دانشمند داده یا دیتا ساینتیست کیست؟ + شرح وظایف، مهارت‌ها و مسیر شغلی

در دنیای امروز، داده‌ها با سرعتی سرسام‌آور در حال تولید شدن‌‌ هستند؛ از کلیک‌های ما در فضای آنلاین گرفته‌‌ تا تراکنش‌های بانکی و اطلاعات حسگرها. این حجم عظیم اطلاعات، گنجینه‌ای پنهان از بینش‌ها و دانش است که می‌تواند مسیر تصمیم‌گیری‌ها در کسب‌وکار، علم و حتی زندگی روزمره را متحول سازد. اما رمزگشایی از این گنجینه و یافتن‌‌‌ الگوهای معنادار در میان کوهی از داده‌ها، نیازمند متخصصانی است که با دانش، ابزار و کنجکاوی خود، به این داده‌ها جان ببخشند. دانشمند داده یا دیتا ساینتیست دقیقاً همین نقش حیاتی را ایفا می‌کند؛ کاشفی در اقیانوس داده‌ها که بینش‌های ارزشمند را استخراج کرده‌‌ و به سازمان‌ها در رسیدن‌‌ به اهدافشان یاری می‌رساند.

در این مقاله از دانشگاه کسب و کار، به بررسی جامع این شغل جذاب، پیچیده و پرتقاضا خواهیم پرداخت. پس اگر نمی‌دانید دانشمند داده کیست و چه می‌کند، تا پایان این مقاله‌‌ همراه ما باشید تا اطلاعات بیشتری در این حوزه به دست آورید.

دانشمند داده کیست؟

دانشمند داده، فردی متخصص است که ترکیبی از مهارت‌های آماری، دانش برنامه‌نویسی، تخصص در حوزه کسب‌وکار یا علوم مرتبط و توانایی برقراری ارتباط مؤثر را دارد. او مسئول جمع‌آوری، پاکسازی، تحلیل، مدل‌سازی و تفسیر مجموعه‌های بزرگ و پیچیده داده‌‌ است تا از آن‌ها الگوها، روندها و بینش‌هایی استخراج کند که می‌تواند مبنای تصمیم‌گیری‌های آگاهانه و استراتژیک قرار گیرد.

دانشمند داده یا دیتا ساینتیست به مسائل از زاویه داده‌ها نگاه می‌کند و با استفاده از ابزارهای تحلیلی و یادگیری ماشین، پاسخ‌هایی برای سوالات پیچیده پیدا می‌کند.

شرح وظایف اصلی یک دیتا ساینتیست

وظایف یک دانشمند داده در طول چرخه حیات داده‌ها، از جمع‌آوری تا ارائه نتایج، بسیار متنوع و نیازمند مهارت‌های گوناگون است. در ادامه‌، به تعریف مهم‌ترین این وظایف پرداخته‌ایم:

1.‌ جمع‌آوری و پاکسازی داده‌ها

اولین گام برای یک دانشمند داده‌‌‌، شناسایی منابع داده مرتبط و جمع‌آوری آن‌هاست. سپس، بخش قابل توجهی از زمان صرف پاکسازی داده‌ها می‌شود؛ حذف اطلاعات ناقص یا نادرست، استانداردسازی فرمت‌ها و رسیدگی به ناهماهنگی‌ها تا داده‌ها‌‌‌ برای تحلیل آماده شوند. داده‌های واقعی معمولاً آشفته هستند؛ بنابراین، این مرحله نیازمند دقت و صبر زیاد است.

2. تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA)

پیش از ساخت مدل‌های پیچیده، دانشمند داده به تحلیل اکتشافی داده‌ها می‌پردازد. او با استفاده از آمار توصیفی و بصری‌سازی داده‌ها‌‌، الگوهای اولیه، ارتباط بین متغیرها و ویژگی‌های اصلی آن‌ها را کشف می‌کند. این مرحله به درک بهتر اطلاعات و فرمول‌بندی فرضیه‌های اولیه کمک می‌کند.

3. ساخت مدل‌های آماری و یادگیری ماشین

بر اساس مسئله مورد نظر و داده‌های موجود، دانشمند داده مدل‌های آماری یا الگوریتم‌های یادگیری ماشین را انتخاب، توسعه و آموزش می‌دهد. این مدل‌ها می‌توانند برای پیش‌بینی، طبقه‌بندی، خوشه‌بندی یا شناسایی ناهنجاری‌ها استفاده شوند. در این مرحله‌‌، انتخاب مدل مناسب و تنظیم دقیق پارامترها بسیار مهم است.

4. تفسیر نتایج مدل و ارائه بینش‌ها

ساخت مدل تنها نیمی از کار است؛ دانشمند داده یا دیتا ساینتیست باید نتایج مدل را به درستی تفسیر کرده‌‌ و بینش‌های معناداری از آن‌ها استخراج کند. او یافته‌های پیچیده را به زبانی ساده و قابل فهم برای مخاطبان غیرفنی (مدیران، تصمیم‌گیرندگان) بیان می‌کند و پیشنهاداتی مبتنی بر داده‌ها ارائه می‌دهد.

5. استقرار و نگهداری مدل‌ها توسط دانشمند داده

پس از توسعه و تست یک مدل موفق، دانشمند داده ممکن است در فرآیند استقرار آن در محیط عملیاتی (Production) و نگهداری مداوم آن نقش داشته‌ باشد. این وظیفه‌‌ شامل همکاری با مهندسان نرم‌افزار و عملیات برای اطمینان از عملکرد صحیح مدل در محیط واقعی است.

6. همکاری با تیم‌های مختلف و ذینفعان

دانشمند داده به ندرت به صورت ایزوله کار می‌کند. او باید بتواند با مهندسان داده‌‌ (برای دسترسی به داده‌ها)، مهندسان نرم‌افزار (برای استقرار مدل‌ها)، متخصصان حوزه کسب‌وکار (برای فهم مسئله) و مدیران ارتباط مؤثر برقرار کند و در قالب یک تیم برای حل مشکلات تلاش نماید.

مهارت‌های ضروری دانشمند داده یا دیتا ساینتیست

برای پیمودن‌‌ مسیر در دنیای داده‌ها، دانشمند داده‌‌ نیازمند مجموعه‌ای از مهارت‌های فنی و تحلیلی است که دائماً در حال به‌روزرسانی هستند:

1.‌‌ دانش قوی در آمار و احتمالات

درک عمیق از مفاهیم آماری مانند آمار توصیفی، استنباطی، آزمون فرضیه‌ها و احتمالات، ستون فقرات تحلیل داده‌هاست. این دانش به دانشمند داده‌‌ امکان می‌دهد تا داده‌ها را به درستی تفسیر کرده‌‌ و از سوگیری‌ها و نتایج نادرست پرهیز کند.

2. تسلط دانشمند داده بر زبان‌های برنامه‌نویسی

زبان‌هایی مانند Python و R ابزارهای اصلی دانشمندان داده هستند. تسلط بر این زبان‌ها برای پاکسازی داده‌ها، تحلیل، ساخت مدل‌های یادگیری ماشین و بصری‌سازی اطلاعات حیاتی است. آشنایی با کتابخانه‌های تخصصی این زبان‌ها (مانند Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) نیز ضروری است.

3. آشنایی با الگوریتم‌های یادگیری ماشین

درک چگونگی کارکرد الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین (مانند رگرسیون خطی، درخت تصمیم، شبکه‌های عصبی، خوشه‌بندی) و توانایی انتخاب مدل مناسب برای مسئله مورد نظر و تنظیم پارامترهای آن. این مهارت برای سهولت و دقت در کار دیتا ساینتیست اهمیت زیادی دارد.

4. مهارت در بصری‌سازی داده‌ها

توانایی نمایش گرافیکی داده‌ها و نتایج تحلیل‌ها به شیوه‌ای واضح، گویا و جذاب. ابزارهایی مانند Matplotlib, Seaborn (در Python) یا ggplot2 (در R) برای بصری‌سازی مؤثر داده‌ها استفاده می‌شوند و به انتقال بهتر بینش‌ها به مخاطب کمک می‌کنند.

5. مهارت‌های پاکسازی و آماده‌سازی داده

توانایی کار با منابع داده مختلف (پایگاه‌های داده SQL و NoSQL، فایل‌های CSV، JSON و غیره)، اتصال داده‌ها از منابع متفاوت و آماده‌سازی آن‌ها برای تحلیل و مدل‌سازی. این مرحله اغلب زمان‌برترین بخش از کار یک دانشمند داده است.

چگونه دانشمند داده یا دیتا ساینتیست شویم؟

مسیر تبدیل شدن‌‌‌ به یک دانشمند داده‌‌ معمولاً نیازمند ترکیبی از تحصیلات آکادمیک، یادگیری تخصصی و کسب تجربه عملی است. رایج‌ترین این مسیرها عبارت است از:

• تحصیلات دانشگاهی: رشته‌هایی مانند علوم کامپیوتر، آمار، ریاضیات، فیزیک، مهندسی (به ویژه صنایع و کامپیوتر) و اقتصاد می‌توانند پایه علمی قوی برای ورود به این حوزه فراهم کنند. داشتن مدرک کارشناسی ارشد یا دکترا در یکی از این رشته‌ها یا گرایش‌های مرتبط با داده نیز می‌تواند یک مزیت بزرگ محسوب شود.
• گذراندن دوره‌های تخصصی و بوت‌کمپ‌ها: بسیاری از افراد از طریق شرکت در دوره‌های آموزشی آنلاین (مانند Coursera, EdX, Udemy) یا بوت‌کمپ‌های فشرده که بر مهارت‌های برنامه‌نویسی، آمار و یادگیری ماشین تمرکز دارند، وارد این حوزه می‌شوند.
• ساخت نمونه کار: انجام پروژه‌های شخصی تحلیل داده‌‌ یا یادگیری ماشین و انتشار آن‌ها در پلتفرم‌هایی مانند GitHub برای نمایش مهارت‌ها به کارفرمایان بالقوه اهمیت زیادی دارد. مشارکت در مسابقات کگل (Kaggle) نیز برای تمرین و نمایش توانمندی‌ها مفید است.
• یادگیری مداوم و خودآموزی: حوزه داده علم به سرعت در حال تحول است. مطالعه مقالات جدید، دنبال کردن‌‌ ترندهای فناوری و یادگیری ابزارها و تکنیک‌های جدید به صورت خودآموز برای به‌روز ماندن‌‌ در این حرفه ضروری است.
• کسب تجربه عملی از طریق کارآموزی یا پروژه‌ها: بهترین راه برای تثبیت یادگیری، به کارگیری دانش در پروژه‌های واقعی است. شروع کار در سمت‌های کارشناسی داده، کارآموزی یا مشارکت در پروژه‌های داخلی سازمان می‌تواند تجربه عملی لازم را فراهم کند.

بازار کار و درآمد دانشمندان داده در ایران

با وجود نوپا بودن‌ نسبی این حوزه در ایران و در مقایسه با کشورهای توسعه‌یافته، بازار کار برای دانشمند داده یا دیتا ساینتیست در حال رشد است. امروزه، شرکت‌های فعال در حوزه فناوری اطلاعات، پلتفرم‌های تجارت الکترونیک، بانک‌ها و مؤسسات مالی، شرکت‌های مخابراتی، سازمان‌های بزرگ دولتی و حتی بخش‌هایی از صنایع نفت و گاز و بهداشت و درمان، به دنبال جذب متخصصان داده هستند.

درآمد یک دانشمند داده در ایران منعکس‌کننده تقاضای بالا و ماهیت تخصصی این شغل است و بسته به عوامل مختلفی متغیر خواهد بود. برای افرادی که به تازگی وارد این حوزه شده‌اند و تجربه کمی دارند، حقوق معمولاً در بازه 25 تا 40 میلیون تومان در ماه محاسبه‌‌ می‌شود. دیتا ساینتیست‌های با سابقه کار متوسط و مهارت‌های اثبات شده‌‌ می‌توانند انتظار درآمدی بین 40 تا 80 میلیون تومان در ماه را داشته‌‌ باشند.

چالش‌های شغل دانشمند داده یا دیتا ساینتیست

شغل دانشمند داده‌‌، در کنار تمامی جذابیت‌ها، با چالش‌های خاص خود نیز همراه است که نیازمند آمادگی برای رویارویی با آن‌هاست:

1. داده‌های نامناسب و آشفته: در دنیای واقعی، داده‌ها غالباً ناقص، نامنظم و حاوی خطا هستند. صرف زمان زیاد برای پاکسازی و آماده‌سازی داده‌‌‌ها یکی از چالش‌های اصلی و گاهی خسته‌کننده این شغل است.
2. ارتباط با مخاطبان غیرفنی: توانایی انتقال مفاهیم پیچیده آماری یا نتایج مدل‌های یادگیری ماشین به زبانی ساده و قابل فهم برای مدیران و همکاران غیرمتخصص، یک چالش ارتباطی مهم است.
3. سرعت بالای تغییرات فناوری: ابزارها، زبان‌های برنامه‌نویسی و الگوریتم‌ها در حوزه داده علم به سرعت در حال تحول هستند. نیاز به یادگیری و به‌روز نگه داشتن‌‌ مداوم دانش می‌تواند پرفشار باشد.
4. ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی: کار با داده‌های حساس نیازمند توجه به مسائل اخلاقی مانند سوگیری در مدل‌ها، استفاده مسئولانه از اطلاعات و رعایت حریم خصوصی کاربران است که چالش‌های مهمی را ایجاد می‌کند.
5. تعریف دقیق مسئله کسب‌وکار: گاهی مسئله‌ای که قرار است با تحلیل داده‌‌‌ها حل شود، به صورت واضح تعریف نشده‌‌ است و دانشمند داده باید در فرآیند تعریف دقیق مشکل با ذینفعان همکاری کند.

نکاتی برای موفقیت دانشمند داده در سازمان

برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده موفق و پیشرو، فراتر از دانش آکادمیک، توجه به نکات زیر حائز اهمیت است:

• یادگیری و به‌روز ماندن‌‌ مستمر: تعهد به یادگیری مداوم و همگام شدن‌‌ با جدیدترین تحولات در زمینه الگوریتم‌ها، ابزارها و فناوری‌های داده‌‌، کلید بقا و پیشرفت در این حوزه است.
• ساخت نمونه کار قوی و متنوع: انجام پروژه‌های عملی در حوزه‌های مختلف (تحلیل داده، مدل‌سازی، بصری‌سازی) و ارائه آن‌ها در یک نمونه کار حرفه‌ای، بهترین راه برای نشان دادن‌‌ توانمندی‌های شما به کارفرمایان است.
• تقویت مهارت‌های ارتباطی و داستان‌سرایی داده‌‌‌: توانایی بیان نتایج تحلیل‌های پیچیده به زبانی ساده و متقاعدکننده، و روایت یک داستان معنادار از داده‌ها، شما را از سایر متخصصان داده متمایز می‌کند.
• درک عمیق از حوزه کسب‌وکار یا علم مرتبط: صرف دانش فنی کافی نیست؛ باید بتوانید مسئله کسب‌وکار یا علم را که قصد حل آن را دارید، به خوبی درک کنید تا بتوانید راه‌حل‌های داده‌محور مؤثری ارائه دهید.
• شبکه‌سازی و ارتباط با جامعه داده‌: حضور در همایش‌ها، جلسات و جوامع آنلاین مرتبط با داده علم می‌تواند به شما در یادگیری از دیگران، یافتن‌‌ فرصت‌های شغلی و به‌روز ماندن‌‌ کمک کند.

این شغل مناسب چه کسانی است؟

شغل دانشمند داده یا دیتا ساینتیست برای افرادی مناسب است که دارای کنجکاوی سیری‌ناپذیر برای کشف الگوها و رمزگشایی از داده‌ها هستند.

این افراد باید از تفکر تحلیلی قوی، توانایی حل مسئله‌های پیچیده و توجه به جزئیات برخوردار باشند.

علاقه به کار با اعداد، آمار و برنامه‌نویسی، صبر برای کار با داده‌های آشفته و توانایی برقراری ارتباط مؤثر برای بیان یافته‌ها نیز از ویژگی‌های مهم این افراد هستند. اگر از یادگیری مداوم و روبه‌رو شدن‌ با چالش‌های فکری لذت می‌برید، دنیای داده علم می‌تواند برای شما هیجان‌انگیز باشد.

نتیجه‌گیری

شغل دانشمند داده، حرفه‌ای در خط مقدم تحول دیجیتال و انقلاب داده‌هاست. این متخصصان با ترکیب دانش، ابزار و بینش تحلیلی خود، از داده‌های خام، ارزش و دانشی استخراج می‌کنند که می‌تواند مسیر آینده سازمان‌ها و صنایع را تغییر دهد. در دنیایی که داده‌ها به “نفت جدید” تشبیه می‌شوند، دانشمندان داده‌‌ همان پالایشگرانی هستند که این منبع ارزشمند را به سوخت پیشرفت تبدیل می‌کنند.

اگر به دنبال شغلی چالش‌برانگیز، متفاوت و در حال تغییر، و با پتانسیل تأثیرگذاری عمیق بر جهان هستید، دنیای هیجان‌انگیز داده‌‌ علم در انتظار شماست. این شغل، نه فقط یک مسیر حرفه‌ای، بلکه یک ماجراجویی فکری در کاوش ناشناخته‌هاست. نظر شما درباره‌‌ اهمیت دانشمندان داده‌‌ در عصر اطلاعات چیست؟ آیا به این حوزه علاقه دارید؟ تجربیات و نظرات ارزشمند خود را با ما در دانشگاه کسب و کار در میان بگذارید.

منبع: GeeksforGeeks

سوالات متداول

1. آیا برای دانشمند داده شدن‌‌، حتماً باید مدرک کارشناسی ارشد یا دکترا داشت؟

هرچند مدارک تحصیلات تکمیلی در رشته‌های مرتبط (آمار، علوم کامپیوتر) می‌تواند یک مزیت باشد، اما داشتن‌‌ مهارت‌های قوی، نمونه کار قابل ارائه و تجربه عملی می‌تواند برای ورود به این شغل کافی باشد. بسیاری از کارشناسان با مدرک کارشناسی و تجربه وارد این حوزه شده‌اند.

2. تفاوت اصلی دانشمند داده با تحلیلگر داده‌‌ چیست؟

تحلیلگر داده بیشتر بر تفسیر داده‌های موجود و گزارش‌دهی تمرکز دارد، در حالی که دانشمند‌‌ داده‌‌ علاوه بر تحلیل، به ساخت مدل‌های پیش‌بینی‌کننده، توسعه الگوریتم‌ها و حل مسائل پیچیده‌تر با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته‌تر می‌پردازد.

3. مهم‌ترین ابزارهای نرم‌افزاری که یک دیتا ساینتیست باید بر آن‌ها مسلط باشد، کدامند؟

زبان‌های برنامه‌نویسی Python و R به همراه کتابخانه‌های تخصصی آن‌ها (مانند Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) و آشنایی با پایگاه‌های داده (SQL) از جمله ابزارهای بنیادین هستند.

4. چشم‌انداز آینده شغل دانشمند‌‌ داده‌‌ چگونه است؟

با توجه به رشد فزاینده داده‌ها و اهمیت تصمیم‌گیری داده‌محور در تمامی صنایع، پیش‌بینی می‌شود تقاضا برای دانشمندان داده در آینده همچنان افزایش یابد و این حوزه به یکی از پررشدترین و حیاتی‌ترین مشاغل در سراسر جهان تبدیل شود.