دانشمند داده data scientist کیست؟

دانشمند داده (Data Scientist) یک متخصص تجزیه و تحلیل (Analytics) است که مسئول جمع آوری، تجزیه و تحلیل و تفسیر داده ها برای کمک به تصمیم‌گیری در یک سازمان است. نقش دانشمند علم داده ترکیبی از عناصر چندین تخصص از‌جمله ریاضی‌دان، آمار‌دان و برنامه نویس کامپیوتر است. دانشمندان علوم داده برای انجام کار‌هایشان از ابزار‌ها و تکنیک‌های تجزیه و تحلیل پیشرفته مانند مدل سازی پیش گویانه (Predictive Modeling) استفاده می‌کنند. به عنوان بخشی از ایده‌ها و ابتکارات علم داده (Data Science)، متخصصان داده اغلب باید با حجم زیادی از داده برای توسعه و آزمایش فرضیه‌ها، استنتاج، تجزیه و تحلیل کار کنند. امروزه موضوعاتی مانند نیاز‌های مشتری، معاملات سهام، ریسک‌های مالی، تهدیدات امنیت سایبریامنیت سایبری چیست؟ 0 تا 100 امنیت سایبری [cyber security]این مقاله به بررسی امنیت سایبری (cyber security)، انواع امنیت سایبری، اهمیت امنیت سایبری، یادگیری امنیت سایبری و شغل های امنیت سایبری پرداخته است و نگهداری و پشتیبانی تجهیزات، همگی توسط علم داده تحت بررسی قرار می‌گیرند.

در کسب‌و‎‌کار‌ها، دانشمندان داده بطور معمول زمانی را به استخراج داده یا همان داده کاویداده‌ کاوی چیست؟ بررسی 0 تا 100 دیتا ماینینگ (data mining)این مقاله عالی بررسی کرده که داده کاوی یا دیتا ماینینگ (data mining) چیست و چه کاربردی دارد، سپس انواع روش های داده کاوی و مزایای دیتا ماینینگ را بررسی کرده می‌پردازند که بتوانند در برآورده کردن سایر نیازهای تجاری مورد استفاده قرار گیرد. نیازهایی از‌جمله پیش‌بینی رفتار مشتریان، شناسایی فرصت‌های مالی جدید، شناسایی تراکنش‌های غیرمجاز و غیره. دانشمند داده برای اولین بار در سال 2008 به صورت همزمان در فیسبوک (Facebook) و لینکدین (Linkedin)، به عنوان یک شغل و تخصص مورد استفاده قرار گرفت. چهار سال بعد، مقاله‌ای در Harvard Business Review آن را "جذاب ترین شغل قرن بیست و یکم" نامید. تقاضا برای مهارت‌های علم داده در طول سال‌ها افزایش پیدا کرده است. در ایران، علم داده علی‌رغم اینکه نسبت به سایر نقاط جهان کمتر شناخته شده است اما همچنان در صدر بالاترین حقوق‌های پرداختی قرار دارد.

در سال 2012، توماس داونپورت و دی. جی. پاتیل، دانشمند علم داده را جذاب ترین شغل قرن بیست و یکم اعلام کردند.

وظایف و نقش دانشمند داده

دانشمندان داده نقش اصلی را در کاربرد‌های علم داده برای سازمان‌ها ایفا می کنند. بطور معمول وظیفه آن‌ها، یافتن اطلاعاتی است که کمپین‌های بازاریابی را موثر‌تر، مدیریت زنجیره تامین را قوی‌تر و تصمیمات و استراتژی‌های تجاری را بهتر نمایند. برای انجام این کار، آن‌ها مجموعه‌ای کمی و کیفی از داده‌ها را جمع آوری می‌کنند. سپس، بسته به نیاز‌های سازمان، این اطلاعات را تجزیه و تحلیل می‌کنند، همچنین ممکن است از آن‌ها خواسته شود که داده‌ها را کاوش کنند، بدون اینکه مسئله خاصی برای آن‌ها مطرح شود. در این وضعیت، یک دانشمند داده می‌بایست هم داده‌ها و هم کسب و کار را به خوبی درک نماید تا بتواند مسئله را فرموله کند، کار تجزیه و تحلیل را انجام دهد و راه حل‌هایی در جهت تغییر عملیات، خدمات و محصولات تجاری به سازمان ارائه بدهد.

وظایف اصلی یک دانشمند علم داده شامل فعالیت‌های زیر می‌باشد:

1. جمع آوری و آماده سازی داده‌های مرتبط برای استفاده در برنامه‌های تحلیلی
2. استفاده از انواع مختلفی از ابزار‌های تحلیلی برای شناسایی الگو (Pattern Recognition)
3. توسعه مدل‌های آماری و پیش بینی اجرا در برابر مجموعه داده‌ها
4. مصورسازی داده‌ها و گزارشات برای انتقال یافته‌های خود

در بسیاری از سازمان‌ها، دانشمندان داده همچنین مسئول کمک به تعریف و ترویج بهترین شیوه‌ها برای جمع آوری، آماده سازی و تجزیه و تحلیل داده‌ها هستند. علاوه بر‌این، برخی از دانشمندان داده، فناوری‌های هوش مصنوعیهوش مصنوعی (AI) چیست؟ انواع، کاربردها، مزایا و معایبهوش مصنوعی یا Artificial Intelligence یا به اختصار AI، امروزه کاربردهای بسیاری پیدا کرده و به یکی از داغ‌ترین حوزه‌های بشر تبدیل شده است، اما با این وجود بسیاری از افراد با کاربردهای آن آشنایی کامل ندارند، به همین علت در این صفحه کاربردها، مزایا و معایب AI بطور کامل بررسی شده است را برای استفاده در امور مرتبط به داده توسعه می‌دهند. سیستم‌های هوش مصنوعی مکالمه‌ای، روبات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی و سایر ماشین‌های مستقل، نمونه‌هایی از این فناوری‌ها هستند.

خصوصیات یک دانشمند داده موفق

از مهارت‌های نرم مورد نیاز دانشمندان داده شامل کنجکاوی، تفکر انتقادی، شک و تردید سالم، شهود خوب، توانایی‌های حل مسئله و خلاقیت است. علاوه بر‌این، روحیه مشارکت و همکاری از ملزومات اساسی این حرفه است. دانشمندان داده بطور معمول در یک تیم علم داده فعالیت می‌کنند، که این تیم شامل مهندسان داده (Data Engineer)، تحلیل گران داده (Data Analysis) است که این نقش‌ها اغلب شامل همکاری با تیم‌های مختلف تجاری به صورت منظم است. بسیاری از کارفرمایان از دانشمندان داده خود انتظار دارند که مهارت‌های ارتباطاتی قوی داشته باشند تا بتوانند بینش‌های بدست آمده از تحلیل داده‌ها را بدون هیچ مشکلی و به نحوی قابل درک به مدیران تجاری، مدیران اصلی و کارگران منتقل نمایند. همچنین لازم است مهارت‌هایی چون رهبری و دانش تجاری خود را برای هدایت فرآیند‌های تصمیم گیری مبتنی بر داده در یک سازمان تقویت کنند.

بطور کلی، خصوصیات، قابلیت‌ها و مهارت‌های مورد نیاز یک دانشمند داده موفق را می توان در دسته‌بندی زیر خلاصه کرد:

• خصوصیات شخصیتی: داشتن ذهنیت کنجکاو، داشتن تفکر نقادانه، داشتن روحیه‌ای شکاک (منتها از نوع سالم) و داشتن خلاقیت.
• مهارت‌های شغلی: آگاه بودن از دانش آمار،نمودار‌ها، الگو‌ها و دانش نهفته در داده‌ها.
• مهارت‌های بین فردی: داشتن فن بیان قوی، بیان صریح و شفاف، ارتباطات گسترده و قوی، مهارت رهبری،جذبه و کاریزما.
• مهارت‌های تخصصی: مسلط بودن به داده کاویداده‌ کاوی چیست؟ بررسی 0 تا 100 دیتا ماینینگ (data mining)این مقاله عالی بررسی کرده که داده کاوی یا دیتا ماینینگ (data mining) چیست و چه کاربردی دارد، سپس انواع روش های داده کاوی و مزایای دیتا ماینینگ را بررسی کرده، یادگیری ماشینیادگیری ماشین چیست و چرا مهم است؟ - Machine learning (ML)تعریف یادگیری ماشین : ماشین لرنینگ (Machine Learning یا به اختصار ML) باعث می‌شود که خود ماشین‌ها با آنالیز داده ها امکان یادگیری و پیشرفت داشته باشند، یادگیری عمیقیادگیری عمیق چیست؟ معرفی کامل یادگیری عمیق به زبان سادهاین مقاله به سوالات رو به رو پاسخ داده : یادگیری عمیق چیست و چگونه کار می‌کند؟ آیا یادگیری عمیق همان شبکه عصبی است؟ تفاوت یادگیری عمیق با یادگیری ماشین چیست؟، سیستم های توزیع شده، داشتن تجربه در زمینه تحقیقات و پژوهش‌های آماری.
• تحصیلات: لیسانس مهندسی کامپیوترمهندسی کامپیوتر چیست؟ معرفی رشته کامپیوتر توسط اساتید شریفاین صفحه به معرفی کامل رشته کامپیوتر، اعم از دروس رشته کامپیوتر، درآمد رشته کامپیوتر، شغل های رشته کامپیوتر، گرایش ها و زیر شاخه های رشته کامپیوتر پرداخته است یا لیسانس علوم داده یا لیسانس علوم کامپیوترعلوم کامپیوتر یا کامپیوتر ساینس چیستدر این صفحه به بررسی و موشکافی رشته علوم کامپیوتر اعم از بررسی بازار کار، گرایش‌ها، دروس و چارت درسی این رشته، میزان درآمد و حقوق فارغ التحصیلان این رشته و ادامه تحصیل در این رشته پرداخته‌ شده است. یا لیسانس آمار یا لیسانس ریاضی.
• ابزار‌ها: آشنا بودن به Hadoop، Pig، Hive، Spark، MapReduce و... ، آشنا بودن به زبان‌های SQL، Python، Perl یا سایر زبان‌های متنی مانند زبان محاسبات آماری R

قابلیت‌‌ها و مهارت‌های مورد نیاز

دانشمندان داده باید طیف وسیعی از توانایی‌ها را داشته باشند، آن‌ها می‌بایست برنامه‌ریزی، مدل‌سازی و سایر وظایف تحلیلی پیچیده را به موقع انجام داده و به ثمر برسانند. توانایی کار با ترکیبی از داده‌های ساختار یافته، نیمه ساختار یافته و بدون ساختار نیز یکی از ملزومات کار است، به ویژه در محیط‌های که حاوی کلان دادهبیگ دیتا (big data) یا کلان داده چیست؟ کاربردهای بیگ دیتااین صفحه فوق العاده به معرفی 0 تا 100 بیگ دیتا (big data) یا همان کلان‌داده پرداخته. بطور خلاصه بیگ دیتا به تحلیل و پردازش حجم زیادی از داده ها می‌پردازد انواع گوناگونی از داده‌هاست. علاوه‌بر‌این، تجربه در تحقیقات آماری و تکنیک‌های تحلیلی مانند طبقه بندی، خوشه بندی، رگرسیون و تقسیم بندی نیز ضروری است. حتی در برخی موارد، تخصص در پردازش زبان طبیعی (NLP) یکی دیگر از پیشنیاز‌هاست.

نمونه‌هایی از مهارت‌های ضروری که معمولا در آگهی‌های استخدامی ثبت می‌شود به شرح زیر است:

• تسلط به تمام مراحل و پروسه علم داده، از کشف داده‌های اولیه تا پاکسازی داده‌ها و انتخاب مدل، اعتبارسنجی و غیره
• دانش و آگاهی از انبار داده‌های رایج و ساختار‌های دریاچه داده (Data Lake)
• تجربه در خصوص استفاده از روش‌های آماری برای حل مسائل تحلیلی
• تجربه در زمینه تجزیه و تحلیل کیفی و کمی مسائل
• توانایی جمع آوری داده‌ها از منابع متفاوت و آماده‌سازی آن برای تجزیه و تحلیل مسائل
• آشنایی با طیف گسترده‌ای از منابع داده، از جمله پایگاه‌های داده و نرم افزار‌های بیگ دیتابیگ دیتا (big data) یا کلان داده چیست؟ کاربردهای بیگ دیتااین صفحه فوق العاده به معرفی 0 تا 100 بیگ دیتا (big data) یا همان کلان‌داده پرداخته. بطور خلاصه بیگ دیتا به تحلیل و پردازش حجم زیادی از داده ها می‌پردازد 
• مهارت در فریم ورک‌هایی مانند یادگیری ماشینیادگیری ماشین چیست و چرا مهم است؟ - Machine learning (ML)تعریف یادگیری ماشین : ماشین لرنینگ (Machine Learning یا به اختصار ML) باعث می‌شود که خود ماشین‌ها با آنالیز داده ها امکان یادگیری و پیشرفت داشته باشند 
• توانایی شناسایی فرصت‌های جدید برای بکارگیری ابزارهای یادگیری ماشین و داده کاوی در فرآیندهای تجاری
• آشنا بودن به تکنیک‌های یادگیری ماشین در علم داده مانند درخت‌های تصمیم‌گیری، جنگل‌های تصادفی و ماشین‌های بردار پشتیبانی و غیره
• توانایی طراحی و پیاده سازی داشبوردهای گزارش‌دهی که بتوانند معیارهای کلیدی کسب و کار را ردیابی کنند و بینش‌های عملی ارائه دهند.
• آشنایی با ابزارهای مختلف مصور سازی داده‌ها(Data Visualization) مانند Tableau و Power BI
• توانایی انجام تجزیه و تحلیل موقت و ارائه نتایج به شیوه‌ای واضح

تحصیلات و مدارک لازم

در حال حاضر ورود به رشته علوم داده فقط از مقطع کارشناسی ارشد (فوق لیسانس) و بالاتر امکان‌پذیر است. به دلیل ماهیت میان رشته‌ای آن به راحتی می‌توان از رشته‌های مختلف به خصوص رشته‌های ریاضی، فیزیک، آمار، علوم کامپیوترعلوم کامپیوتر یا کامپیوتر ساینس چیستدر این صفحه به بررسی و موشکافی رشته علوم کامپیوتر اعم از بررسی بازار کار، گرایش‌ها، دروس و چارت درسی این رشته، میزان درآمد و حقوق فارغ التحصیلان این رشته و ادامه تحصیل در این رشته پرداخته‌ شده است.، مهندسی کامپیوترمهندسی کامپیوتر چیست؟ معرفی رشته کامپیوتر توسط اساتید شریفاین صفحه به معرفی کامل رشته کامپیوتر، اعم از دروس رشته کامپیوتر، درآمد رشته کامپیوتر، شغل های رشته کامپیوتر، گرایش ها و زیر شاخه های رشته کامپیوتر پرداخته است، مهندسی فناوری اطلاعاتمعرفی فناوری اطلاعات (IT) - 7 دلیل برای انتخاب رشته آی تی در دانشگاهآی تی چیست و چگونه پس از ظهور توانست در مدت فقط 20 سال تمام دنیا را فرا بگیرد و اکثر پول دنیا را ببلعد و پرطرفدارترین و پر درآمدترین مشاغل دنیا را در بر گیرد، با بررسی کامل آی تی با ما همراه باشید. و سایر رشته‌های مرتبط به آن ورود کرد. بنابراین، اکثر مشاغل مرتبط با علوم داده حداقل به یک مدرک لیسانس در یک رشته فنی نیاز دارند. معمولا دانشمندان داده در مقاطع تحصیلات تکمیلی یکی از رشته‌های آمار، ریاضی، علوم کامپیوتر و‌ یا علوم داده تحصیل کرده‌اند.

در یک نظرسنجی در سال 2021 که توسط Kaggle - زیرمجموعه گوگل - انجام شد، 48 درصد از شرکت کنندگانی که به عنوان دانشمند داده مشغول به کار بودند اعلام کرده بودند که دارای مدرک کارشناسی ارشد هستند، در حالی که 15 درصد دیگر نیز دارای مدرک دکتری بودند. امروزه برای علم داده کلاس‌ها و دوره‌های گوناگونی برگزار می‌شود. برخی دوره‌ها در Coursera و Kaggle به زبان اصلی ارائه شده است. علاوه بر این، در ایران نیز برخی دانشگاه‌ها و موسسات آموزشی، دوره‌های گوناگونی در ارتباط با علم داده برگزار می‌کنند.

حقوق دانشمند داده

از آنجا که یافتن ترکیب مطلوبی از مهارت‌های تحلیلی، خصوصیات شخصیتی و تجربیات مناسب تا حدودی سخت است، دانشمندان داده حقوق های بالایی دریافت می‌کنند. طبق آمار سایت آگهی استخدام Indeed در ایالات متحده، میانگین درآمد دانشمند داده در ایالات متحده تا سال 2022 معادل 144959 دلار در سال است. اگر دقیق‌تر شویم، میانگین حقوق دانشمندان داده با کمتر از یکسال سابقه کار برابر با 122591 دلار در سال و برای افرادی که بطور میانگین حدود 3 تا 5 سال سابقه کار دارند برابر با 167038 دلار در سال است. جهت اطلاعات بیشتر در مورد حقوق دانشمندان داده می‌توانید به مقاله بازار کار علم داده در ایران و خارج از کشوربررسی شغل ها و بازار کار علم داده در ایران و خارج از کشوراین صفحه فوق العاده به معرفی و بررسی شغل ها و بازار کار علم داده در ایران و خارج از کشور پرداخته. همچنین به بررسی درآمد و حقوق دانشمند علم داده در ایران و خارج از کشور پرداخته مراجعه نمایید. در هر صورت، علم داده از بازار کار مطلوبی برخوردار است.

تفاوت دانشمند داده و تحلیلگر داده

نقش دانشمند داده (Data Scientist) اغلب با نقش تحلیلگر داده (Data Analyst) اشتباه گرفته می‌شود، در حالی که در بسیاری از مسئولیت‌های شغلی و مهارت‌های مورد‌نیاز هم‌پوشانی‌هایی وجود دارد. تفاوت‌های قابل توجهی بین دانشمندان داده و تحلیل گران داده وجود دارد، وظایف تحلیلگر داده بسته به نیاز شرکت ممکن است متفاوت باشد. با این‌حال، بطور کلی آنها سطح کاملی از مهارت‌های فنی مورد نیاز دانشمندان داده را پوشش نمی دهند و همچنین ممکن است تجربیات کمتری نسبت به آنها داشته باشند. با این‌حال، تحلیل گران داده نیز همانند دانشمندان داده همچنان به کار جمع آوری، پردازش و تجزیه و تحلیل می‌پردازند و کار مصورسازی و ایجاد داشبوردهایی برای گزارش یافته‌ها را هم انجام می‌دهند. برخی تحلیلگران داده نیز پایگاه‌های داده و سایر مخازن داده مورد استفاده در برنامه‌های تحلیلی را طراحی و نگهداری می‌کنند.

فرق بین دانشمند علم داده و دانشوری شهروندی (Citizen Science)

علاوه بر دانشمندان داده، بسیاری از سازمان‌ها برای انجام برخی کار‌های تحلیلی به دانشوران شهروندی متکی هستند. آن‌ها می‌توانند متخصصان هوش تجاری (Business Intelligence)، تحلیلگران تجاری (Business Analysts) و سایر کارکنانی باشند که با بینش‌های علم داده درگیر می‌شوند، تفاوت این دو گروه در موارد زیر است:

• تحصیلات: در حالی که دانشمندان داده معمولا دارای مدارک و تحصیلات مرتبط هستند، دانشوران شهروندی ممکن است سوابق تحصیلی متنوع و نامرتبطی داشته باشند و دوره‌های رسمی کمتری در ارتباط با علم داده گذرانده باشند. اما آنها معمولا با ابزار‌ها و سیستم‌های تحلیلی تجربه کسب کرده‌اند که آنها را قادر به ایجاد مدل‌هایی برای تحلیل‌های به نسبت پیچیده می‌سازد.
• کد نویسی: دانشوران شهروندی بطور معمول برای انجام تحلیل‌های استاندارد به نرم افزار‌هایی که شامل ابزار‌های مدلسازی تحلیلی پیش ساخته متکی هستند که این نرم افزار‌ها کاربر پسندتر هستند. در حالی که، دانشمندان داده قادر به ایجاد الگو‌های سفارشی پیچیده و رویکرد‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها به روش‌های پیشرفته‌تر هستند.
• حقوق: همانطور که در بالا ذکر شد، دانشمند داده شغلی پردرآمد است. از طرفی، دانشوران شهروندی می‌توانند داوطلبانی باشند که در نهایت حقوق‌های معمولی دریافت خواهند کرد. البته اگر دانشوران شهروندی در امور علم داده تجربیات بیشتری کسب کنند، می‌توانند از حقوق و مزایای بیشتری بهره مند شوند.

شاخه‌های اصلی علم داده

شاخه‌های اصلی علم داده را می توان به صورت زیر دسته بندی کرد:

• آماده سازی داده: اولین گام در علم داده جمع آوری و آماده سازی داده‌هایی است که قرار است مورد تجزیه و تحلیل قرار بگیرد. آماده سازی داده‌ها شامل فرآیند جمع آوری، پاکسازی، سازماندهی، تبدیل و اعتبارسنجی مجموعه داده‌ها برای تجزیه و تحلیل است. دانشمندان داده اغلب با مهندسان داده در مرحله آماده سازی داده‌ها کار می‌کنند.
• تحلیل داده: هدف از تجزیه و تحلیل داده‌ها، شناسایی روند‌ها، همبستگی‌ها، ناهنجاری‌ها و سایر اطلاعات مفید است. بطور کلی، کار تجزیه و تحلیل صورت گرفته توسط دانشمندان داده با هدف بهبود عملکرد کسب و کار و کمک به سازمان‌ها برای بدست آوردن مزیت رقابتی نسبت به رقبای تجاری انجام می‌شود.
• داده کاوی: قسمتی دیگر از تجزیه و تحلیل داده‌ها با هدف کشف الگو‌ها و روابط موجود در مجموعه کلان داده‌ها انجام می‌شود. داده کاویداده‌ کاوی چیست؟ بررسی 0 تا 100 دیتا ماینینگ (data mining)این مقاله عالی بررسی کرده که داده کاوی یا دیتا ماینینگ (data mining) چیست و چه کاربردی دارد، سپس انواع روش های داده کاوی و مزایای دیتا ماینینگ را بررسی کرده بطور معمول با اعمال الگوریتم‌های پیشرفته روی داده‌های تحلیلی صورت می‌گیرد. سپس، دانشمندان داده از نتایج تولید شده توسط الگوریتم‌ها برای ایجاد مدل‌های تحلیلی استفاده می‌کنند.
• یادگیری ماشین: امور تحلیل داده و داده کاوی به صورت گسترده‌ای توسط یادگیری ماشینیادگیری ماشین چیست و چرا مهم است؟ - Machine learning (ML)تعریف یادگیری ماشین : ماشین لرنینگ (Machine Learning یا به اختصار ML) باعث می‌شود که خود ماشین‌ها با آنالیز داده ها امکان یادگیری و پیشرفت داشته باشند، این مقاله فوق العاده یادگیری ماشین را بصورت کامل بررسی کرده است به ثمر می‌رسد. در یادگیری ماشین، الگوریتم‌هایی برای یادگیری در مجموعه داده‌ها و سپس یافتن اطلاعات مطلوب ساخته می‌شود. دانشمندان داده بر الگوریتم‌های یادگیری ماشین نظارت می‌کنند. یادگیری عمیق (Deep Learning)یادگیری عمیق چیست؟ معرفی کامل یادگیری عمیق به زبان سادهاین مقاله به سوالات رو به رو پاسخ داده : یادگیری عمیق چیست و چگونه کار می‌کند؟ آیا یادگیری عمیق همان شبکه عصبی است؟ تفاوت یادگیری عمیق با یادگیری ماشین چیست؟ شکل پیشرفته‌تری است که از شبکه های عصبیشبکه عصبی یا شبکه عصبی مصنوعی (nueral network) چیست؟این مقاله عالی به معرفی شبکه عصبی یا شبکه عصبی مصنوعی (nueral network) پرداخته، همچنین الگوریتم شبکه عصبی، انواع و کاربرد و تاریخچه شبکه های عصبی بررسی شده استفاده می‌کند.
• مدل سازی پیش گویانه: دانشمندان داده بطور معمول باید بتوانند مدل‌های پیش بینی سناریو‌های تجاری مختلف را برای تجزیه و تحلیل نتایج و رفتار بالقوه ایجاد کنند. برای مثال، مدل‌هایی را می توان برای پیش‌بینی چگونگی پاسخ مشتریان به پیشنهادات بخش بازاریابی ساخت.
• تحلیل آماری: بخشی از کار علم داده، استفاده از تکنیک‌های تجزیه و تحلیل آماری برای تحلیل مجموعه داده‌هاست. تحلیل آماری جنبه اصلی کاری است که دانشمندان داده برای کشف داده‌ها و یافتن روند‌ها و الگوهای اساسی برای تحلیل و تفسیر انجام می‌دهند.
• مصورسازی داده‌ها: یافته‌های حاصل از کار علم داده بطور معمول در قالب نمودار‌ها یا انواع دیگری از روش‌های مصورسازی داده‌ها سازمان دهی می‌شوند تا مدیران تجاری و سایر کارکنان سازمان بتوانند به راحتی آنها را درک کنند.

چالش‌های یک دانشمند علم داده

اگرچه دانشمندان داده صاحب یکی از بهترین شغل‎های موجود هستند اما آنها همچنان با چالش‌هایی روبه‌رو می‌شوند. کار علم داده به دلیل ماهیت پیشرفته آن و همچنین انبوهی از داده‌ها که اغلب باید تحلیل شوند، بطور کلی کار پیچیده‌ای است. این امر زمانی پیچیده‌تر می‌شود که گاهی اوقات، این خود دانشمند داده (Data Scientist) است که باید به دنبال یافتن صورت مسئله درست باشد تا بتواند به نتایج مطلوبی برسد. لذا، ممکن است در مورد نحوه تحقیقاتشان دستورالعملی در‌کار نباشد و خودشان می‌بایست راهی برای خود پیدا کنند! گاهی جمع‌آوری داده‌های مرتبط نیز ممکن است با دشواری‌هایی همراه باشد، این مسئله زمانی چالشی‌تر می‌شود که سازمان‌های کارفرما برای خودشان بانک‌هایی اطلاعاتی داشته باشند که از سایر سیستم‌های اطلاعاتی جدا شده باشند.

داده‌های نادرست یا متناقض ممکن است نتایج مدل‌های تحلیلی را منحرف کند. برای جلوگیری از بروز چنین مسئله‌ای می‌بایست به نمایه سازی و پاکسازی داده پرداخت تا کیفیت داده‌ها را افزایش داد. یک اصل رایج این است که دانشمندان داده حدود 80% از زمان خود را صرف یافتن و تهیه داده‌ها می‌کنند و تنها 20% از زمان خود را برای تجزیه و تحلیل داده‌ها صرف می‌کنند. شناسایی و پرداختن به سوگیری‌ها در علم داده، چالش بزرگ دیگری است که ممکن است در داده‌های تحلیلی، الگوریتم‌ها و مدل‌های تحلیلی وجود داشته باشند. حفظ مدل‌ها و بروزرسانی آنها هنگام تغییر مجموعه داده‌ها یا تصمیمات تجاری نیز ممکن است مشکل‌ساز باشد.

جمع بندی

امروزه باتوجه به جذابیت و اهمیت فراگیر کار با داده‌ها و مزایای آن، بخصوص مواردی چون جمع‌آوری داده، تحلیل داده، کاربرد علم داده، مدیریت و پشتیبانی داده، رشته علم داده و شغل دانشمند علم داده مورد توجه ویژه‌ای قرار گرفته است. بنابراین دور از انتظار نیست اگر بگوییم شغل‌های مرتبط با این رشته دارای بهترین حقوق‌ها و فرصت‌های شغلی است. علاوه براین، ارتباط علم داده با حوزه هایی مانند هوش مصنوعیهوش مصنوعی (AI) چیست؟ انواع، کاربردها، مزایا و معایبهوش مصنوعی یا Artificial Intelligence یا به اختصار AI، امروزه کاربردهای بسیاری پیدا کرده و به یکی از داغ‌ترین حوزه‌های بشر تبدیل شده است، اما با این وجود بسیاری از افراد با کاربردهای آن آشنایی کامل ندارند، به همین علت در این صفحه کاربردها، مزایا و معایب AI بطور کامل بررسی شده است، یادگیری عمیقیادگیری عمیق چیست؟ معرفی کامل یادگیری عمیق به زبان سادهاین مقاله به سوالات رو به رو پاسخ داده : یادگیری عمیق چیست و چگونه کار می‌کند؟ آیا یادگیری عمیق همان شبکه عصبی است؟ تفاوت یادگیری عمیق با یادگیری ماشین چیست؟، داده کاویداده‌ کاوی چیست؟ بررسی 0 تا 100 دیتا ماینینگ (data mining)این مقاله عالی بررسی کرده که داده کاوی یا دیتا ماینینگ (data mining) چیست و چه کاربردی دارد، سپس انواع روش های داده کاوی و مزایای دیتا ماینینگ را بررسی کرده، شبکه های اجتماعی، کلان دادهبیگ دیتا (big data) یا کلان داده چیست؟ کاربردهای بیگ دیتااین صفحه فوق العاده به معرفی 0 تا 100 بیگ دیتا (big data) یا همان کلان‌داده پرداخته. بطور خلاصه بیگ دیتا به تحلیل و پردازش حجم زیادی از داده ها می‌پردازد و دیگر موارد، از دلایل محبوبیت این شغل است. در ایران، رشته علم داده در مقطع کارشناسی ارشد مهندسی کامپیوترمهندسی کامپیوتر چیست؟ معرفی رشته کامپیوتر توسط اساتید شریفاین صفحه به معرفی کامل رشته کامپیوتر، اعم از دروس رشته کامپیوتر، درآمد رشته کامپیوتر، شغل های رشته کامپیوتر، گرایش ها و زیر شاخه های رشته کامپیوتر پرداخته است توسط تعدادی از دانشگاه‌ها ارائه شده است که از بهترین راه های رسیدن به فرصت های شغلی و تحصیلی بالاتر است، با این اوصاف برای آینده‌ای‌ نزدیک، پیش بینی می‌شود علم داده موج بعدی تقاضا در حوزه‌ی کامپیوتر باشد.

مطالب مرتبط

همه مقالات

دروس کنکور کارشناسی ارشد هوش مصنوعی

شبکه عصبی یا شبکه عصبی مصنوعی (nueral network) چیست؟

پادکست معرفی رشته هوش مصنوعی

مزایای علم داده چیست، بررسی کامل اهمیت و مزایای علم داده