متخصص علم داده چیست؟متخصص Data Science به فردی گفته می شود که اطلاعات را استخراخ و تحلیل می کند تا بتواند اهداف کلی شرکت را تقویت کرده یا همزمان با آن ها حرکت کند.وظیفه این افراد این است که اطلاعات را از حالت خام خارج کرده و به شکل قابل ارائه درآورند.متخصصین علم داده در شرکت های بزرگ، یادگیری ماشینی یا هوش مصنوعی مشغول به کار هستند. البته، برای اشتغال در این شرکت ها به تجربه ای معادل با یک متخصص علم داده نیاز ندارید. سوابق و رشته های کاری بسیاری از این افراد مرتبط با علم داده می باشد.معمولا متخصص دیتا ساینس به تنهایی کار نمی کند و آن ها با تحلیلگران داده، مهندسان داده، متخصصین علم تجاری و مهندسین معماری فعالیت می کنند تا شرکت به اهداف تعیین شده دست یابد.متخصص علم داده با تحلیلگر داده چه تفاوتی با هم دارند؟پیش از شروع این مبحث، ابتدا باید از تفاوت های میان متخصص Data Science و تحلیلگر داده مطلع شوید. در این قسمت به این تفاوت ها اشاره می کنیم:تحلیلگر داده: این فرد اطلاعات را از فیلتر گذرانده تا روندها را شناسایی کند. با استفاده از ابزارهای تصویری، اطلاعات به دست آمده را ارائه داده و درباره فعالیت های شرکت یا روندهای مشتری به سهامداران عمده شرکت مشاوره می دهد.متخصص علم داده: این دسته از افراد به عنوان مفسرهای حرفه ای اطلاعات شناخته می شوند که در مدل سازی ریاضیات و در برنامه نویسی، مهارت دارند. اکثر متخصصن علم داده ابتدا تحلیلگر داده بوده اند و سپس وارد این عرصه شده اند؛ حتی به عقیده زیادی از مردم، یکی از اولین قدم ها برای تبدیل شدن به متخصص علم داده، گذراندن تخصص تحلیلگر داده می باشد. متخصصین دیتا ساینس می توانند وظایف یک فرد تحلیلگر داده را نیز انجام دهند اما بیشتر باید همزمان با اعضا تیم توسعه حرکت کنند.چگونه باید یک متخصص علم داده شویم؟فردی که قصد دارد یک متخصص علم داده شود، باید 5 مرحله جامع را پشت سر بگذارد:تقویت پایه ای در ریاضیاتیادگیری SQLمطالعه یادگیری ماشینیکسب تجربه به عنوان تحلیلگر دادهافزایش اطلاعات و کسب مهارت های ابتدایی و متوسط برنامه نویسی پایتون، سی و سی پلاس پلاس، جاوا، جاوا اسکریپت و در موارد حرفه ای تر Julia، Scala و R .با وجود این که اکثر متخصصین علم داده یک مسیر تحصیلی مشخص در درس های ریاضی، آمار و علم کامپیوتر را می گذرانند، اما بدون داشتن مدرک دانشگاهی نیز می توان در این حوزه فعالیت کرد.5 مرحله عمده برای این که یک متخصص Data Science شوید:تقویت پایه ای ریاضیات: حتما باید از حجم زیاد ریاضیات موجود در این رشته اطلاع داشته باشید. برای این که یک متخصص علم داده شوید، باید به طور پیشرفته ریاضیات را درک کرده و درک جامع از زبان های محبوب برنامه نویسی داشته باشید.یادگیری و حرفه ای شدن در حوزه SQL: منظور از SQL، یک زبان خاص دامنه است که برای استخراج اطلاعات از پایگاه های داده مورد استفاده قرار می گیرد. با وجود این که SQL پیچیدگی دیگر زبان های برنامه نویسی را ندارد اما هر فردی که با حجم زیادی از داده و تحلیل در ارتباط است حتما باید آن را فرا بگیرد.مطالعه یادگیری ماشینی: به عنوان زیر مجموعه‌ای از هوش مصنوعی، علم داده از یادگیری ماشینی پشتیبانی کرده و متخصص دیتا ساینس موظف است که اطلاعات خود در زمینه الگوریتم های یادگیری ماشینی، معماری های هوش مصنوعی و همین طور آمار را افزایش داده و تقویت کند.کسب تجربه به عنوان تحلیلگر داده: یکی دیگر از اصول الزامی برای تبدیل شدن به یک متخصص دیتا ساینس، یادگیری اصول شناسایی روندهای موجود در اطلاعات و داده ها می باشد. شما باید توانایی تحلیل اطلاعات در زمینه کسب و کار آن شرکت داشته باشید. این نکته را فراموش نکنید که اکثر متخصصین دیتا ساینس ابتدا به عنوان تحلیلگر داده مشغول به کار شده اند و سپس همزمان با کار، تحصیلات خود را در زمینه برنامه نویسی ادامه داده اند.افزایش اطلاعات و کسب مهارت های ابتدایی و متوسط برنامه نویسی: با وجود این که بیشتر متخصصین علم داده به توانایی های خود اعتماد دارند، اما دسته ای موظف به یادگیری الگوریتم ها و ابزارهای به روز دنیا هستند. امروزه، هر متخصص Data Science که به دنبال تقویت مهارت های خود در ریاضی و برنامه نویسی است، باید زبان های برنامه نویسی پایتون، سی و سی پلاس پلاس، جاوا، جاوا اسکریپت را در حد متوسط به بالا بلد باشد.ادامه مقاله را در دکتر چک مطالعه بفرمایید...