نقشه راه علم داده 2023: راهنمای 6 مرحله‌ای برای موفقیت

می خواهیم نقشه راه علم داده را به‌ صورت جامع و در 6 گام به شما نشان بدهیم که به شما کمک می کند به یک متخصص علم داده تبدیل شوید. بر اساس اطلاعات منتشر شده توسط Harvard Business Review یا HBR جذاب‌ترین شغل قرن بیست و یکم متخصص علم داده یا دانشمند داده (data scientist) است.

این ادعا در سال 2012 مطرح شد و 10 سال بعد آنها دریافتند که تقاضا برای متخصص علم داده حتی بیش از حد انتظار بالا رفته است. با توجه‌ به افزایش پذیرش هوش مصنوعی در دنیای تجارت و بر اساس گزارشات ارائه شده توسط اداره آمار ایالات متحده آمریکا انتظار می‌رود فرصت‌های شغلی برای دانشمندان داده بین سال‌های 2021 تا 2031 به میزان 36 درصد افزایش پیدا کند که بسیار سریع‌تر از میانگین تمامی مشاغل به شمار می‌آید.

این مسئله نشان می‌دهد که چگونه علم داده بدون شک در میان بهترین زمینه‌های شغلی قرار می‌گیرد. بااین‌حال تبدیل‌شدن به یک دانشمند علم داده همان قدر که جذاب به نظر می‌رسد چالش‌برانگیز است. در اینجا یک نقشه راه علم داده را به‌صورت جامع و کامل و البته گام‌به‌گام برای کمک به تبدیل‌شدن به یک متخصص علم داده ارائه خواهیم داد.  

نقشه راه علم داده چیست؟

مسیر راه علم داده، یک برنامه استراتژیک است که مراحل ضروری، مهارت‌ها و دانش موردنیاز برای دانشمندان داده (دیتاساینتیست) و موفقیت آنها در این زمینه وسیع و چندرشته‌ای را مشخص می‌کند.

با توجه‌ به طیف گسترده‌ای از تکنیک‌ها و ابزارها برای تجزیه‌وتحلیل و تفسیر داده‌ها، بسیاری از دانشمندان داده می‌دانند که پیمودن این مسیر ممکن است چالش‌برانگیز به نظر برسد.

در اینجاست که نقشه راه علم داده وارد عمل می‌شود. طرحی واضح برای کمک به اولویت‌بندی یادگیری که متمرکز بر مهم‌ترین زمینه‌های علم داده بوده و بهترین مسیر را در اختیار شما قرار می‌دهد. این نقشه راه با رویکردی کاملاً ساختاریافته برای دستیابی به اهداف شغلی، به افراد علاقه‌مند به علم داده کمک می‌کند تا بتوانند رؤیاهای خود را  دنبال کرده و در این حرفه موفق شوند.

گام های نقشه راه علم داده

گام 1: یادگیری برنامه‌نویسی یا مهندسی نرم‌افزار

برای موفقیت و پایداری در این شغل، به یک پایه قوی در برنامه نویسی و مهندسی نیاز داریم. این مهارت پایه‌ای می‌تواند برای یک متخصص علم داده (data scientist) از طریق مهارت در علوم کامپیوتر و زبان‌های برنامه‌نویسی ایجاد شود. برای یک دانشمند داده بسیار مهم است که درک خوبی از زبان‌های برنامه‌نویسی، ابزارها و مفاهیم علوم کامپیوتر داشته باشد:

• پایتون
• R
• اسکالا
• SQL
• Mongo DB
• لینوکس
• گیت
• ساختمان داده
• خزیدن در وب
• برنامه‌نویسی شی گرا
• و …

گام 2: یادگیری جمع‌آوری و پاک‌سازی داده‌ها

برای تولید بینش‌های ارزشمند، علم داده به‌شدت به‌دقت داده‌ها متکی است. حال اگر داده‌های جمع‌آوری شده نادرست، ناقص یا حاوی خطا باشند بینش‌هایی که از آنها به دست می‌آید نیز ممکن است خطا داشته باشند.

متخصصان علم داده، داده‌ها را از منابع مختلف جمع‌آوری کرده و ممکن است از قالب‌‎ها و ساختارهای مختلفی برای این کار استفاده کنند. در ادامه، آنها با شناسایی و تصحیح مقادیر خطا، حذف موارد تکراری و استاندارد کردن داده‌ها، آنها را پاک‌سازی می‌کنند. به همین علت نیز برای دستیابی به تجزیه‌وتحلیل داده با کیفیت بالا، آنها باید بدانند که چگونه داده‌ها را به طور کارآمد جمع‌آوری و پاک‌سازی کنند.

از جمله ابزارهای پاک‌سازی داده عبارت‌اند از:

✔️ Python

✔️ data visualization

✔️ Microsoft Excel

✔️ OpenRefine

✔️ Ruby

✔️  SQL

✔️ Trifacta  

گام 3: یادگیری هوش تجاری، تجزیه‌وتحلیل اکتشافی داده‌ها و مهارت ارائه‌دادن

دانشمندان داده با ارائه بینش‌های ارزشمند از داده‌ها، نقش مهمی در کمک به سازمان‌ها برای تصمیم‌گیری آگاهانه ایفا می‌کنند. برای دستیابی به این هدف در گام سوم از نقشه راه دیتا ساینس دانشمندان داده باید تیزبینی تجاری داشته باشند و مهارت‌های تجزیه‌وتحلیل اکتشافی داده‌ها و مهارت ارائه‌دادن را تقویت کنند.

تجزیه‌وتحلیل اکتشافی داده‌ها شامل تجزیه‌وتحلیل داده‌ها برای شناسایی الگوهای مختلف، روندها و نقاط پرت با استفاده از تکنیک‌هایی مانند خلاصه‌سازی، فیلترکردن و سایر روش‌های آماری می‌شود.

با این‌ حال درک ساده داده‌ها کافی نیست و دیتاساینتیست همچنین باید درک قوی از زمینه کسب‌وکار و مشکلی که سعی در حل آن دارند نیز داشته باشند. در اینجاست که مهارت تیزبینی و هوش تجاری وارد عمل می‌شود. در نهایت دانشمندان داده باید بتوانند به طور مؤثر یافته‌های خود را با استفاده از ابزارهای مصورسازی داده‌ها و تکنیک‌های ارائه، به مخاطبان غیر فنی منتقل کنند.  

گام 4: یادگیری ریاضیات پیشرفته‌تر، یادگیری عمیق و مستقر کردن کدها

متخصص علم داده می‌تواند با تقویت مهارت ریاضی پیشرفته، یادگیری عمیق (deep learning) و استقرار کدها بهره‌وری خود را ارتقا دهد.

داشتن این مهارت‌ها علاوه بر افزایش شانس آنها برای تضمین موقعیت شغلی که دارند، می‌تواند توانایی حل مسئله آنها را نیز ارتقا داده و آنها را قادر به ارائه راه‌حل‌های تأثیرگذار کند. در اینجا برخی از موضوعات کلیدی که می‌توانید آنها را بیاموزید را به شما ارائه داده‌ایم:

ریاضیات

• جبر خطی
• ماتریس
• تحلیل ابعادی
• رگرسیون
• بهینه‌سازی
• طبقه‌بندی
• تخمین چگالی

یادگیری عمیق

• تنسور فلو و کراس
• شبکه‌های عصبی مصنوعی
• شبکه‌های عصبی بازگشتی
• شبکه‌های عصبی پیچشی
• طبقه‌بندی باینری و دودویی
• PyTorch

استقرار

• Microsoft Azure
• Django
• پلتفرم ابری گوگل
• Flask
• و …

گام 5: دستیابی به ابزارهای کلیدی برای علم داده

در در گام پنجم از نقشه راه دیتا ساینس می خواهیم به برخی از ابزارها و مفاهیم علم داده بپردازیم که برای انجام کارآمد فعالیت‌های این حوزه باید با آنها آشنا باشید:

• احتمال: این مساله شامل مفاهیم کلیدی مانند متغیر تصادفی یک‌بعدی، توزیع گسسته و توزیع پیوسته می‌شود.
• آمار: درک شبیه‌سازی کامپیوتری، توصیف داده‌ها، نمودارها و توزیع نمونه
• ابزارهای مصورسازی داده: دانش کار با ابزارهایی مانند Excel VBA، Tableau، Qlik Sense و Power BI برای ارائه مؤثر داده‌ها

گام 6: آموزش یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ (ML) پیشرفت‌های قابل‌توجهی را در صنایع مختلف از جمله صنایع مالی، مراقبت‌های بهداشتی و پزشکی، صنعت خودرو و خرده‌فروشی به ارمغان آورده‌اند. این تکنولوژی‌ها روش انجام کارهای مختلفی را تغییر می‌دهند. کاوش در مفاهیم هوش مصنوعی و یادگیری ماشین مانند یادگیری بدون نظارت و یادگیری با نظارت می‌تواند در حوزه علم داده مفید باشد.

دانشمندان داده که در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین مهارت دارند می‌توانند با استفاده از این تکنولوژی‌ها مشکلات پیچیده در صنایع را حل کرده و تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده را به همراه بیاورند. تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده و توسعه راهکارهای نوآورانه ارزش زیادی را برای سازمان‌ها به وجود می‌آورد.  

میزان پیشرفت خود در یادگیری را پیگیری کنید

در نهایت برای طی کردن اصولی مسیر یادگیری علم داده، شما باید پیشرفت خود در یادگیری را پیگیری کنید تا مناطقی که نیاز به توجه بیشتر دارند را شناسایی کنید. همچنین این مسئله در حفظ انگیزه، مسئولیت‌پذیری و تمرکز به شما کمک می‌کند. اهداف خود را در طول مسیر از دست ندهید و از نقشه راه علم داده دلسرد نشوید. اگرچه ممکن است سفر به سمت موفقیت در حوزه علم داده طولانی و چالش‌برانگیز باشد، اما قطعاً قابل‌دستیابی خواهد بود.

پیشنهاد می کنیم سرفصل های دوره دانشمند داده سایت دیتایاد را با کلیک روی عکس زیر مشاهده کنید: