به دنیای هیجانانگیز علم داده (Data Science) خوش آمدید! اگر شما هم به دنبال کشف اسرار پنهان در دادهها، تبدیل شدن به یک دانشمندِ دادهی (Data Scientist) موفق و بهرهگیری از قدرت بیپایان اطلاعات برای تصمیمگیریهای هوشمندانه هستید، جای درستی آمدهاید. این راهنمای جامع، از تسلط بر پایتون و R تا درک اهمیت پاکسازی دادهها و تجسم آنها، همهی آنچه را که برای موفقیت در این مسیر نیاز دارید پوشش میدهد. در این مقاله، شما نه تنها با ابزارها و تکنیکهای ضروری علم داده یا دیتا ساینس آشنا خواهید شد، بلکه با آخرین روندها و پیشرفتهای این حوزه نیز بهروز میشوید. با هامیا ژورنال همراه شوید تا به دنیای شگفتانگیز علم داده و دانشمند داده یا دیتا ساینتیست شدن قدم بگذارید و از فرصتهای بینهایتی که این حرفه ارائه میدهد بهرهمند شوید.
فهرست مطالب
- علم داده چیست؟
- چرا علم داده؟
- یک دانشمند داده چه میکند؟
- چرا یک دانشمند داده شویم؟
- مهارتهای مورد نیاز برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده
- مقایسه دانشمند داده و تحلیلگر داده
- میانگین حقوق یک دانشمند داده
- نقشه راه علم داده [۲۰۲۴]
- 1) ریاضیات
- 2) احتمالات
- 3) آمار
- 4) برنامه نویسی
- 5) یادگیری ماشین (Machine Learning)
- 6) یادگیری عمیق (Deep Learning)
- 7) مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
- 8) پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing)
- 9) ابزارهای تجسم داده (Data Visualization Tools)
- 10) استقرار (Deployment)
- سایر موارد برای یادگیری
- به تمرین ادامه دهید
- نقشه راه علم داده: مسیرهای آموزشی
- نتیجهگیری
- پرسشهای متداول در مورد علم داده
علم داده چیست؟
علم داده، یک حوزهی مطالعاتی است که از روشهای علمی، فرایندها، الگوریتمها و سیستمها برای استخراج دانش و بینش از دادههای ساختاریافته و غیرساختاریافته بهره میگیرد. این علم با تلفیق رشتههای مختلفی همچون آمار (statistics)، یادگیری ماشین (machine learning)، تحلیل داده (data analysis) و تجسم داده (visualization)، به کشف الگوهای پنهان، روندها و همبستگیها در دادهها میپردازد. امروزه علم داده نقشی حیاتی در تصمیمگیری، پیشبینی و حل مسئله در سرتاسر صنایع ایفا میکند و موجب نوآوری و توانمندسازی سازمانها برای اتخاذ تصمیمات مبتنی بر داده میشود.
بهطور خلاصه میتوان گفت علم داده شامل موارد زیر است:
- آمار، علوم کامپیوتر، ریاضیات
- پاکسازی و فرمتبندی دادهها
- تجسم دادهها

محبوبیت علم داده در دنیای امروز بر کسی پوشیده نیست؛ در محافل بسیاری از دیتا ساینس و دانشمندان داده سخن به میان میآید و در سالیان اخیر در صنایع مختلف، بازار کار بسیاری برای متخصصان در این حوزه بوجود آمده است. با این اوصاف همچنان سوالاتی در این مورد مطرح است که بهتر است به آنها پاسخ دهیم؛ سوالاتی مانند: چرا علم داده؟ چگونه شروع کنیم؟ از کجا شروع کنیم؟ چه موضوعاتی را باید پوشش دهیم؟ و غیره. آیا نیاز است تا تمامی مفاهیم را از کتابها بیاموزید یا اینکه سراغ آموزشهای آنلاین بروید یا با انجام پروژههای مرتبط، علم داده را فرا بگیرید؟ در این مقاله به بحث در مورد تمامی این موارد به صورت جزئی خواهیم پرداخت.
چرا علم داده؟
پیش از آنکه به سراغ نقشه راه جامع علم داده برویم، باید هدفی روشن در ذهن داشته باشید که چرا میخواهید علم داده را فرا بگیرید. آیا به خاطر عبارت “جذابترین شغل قرن بیست و یکم” است؟ آیا به خاطر پروژههای آکادمیک دانشگاهی است؟ یا برای حرفهی بلندمدت خود آن را در نظر دارید؟ یا اینکه میخواهید مسیر شغلی خود را به دنیای دانشمندی داده تغییر دهید؟ اولین کاری که باید انجام دهید، پاسخ دادن به این سوالات است؛ پس ابتدا هدفی شفاف برای خود تعیین کنید.
چرا میخواهید علم داده را یاد بگیرید؟ به عنوان مثال، اگر میخواهید برای پروژههای آکادمیک دانشگاهی خود دیتا ساینس را بیاموزید، تنها یادگیری مبانی علم داده برای شما کفایت میکند. به همین ترتیب، اگر میخواهید برای خود شغلی بلندمدت در این زمینه بسازید، باید موارد پیشرفته و حرفهای را نیز فرا بگیرید و همهی پیشنیازها را با جزئیات بیاموزید. بنابراین، دلیل یادگیری علم داده به شما بستگی دارد و تصمیمی است که خودتان باید بگیرید.
یک دانشمند داده چه میکند؟
یک دانشمند داده، دادههای پیچیده را برای هدایت تصمیمات تجاری جمعآوری و تحلیل میکند. آنها دادهها را جمعآوری، پاکسازی و کاوش میکنند، مدلهای یادگیری ماشین را توسعه میدهند و آنها را برای استفاده در دنیای واقعی مستقر میکنند.
دانشمندان داده همچنین مدلها را پایش و نگهداری میکنند، یافتهها را به ذینفعان غیرفنی (کسانی که تخصص فنی در این باب ندارند) منتقل کرده و برای همراستا شدن با اهداف سازمانی که در آن فعالیت میکنند، با تیمهای مختلف درون سازمان همکاری میکنند.
چرا یک دانشمند داده شویم؟
در چشمانداز جهانی، داده همانند نفت خام در عصر جدید است که موتور محرک نوآوری و بازتعریف کنندهی صنایع در دنیای امروزی به شمار میرود. سازمانها، تشنهی متخصصان ماهری هستند که بتوانند از این اقیانوس وسیع اطلاعات، بینش و دانش استخراج کنند و اینجاست که دانشمندان داده نقش حیاتی ایفا میکنند.
تقاضای بالا
- اداره آمار کار ایالات متحده (US Bureau of Labor Statistics) پیشبینی میکند که فرصتهای شغلی برای دانشمندان داده با رشدی ۲۳ درصدی (از سال ۲۰۲۰ تا ۲۰۳۰) روبرو شود که رقمی فراتر از متوسط است.
- روندهای مشابه جهانی نیز حاکی از افزایش چشمگیر تقاضا برای متخصصان در این حوزه است.
حقوقهای بالا
- حقوق و پاداشهای قابل توجهی برای این تخصص در همه جای جهان وجود دارد؛ به گونهای که دانشمندان داده در ایالات متحده سالانه بیش از ۱۲۰ هزار دلار درآمد کسب میکنند.
تاثیرگذاری
- تاثیر ملموس بر جامعه: توسعه الگوریتمهایی برای تشخیص بیماریها، بهینهسازی شبکههای برق یا پیشبینی بلایای طبیعی و کارهای دیگر از این قبیل میتواند تاثیر بسیاری بر بهزیستی و رفاه جوامع بشری بگذارد.
مهارتهای مورد نیاز برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده
معمولا دانشمندان داده از پیشینههای تحصیلی و تجربی مختلفی میآیند و اکثر آنها باید در چهار حوزهی کلیدی مهارت داشته باشند و در حالت ایدهآل، بر آنها تسلط پیدا کنند.
- دانش حوزهی تخصصی
- مهارتهای ریاضی
- علوم کامپیوتر
- مهارتهای ارتباطی (مهارتهای نرم)
دانش حوزهی تخصصی (Domain Knowledge)
بسیاری از افراد تصور میکنند دانش حوزهی تخصصی در علم داده مهم نیست؛ در حالی که این امر بسیار با اهمیت است. بیایید مثالی بزنیم: اگر میخواهید یک دانشمند داده در بخش بانکداری شوید و اطلاعات بیشتری دربارهی حوزهی بانکداری مانند تجارت سهام، امور مالی و غیره داشته باشید، این امر برای شما بسیار مفید خواهد بود و بانک نیز به چنین متقاضیانی نسبت به یک متقاضی معمولی اولویت بیشتری خواهد داد. علم داده تقریبا در انواع حوزهها و صنایع کاربرد دارد، برای موفقیت در این زمینه، باید در حوزهای که میخواهید در آن به عنوان یک دانشمند داده فعالیت کنید، تخصص داشته باشید.
مهارتهای ریاضی (Math Skills)
جبر خطی، حساب چندمتغیره و تکنیکهای بهینهسازی، سه مورد از مهمترین مهارتهای ریاضیاتی در حوزهی دیتا ساینس هستند؛ چرا که به درک الگوریتمهای مختلف یادگیری ماشین، که نقش مهمی در علم داده ایفا میکنند، کمک میکنند. به طور مشابه، درک آمار به عنوان بخشی از تحلیل دادهها (Data Analysis) بسیار حائز اهمیت است. احتمالات نیز برای آمار بسیار مهم است و پیشنیازی برای تسلط بر یادگیری ماشین به شمار میرود.
علوم رایانه (Computer Science)
در علوم کامپیوتر موارد بسیار بیشتری برای یادگیری وجود دارد. اما در زمینهی زبانهای برنامه نویسی، یکی از سوالات اصلی که مطرح میشود این است:
برای علم داده پایتون یا R ؟
برای انتخاب زبان برنامه نویسی در حوزهی علم داده دلایل مختلفی وجود دارد، زیرا هر دو زبان دارای مجموعهای غنی از کتابخانهها برای پیادهسازی الگوریتمهای پیچیدهی یادگیری ماشین، تجسم داده و پاکسازی دادهها هستند. تسلط بر هر دوی این زبانها میتواند به عنوان یک دانشمند داده، امتیاز ویژهای در حرفهی شما ایجاد کند.
علاوه بر زبان برنامه نویسی، دیگر مهارتهای علوم رایانهای که باید بیاموزید عبارتند از:
- اصول ساختار داده و الگوریتم
- پایگاه داده / SQL
- دیتابیس MongoDB
- لینوکس
- گیت (Git)
- محاسبات توزیعشده (Distributed Computing)
- یادگیری ماشین و یادگیری عمیق و غیره.
مهارتهای ارتباطی
این مهارت شامل هر دو نوع ارتباط نوشتاری و شفاهی میشود. در یک پروژهی علم داده، پس از اتمام تحلیل، باید نتایج آن تحقیقات به دیگران منتقل شود. گاهی اوقات این انتقال به صورت یک گزارش برای رئیس یا تیم شما در محل کار خواهد بود. در مواقع دیگر ممکن است مقالهای برای یک وبلاگ باشد و اغلب اوقات به صورت ارائهای برای گروهی از همکاران درنظر گرفته میشود.
به هر حال، یک پروژهی دیتا ساینس، همیشه شامل نوعی انتقال یافتههای پروژه است. بنابراین برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده، داشتن مهارتهای ارتباطی ضروری است.
منابع یادگیری
منابع و ویدیوهای فراوانی به صورت آنلاین در دسترس هستند و برای کسی که میخواهد همهی مفاهیم را یاد بگیرد، انتخاب نقطه شروع میتواند گیجکننده باشد. در ابتدا، به عنوان یک فرد مبتدی، اگر با انبوهی از مفاهیم، احساس سردرگمی کردید، نترسید و یادگیری را متوقف نکنید. صبور باشید، کاوش کنید و به مسیر خود متعهد بمانید. در ادامهی این مقاله، نقشهی راهی برای شروع و ادامهی مسیر دیتا ساینس و دانشمند داده شدن برای هر کسی که به این حوزه علاقهمند است ترسیم میشود تا به شما کمک کند با دیدی بازتر در این مسیر قدم بگذارید و آن را ادامه دهید.
مقایسه دانشمند داده و تحلیلگر داده
ابتدا بهتر است خلاصهای از تفاوتهای کلیدی میان دانشمندان داده (Data Scientist’s) و تحلیلگران داده (Data Analyst’s) را بدانیم:
ویژگی | دانشمند داده (Data Scientist) | تحلیلگر داده (Data Analyst) |
دامنه | تمرکز گستردهتر: یادگیری ماشین، مدلسازی پیشبینی | تمرکز: تجزیه و تحلیل داده و ارائه بینش |
تمرکز | کشف الگوها و پیشبینی روندها | خلاصهسازی دادههای تاریخی، ارائه بینش |
مسئولیتها | فرآیندهای انتها به انتها، مدلهای پیچیده | تسلط بر ابزارها، روشهای آماری و گزارشدهی |
ابزار | پیشرفته: یادگیری ماشین، پایتون/R | ابزار: اکسل، تبلو، پاور بی آی |
انواع دادهها | دادههای ساختاریافته، غیرساختاریافته، مجموعه دادههای بزرگ | عمدتاً دادههای ساختاریافته، مجموعههای کوچکتر مقطعی |
نتیجه | استخراج بینشهای عملیاتی و حل مشکلات پیچیده | خلاصهسازی داده و ارائه بینش برای تصمیمگیری |
همپوشانی | برخی همپوشانی وجود دارد و تحلیلگران در مراحل اولیه مشارکت میکنند | نقشهای متمایز، با پتانسیل همکاری |
مقایسه بین نقشهای دانشمند داده و تحلیلگر داده، بر دامنهی وسیعتر و مسئولیتهای دانشمندان داده در پیشبینی روندها و حل مشکلات پیچیده تأکید میکند. برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده، داشتن پیشینهی تحصیلی قوی، مهارتهای اساسی در برنامه نویسی و آمار، تجربهی عملی از طریق پروژهها و یادگیری مستمر ضروری است.
میانگین حقوق یک دانشمند داده
میانگین حقوق یک دانشمند داده بسته به چند عامل از جمله تجربه, موقعیت مکانی و مجموعهی مهارتی متغیر است. با این حال، به طور کلی این یک حرفهی پردرآمد با چشمانداز رشد قوی محسوب میشود. در ادامه به جزئیات بیشتری در این زمینه میپردازیم:
میانگین جهانی
میانگین حقوق سالانهی جهانی برای یک دانشمند داده حدود ۱۰۰,۰۰۰ دلار آمریکا است. (منبع: Glassdoor)
ایالات متحده
در ایالات متحده، میانگین حقوق سالانهی یک دانشمند داده 123,039 دلار آمریکا است. (منبع: Indeed )
طبق آمار ادارهی کار ایالات متحده (BLS)، میانهی حقوق در این حوزه 108,020 دلار آمریکا میباشد. (منبع: BLS)
دانشمندان دادهی تازهکار میتوانند انتظار درآمدی حدود 91,000 دلار آمریکا داشته باشند، در حالی که دانشمندان دادهی باتجربه با مهارتهای تخصصی میتوانند بیش از 141,000 دلار آمریکا درآمد کسب کنند. (منبع: Glassdoor)
عواملی که بر حقوق تاثیرگذارند
چندین عامل ممکن است بر حقوق شما به عنوان یک دانشمند داده تأثیر بگذارند:
- تجربه: همانطور که در مورد اکثر مشاغل صادق است، تجربهی کاری نقش مهمی در تعیین حقوق یک دانشمند داده ایفا میکند. هر چه تجربه بیشتری داشته باشید، پتانسیل درآمد شما بالاتر خواهد بود.
- موقعیت مکانی: حقوق دانشمندان داده در قطبهای اصلی فناوری مانند سانفرانسیسکو و نیویورک نسبت به شهرهای کوچکتر یا مناطق روستایی بیشتر است. همین تفاوت در مورد کشورهای پیشرفته و در حال توسعه نیز صادق است.
- مهارتها و تخصص: دانشمندان دادهای که دارای مهارتهای تخصصی در زمینههایی مانند یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی یا زبانهای برنامه نویسی خاص هستند، میتوانند حقوق بالاتری دریافت کنند.
- اندازه و نوع شرکت: شرکتهای فناوری بزرگ و استارتآپها ممکن است ساختارهای حقوقی و بستههای مزایای متفاوتی ارائه دهند.
نقشه راه علم داده [۲۰۲۴]
این نقشه راه حرفهای در علم داده، مسیری ساختاریافته برای تسلط بر مفاهیم و مهارتهای حیاتی مورد نیاز برای موفقیت در این حوزه را تا جای امکان ارائه میکند. به خاطر داشته باشید که علم داده حوزهای بسیار پویاست، بنابراین همگام ماندن با روندها و فناوریهای روز، کلیدی است. کسب تجربه در دنیای واقعی از طریق پروژهها و کارآموزیها، میتواند مهارتها و اعتبار شما را به عنوان یک دانشمند داده تقویت کند. این نقشه راه را دنبال کنید، به طور مداوم یاد بگیرید و برای یک مسیر پربار در علم داده، با پیشرفتهای زمینههای مختلف سازگار شوید.

1) ریاضیات
مهارتهای ریاضی بسیار مهم هستند زیرا به ما در درک الگوریتمهای مختلف یادگیری ماشین که نقش مهمی در علم داده ایفا میکنند، کمک میکنند.
بخش ۱:
- جبر خطی
- هندسه تحلیلی
- ماتریس
- حساب برداری
- بهینهسازی
بخش ۲:
- رگرسیون
- کاهش ابعاد
- برآورد چگالی
- طبقهبندی
2) احتمالات
احتمال نیز برای آمار اهمیت ویژهای دارد و پیشنیازی برای تسلط بر یادگیری ماشین به شمار میرود.
- متغیر تصادفی تکبعدی
- تابع یک متغیر تصادفی
- توزیع احتمال مشترک
- توزیع گسسته
- دو جملهای (پایتون | R)
- برنولی
- هندسی و غیره
- توزیع پیوسته
- یکنواخت
- نمایی
- گاما
- توزیع نرمال (پایتون | R)
3) آمار
درک آمار به عنوان بخشی از تحلیل دادهها بسیار با اهمیت است.
- توصیف دادهها
- نمونههای تصادفی
- توزیع نمونهگیری
- برآورد پارامتر
- آزمون فرضیه (پایتون | R)
- آنالیز واریانس (ANOVA) (پایتون | R)
- مهندسی قابلیت اطمینان (Reliability Engineering)
- فرآیند تصادفی
- شبیهسازی رایانهای
- طراحی آزمایش
- رگرسیون خطی ساده
- همبستگی
- رگرسیون چندگانه (پایتون | R)
- آمار غیرپارامتری
- آزمون علامت (Sign Test)
- آزمون رتبهای با علامت ویلکاکسون (The Wilcoxon Signed-Rank Test) (R)
- آزمون مجموع رتبۀ ویلکاکسون (The Wilcoxon Rank Sum Test)
- آزمون کروسکال-والیس (The Kruskal-Wallis Test) (R)
- کنترل کیفیت آماری
- اصول اولیه نمودارها
4) برنامه نویسی
درکی خوب از مفاهیم برنامه نویسی مانند ساختار داده و الگوریتمها ضروری است. زبانهای برنامه نویسی مورد استفاده در این حوزه عبارتند از پایتون، R، جاوا، اسکالا. در برخی موارد که عملکرد بسیار مهم است، ++C نیز مفید است.
پایتون (Python):
- اصول اولیه پایتون
- لیست (List)
- مجموعه (Set)
- تاپل (Tuple)
- دیکشنری (Dictionary)
- تابع (Function) و غیره
- کتابخانههای پایتون:
- NumPy
- Pandas
- Matplotlib/Seaborn و غیره
آر (R):
- اصول اولیه R
- بردار (Vector)
- لیست (List)
- دیتافریم (Data Frame)
- ماتریس
- آرایه (Array)
- تابع (Function) و غیره
- کتابخانههای R:
- dplyr
- ggplot2
- Tidyr
- Shiny و غیره
پایگاه داده (Data Base):
- SQL
- MongoDB
سایر موارد:
- ساختار داده
- پیچیدگی زمانی (Time Complexity)
- وب اسکریپینگ (استخراج داده از وب) (پایتون | R)
- لینوکس
- گیت (Git)
5) یادگیری ماشین (Machine Learning)
یادگیری ماشین یکی از حیاتیترین بخشهای علم داده و یکی از داغترین موضوعات تحقیق در میان پژوهشگران است، بنابراین هر ساله پیشرفتهای جدیدی در این زمینه حاصل میشود. درک حداقل اصول اولیه الگوریتمهای یادگیری با نظارت (Supervised Learning) و یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning) و یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) ضروری است. کتابخانههای متعددی در پایتون و R برای پیادهسازی این الگوریتمها در دسترس هستند.
مقدماتی:
- چگونگی کارکرد مدلها
- کاوش اولیه دادهها
- اولین مدل یادگیری ماشین
- اعتبارسنجی مدل
- کمبرازش (Underfitting) و بیشبرازش (Overfitting)
- جنگلهای تصادفی (Random Forests) (پایتون | R)
- کتابخانه scikit-learn
سطوح متوسط:
- مدیریت مقادیر گمشده
- مدیریت متغیرهای دستهای
- پایپلاینها (Pipelines)
- اعتبارسنجی چندگانه (Cross-Validation) (R)
- XGBoost (پایتون | R)
- نشت داده (Data Leakage)
6) یادگیری عمیق (Deep Learning)
یادگیری عمیق از TensorFlow و Keras برای ساخت و آموزش شبکههای عصبی مصنوعی برای دادههای ساختاریافته استفاده میکند.
- شبکه عصبی مصنوعی (Artificial Neural Network)
- شبکه عصبی کانولوشنال (Convolutional Neural Network)
- شبکه عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Network)
- TensorFlow
- Keras
- PyTorch
- یک تک نورون (A Single Neuron)
- شبکه عصبی عمیق (Deep Neural Network)
- نزول گرادیان تصادفی (Stochastic Gradient Descent)
- بیشبرازش و کمبرازش (Overfitting and Underfitting)
- ترک (Dropout) و نرمالسازی دستهای (Batch Normalization)
- طبقهبندی دودویی (Binary Classification)
7) مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
مهندسی ویژگی به کشف موثرترین راه برای بهبود مدلهای شما میپردازد.
- مدل پایه
- کدگذاری ویژگیهای دستهای (Categorical Encodings)
- تولید ویژگی (Feature Generation)
- انتخاب ویژگی (Feature Selection)
8) پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing)
در پردازش زبان طبیعی (NLP) با یادگیریِ کار با دادههای متنی، خودتان را متمایز کنید.
- طبقهبندی متن (Text Classification)
- بردارهای کلمه (Word Vectors)
9) ابزارهای تجسم داده (Data Visualization Tools)
تجسمهای دادهایِ عالی ایجاد کنید. روشی عالی برای دیدن قدرت کدگذاری!
- اکسل VBA
- هوش تجاری (Business Intelligence – BI)
- تبلو (Tableau)
- پاور بی آی (Power BI)
- کیلیک ویو (Qlik View)
- کیلیک سنس (Qlik Sense)
10) استقرار (Deployment)
آخرین بخش انجام استقرار است. قطعا، چه تازهکار باشید چه ۵+ سال تجربه داشته باشید، چه ۱۰+ سال تجربه، استقرار ضروری است. زیرا استقرار قطعا این واقعیت را به شما میدهد که بسیار کار کردهاید.
- مایکروسافت آژور (Microsoft Azure)
- هِروکو (Heroku)
- گوگل کلود پلتفرم (Google Cloud Platform)
- فلاسک (Flask)
- جانگو (Django)
سایر موارد برای یادگیری
- دانش حوزهی تخصصی (Domain Knowledge)
- مهارتهای ارتباطی (Communication Skill)
- یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
- مطالعات موردی مختلف:
- علم داده در نتفلیکس (Data Science at Netflix)
- علم داده در فلیپکارت (Data Science at Flipkart)
- پروژهی تشخیص تقلب کارت اعتباری (Project on Credit Card Fraud Detection)
- پروژهی پیشنهاد فیلم (Project on Movie Recommendation) و غیره
به تمرین ادامه دهید
“تمرین، انسان را کامل میکند.” این جمله اهمیت تمرین مداوم در هر موضوعی برای یادگیری را بیان میکند. بنابراین، هر روز به تمرین و بهبود دانش خود ادامه دهید. نه تنها در مورد علم داده، بلکه در مورد هر مهارت دیگری که به سراغ یادگیری آن میرویم این مسئله صادق است. پروژههای مختلفی برای خود بیابید و تمرین کنید و تمرین کنید و تمرین کنید.

نقشه راه علم داده: مسیرهای آموزشی
فارغ از مسیر تحصیلی، هر فردی با یادگیری مادام العمر و تسلط بر مهارتها، به موفقیت دست پیدا میکند. در دنیای زبانهای برنامه نویسی مانند پایتون و R غوطهور شوید، اصول آمار و یادگیری ماشین را فرا بگیرید، بدون در نظر گرفتن پیشینهی شما در علوم کامپیوتر، ریاضیات یا سایر رشتهها باید این مسیر را طی کنید. از طریق پروژههای علم داده، کارآموزی و شبکهسازی قدرتمند، تجربه عَمَلی کسب کنید. مجموعهای قوی از مهارتها بسازید و با جدیدترین روندهای علم داده، همواره پیشرو باشید.
پیشینهی تحصیلی:
مدرک کارشناسی:
بسیاری از دانشمندان داده حداقل مدرک کارشناسی در رشتههایی مانند علوم کامپیوتر، آمار، ریاضیات یا مهندسی دارند. پیشینههای غیرمرتبط در رشتههای تحصیلی دیگر نیز اشکالی ندارند، اما داشتن یک پایهی محکم در این موضوعات میتواند مفید باشد.
مدارک تحصیلی تکمیلی:
بسیاری از دانشمندان داده برای تخصص یا پژوهش، مدرک کارشناسی ارشد یا دکترا دریافت میکنند. در حال حاضر، مدارک تحصیلی در رشتههای علم داده، یادگیری ماشین، هوش مصنوعی یا زمینههای مرتبط، به طور فزایندهای در دسترس قرار گرفتهاند.
مهارتهای اساسی:
زبانهای برنامه نویسی
زبانهای رایج در علم داده مانند پایتون یا R را یاد بگیرید.
از کتابخانهها و فریمورکهایی مانند NumPy، Pandas، scikit-learn، TensorFlow و PyTorch استفاده کنید.
آمار و ریاضی
درک مفاهیم آماری و مبانی ریاضی، از جمله جبر خطی و حساب دیفرانسیل و انتگرال، ضروری است.
دستکاری و تجزیه و تحلیل دادهها (Data Manipulation and Analysis):
با ابزارهایی مانند SQL و Pandas در دستکاری و تجزیه و تحلیل دادهها مهارت پیدا کنید.
یادگیری ماشین
در الگوریتمهای یادگیری ماشین از جمله یادگیری با نظارت و بدون نظارت، رگرسیون، طبقهبندی، خوشهبندی و غیره، تخصص پیدا کنید.
تجسم دادهها
بینشها را از طریق ابزارهای تجسم دادهای مانند Matplotlib، Seaborn یا Tableau منتقل کنید.
فناوریهای کلانداده (Big Data Technologies)
با فناوریهای کلانداده مانند Hadoop و Spark آشنا شوید.
پروژهها و تجربهی عملی:
روی پروژههای دنیای واقعی کار کنید تا دانش خود را به کار بگیرید و یک نمونه کار بسازید.
در مسابقات Kaggle یا چالشهای مشابه شرکت کنید.
در پروژههای متنباز مشارکت کنید یا در پروژههای مرتبط با داده همکاری داشته باشید.
شبکهسازی:
در جلسات، کنفرانسها و رویدادهای شبکهسازی علم داده شرکت کنید.
به انجمنهای آنلاین، تالارهای گفتوگو و گروههای شبکههای اجتماعی مرتبط با علم داده بپیوندید.
یادگیری مستمر:
با آخرین روندها و فناوریهای علم داده بهروز باشید.
در دورههای آنلاین شرکت کنید، در کارگاهها شرکت کنید و برای ارتقای مهارتها، گواهینامه بگیرید.
کارآموزی و تجربهی کاری:
برای کسب تجربه عملی، به دنبال کارآموزی یا موقعیتهای شغلی سطوح ابتدایی باشید.
با مشکلات واقعی علم داده در دنیای واقعی آشنا شوید.
مهارتهای نرم:
تواناییها و مهارتهای ارتباطی خود را برای انتقال مؤثر یافتهها به ذینفعان غیرفنی، توسعه دهید.
مهارتهای حل مسئله، تفکر انتقادی و توجه به جزئیات را تقویت کنید.
نتیجهگیری
در قرن بیست و یکم، علم داده به عنوان یک حرفهی حیاتی ظهور کرده است، که توسط Harvard Business Review به عنوان “جذابترین شغل قرن” لقب گرفته است. با ظهور کلانداده و چارچوبهایی مانند Hadoop، علم داده بر پردازش حجم عظیمی از دادهها تمرکز میکند. رشد قابل توجه این حوزه، اهمیت آن را برای آمادگی برای آینده نشان میدهد.
تقاضای جهانی برای دانشمندان داده زیاد است؛ این مسئله نشاندهندهی فرصتهای شغلی تأثیرگذار و با حقوق بالا در جهان است. نقشه راه یادگیری علم داده، حوزههای کلیدی مانند ریاضیات، برنامه نویسی، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی، تجسم داده و استقرار را شامل میشود. برای موفقیت در این حوزهی پویا، بر تمرین مداوم، شبکهسازی و توسعهی مهارتهای نرم تأکید میشود.
پرسشهای متداول در مورد علم داده
برای علم داده، پایتون، R، SQL و جاوا را به خوبی یاد بگیرید، مبانی ریاضی را با مدیریت کارآمد داده (Pandas , SQL) ترکیب کنید و مهارتهای نرم خود را تقویت کنید. جهت موفقیت در این حوزهی پویا، مدارک تحصیلی مرتبط یا مسیرهای جایگزین را دنبال کنید، یک رزومه یا نمونه کار برجسته بسازید، شبکهسازی کنید و بهروز بمانید.
علم داده نسبت به IT سنتی، ارتباط نزدیکتری با آمار، ریاضیات و هوش تجاری دارد. در حالی که علم داده به طور گسترده از فناوری اطلاعات (IT) استفاده میکند، تمرکز اصلی آن بر تجزیه و تحلیل و تفسیر دادهها است و آن را به یک حوزه متمایز با مجموعه مهارتها و اهداف خاص خود تبدیل میکند.
برای اینکه یک دانشمند داده شوید به مهارتها و تلاش زیادی نیاز دارید. این کار مستلزم تسلط بر مهارتهای فنی مانند ریاضیات، برنامه نویسی و ابزارهای مختلف است. در این حوزه رقابت زیادی وجود دارد و با سرعت بالایی در حال پیشرفت است. یادگیری علم داده به پشتکار و رویکرد شما بستگی دارد.
خیر، انفجار جهانی داده به مفسران ماهر – دانشمندان داده – نیاز دارد. کاربردها در سراسر بخشها، از مراقبتهای بهداشتی تا هنر، گسترش مییابد. اتوماسیون به دانشمندان داده کمک میکند اما نمیتواند جایگزین مهارتهای حیاتی آنها شود. یادگیری مستمر در چشمانداز در حال تحول علم داده، امری حیاتی است.
پایتون، R، آمار، ریاضی، Pandas، SQL، یادگیری ماشین و تجسم داده را به خوبی یاد بگیرید. یک نمونه کار قوی بسازید، در پروژههای متنباز مشارکت کنید، در جلسات MeetUp شبکهسازی کنید. به صورت آنلاین با دیگران در این حوزه در ارتباط باشید، به یادگیری ادامه دهید و برای ورود به این حوزه، مهارتهای خود را به طور مداوم به نمایش بگذارید.
با داشتن پیشینهای قوی، ورود به علم داده میتواند 6 ماه تا یک سال طول بکشد. مدارک تحصیلی سنتی 4 سال و بوتکمپها 3 ماه تا یک سال طول میکشند. ممکن است به نقشهای تحلیلگری زودتر برسید، موقعیتهای تخصصی 2 تا 5 سال یا بیشتر طول میکشند. تمرین مداوم سرعت پیشرفت را افزایش میدهد. تخمینها: سطح ابتدایی (6 ماه – 1 سال)، جونیور (1-2 سال)، میانی (2-5 سال)، Senior (5+ سال).
برخی از مزایای تبدیل شدن به یک دانشمند داده عبارتند از:
تقاضا و حقوق بالا
شغلی با قابلیت تطبیقپذیری بالا
رشد فردی
فرصتهای جهانی
این فرصت را برای پیوستن به موج انقلاب داده از دست ندهید! هر صنعتی با بهرهگیری از قدرت داده، در حال رسیدن به قلههای جدید است. مهارتهای خود را تقویت کنید و بخشی از داغترین روند قرن بیست و یکم شوید.