دانشمند داده چه کسی است و چه کاری را انجام می‌دهد؟

دانشمند داده

در تجارت، دانشمند داده معمولا در تیم‌هایی کار می‌کند که می‌تواند برای پیش‌ بینی رفتار مشتری و شناسایی فرصت‌های درآمد جدید ایده‌ای برای پیاده سازی و علمی کردن آن داشته باشد. در بسیاری از سازمان‌ها، دانشمندان داده مسئول تنظیم بهترین شیوه‌ برای جمع آوری داده‌ها، استفاده از ابزارهای تجزیه و تحلیل و تفسیر داده‌ها است. تقاضا برای مهارت‌های علم داده در طول سال‌ها به طور قابل توجهی افزایش یافته است، زیرا شرکت‌ها به دنبال جمع ‌آوری اطلاعات مفید از داده‌های بزرگ، حجم عظیمی از داده‌های ساختار یافته، بدون ساختار و نیمه ساختاری هستند.

دانشمند داده کیست؟

دانشمندان داده یکی از جدیدترین متخصصان داده‌های تحلیلی هستند که توانایی فنی برای رسیدگی به مسائل پیچیده را دارند. دانشمندان داده ترکیبی از ریاضیدانان و دانشمندان کامپیوتر هستند. آن‌ها همچنین متقاضیان زیادی دارند و دستمزد خوبی هم دریافت می‌کنند زیرا هم در بخش تجارت و هم در بخش فناوری اطلاعات کار می‌کنند. دانشمندان داده یک متخصص حرفه‌ای هستند. که مسئول جمع آوری، تجزیه و تحلیل و تفسیر مقادیر بسیار زیاد داده است. یک دانشمند داده برای ایجاد فرضیه، نتیجه و تحلیل روندهای مشتری و بازار به حجم زیادی از داده‌ها نیاز دارد. مسئولیت‌های اساسی شامل جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها، استفاده از انواع مختلف ابزارهای تجزیه و تحلیل و گزارش برای شناسایی الگوها، روندها و روابط در مجموعه داده‌ها است.

نحوه عملکرد دانشمند داده

چگونگی علمکرد یک دانشمند داده

شما می‌دانید علم داده چیست و حتما از خود می‌پرسید که این شغل دقیقا چگونه است؟ پاسخ اینجاست. یک دانشمندان داده، داده‌های کسب و کار را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا بتوانند بینش‌های معناداری را استخراج کنند. به عبارت دیگر، یک دانشمند داده مشکلات تجاری را از طریق یک سری مراحل حل می‌کند، که شامل موارد زیر است:

  1. قبل از پرداختن به جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها، دانشمندان داده با پرسیدن سوالات درست و به دست آوردن درک مطلب، حل مسئله را تعیین می‌کند.
  2. سپس دانشمندان داده مجموعه صحیح متغیرها و مجموعه داده‌ها را تعیین می‌کنند.
  3. دانشمندان داده، داده‌های ساختار یافته، داده‌های سازمانی بدون ساختار و داده‌های عمومی را از بسیاری از منابع متفاوت جمع آوری می‌کنند.
  4. پس از جمع‌آوری داده‌ها، دانشمند داده، داده‌های خام را پردازش کرده و آن‌ها را به قالبی مناسب برای تجزیه و تحلیل تبدیل می‌کند. که شامل اعتبارسنجی داده‌ها برای تضمین یکنواختی، کامل بودن و دقت بالا است.
  5. پس از این که داده‌ها به شکل قابل استفاده ارائه شدند، وارد سیستم تحلیلی الگوریتم ML یا یک مدل آماری می‌شوند. اینجاست که دانشمندان داده الگوها و روندها را تجزیه و تحلیل و شناسایی می‌کنند.
  6. هنگامی که داده‌ها به طور کامل ارائه شدند، دانشمندان داده، داده‌ها را برای یافتن فرصت‌ها و راه حل‌ها تفسیر می‌کند.
  7. دانشمندان داده کار را با تهیه نتایج و بینش برای به اشتراک گذاشتن با ذینفعان و انتقال نتایج به پایان می‌رسانند.

به صورت روزانه دانشمندان داده باید کارهای زیر را انجام دهند

  • الگوها و گرایش‌ها را در مجموعه داده‌ها کشف می‌کنند تا بینش‌هایی به دست آورند.
  • الگوریتم‌های پیش بینی شده و مدل‌های داده را ارائه می‌کنند.
  • با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین، کیفیت داده‌ها یا محصولات را بهبود ‌بخشند.
  • پیشنهادات را به سایر تیم‌ها و مدیریت ارشد ارائه دهند.
  • در تجزیه و تحلیل داده‌ها از ابزارهای داده مانند : R، SAS، Python یا SQL استفاده ‌کنند.

تفاوت تحلیل‌گر داده و دانشمند داده

دانشمندان داده بسیار کنجکاو هستند افرادی که، محاسبات حجم زیادی از داده‌ها را دوست دارند، و با تحلیل داده‌های عظیم به نتیجه‌های مهم میرسند. این تفاوت دانشمند داده را از یک تحلیلگر داده سنتی متمایز می‌کند. آن‌ها تجزیه و تحلیل «چه می‌شد اگر» را انجام می‌دهند، سوال می‌پرسند و از زوایای مختلف به داده‌ها نگاه می‌کنند و داده‌های بزرگ را به ایده بزرگ بعدی تبدیل می‌کنند.

مسئولیت‌های دانشمندان داده معمولا می‌تواند با یک تحلیلگر داده همپوشانی داشته باشد. با این حال، مجموعه مهارت‌های دانشمندان داده معمولا گسترده‌تر از میانگین مهارت‌های تحلیلگر داده است. در مقایسه، دانشمندان داده از زبان‌های برنامه نویسی رایج مانند R و Python برای نتایج آمار و تجسم داده‌ها استفاده می‌کنند. برای انجام این وظایف، دانشمندان داده به علوم کامپیوتر و مهارت‌های علمی فراتر از یک تحلیلگر تجاری معمولی یا تحلیلگر داده نیاز دارند. دانشمندان داده همچنین باید ویژگی‌های کسب ‌و کار مانند: خودروسازی، تجارت الکترونیک یا مراقبت‌های بهداشتی را درک کنند.

تفاوت دانشمند داده با تحلیل گر داده

چرا شغل دانشمند داده مهم است؟

علم داده یک عمل بین رشته‌ای است که شامل طیف گسترده‌ای از اطلاعات است و معمولا بیش از سایر زمینه‌های تحلیلی تصویر را در نظر می‌گیرد. در تجارت هدف علم داده ارائه اطلاعات در مورد مصرف کنندگان، کمپین‌ها، کمک به شرکت‌ها برای ایجاد برنامه‌های قوی برای جذب مخاطبان و فروش محصولات سازمان‌ها یا شرکت‌ها است. علم داده نقش بسیار مهمی در کشف امنیت و تقلب ایفا می‌کند، زیرا حجم انبوه اطلاعات باعث می‌شود تا بی‌نظمی‌های جزئی در داده‌ها پیدا شوند که می‌تواند ضعف‌های سیستم‌های امنیتی را آشکار کند.

از آنجایی که کلان داده حوزه‌ای است که به سرعت در حال رشد است، ابزارهای جدید دائما در دسترس هستند و این ابزارها به متخصصانی نیاز دارند که بتوانند به سرعت کاربردهای آن‌ها را یاد بگیرند. دانشمندان داده می‌توانند به شرکت‌ها کمک کنند تا یک طرح تجاری برای دستیابی به اهداف مبتنی بر تحقیق ایجاد کنند.

به طور خلاصه، یک دانشمند داده باید بتواند:

  • اطلاعات کافی در مورد کسب و کار داشته باشد تا سوالات مربوطه را بپرسد و مسائل و مشکلات کسب و کارها را شناسایی کند.
  • با استفاده از آمار و علوم کامپیوتر، همراه با هوش تجاری، به تجزیه و تحلیل داده‌ها بپردازد.
  • از طیف گسترده‌ای از ابزارها و تکنیک‌ها برای تهیه و استخراج داده‌ها استفاده کند. که شامل مواردی مانند: پایگاه داده و SQL گرفته تا داده کاوی و روش‌های یکپارچه سازی داده‌ها می‌شود.
  • برنامه‌هایی بنویسد تا قسمتی از پردازش و محاسبات داده‌ها به صورت خودکار انجام شود.
  • از نتایج به دست آمده برای حل مشکلات تجاری استفاده کند.
  • با سایر اعضای تیم علم داده، مانند: تحلیلگران داده کسب و کار، معماران فناوری اطلاعات، مهندسان داده، و توسعه دهندگان برنامه همکاری کند.

نتیجه گیری

نقش دانشمند داده ترکیبی از علوم کامپیوتر، آمار و ریاضیات است. آن‌ها داده‌ها را تجزیه و تحلیل، پردازش و مدل سازی می‌کنند و سپس نتایج را برای ایجاد برنامه‌های علمی برای شرکت‌ها و سایر سازمان‌ها تفسیر می‌کنند. دانشمندان داده متخصصان تحلیلی هستند که از مهارت‌های خود در فناوری و علوم اجتماعی برای یافتن روندها و مدیریت داده‌ها استفاده می‌کنند.

دانلود PDF مقاله دانشمند داده

5/5 - (4 امتیاز)
2 نظر برای "دانشمند داده چه کسی است و چه کاری را انجام می‌دهد؟" ارسال شده
  1. farhad گفت:

    تخصص پر بار و خوبیه

  2. mobina گفت:

    سلام خسته نباشید
    همه مطالب بسیار خوب و عالی

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *