علم داده یا data science چیست؟

تعریف علم داده توسط براشلر و همکاران

علم داده به ترکیب منحصر‌به‌فردی از اصول و روش‌ها، اعم از تحلیل، مهندسی، کارآفرینی و علم ارتباطات اشاره دارد که می‌کوشد از داده‌ها، ارزش اقتصادی خلق کند.

تعریف علم داده توسط کهلر

علم داده شامل مجموعه‌ای از اصول، مسائل، الگوریتم‌ها و فرایندهاست که برای استخراج الگوهای غیرواضح و قابل‌استفاده از حجم بزرگ داده‌ها به‌کار گرفته می‌شود.

این الگوها واضح نیستند؛ به این معنا که غالباً با تحلیل شهودی کارشناسان، نمی‌توان آن‌ها را یافت و درک کرد.

این الگوها کاربردی هستند؛ به این معنا که صرفاً داده‌های پیش رو را توصیف نمی‌کنند؛ بلکه مسیری برای اقدام عملی در اختیار ما می‌گذارند.

علم داده همان داده کاوی نیست

گاهی اوقات علم داده (Data Science) را با داده کاوی (Data Mining) و گاه با یادگیری ماشین

(Machine Learning مترادف در نظر می‌گیرند.

گاهی هم پیش می‌آید که آن را زیرمجموعه‌ی علم آمار فرض می‌کنند. اما منطقی‌تر است که برای علم داده تعریف گسترده‌تری در نظر بگیریم. زیرا:

علم داده ، بر خلاف داده کاوی،تمام فرایند مرتبط با داده، از گردآوری اولیه تا عرضه‌ی محصول مبتنی بر داده‌ها را در برمی‌گیرد و صرفاً به تحلیل داده محدود نیست.
علم داده بر خلاف روش غالب در آمار، معمولاً از جنبه‌یتوصیفی و استنتاجی فاصله می‌گیرد و می‌کوشد بر اساس داده‌های موجود، به پیش‌بینی و تجویز بپردازد.

بنابراین بهتر است علم داده را به معنای عام‌تر در نظر بگیریم و فرض کنیم سایر شاخه‌ها (مثل آمار، داده کاوی و یادگیری ماشینی) دستاوردهای خود را در اختیار علم داده قرار می‌دهند.

یک متخصص داده یا data scientist دقیقا چه کاری میکند؟

Data Scientist که به صورت تحت‌الفظی «متخصص علم داده» ترجمه می‌شود، دائماً باید بپرسد «چرا؟» و بسته به شرکتی که در آن کار می‌کند وظایف مختلفی می‌تواند داشته باشد اما به طور کلی وی کسی که دارای مهارت‌هایی مثل تحلیل داده‌ها، مدل‌سازی و آمار باشد. در کنار این وظایف، کار دیگری هم جزو وظایف اصلی یک دیتا ساینتیست است که از آن به عنوان مرتب‌سازی داده‌ها یاد می‌شود که به طور خلاصه منظور از مرتب‌سازی داده‌ها این است که وی بتواند داده‌های به‌هم‌ریخته را ابتدا مرتب و منظم نموده سپس به بررسی آن‌ها بپردازد.

محققان داده چقدر کار می کنند؟

اگر در حال فعالیت در زمینه علوم داده هستید ، احتمالاً از خود می پرسید که دانشمندان چه میزان درآمد کسب می کنند؟

طبق گزارش واقعا ، متوسط حقوق برای Data Scientist 119،۹۱۶ دلار در سال در ایالات متحده است. با این وجود عواملی مانند تجربه ، موقعیت مکانی و سطح مدیریت شما بر درآمد شما تأثیر می گذارد.

درآمد جهانی متخصصان علم داده به طور میانگین چقدر است؟

حقوق دانشمند داده بر اساس تجربه

تجربه شما در این زمینه معمولاً به عنوان مبتدی ، متوسط یا ارشد دسته بندی می شود. محققان داده در سطح ورودی به طور معمول حداکثر ۳ سال تجربه دارند و مسئولیت مدل سازی و تجزیه و تحلیل اساسی را بر عهده دارند.

دانشمندان داده های سطح متوسط بین ۴ تا ۸ سال تجربه دارند ، پروژه های پیشرفته تری را انجام می دهند و تحلیلگران داده را آموزش می دهند.

محققان سطح بالا معمولاً متخصص موضوعی در نظر گرفته می شوند که از طریق مشاوره و آموزش از کارکنان پشتیبانی می کنند و حداقل ۹ سال تجربه دارند.

شکل های زیر نشان می دهد که شما می توانید با توجه به تجربه خود برای یک بازه متوسط حقوق انتظار داشته باشید:

دانشمندان سطح ورود اطلاعات: ۷۵۰۰۰ –۹۰،۰۰۰ دلار
دانشمندان داده های سطح متوسط: ۹۷،۰۰۰ –۱۱۰،۰۰۰ $
دانشمندان سطح بالا داده ها: ۱۲۵،۰۰۰ –۱۴۵،۰۰۰ $

حقوق دانشمند داده بستگی به مکان دارد

همراه با تجربه شما ، موقعیت شما بر درآمد شما به عنوان دانشمند دانش نیز تأثیر خواهد گذاشت. به عنوان مثال ، تحقیقات نشان می دهد که محققان در شمال شرقی تمایل دارند حقوق بیشتری نسبت به افراد در میانه آمریکا دریافت کنند.

در اینجا شرح چگونگی متفاوت بودن میانگین حقوق برای محققان داده های سطح ورودی براساس مکان وجود دارد:

شمال شرقی: ۱۰۰۰۰۰ دلار
میانگین آمریکا: ۹۲،۰۰۰ دلار
ساحل غربی: ۱۰۲،۵۰۰ دلار

حقوق دانشمند داده براساس سطح مدیریت

به عنوان یک محقق داده ، موقعیت خاص شما می تواند بر حقوق شما تأثیر بگذارد. طبق گزارش LinkedIn ، بهترین موقعیت ها در این زمینه شامل Data Scientist ، متخصص علوم داده و تحلیلگر مدیریت داده است. حقوق این مشاغل از ۱۰۰۰۰۰ تا ۱۳۰،۰۰۰ دلار است.

اگر کلمه “مدیر” را در عنوان خود داشته باشید ، می توانید حقوق بالاتری نیز بدست آورید. به عنوان مثال ، متوسط حقوق در سال ۲۰۲۰ برای مدیران غیر Data Dataist از ۹۵٫۵۰۰ دلار تا ۱۶۵٫۰۰۰ دلار است. از طرف دیگر ، مدیران Data Scientist از ۱۵۰،۷۵۰ دلار برای مدیریت سطح ابتدایی تا ۲۵۰،۰۰۰ $ برای باتجربه ترین مدیران متغیر بودند.

کار در علم داده می تواند یک مسیر شغلی تمام عیار باشد که به شما کمک می کند تا تغییر معنی دار و قابل اجرا برای هر سازمانی را بدست آورید. به عنوان یک دانشمند داده ، می توانید با متخصصان فناوری اطلاعات کار کرده و اشتیاق خود را برای حل مشکلات از طریق تجزیه و تحلیل داده ها پرورش دهید.

اگر این فرصت ها شما را به وجد بیاورد ، مسیر شغلی Data Scientist ما می تواند به شما در دستیابی به اهداف خود کمک کند. از جمله تجزیه و تحلیل و تجسم داده ها ، برنامه نویسی ، ساخت مدل های یادگیری ماشین و سایر موارد.

اگر ترجیح می دهید این کار را مرحله به مرحله انجام دهید ، با یادگیری زبان های برنامه نویسی معروف مورد استفاده در علوم داده مانند SQL و Python شروع کنید.

چرا باید علم داده بخوانیم؟

مزایای مختلف علم داده به شرح زیر است:

درتقاضا است

علم داده بسیار تقاضا دارد. افراد جویای کار آینده فرصت های بی شماری دارند. این شغل سریعترین رشد را در Linkedin دارد و پیش بینی می شود که تا سال ۲۰۲۶ ۱۱٫۵ میلیون شغل ایجاد کند. این باعث می شود Data Science به یک بخش شغلی بسیار قابل اشتغال تبدیل شود.

فراوانی موقعیتها

افراد بسیار کمی هستند که مهارت های لازم را برای تبدیل شدن به یک دانشمند اطلاعات کامل داشته باشند. این باعث می شود علم داده در مقایسه با سایر بخش های فناوری اطلاعات اشباع کمتری داشته باشد. بنابراین ، علم داده یک حوزه بسیار گسترده است و فرصت های زیادی دارد. حوزه علم داده تقاضای زیادی دارد اما عرضه دانشمندان داده کم است.

شغلی بسیارپردرآمد

علم داده یکی از پردرآمدترین مشاغل است. طبق گزارش Glassdoor ، دانشمندان داده به طور متوسط ۱۱۶،۱۰۰ دلار در سال درآمد دارند. این امر علم داده را به یک گزینه شغلی بسیار پردرآمد تبدیل می کند.

علم داده همه کاره است

کاربردهای زیادی در علم داده وجود دارد. به طور گسترده ای در صنایع بهداشت و درمان ، بانکداری ، خدمات مشاوره ای و تجارت الکترونیکی استفاده می شود. علم داده یک حوزه بسیار متنوع است. بنابراین ، این فرصت را خواهید داشت که در زمینه های مختلف کار کنید.

علم داده،داده ها را بهتر می کند

شرکت ها برای پردازش و تجزیه و تحلیل داده های خود به دانشمندان ماهر داده نیاز دارند. آنها نه تنها داده ها را تجزیه و تحلیل می کنند ، بلکه کیفیت آنها را نیز بهبود می بخشند. بنابراین ، علم داده با غنی سازی داده ها و بهبود آن برای شرکت خود سر و کار دارد.

دانشمندان داده بسیار معتبر هستند

دانشمندان داده به شرکت ها اجازه می دهند تصمیمات تجاری دقیق تری بگیرند. شرکت ها به Data Scientists تکیه می کنند و از تخصص خود برای ارائه نتایج بهتر به مشتریان خود استفاده می کنند. این به دانشمندان داده موقعیت مهمی در این شرکت می دهد.

دیگرکارهای خسته کننده ای وجود ندارد

علم داده به صنایع مختلف کمک کرده است تا کارهای اضافی را خودکار کنند. شرکت ها از داده های تاریخی برای آموزش ماشین ها به منظور انجام کارهای تکراری استفاده می کنند. این امر مشاغل سختی را که قبلاً توسط انسان انجام شده بود ، ساده کرده است.

علم داده محصولات را هوشمندتر می کند

علم داده شامل استفاده از یادگیری ماشین است که صنایع را قادر می سازد تا محصولات بهتری را به طور خاص برای تجربه مشتری ایجاد کنند. به عنوان مثال ، سیستم های توصیه ای که توسط وب سایت های تجارت الکترونیک استفاده می شود ، بینش های شخصی را بر اساس خریدهای تاریخی کاربران ارائه می دهد. این امر رایانه ها را قادر می سازد تا رفتار انسان را درک کرده و تصمیمات مبتنی بر داده را اتخاذ کنند.

علم داده می تواند زندگی را نجات دهد

بخش مراقبت های بهداشتی به دلیل علم داده بسیار بهبود یافته است. با ظهور یادگیری ماشینی ، تشخیص تومورهای اولیه آسان تر شده است. همچنین ، بسیاری دیگر از صنایع مراقبت های بهداشتی از Data Science برای کمک به مشتریان خود استفاده می کنند.

علم داده می تواند شما را به فرد بهتری تبدیل کند

علم داده نه تنها به شما یک شغل عالی می دهد بلکه در رشد شخصی نیز به شما کمک می کند. شما قادر خواهید بود نگرش حل مسئله داشته باشید. از آنجا که بسیاری از نقشهای علم داده ، فناوری اطلاعات و مدیریت را تحت تاثیر قرار می دهند ، می توانید از بهترین دو جهان لذت ببرید.

معایب

در حالی که دانشمند داده بودن یک گزینه شغلی بسیار پردرآمد است ، معایب مختلفی نیز در این زمینه وجود دارد. برای درک تصویر کامل علم داده ، باید محدودیت های علم داده را نیز بشناسیم. برخی از آنها به شرح زیر است:

علم داده واژه ای مبهم است

Data Science یک اصطلاح بسیار کلی است و تعریف مشخصی ندارد. در حالی که به یک کلمه پر سر و صدا تبدیل شده است ، نوشتن معنی دقیق یک دانشمند داده بسیار دشوار است.

نقش خاص دانشمند داده بستگی به زمینه ای دارد که شرکت در آن تخصص دارد.

در حالی که برخی از افراد Data Science را چهارمین الگوی علم توصیف کرده اند ، تعداد کمی از منتقدان آن را تغییر نام تجاری مجدد آمار نامیده اند.

تسلط برعلم داده تقریباً غیرممکن است

علم داده که ترکیبی از بسیاری از زمینه ها است ، از آمار ، علوم کامپیوتر و ریاضیات نشأت می گیرد. تسلط بر هر زمینه و به طور معادل در همه آنها امکان پذیر نیست. در حالی که بسیاری از دوره های آنلاین سعی در پر کردن شکاف مهارت های صنعت داده دارند ، هنوز نمی توان با توجه به گستردگی این زمینه مهارت داشت.

فردی که سابقه آمار دارد ممکن است نتواند در کوتاه مدت به علوم کامپیوتر تسلط یابد تا بتواند به عنوان یک دانشمند ماهر تبدیل شود. بنابراین ، این یک زمینه پویا و در حال تغییر است که فرد را ملزم می کند راههای مختلف علم داده را یاد بگیرد.

مقدار زیادی دانش دامنه مورد نیاز است

یکی دیگر از معایب علم داده وابستگی آن به دانش دامنه است. شخصی که سابقه قابل توجهی در آمار و علوم رایانه دارد ، مشکل علم داده را بدون اطلاع از سابقه مشکل خواهد داشت. همین امر در مورد برعکس نیز صادق است. به عنوان مثال ، یک صنعت مراقبت های بهداشتی که روی تجزیه و تحلیل توالی های ژنومی کار می کند ، به یک کارمند مناسب با دانش ژنتیک و زیست شناسی مولکولی نیاز دارد.

این به دانشمندان داده اجازه می دهد تا تصمیمات حساب شده ای بگیرند تا به شرکت کمک کنند. با این حال ، برای یک دانشمند داده از زمینه های مختلف به دست آوردن دانش حوزه خاص دشوار می شود. این امر همچنین مهاجرت از یک صنعت به صنعت دیگر را دشوار می کند.

داده های دلخواه ممکن است نتایج غیرمنتظره ای به بار آورد

یک دانشمند داده داده ها را تجزیه و تحلیل می کند و پیش بینی های دقیقی را برای تسهیل فرایند تصمیم گیری انجام می دهد. در بسیاری از موارد ، داده های ارائه شده دلخواه هستند و نتایج مورد انتظار را به همراه ندارند. این امر همچنین می تواند به دلیل ضعف مدیریت و استفاده ضعیف از منابع شکست بخورد.

مشکل حریم خصوصی داده ها

برای بسیاری از صنایع ، داده ها سوخت آنهاست. دانشمندان داده به شرکت ها در تصمیم گیری های مبتنی بر داده کمک می کنند. با این حال ، داده های مورد استفاده در این فرایند ممکن است حریم خصوصی مشتریان را نقض کند. داده های شخصی مشتریان برای شرکت مادر قابل مشاهده است و ممکن است گاهی اوقات به دلیل نقص امنیتی باعث نشت داده ها شود. مسائل اخلاقی مربوط به حفظ حریم خصوصی داده ها و استفاده از آن برای بسیاری از صنایع مورد توجه بوده است.

Post Views: 342