۱۵ مهارت برتر برای دانشمندان داده (با وظایف شغلی)

شرکت ها مقادیر زیادی داده در مورد رفتار مشتری، روند بازار، هزینه های عملیاتی و سایر اجزای قابل اندازه گیری عملیات تجاری جمع آوری می کنند. آنها اغلب دانشمندان داده را استخدام می کنند تا با استفاده از مهارت های فنی و تحلیلی، بینش های تجاری را در آن داده ها بیابند. اگر علاقه مند به تبدیل شدن به یک دانشمند داده هستید، یادگیری مهارت های کلیدی آنها می تواند به شما کمک کند تصمیم بگیرید که آیا این مسیر شغلی مناسبی برای شما است یا خیر.

در این مقاله از ایوسی، دانشمندان داده را تعریف کرده و ۱۵ مهارت رایج را که آنها برای دستیابی به اهداف حرفه ای خود استفاده می کنند، شرح می دهیم.

دانشمند داده چیست؟

دانشمندان داده متخصصان فناوری اطلاعات (IT) هستند که حجم وسیعی از داده ها را برای یک شرکت یا سازمان دیگر جمع آوری، سازماندهی و تجزیه و تحلیل می کنند. اطلاعاتی که آنها جمع آوری می کنند ممکن است به صنعت یا ماموریت شرکت بستگی داشته باشد.

برای مثال، یک دانشمند داده که برای یک شرکت رسانه‌های اجتماعی کار می‌کند، ممکن است رفتار کاربر، نرخ کلیک و روند عضویت را تجزیه و تحلیل کند تا بفهمد برند در برابر رقبا چگونه عمل می‌کند. به طور معمول، دانشمندان داده در یک بخش فناوری اطلاعات کار می کنند، اما ممکن است از هر بخش در شرکت، از جمله فروش، عملیات و خدمات مشتری پشتیبانی کنند.

در اینجا برخی از مسئولیت های رایج برای دانشمندان داده آورده شده است:

• تصمیم گیری در مورد منابع داده در تجزیه و تحلیل ها

• ساخت الگوریتم برای جمع آوری داده ها

• تمیز کردن و استاندارد کردن داده ها

• شناسایی روندها در داده ها

• ایجاد گزارش در مورد روند داده ها

• ارائه توصیه هایی به رهبران شرکت و سایر ذینفعان

بیشتر بخوانید:  ۱۱ نوع شغل در داده های بزرگ

مهارت های سخت دانشمند داده

دانشمندان داده از طیف گسترده ای از مهارت های سخت استفاده می کنند، که توانایی های فنی است که در برنامه های آموزشی یا از طریق تجربه کاری یاد می گیرند. این توانایی ها به آنها در پردازش داده ها و شناسایی روندها کمک می کند. در اینجا ۱۱ مهارت سختی که یک دانشمند داده ممکن است داشته باشد آورده شده است:

۱. رایانش ابری

رایانش ابری فرآیند ذخیره سازی داده ها در فضای ابری است که مجموعه ای از منابع ذخیره سازی اینترنتی است. شرکت ها از محاسبات ابری استفاده می کنند زیرا ذخیره سازی ابری معمولاً در مقایسه با سایر گزینه های ذخیره سازی داده ارزان و ایمن است. ابر مکانی را برای دانشمندان داده برای نگهداری، بازیابی و اشتراک گذاری داده ها فراهم می کند. از آنجایی که بسیاری از شرکت‌ها از محاسبات ابری برای سرورها، ذخیره‌سازی و پایگاه‌های داده خود استفاده می‌کنند، دانشمندان داده از مهارت‌های خود برای حرکت در فضای مجازی مشترک خود استفاده می‌کنند.

بیشتر بخوانید:  رایانش ابری چیست؟ (با اطلاعات استفاده و مزایا)

۲. آمار و احتمال

در هسته خود، علم داده شامل کار با الگوریتم ها، سیستم ها و فرآیندها برای به دست آوردن بینش در مورد داده ها است. دانشمندان داده از دانش آمار و احتمالات خود برای پیش بینی نحوه عملکرد داده های مختلف و ارائه توصیه هایی به تیم رهبری شرکت خود بر اساس اطلاعات موجود استفاده می کنند.

با مهارت در آمار و احتمال، دانشمندان داده می توانند روندها را پیش بینی کنند و پیش بینی ها را توسعه دهند، ناهنجاری های موجود در مجموعه داده ها را کشف کنند، بین دو نقطه در داده ها رابطه برقرار کنند و نقاط داده گمشده را درون یابی کنند.

مطالب مرتبط:  ریاضی در مقابل آمار: تفاوت چیست؟

۳. ریاضیات پیشرفته

همراه با آمار، دانشمندان داده از حساب چند متغیره و جبر خطی برای انجام کار خود استفاده می کنند. آنها از حساب دیفرانسیل و انتگرال برای ساخت مدل های یادگیری ماشین استفاده می کنند و همچنین ممکن است با مشتقات، تابع هزینه، نمودار، گرادیان و جبر کار کنند. هنگام کار با ریاضیات پیشرفته، دانشمندان داده می‌توانند از ابزارهایی برای کمک به انجام محاسبات استفاده کنند، بنابراین دانستن اصول حساب و جبر و نحوه تأثیرگذاری بر گزارش‌های خود اهمیت بیشتری پیدا می‌کند.

۴. یادگیری ماشینی

یادگیری ماشینی هوش مصنوعی است که دانشمندان داده از آن برای یافتن الگوها در داده ها و انجام محاسبات پیچیده استفاده می کنند. این ابزار به رفع برخی از مسئولیت هایی که دانشمندان داده دارند کمک می کند و به جلوگیری از خطای انسانی کمک می کند.

زمانی که دانشمندان داده مجموعه‌های بسیار بزرگی از داده‌ها را برای کار با آن‌ها داشته باشند، ارزش بیشتری دارد، زیرا یادگیری ماشینی می‌تواند الگوریتم‌ها و مدل‌های قابل اجرا را توسعه دهد و به دانشمندان داده اجازه می‌دهد داده‌ها را در زمان واقعی تجزیه و تحلیل کنند. بسیاری از دانشمندان داده می آموزند که چگونه از یادگیری ماشینی از طریق دوره های تحصیلات تکمیلی پیشرفته یا برنامه های صدور گواهینامه استفاده کنند.

بیشتر بخوانید:  راهنمای یادگیری ماشین و هوش تجاری

۵. ابزار تجسم داده ها

دانشمندان داده از ابزارهای تجسم داده برای ترجمه اطلاعات و داده ها به تصاویری مانند نقشه های رابطه، نمودارهای سه بعدی، نمودارهای میله ای، هیستوگرام، نمودارهای خطی و نمودارهای دایره ای استفاده می کنند. آنها ممکن است این منابع را ایجاد کنند تا به خود کمک کنند تا گزارش داده های خود را بهتر و از منظر دیگری درک کنند، یا جزئیاتی را به شرکای خود ارائه دهند که اطلاعاتی را از داده ها درخواست کرده اند. با ابزارهای تجسم داده، برای دانشمندان داده آسان تر است که هر گونه روند، الگو و نقاط دور از داده را در یک مجموعه ببینند.

بیشتر بخوانید:  ۵ شغل برای تجسم داده ها (به علاوه مهارت)

۶. زبان های پرس و جو

زبان پرس و جو یک زبان رایانه ای است که دانشمندان داده از آن برای پرسش در مورد پایگاه های داده و اطلاعاتی که در اختیار دارند استفاده می کنند. رایج ترین زبان پرس و جو زبان پرس و جو ساخت یافته (SQL) است. استفاده از این زبان به دانشمندان داده اجازه می دهد تا به سرعت داده ها را بازیابی کرده و از آنها برای ایجاد راه حل برای یک موضوع خاص یا پاسخ به سؤالات خاص استفاده کنند. در حالی که دانشمندان داده ممکن است زبان های جستجوی دیگری را نیز بدانند، SQL اغلب زبانی است که کارفرمایان از نامزدهای شغلی انتظار دارند.

مطالب مرتبط:  انواع زبان های پایگاه داده و کاربرد آنها (به همراه مثال ها)

۷. مدیریت پایگاه داده

در حالی که بسیاری از شرکت ها هم مدیران پایگاه داده و هم دانشمندان داده دارند ، این دومی ممکن است برخی از مدیریت پایگاه داده را در کار روزانه خود انجام دهد. دانستن مفاهیم اولیه مدیریت پایگاه داده می تواند به دانشمند داده کمک کند تا اطلاعات را از پایگاه های داده شرکت با سرعت بیشتری بازیابی کند. ابزارها و سیستم های مدیریت پایگاه داده های مختلفی وجود دارد که دانشمندان داده ممکن است با آنها آشنا شوند تا بتوانند با شرکت های مختلف برای ذخیره، به روز رسانی و خواندن داده ها از سیستم های خود همکاری کنند.

مرتبط: انواع مختلف مدیریت پایگاه داده چیست؟

۸. کدنویسی پایتون

پایتون یک زبان برنامه نویسی منبع باز است که دانشمندان داده از آن برای دستکاری داده ها و درک بیشتر آن ها استفاده می کنند. پایتون به خوبی با یادگیری ماشین و سایر ابزارهای هوش مصنوعی همگام‌سازی می‌شود تا داده‌ها را در قالبی قابل هضم ارائه دهد که حتی دانشمندان داده‌های تازه کار بتوانند از آن استفاده کنند. دانشمندان داده ممکن است یاد بگیرند که از پایتون در کلاس های برنامه نویسی کامپیوتر در مسیر تحصیلی خود یا با گذراندن دوره های گواهینامه اضافی در این موضوع استفاده کنند.

بیشتر بخوانید:  نحوه یادگیری پایتون (تعریف، مراحل، نکات و سوالات متداول)

۹. مایکروسافت اکسل

در حالی که راه های پیچیده تری برای تشکیل فهرست داده ها وجود دارد، مایکروسافت اکسل یک برنامه اساسی است که دانشمندان داده می توانند از آن استفاده کنند. با اکسل، دانشمندان داده می توانند یک پایگاه داده با برچسب های سفارشی ایجاد کنند، داده ها را مرتب و فیلتر کنند و جداول را با توابع محاسبه تشکیل دهند. آنها همچنین می توانند از Excel برای صادرات داده ها به بسیاری از برنامه های دیگر استفاده کنند.

مرتبط:  سوالات متداول در مورد گواهینامه های Microsoft Office (با مثال)

۱۰. برنامه نویسی R

R یک زبان برنامه نویسی منبع باز با کاربردهای آماری بسیاری است که آن را به ویژه در کار یک دانشمند داده ارزشمند می کند. آنها می توانند از این زبان برای ساخت ابزارهایی استفاده کنند که با برنامه های مختلف ادغام می شوند و داده ها را از منابع مختلف جمع آوری می کنند.

استفاده از R به یک دانشمند داده اجازه می دهد تا داده ها را تجزیه و تحلیل کند، روندها را شناسایی کند، تجسم هایی را شامل نقاط داده یا گروه بندی ایجاد کند و داده های آینده را پیش بینی کند. مانند سایر زبان‌های برنامه‌نویسی، R در برنامه‌های درجه علوم کامپیوتر مشخص می‌شود، اما یک دانشمند داده نیز می‌تواند با گذراندن دوره گواهینامه استفاده از این زبان را بیاموزد.

بیشتر بخوانید:  نحوه یادگیری R در ۴ مرحله (با تعریف و مزایا)

۱۳. جدال داده ها

یکی دیگر از مهارت‌هایی که بسیاری از دانشمندان داده دارند، جدال داده‌ها است، که فرآیند پاکسازی داده‌های خام، حذف نقاط پرت، تغییر مقادیر تهی و تبدیل داده‌ها به قالبی است که می‌توانند در برنامه‌های مختلف از آن استفاده کنند.

دانستن اینکه چگونه داده‌ها را به هم بزند به دانشمند داده اجازه می‌دهد تا از اطلاعات منابع مختلف استفاده کند، حتی اگر نقاط داده فرمت‌های متفاوتی داشته باشند. با استفاده از کشمکش داده ها، یک دانشمند داده می تواند حجم وسیعی از داده ها را به ابزارهای تحلیلی ارسال کند، که می تواند به آنها در شناسایی روندها در اطلاعات کمک کند.

مطالب مرتبط: ۸ مهارت برتر برای تبدیل شدن به یک مهندس داده (با نکات)

مهارت های نرم دانشمند داده

در کنار مهارت های سخت یا فنی، دانشمندان داده از مهارت های نرم برای دستیابی به اهداف حرفه ای خود استفاده می کنند. مهارت‌های نرم ویژگی‌های شخصی هستند، مانند ارتباط و انعطاف‌پذیری، که به متخصصان کمک می‌کند تا به طور مؤثر با دیگران کار کنند و بار کاری خود را مدیریت کنند. در اینجا چهار مورد از مهارت های نرم برتر برای دانشمندان داده آورده شده است:

۱. استقلال

یکی از مهم ترین مهارت های نرم برای دانشمندان داده، توانایی کار با حداقل نظارت است. بسیاری از وظایف کلیدی یک دانشمند داده، مانند ساخت مدل‌های یادگیری ماشین، تجزیه و تحلیل منابع داده‌ها و ایجاد گزارش‌ها، شامل کارهای فردی زیادی است. دانشمندان داده که به طور مداوم به طور مستقل ضرب الاجل های خود را رعایت می کنند، ممکن است پیشرفت در حرفه خود را آسان تر کنند، زیرا استقلال یک ویژگی کلیدی رهبری در بسیاری از صنایع است.

مرتبط: آزادی پرواز: راهنمای موفقیت در دستیابی به استقلال شخصی و حرفه ای

۲. ارتباطات

در حالی که دانشمندان داده اغلب وظایف جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده های خود را به طور مستقل انجام می دهند، آنها اغلب با همکاران و سایر افراد تعامل دارند. اطلاعاتی که آنها جمع آوری و تجزیه و تحلیل می کنند اغلب به سایر بخش ها کمک می کند تا کارآمدتر کار کنند، بنابراین دانشمند داده معمولاً یافته های خود را با کارمندان بخش هایی که پشتیبانی می کنند به اشتراک می گذارد.

به عنوان مثال، یک دانشمند داده برای یک شرکت انجام ممکن است داده‌های مربوط به روند سفارش را تجزیه و تحلیل کند تا جهش در تجارت آنلاین را پیش‌بینی کند. پس از تکمیل تجزیه و تحلیل خود، آنها ممکن است با تیم عملیات ملاقات کنند تا توضیح دهند که داده ها در مورد روند سفارش آینده چه چیزی را نشان می دهد.

۳. مدیریت پروژه

دانشمندان داده ممکن است از مهارت های مدیریت پروژه خود برای رهبری پروژه های استراتژیک که شامل مدیریت داده ها هستند استفاده کنند. مهارت های مدیریت پروژه تضمین می کند که تیم های پروژه به اهداف خود دست می یابند، ضرب الاجل ها را رعایت می کنند و در حد بودجه خود باقی می مانند. بسته به پیشینه خود، یک دانشمند داده ممکن است این مهارت ها را از طریق تجربه کاری یا با گذراندن دوره ای در مدیریت پروژه توسعه دهد.

بیشتر بخوانید:  نحوه بهبود مهارت های مدیریت پروژه (با نکات اضافی)

۴. تفکر تحلیلی

نیاز یک دانشمند داده به تفکر تحلیلی فراتر از ارزیابی داده ها است. آنها ممکن است از توانایی خود در تفکر تحلیلی برای ایجاد سیستم های مدیریت داده و انتخاب محصولات نرم افزاری مناسب برای نیازهای خود استفاده کنند. تفکر تحلیلی همچنین می‌تواند به دانشمند داده اجازه دهد تا مشکلات در فرآیندهای جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها را حل کند و به آنها امکان می‌دهد داده‌های مرتبط‌تری را جمع‌آوری کرده و روندها را با دقت بیشتری شناسایی کنند.