• معرفی شغل دیتا ساینتیست: شرح وظایف متخصصان علم داده
• معرفی شغل دیتا ساینتیست: نیازمندی‌های کار  
• معرفی شغل دیتا ساینتیست: چگونه دیتا ساینتیست شویم؟

دانشمند داده یا دیتا ساینتیست (Data Scientist)، پرسش‌های مهم را شناسایی و داده‌های مرتبط را از منابع مختلف جمع‌آوری، ذخیره و سازمان‌دهی می‌کند. او همچنین اطلاعات کاربردی را کشف و تبدیل به راهکارهایی برای کسب‌وکار می‌کند، سپس یافته‌های خود را جهت تأثیرگذاری مثبت بر کسب‌وکار ارائه می‌دهد.

دانشمندان داده جدای از ساختن الگوریتم‌های کمّیِ پیچیده و ترکیب حجم زیادی از اطلاعات، در برقراری ارتباط و مهارت‌های مدیریت نیز باتجربه‌اند. این ویژگی‌ها برای ارائه‌ی نتایجی قابل سنجش و محسوس به ذی‌نفعان مختلف کسب‌وکار ضروری هستند.

برای مشاهده آگهی‌های استخدام دانشمند داده کلیک کنید

معرفی شغل دیتا ساینتیست: شرح وظایف متخصصان علم داده

از رسیدگی به مشکلات حوزه‌ی تغییرات آب‌وهوایی تا ایجاد سامانه‌های توصیه‌گر (Recommendation System) در سرویس‌های اِستریم (Streaming Services)، متخصصان دیتا ساینس عملاً هر نوع مشکلی را در سراسر دنیا برطرف می‌کنند. ارزش و فایده‌ی علم داده بر تمام مشاغل ثابت شده‌است. از همین رو تیم‌های مدیریتی به شکلی فزاینده در حال سرمایه‌گذاری روی دیتا ساینس هستند تا به راهکارهایی در محیط کسب‌وکار دست پیدا کنند. کاربردهای دیتا ساینس از ایجاد اهداف توسعه‌ی پایدار برای ذی‌نفعان و خلق راهبردهای مربوط به حوزه‌ی بهداشت‌ودرمان تا طرح‌های معماری را شامل می‌شوند.

آگهی استخدام

جدیدترین فرصت‌های شغلی شرکت‌های معتبر را در صفحه آگهی استخدام ببینید.

معرفی شغل دیتا ساینتیست: نیازمندی‌های کار 

مهارت‌ها

• تفکر آماری؛
• شمّ فنی؛
• مهارت‌های ارتباطی چندوجهی؛
• ذهن کنجکاو؛
• خلاقیت.

دانش

دیتا ساینس شاخه‌ای مطالعاتی، و تلفیقی است از تخصص در ریاضیات، داشتن مهارت در فناوری و نیز شمّ تجاری قوی. همه‌ی این‌ها پایه و اساس دیتا ساینس را تشکیل می‌دهند که نیازمند درک عمیقی از هر یک از این مفاهیم هستیم.

تخصص در ریاضیات: تصور غلطی وجود دارد که دیتا ساینس تماماً درمورد آمار (Statistics) است. شکی نیست که هم آمار کلاسیک (Classical Statistics) و هم بیزی (Bayesian Statistics) در دیتا ساینس بسیار حیاتی‌اند، اما مفاهیم حیاتی دیگری نیز وجود دارند؛ مانند تکنیک‌های کمّی (Quantitative Techniques) و به‌خصوص جبر خطی (Linear Algebra) که سیستم پشتیبانی بسیاری از تکنیک‌های استنتاج (Inferential Techniques) و الگوریتم‌های یادگیری ماشین (Machine Learning Algorithms) است.

داشتن شمّ تجاری قوی: دانشمندان داده منبع ارائه‌ی اطلاعات کاربردی و حیاتی برای کسب‌وکار هستند. آن‌ها مسئول به‌اشتراک‌گذاری این دانش با افراد و گروه‌های مربوطه‌اند تا بتوان آن را تبدیل به راهکارهایی برای کسب‌وکار کرد. موقعیت آن‌ها در کمک به راهبردهای کسب‌وکار بسیار حیاتی است، چراکه بیش‌تر از هر کس دیگری با داده‌ها سروکار دارند. از همین رو دانشمندان داده باید یک شمّ تجاری قوی داشته‌باشند تا از پس مسئولیت‌هایشان برآیند.

داشتن مهارت در فناوری: دانشمندان داده باید با الگوریتم‌های پیچیده و ابزارهایی فوق‌پیشرفته کار کنند. همین‌طور از آنان انتظار می‌رود که راهکارهایی سریع را با استفاده از یک یا مجموعه‌ای از زبان‌ها مانند اِس‌کیواِل (SQL)، پایتون (Python)، آر (R)، اِس‌اِی‌اِس (SAS) و گاهی اوقات هم جاوا (Java)، اسکالا (Scala)، جولیا (Julia) و غیره کدنویسی و نمونه‌سازی کنند. دانشمندان داده باید توانایی کنترل کار خود هنگام مواجهه با چالش‌های فنی احتمالی را داشته‌باشند. آن‌ها همچنین باید جلوی هرگونه عواملی که باعث بروز تأخیر می‌شوند یا مانعی که ممکن است به خاطر عدم سلامت فنی رخ دهد را بگیرند.

برای مشاهده آگهی‌های استخدام به صفحه‌ی آگهی استخدام مراجعه کنید

معرفی شغل دیتا ساینتیست: چگونه دیتا ساینتیست شویم؟

به طور کلی سه گام برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده وجود دارد:

1. در رشته‌های IT، علوم کامپیوتر، ریاضیات، کسب‌و‌کار یا حوزه‌ی مرتبط دیگری مدرک لیسانس بگیرید؛ 
2. در زمینه‌ی علوم داده فوق لیسانس بگیرید؛
3. در حوزه‌ی مورد علاقه‌ی خود مانند بهداشت و درمان، فیزیک و کسب‌و‌کار، تجربه کسب کنید.

برای آشنایی با مشاغل دیگر به مطلب آشنایی با مشاغل مختلف مراجعه کنید

رزومه ساز

با ساختن یک رزومه حرفه‌ای، برای استخدام در بهترین فرصت‌های شغلی اقدام کنید.

منبع:‌
www.mygreatlearning.com
www.guru99.com