تخصص علم داده: مزایا، انواع و نکات

علم داده یک حوزه بین رشته ای است که داده های ساختاریافته و ساختاریافته را تجزیه و تحلیل، آماده و تجسم می کند تا بینش های مفیدی ایجاد کند. متخصصان در این زمینه ممکن است تصمیم بگیرند که یک تخصص را دنبال کنند تا در حرفه خود پیشرفت کنند و متخصص موضوع در صنایع خود شوند.

اگر به حرفه ای در علم داده علاقه دارید، انتخاب تخصص در یکی از زیرشاخه های متعدد علم داده می تواند به شما کمک کند تا مهارت ها و مدارک خود را افزایش دهید و خود را در حوزه وسیع تر متمایز کنید.

در این مقاله از ایوسی، به این می پردازیم که تخصص علم داده چیست، انواع تخصص ها وجود دارد، در انتخاب رشته تخصصی چه مواردی را باید در نظر گرفت و مزایای دنبال کردن آن چیست.

تخصص علم داده چیست؟

تخصص در علم داده، فرآیند تمرکز بر یک موضوع یا مهارت واحد در حوزه مطالعاتی است که شامل استخراج بینش معنادار از انواع داده‌ها می‌شود.

دانشمندان داده با انتخاب تخصص در یک حوزه مطالعاتی خاص در حوزه خود، می توانند درک خود را افزایش دهند و نیازهای مهم تجاری را بهتر برطرف کنند. آنها ممکن است تصمیم بگیرند که در نوع خاصی از داده ها، مانند داده های بزرگ، یا در یک زبان برنامه نویسی خاص تخصص داشته باشند.

انواع تخصص در علم داده

حوزه علم داده شامل زیرشاخه های بسیاری با فرصت هایی برای تخصص است، از جمله در زمینه های زیر:

داده ها و تجزیه و تحلیل آماری

تجزیه و تحلیل داده ها شامل تمیز کردن، مرتب سازی و تبدیل داده های خام به اطلاعات قابل استفاده است که کسب و کارها می توانند برای تصمیم گیری آگاهانه ارزیابی کنند. تخصص در این زمینه از علم داده می تواند به فرصت هایی در بخش های تجاری مانند مدیریت تجاری و تجزیه و تحلیل مالی منجر شود.

متخصصانی که در تجزیه و تحلیل داده ها تخصص دارند، اغلب به عنوان تحلیلگر داده اعتبار کسب می کنند که نشان دهنده تخصص تخصصی آنها در این زمینه است. علم داده همچنین شامل تجزیه و تحلیل و ارزیابی آماری است که از رویکردهای ریاضی برای تفسیر اطلاعاتی که تجزیه و تحلیل داده ها ارائه می دهد استفاده می کند.

مطالب مرتبط: چگونه یک تحلیلگر داده شویم: به علاوه مهارت ها و حقوق

مدیریت و مدیریت پایگاه داده

مدیریت و مدیریت پایگاه داده شامل فرآیندهای سازماندهی، ذخیره و استفاده از داده ها از سیستم های مبتنی بر رایانه است. به طور معمول، متخصصان در این زمینه سیستم های مدیریت پایگاه داده، از جمله رویه های ذخیره سازی و امنیتی برای دسترسی به داده ها را پیکربندی و نگهداری می کنند.

فرصت های شغلی برای این تخصص علم داده می تواند منجر به اعتبار در مدیریت پایگاه داده شود. مدیران پایگاه داده (DBA) طراحی، یکپارچه سازی و عملکرد سیستم های مدیریت پایگاه داده را مدیریت می کنند. متخصصان همچنین ممکن است در جنبه های امنیت داده مدیریت پایگاه داده تخصص داشته باشند که می تواند از توسعه مهارت در امنیت سایبری و برنامه های کاربردی مرتبط با آن پشتیبانی کند.

معماری شبکه

معماری شبکه تخصص دیگری است که می تواند فرصت های شغلی را در طیف وسیعی از بخش ها برای شما فراهم کند. در تجزیه و تحلیل کسب و کار، معماری شبکه برای ایجاد سرورها و پایگاه های داده ای که به خدمات آنلاین مانند پلتفرم های ابری متصل می شوند، ضروری است.

در هوش مصنوعی، متخصصان شبکه‌های عصبی مصنوعی ایجاد می‌کنند، جایی که ورودی‌های داده را در زیرساختی که سیستم‌های یادگیری عمیق و هوش مصنوعی کار می‌کنند، نظارت می‌کنند.

هوش مصنوعی

هوش مصنوعی یک تخصص گسترده است که کاربردهای بسیاری از حوزه‌های مختلف علم داده، از جمله اصول تحلیل داده‌ها، آمار و معماری شبکه را در بر می‌گیرد.

هوش مصنوعی بر استفاده از این اصول برای طراحی و ادغام سیستم‌های هوش مصنوعی برای اهداف مختلف در فناوری‌های تولید، فروش، بازاریابی و خدمات تمرکز دارد.

اگر به یادگیری ماشینی، رباتیک، محاسبات شناختی و یادگیری عمیق علاقه دارید، تخصص در هوش مصنوعی می تواند بسیاری از حرفه های متنوع را برای در نظر گرفتن و حمایت از پیشرفت شغلی شما در علم داده ارائه دهد.

بیشتر بخوانید: هوش مصنوعی چیست؟

فراگیری ماشین

یادگیری ماشین حوزه ای از هوش مصنوعی است که بر استفاده از تجزیه و تحلیل داده ها برای خودکارسازی فرآیندها در بسیاری از صنایع و کاربردهای فنی تمرکز دارد. دانشمندان داده‌ای که تخصص‌های یادگیری ماشین را دنبال می‌کنند اغلب پیشینه‌ای در تحلیل داده‌ها و آماری دارند، جایی که آنها سیستم‌های یادگیری ماشینی را ایجاد می‌کنند که با تعاملات انسانی کمی کار می‌کنند.

تخصص در یادگیری ماشین همچنین می تواند به شما فرصت ایجاد مهارت هایی را بدهد که می تواند منجر به تخصص بیشتر در سایر زمینه های هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی، مانند یادگیری عمیق و زیرساخت شبکه مصنوعی شود.

یادگیری عمیق

یادگیری عمیق زیر شاخه ای از یادگیری ماشین است که در آن سیستم های محاسباتی از داده ها و آمار برای بهبود عملکرد و قابلیت های یادگیری بدون دخالت انسان استفاده می کنند. این سیستم ها جزء لاینفک هوش مصنوعی هستند و تخصص یادگیری عمیق می تواند فرصت های شغلی شما را در این زمینه ها بیشتر گسترش دهد.

به عنوان مثال، سیستم‌های یادگیری عمیق بر شبکه‌های عصبی مصنوعی تکیه می‌کنند که از طریق ورودی‌های الگوریتمی که محاسباتی را ایجاد می‌کنند که رفتار و تفکر انسان را تقلید می‌کند، عمل می‌کنند. به دلیل پیچیدگی این عناصر، متخصصان متخصص در یادگیری عمیق اغلب در صنایعی مانند خرده فروشی، تولید، مهمان نوازی و مراقبت های بهداشتی مورد تقاضا هستند.

اطلاعات بزرگ

تجزیه و تحلیل داده های بزرگ یک تخصص علم داده است که تجزیه و تحلیل داده ها را در بخش بازاریابی دیجیتال اعمال می کند. متخصصان کلان داده بر جمع آوری داده ها از تجزیه و تحلیل بازاریابی برای شناسایی الگوها و روندهایی که می تواند برای کسب و کارها و برندها سودمند باشد، تمرکز می کنند.

دنبال کردن تخصص در تجزیه و تحلیل داده های بزرگ همچنین می تواند به شما کمک کند تا تخصص خود را در تجزیه و تحلیل بازاریابی و فروش بیشتر کنید و فرصت هایی را ایجاد کنید که می تواند به شما در پیشرفت شغلی کمک کند.

پردازش ابری

رایانش ابری به کسب و کارها و سازمان ها امکان ذخیره و دسترسی به داده ها از طریق اینترنت را می دهد. دانشمندان داده‌ای که در این زمینه تخصص دارند، مهارت‌های مدیریت پایگاه داده و تجزیه و تحلیل را برای طراحی، ایجاد و پیاده‌سازی پایگاه‌داده آنلاین، راه‌حل‌های سرور و شبکه به کار می‌گیرند.

این تخصص همچنین می تواند از توسعه شغلی در تجزیه و تحلیل تجاری و فناوری اطلاعات پشتیبانی کند، جایی که متخصصان پلتفرم های ابری را برای بهینه سازی استفاده از داده های تجاری مدیریت می کنند.

زبانهای برنامه نویسی

تخصص در زبان های برنامه نویسی خاص می تواند به شما کمک کند تا مجموعه مهارت های خود را ارتقا دهید و موقعیت خود را برای فرصت های اضافی در توسعه نرم افزار، مهندسی سیستم و سایر برنامه هایی که نیاز به استفاده از کد برنامه نویسی دارند، قرار دهید.

چندین زبان برنامه نویسی که دانشمندان داده اغلب در آنها تخصص دارند عبارتند از Python، C، C++، C#، SQL و Java. ارتقای اعتبار خود در یک یا چند زبان برنامه نویسی نیز می تواند به مدارک شما بیافزاید و تخصص شما را در علم داده و برنامه نویسی کامپیوتر بیشتر نشان دهد.

مطالب مرتبط: ۹ مورد از پرتقاضاترین زبان های برنامه نویسی

نکاتی برای انتخاب رشته علوم داده

هنگام انتخاب رشته تخصصی در علم داده به نکات زیر توجه کنید:

اهداف شغلی خود را ارزیابی کنید. 

هر تخصص علم داده را با اهداف شغلی خود مقایسه کنید تا مشخص کنید که هر تخصص چگونه از اهداف شما پشتیبانی می کند. به عنوان مثال، اگر هدف شما انتقال به تجزیه و تحلیل بازاریابی است، تخصص در تجزیه و تحلیل داده های بزرگ می تواند به پیشرفت شما در این زمینه کمک کند.

علایق خود را مشخص کنید. 

در نظر گرفتن جنبه‌هایی از علم داده که بیشتر مورد علاقه شماست، می‌تواند به شما در تعیین تخصصی که ممکن است برای شما بهترین باشد کمک کند. همسو کردن علایق خود با پیشرفت شغلی می تواند رضایت شغلی را نیز افزایش دهد.

مهارت های فعلی خود را مقایسه کنید. 

مهارت های فعلی خود را ارزیابی کنید و تخصص های علم داده را در نظر بگیرید که می تواند به شما در بهبود این مهارت ها کمک کند. آشنایی با برنامه های کاربردی جدید در حین پیشرفت مهارت ها می تواند به شما کمک کند تا به اهداف شغلی خود سریعتر برسید.

یک گواهینامه را در نظر بگیرید. 

گواهینامه های حرفه ای در تخصص علوم داده شما می تواند تخصص شما را به کارفرمایان بالقوه نشان دهد. صلاحیت های اضافی همچنین می تواند از پیشرفت شما در نقش های سطح بالاتر در مدیریت یا رهبری دپارتمان حمایت کند.

نیازهای حقوقی خود را ارزیابی کنید. 

همچنین مهم است که انتظارات حقوقی خود را برای دنبال کردن تخصص های پیشرفته در نظر بگیرید. درک پتانسیل درآمد شما می تواند تضمین کند که سرمایه گذاری شما در زمینه جدید شما می تواند سطح درآمد مورد نظر شما را فراهم کند.

در مورد نقش های شغلی تحقیق کنید.

به دنبال موقعیت هایی باشید که به تخصص های مختلف علوم داده مربوط می شوند تا بینش بیشتری در مورد مهارت ها و صلاحیت هایی که کارفرمایان بیشتر به دنبال آن هستند به دست آورید. این اطلاعات می‌تواند به شما کمک کند تا مشخص کنید کدام تخصص‌ها تقاضای بیشتری دارند.

مزایای دنبال کردن تخصص علوم داده چیست؟

علم داده حوزه وسیعی با کاربردهای فراوان است. استفاده روزافزون از علم داده در بسیاری از صنایع به این معنی است که با تغییر نیازهای کسب و کار، نقش‌های کلی علم داده می‌تواند تخصصی‌تر شود.

بنابراین، تخصص در یک زیر شاخه در علم داده می تواند از پیشرفت شغلی حمایت کند و فرصت های شغلی متنوعی را برای شما فراهم کند. چندین مزیت تخصصی شدن به جای تعمیم در علم داده را در نظر بگیرید:

فرصت های شغلی اضافی:

تخصص در زمینه هایی مانند یادگیری ماشین یا محاسبات ابری می تواند دسترسی بیشتری به فرصت های شغلی در طیف گسترده ای از صنایع فراهم کند. همانطور که کسب و کارها و سازمان ها راه حل های داده ای بیشتری را در فرآیندهای روزمره خود ادغام می کنند، متخصصان متخصص می توانند به فرصت های بیشتری برای پیشرفت شغل خود دسترسی داشته باشند.

فرصت‌های توسعه:

دنبال کردن تخصص در علم داده نیز برای توسعه مهارت‌های جدیدی که نقش شما را پشتیبانی می‌کند، مفید است. برای مثال، پیشرفت در یادگیری ماشینی می‌تواند به شما این فرصت را بدهد که مجموعه‌ای از مهارت‌های تخصصی را توسعه دهید که می‌تواند در مشاغل دیگر نیز مفید باشد.

کمک به نوآوری:

علم داده و زیرشاخه های آن اغلب به متخصصان نیاز دارند تا راه حل های نوآورانه را برای مسائل مربوط به داده ها در تعدادی از صنایع در حال رشد بیابند و به کار گیرند. مشارکت در راه حل های نوآورانه و توسعه روش های جدید مدیریت و تجزیه و تحلیل داده ها برای پیشرفت شغلی مفید است. و تحولات جدید در این زمینه.

مدارک پیشرفته: 

یکی دیگر از مزایای تخصص، توانایی اضافه کردن به مدارک فعلی شماست. به عنوان مثال، بسیاری از رشته‌های تخصصی علوم داده گواهینامه‌ها را اعطا می‌کنند، که می‌تواند قابلیت استخدام شما را بیشتر کند.