متخصص علم داده یکی از پردرآمدترین شغل های حال حاضر

علوم داده یکی از مباحث روز دنیا است که با استفاده از کامپیوتر و فناوری اطلاعات شکل گرفته است.  جذابیت علم داده به حدی است که امروزه در اکثر دانشگاه‌های دنیا دوره‌های تخصصی برای تدریس آن در نظر گرفته شده است.

این علم ترکیبی از ابزارهای مختلف، الگوریتم‌ها و اصول یادگیری ماشین است. امروزه آموزش علم داده در زمینه های مختلف علمی و کاربردی پزشکی، روانشناسی، علوم اجتماعی، بازرگانی و مدیریت، علوم پایه، مهندسی و … در حال پیشرفت است.

چرا مشاغل به علم داده نیاز دارند؟

دنیای امروز، دنیای داده‌ است و ذخیره‌سازی و استفاده بهینه از داده‌ها یکی از چالش‌های اصلی سازمان‌ها در دهه گذشته بوده است. در سال‌های اخیر، تمرکز اصلی متخصصان داده بر روی ساختن چهارچوب‌ها و راه‌حل‌هایی برای مدیریت داده‌ها بوده است. علم داده (Data Science) در حقیقت حلقۀ اتصال و هدایت‌گر این وضعیت است.

ابزارهای سنتی هوش تجاری در پردازش مجموعه بزرگ داده‌ های بدون ساختار، ضعیف هستند. به همین دلیل علم داده با ابزارهای پیشرفته‌ تری برای کار بر روی حجم بسیار بزرگی از داده ‌ها از انواع مختلف منابع مانند فرم‌های بازاریابی، سنسورها و ابزارها، گزارش‌ های مالی، پرونده ‌های چند رسانه ‌ای و فایل های متنی ارائه می ‌شود. از مزایای یادگیری و آموزش هوش تجاری می‌توان به آسان‌تر شدن فرآیند تصمیم گیری، افزایش بهره ‌وری، کاهش هزینه و گزارش دهی مداوم و منظم اشاره کرد.

به صورت کلی و با توجه به نیاز سازمان‌ها می‌توان مشاغل مختلفی را درحوزه علوم داده در نظر گرفت.

بهترین مشاغل حوزه دیتا ساینس

مهندس داده Data Engineer : نیاز به دانش خوب در زمینه پردازش داده های بزرگ و طراحی سیستم های توزیع شده دارد. مهندس داده باید مطمئن شود که داده ها در زمان درست، بدون عیب و با کیفیت خوب در اختیار واحدهای تحلیل قرار بگیرد. وظایف مهندس داده معمولا شامل پیاده سازی و نگهداری انبارهای داده، استقرار فرایند های ETL، مدیریت جریان داده ها، طراحی معماری برای داده ها، توسعه و گسترش سیستم های نرم افزاری مبتنی بر داده ها و کنترل و گزارش گیری از داده ها و… است.

دانشمند داده Data Scientist: وظیفه جمع آوری، سازماندهی و تجزیه و تحلیل داده ها را بر عهده دارد و به افراد در صنایع مختلف کمک می کند تا وظایف خود را به بهترین شکل ممکن انجام دهد. معمولا از ابزارهای مختلفی مانند تحلیل‌های آماری، هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی و عمیق برای تحلیل داده‌ها استفاده می کند.

تحلیلگر داده Data Analyst:  الگوها و تصاویر مفیدی از داده های بزرگ ترسیم می کند و داده ها را به نمودارها و عناصر گرافیکی تبدیل میکند تا ارتباط میان داده‌ها آشکار شود.

دانشمند یادگیری ماشین  Machine learning scientist:  الگوریتم هایی را توسعه میدهند که می‌ توانند ورودی‌ های پیچیده را دریافت کرده و از آمار برای پیش‌بینی خروجی‌ ها استفاده کنند. هدف از  آموزش ماشین لرنینگ  بیان روش های مختلف یادگیری تقویتی به عنوان یک رویکرد نوین در مقوله یادگیری ماشین است.

مرکز آموزش های تخصصی کاربردی جهاد  دانشگاهی صنعتی شریف در زمینه‌هایی همچون آموزش دیتا ساینس، آموزش مهندس داده، آموزش دانشمند داده و ... خدمات ارزنده ای ارائه می‌دهد و از برترین اساتید ایران در زمینه آموزش بهره می‌گیرد.

کاربردهای دیتا ساینس:

پزشکی: شرکت‌های پزشکی از علم داده برای ساختن ابزارهای پزشکی پیچیده برای تشخیص و درمان بیماری‌ها استفاده می‌کنند.

تشخیص تصویر: شناسایی الگوها در تصاویر و تشخیص اشیا در تصویر یکی از محبوب‌ترین کاربردهای دیتا ساینس است.

تشخیص کلاه‌برداری: مؤسسات بانکی و مالی از علم داده و الگوریتم‌های مرتبط برای کشف کلاه‌برداری در معاملات استفاده می‌کنند.

بازی: بازی‌های ویدیویی و رایانه‌ای اکنون با کمک علم داده ایجاد می‌شوند و همین امر تجربه بازی را به سطح بالاتری انتقال داده است.

سیستم‌های پیشنهاد دهنده: نتفلیکس و آمازون بر اساس آنچه کاربر سیستم‌عامل‌های آن‌ها تماشا، خرید یا مرور می‌کند، فیلم و محصول خاص پیشنهاد می‌دهند.

حقوق بسیار بالای متخصصان علم داده

علم داده یکی از آن حوزه های شغلی قابل توجه است که با دستمزدهای کاملاً مناسب ارائه می شود. در حال حاضر، دانشمندان داده یکی از پردرآمدترین مشاغل را در صنعت دارند، بنابراین آینده علم داده روشن است. البته حقوق ها به عوامل مختلفی مانند محل کار، نوع شرکت، سابقه‌ی کار و ... بستگی دارد.