ویژگی های یک دانشمند داده ( Data Scientist)

دانشمند داده ( Data Scientist)

دانشمندان داده در بین مشاغل بیشترین درخواست را دارد .با رشد تقاضا برای دانشمندان داده ها انتظار می رود از این زمان تا سال 2026 با 19٪ افزایش – 12٪ بالاتر از حد معمول باشد. دانشمندان داده به یک ترکیب منحصر به فرد نیاز دارد.

تیزبینی و تجزیه و تحلیل بصیرت: بخشی ریاضیدان ، بخشی دانشمند کامپیوتر و بخشی روند گرایش ، آنها شکاف بین تجارت و دنیای IT را پر می کنند .

 

نقش ها و مسئولیت های برتر دانشمند داده

نقش اصلی دانشمند داده – سازماندهی و تجزیه و تحلیل بخش بزرگی از داده ها از طریق نرم افزار تحلیلی با طراحی سفارشی است .

تا یافته هایی را در اختیار ذینفعان قرار دهد که آنها می توانند برای تصمیم گیری آگاهانه در مورد تجارت استفاده کنند.

 

 یک دانشمند داده معمولاً نقش ها و کارکردهای مختلفی دارد با این حال ، برخی مسئولیت های مشترک وجود دارد:

• مقادیر زیادی از داده های غیر ساختاری و ساختاریافته را جمع آوری کرده و به قالب قابل درک تری تبدیل می کند.
• برای استخراج ارزش و بینش از داده ها ، از زبان های مختلف برنامه نویسی مانند SAS ، R و Python استفاده  می کند.
• روندها و الگوهای موجود در داده ها را که ممکن است سودآوری یک کسب و کار را بهبود ببخشند ، شناسایی می کنید.
• با استفاده از تکنیک های داده محور ، پاسخ مشکلات مربوط به تجارت را می یابد.
• به عنوان نقطه تماس با IT و تجارت ارتباط برقرار کرده و همکاری  می کند.
• با تکنیک های تحلیلی ، مانند یادگیری ماشین ، یادگیری عمیق و تجزیه و تحلیل متن ، کارودر تعامل می باشد.

 

توابع و وظایف کلیدی یک دانشمند داده

به طور معمول چهار عملکرد اصلی دانشمند داده در داخل سازمان وجود دارد که دارای دو جنبه برای تمایز عملکردهای شغلی است.

ممکن است دانشمند داده مورد نیاز باشد که چیزی را ایجاد کند که مشتری پسند باشد.

همچنین می توان از دانشمند داده برای ساختن یک سیستم باطن (backend) استفاده کرد که برای کار بی نقص و حیاتی آن ضروری است.

 

1. علم داده برای محصولات

(دانشمند استنتاج)  دانشمند داده اطلاعاتی را برای بهبود محصولات و استراتژی های شرکت ارائه می دهد.

این می تواند برای استراتژی سطح بالا ، یا تجزیه و تحلیل تاکتیکی عملی تر در مورد عملکرد یک محصول خاص باشد. برای انجام این عملکرد مهارت های زیر لازم است:

• تجزیه و تحلیل اکتشافی با استفاده از اسکریپت ها و زبان برنامه نویسی SQL ،
•  یک دانشمند داده برای پاسخ به سوالات اصلی در مورد محصول ، مجموعه داده ها را کاوش و جمع بندی می کند .
•  از جمله: چه رفتار منحصر به فردی برای ردیابی سلامت محصول مهم است و آیا می توان عواملی را که با آن مرتبط هستند ، شناسایی کرد.
• دانشمندان داده همیشه محدود به ارائه بینش خاص داده ها نیستند.

همچنین می توان از آنها خواسته شود تا در مورد چگونگی واکنش کسب و کار به داده ها مشاوره دهند و نقش آنها بیشتر به یک عملکرد هوش تجاری تبدیل می شود .

 

 

2. علم داده به عنوان یک محصول

(دانشمند کاربردی) در این عملکرد ، دانشمند داده از داده ها برای بهبود محصولات تجاری که مشتری روبرو هستند.

همچنین با استفاده از یادگیری ماشین برای ساخت محصولات داده ای که از تلاش های مشتری پسند پشتیبانی می کند ، استفاده می کند.

برخی از مهارت های اصلی برای انجام این کارها عبارتند از:

• یادگیری ماشینی :

10 دانش کارایی در مورد چگونگی استفاده از توانایی یادگیری ماشین برای استفاده از الگوریتم ها در مجموعه های زیادی از داده ها .

از منابع داده های جایگزین – مانند متن ، تصاویر و فیلم – و یادگیری از آن ، و روند پیش بینی ، به دانشمندان داده می دهد بینش بیشتر از طریق مدل سازی پیش بینی

• نمونه سازی اولیه :

 دانشمندان داده باید بتوانند محصولات نرم افزاری یادگیری ماشین را قبل از  طراحی و نمونه اولیه طراحی کند.

با ایجاد حداقل محصول مناسب ، آنها می توانند ارزیابی كنند كه آیا یك شركت باید منابعی را برای ساخت كل سیستم اختصاص دهد.

• مهندسی نرم افزار :

 هنگامی که نوبت به اجرای کاری می رسد که بر یک شرکت تأثیر می گذارد ، آنها به فرایندی قابل اطمینان و قابل تکرار نیاز دارند.

درک زبانهای برنامه نویسی سیستم به دانشمند داده این امکان را می دهد تا محصولات داده ای را که قابلیت انعطاف پذیری دارند و می توانند در محیط های مختلف پخش شوند ، تولید و منتشر کند.

با استفاده از بهترین روش مهندسی نرم افزار ، یک دانشمند داده اطمینان حاصل خواهد کرد .برنامه نویسی نرم افزاری که برای محصولات داده مورد استفاده قرار می گیرد قوی ، قابل اعتماد و قابل نگهداری است.

 

3.  علم داده به عنوان بخشی از عملیات

• مهندس یادگیری ماشین :
  •  در این عملکرد ، دانشمند داده به طور معمول عضوی از یک تیم مهندسی است.
  •  که هدف آن ساخت محصولات داده است که برای راه اندازی کسب و کار ضروری هستند.
  • این عملکرد ممکن است به مهارت های زیر نیاز داشته باشد:

• • • یادگیری آنلاین
      •  ماهیت الزامات سیستم در زمان واقعی به این معنی است که یادگیری دسته ای استاندارد عملی نیست و باید از روشهای آنلاین برای به روزرسانی مدلها استفاده شود.
    • DevOps
      •  دانشمند داده ای که در DevOps استفاده می کند ، باید بداند چگونه داده های تولیدی را که عملکردهای تجاری بر روی آنها کار می کند ایجاد و نگهداری کند.

• • • ارتباطات
      •  دانشمند داده برای توضیح استراتژی و انگیزه طرح پروژه با صاحبان مشاغل به مهارت های ارتباطی قوی نیاز دارد.

 

4.  علم داده برای کار

• دانشمند سیستم :

 در این نقش ، دانشمندان داده موظف به استفاده از تجزیه و تحلیل ریشه ای برای تعیین شکست عملکرد سیستم هستند. ساخت مدل به شما کمک می کند تا بینش بیشتری در مورد تأثیر عوامل مختلف ، چه داخلی و چه خارجی بر سیستم ها کسب کنید.

 در اینجا مهارت های مورد نیاز برای این عملکرد وجود دارد:

• • • درک سیستم
      •  درک جامع سیستم ها و زیرساخت های مورد استفاده برای ساخت محصولات ، بینش در مورد تأثیر عوامل مختلف بر معیارهای عملیاتی را تسهیل می کند.

• • •  پیش بینی
      • برای اینکه دانشمند داده ناهنجاری ها را در داده ها شناسایی کند .
      •  دانستن چگونگی ایجاد یک خط مبنای استاندارد داده و سپس پیش بینی رفتار داده مورد انتظار ، یک نیاز اساسی است.
    • هشدار
      •  در این نقش ، ممکن است از یک دانشمند داده مجبور شود که تشخیص دهد چه زمانی لازم است با تیم های دیگر در مورد رفتار سیستم غیر معمول ارتباط برقرار کند.

Data Scientist

دانشمند داده ، پیوند مشترک بین سیستم ها و تجارت است و برای هر کسب و کاری که می خواهد به یک مزیت رقابتی دست یابد و آن را حفظ کند ، اساسی است.

یک دانشمند داده با ترکیب داده ها ، علوم محاسباتی و فناوری با دانش کسب و کار، حول محور تولید و بینش هایی با ارزش بالا برای تصمیم گیرندگان است.

دانشمند داده با ایفای نقش پیشرو در مدیریت پروژه برای پروژه هایی که برای پردازش به حجم زیاد و تنوع داده احتیاج دارند راه حل هایی ایجاد می کند که منجر به افزایش عملکرد کلی کسب و کار می شود.

دوره آموزشی هوش تجاری با Tableau »کلیک کنید« و  هوش تجاری با Power BI »کلیک کنید« یک برنامه جامع است که بر توسعه مهارت در تجزیه‌ و تحلیل داده‌ها، تجسم و گزارش سازی و گزارش دهی و دشبوردسازی با استفاده از این ابزارها  تمرکز دارد.

سپاسگذاریم از وقتی که برای خواندن این مقاله گذاشتید

.

برای خرید لایسنس تبلو Tableau کلیک کنید

*

برای خرید لایسنس پاور بی ای Power BI کلیک کنید

.

برای مشاهده ویدیوهای آموزشی داده کاوی و هوش تجاری ما را در شبکه های اجتماعی دنبال کنید

Youtube Chanel :VISTA Data Mining 

Aparat Chanel: VISTA Data Mining 

Instagram Chanel: VISTA Data Mining

Telegram Chanel: VISTA Data Mining 

Linkedin Chanel: VISTA Company