شروع یک شغل در علم داده – چشم انداز شغلی علم داده (بخش آخر)
چشم انداز شغلی علم داده چیست؟
علم داده حوزهای است که همیشه در حال تحول است، زیرا فناوریها به سرعت تغییر میکنند. بنابراین، باید همواره آماده باشید، چرا که هر شغل در علم داده مستلزم یادگیری مداوم و توسعه شایستگیها و مهارتها است.
تقاضا برای متخصصان علوم داده به چه صورت است؟
ما درک میکنیم که لازم است قبل از اینکه تمام وقت و تلاش خود را برای یک حرفه جدید در علم داده سرمایه گذاری کنید، بخواهید بدانید که آیا چشم انداز شغلی دانشمند داده (یا هر چشم انداز شغلی علم داده و تجزیه و تحلیل دیگر) به اندازه کافی مثبت است که شغل و آینده ایمن را تضمین کند. بنابراین، برای رفع تردیدهای شما، تصمیم گرفتیم به اعداد و ارقام بپردازیم. ما از دادهها و بینشهای تحقیقات مشترک گسترده انجام شده توسط IBM، Burning Glass Technologies، و انجمن آموزش عالی کسبوکار (BHEF) استفاده کردیم. در اینجا همه چیزهایی که باید در مورد چشم انداز شغلی علم داده بدانید به طور خلاصه آورده شده است.
آینده شغلی مشاغل مرتبط با علم داده به چه صورت است؟
بر اساس این گزارش، تخمین زده میشود که تا سال 2020 تعداد فهرستهای شغلی علم داده و تجزیه و تحلیل نزدیک به 364000 شغل افزایش یابد و به حدود 2720000 فرصت شغلی برسد. در واقع، این نگرانی جدی وجود دارد که شکاف مهارتهای علم داده همچنان افزایش یابد و عرضه استعدادهای حرفهای دانشمند داده و تحلیل دادهها نتواند به تقاضای صنایع برسد. بنابراین، اکنون به معنای واقعی کلمه بهترین زمان برای تبدیل شدن به یک متخصص علم داده است.
آینده مشاغل علم داده به چه صورت است؟
در واقع، آینده دانشمندان داده و مهندسان داده روشن تر از همیشه است. بر اساس این گزارش، همراه با تحلیلگران BI و سایر مشاغل علوم داده، تجزیه و تحلیل و توسعه سیستم، اینها مشاغلی هستند که به احتمال زیاد در آینده از کمبود عرضه رنج میبرند. علاوه بر این، دادهها نشان میدهد که این تمایل در سالهای آینده نیز قوی خواهد بود.
رشد شغلی در علم داده به چه صورت است؟
همانطور که این مطالعه نشان میدهد، مهارتهایی که منجر به این میشود که شما سریع ترین رشد را داشته باشید، شامل شایستگیهای تحلیلی پیشرفته، مانند تسلط کافی بر علم داده، یادگیری ماشین، کلان داده، تجسم دادهها میشود. البته مهارتهای SQL، تجزیه و تحلیل دادهها، تجزیه و تحلیل مالی، مدیریت دادهها، ریاضیات، انبار دادهها، SQL Server، مدیریت پایگاهداده، هوش تجاری و ETL بهطور قطعی جزو پرتقاضاترین مهارتهای تحلیلی هستند. با در نظر گرفتن همه چیز، قانون عرضه و تقاضا نشان میدهد که چشمانداز شغلی علم داده بیش از حد خوشبینانه است (و شما باید در پیگیری اهداف شغلی علم داده خود نیز چنین باشید).
چه مدارکی از علوم داده شما را در مسیر موفقیت قرار میدهد؟
برای کمک به شما، ما 5 نوع شغل مورد تقاضای برتر علم داده، تحلیلگر داده، تحلیلگر BI، مهندس داده، معمار داده، و البته دانشمند داده را معرفی کردهایم.
تحصیلات
مسیر موفقیت دانشمند داده مستلزم مقدار زیادی مطالعه است. و اگرچه متخصصان علم داده از پیشینههای متفاوتی میآیند، حوزههای آکادمیک خاصی وجود دارد که ورود شما را به علم داده آسانتر میکند. اینها شامل مطالعات کامپیوتری، اقتصاد، امور مالی، مطالعات تجاری، آمار و ریاضیات است. با این وجود، تحقیقات ما نشان می دهد که این موارد ذکر شده پیش نیازی برای ایجاد شغل علم داده نیستند. بر این اساس ، میتوانید زمان از دست رفته دانشگاه را با به دست آوردن مهارت های مورد نیاز کارفرمایان علم داده جبران کنید.
مهارتها
چه نقش دانشمند داده، تحلیلگر داده یا مهندس دادهکاوی را انتخاب کنید، یک مجموعه مهارت اساسی وجود دارد که باید برای رقابت در بازار کار علم داده آنها را کسب کنید:
- تسلط بر اکسل
- دانش آمار
- درک ریاضیات (به ویژه حساب دیفرانسیل و انتگرال و جبر، زیرشاخه هایی که به شدت در علم داده به کار میروند)
- تسلط خوب به زبانهای برنامه نویسی مانند SQL، Python و R
- توانایی کار با ابزارهای تجسم مانند (Tableau)
- یادگیری ماشینی و اصول یادگیری عمیق
اما اگر از صفر شروع کنید، چگونه به همه اینها مسلط میشوید؟ خوشبختانه، بیش از یک راه برای یادگیری علم داده وجود دارد. به عنوان مثال، میتوانید در یک دوره ثبت نام کنید یا با معلمان خصوصی تحصیل کنید. و همچنین، یک برنامه گواهی آنلاین میتواند بهترین شروع سفر حرفهای شما باشد.
گواهینامهها:
با توجه به مشخصات دانشمند داده مربوط به سال 2019 (تحقیق بر اساس 1001 پروفایل لینکدین)، 43 درصد از دانشمندان داده حداقل 1 دوره آنلاین را در رزومه خود دارند که 3 گواهی میانگین آن است. علاوه بر این، حتی فارغ التحصیلان دانشگاههای معتبر نیز شامل این موارد میشوند! و این یک شاخص کاملاً دقیق از اهمیت خودآمادگی و یک رویکرد پیشگیرانه نسبت به حرفه علم داده است.
علاوه بر تحصیلات و مهارتهای فنی، یک دانشمند داده نیاز به هوش تجاری قوی دارد تا بتواند مشکل تجاری موجود را شناسایی و حل کند.
چگونه در علم داده شغلی پیدا کنیم؟
اگر این مقاله را تا این حد پایین آوردهاید، میتوان گفت که در مورد علم داده به عنوان یک حرفه جدی هستید. بنابراین، بدون هیچ مقدمهای، به طور خلاصه مراحل درخواست شغلی را مرور میکنیم که شما را به جایی که میخواهید میرساند.
چگونه رزومه علم داده بنویسیم؟
کسانی که با شمت مصاحبه میکنند، می گویند: شما فقط 3 ثانیه فرصت دارید تا تاثیر اولیه خوبی داشته باشید. و این رو هم باید بدانید که در زمینه رزومه کاری شما رقابتی سخت وجود دارد. یک رزومه سنجیده و با دقت طراحی شده صرفاً گذری برای مصاحبه شغلی نیست. و این نکته هم وجود دارد که، میتواند از قبل تعیین کند که در طول مصاحبه چه سؤالاتی از شما پرسیده میشود، و در نهایت، آیا استقبال از شرکت را دریافت خواهید کرد یا خیر. بنابراین، اگر میخواهید یک رزومه برجسته ایجاد کنید که به بهترین شکل شما را معرفی کند، میتوانید نکات حرفهای و توصیههای رزومه علم داده را بررسی کنید. ما معتقدیم که در روند درخواست شغل شما مفید خواهند بود.
چگونه یک نمونه کار پروژه علم داده بسازیم؟
در حالی که رزومه مهم است، چشم انداز شغلی علم داده شما به شدت به سبد پروژه شما بستگی دارد. چرا؟ زیرا این مدرک واقعی زندگی است که شما انجام دادهاید. و این همان چیزی است که کارفرمایان بالقوه هنگام جستجوی استعدادهای علم داده به دنبال آن هستند. حال شاید سوال شود که اگر تجربه قبلی در این زمینه نداشته باشید، چگونه میتوانید یک سبد پروژه بسازید؟
پروژههای گروهی: این پروژهها فرصت خوبی برای شروع هستند. این پروژههای گروهی ثمره کار گروهی هستند و در نهایت راه حل هم نیز ارائه میشود. بنابراین، معمولاً شما نمیتوانید پروژه را انتخاب کنید و نمیتوانید استعداد فردی خود را به نمایش بگذارید. برای شروع، تمرین خوبی است، بیشتر به این دلیل که همیشه کسی وجود دارد که میتوانید با یک سوال به او نزدیک شوید. اما در کل، به مراتب بهتر است که پروژه های شخصی را در مجموعه خود بگنجانید.
پروژههای شخصی: اینجا جایی است که نشان میدهید رویاهای علم داده شما از چه چیزی ساخته شده است. پروژه های شخصی شما را از بقیه متمایز میکند و نشان میدهد که برای ورود به علم داده جدی هستید. فقط لازم است که در ابتدا مشکلی را که میخواهید حل کنید پیدا کنید، دادههای لازم را جمع آوری کنید و مهارتهای علم داده خود را برای یافتن راه حل به کار ببرید.
پروژههای دوره. اگر در دوره آنلاین گواهینامه علوم داده ثبت نام کرده اید، این شانس را خواهید داشت که با تکمیل پروژههای عملی بزرگتر در پایان بخشهای دوره، یک نمونه کار بسازید. کار داوطلبانه، اگرچه کار حرفهای برای همه مناسب نیست، اما برخی از پروژههای رایگان برای یک شرکت یا یک سازمان غیردولتی میتوانند برای مجموعه علم داده شما بسیا موثر باشند. چنین تجربهای امتیاز بیشتری به رزومه شما اضافه میکند و مهارتهای علم داده شما را تقویت میکند.
چگونه برای مصاحبه علم داده آماده شویم؟
مصاحبههای علم داده شامل هزاران موضوع است! سوالات کدنویسی و یادگیری ماشینی، آمار و ریاضی، سناریوهای مطالعه موردیو … . ناگفته نماند بررسی پسزمینه و سوالات رفتاری که احتمالاً نمیتوانید از آنها فرار کنید، هم وجود دارد. که از قبل باید خود را برای آن آماده کنید. همچنین، اگر میخواهید بدانید از یک مصاحبه شغلی علوم داده چه انتظاری باید داشته باشید، میتوانید اطلاعات بیشتری در مورد این موضوع را در منبع سؤالات مصاحبه علوم داده ما بخوانید. ما معتقدیم که به شما کمک میکند شانس خود را برای رسیدن به شغل مورد نظر خود به حداکثر برسانید.
چگونه یک کارآموزی علوم داده را یاد بگیریم؟
دورههای کارآموزی یک پله بزرگ است که شانس شما را برای یک حرفه موفق در دراز مدت افزایش میدهد. به عنوان یک کارآموز، شما نه تنها مهارتهای عملی علم داده خود را تقویت خواهید کرد، بلکه میتوانید روی پروژههای مختلف نیز کار کنید. آیا دانشمند داده شغل خوبی است؟ کارآموزی در یک شرکت معتبر پاسخ شما را میدهد.
کدام صنایع علم داده را باید در نظر داشته باشید؟
دانشمندان داده کجا کار میکنند؟ همانطور که معلوم است، همه جا! رونق دادهها باعث ایجاد تقاضا برای نقشهای دانشمند داده در طیف گستردهای از صنایع میشود. از امور مالی و بیمه، از طریق کشاورزی و جنگلداری، تا ساخت و ساز و … هر سازمانی برای بهره برداری از دادههای خود و به دست آوردن مزیت رقابتی به مهارتهای علم دادههای قوی نیاز دارد. در اینجا 3 صنعت برتر در حوزه علم داده را معرفی میکنیم.
امور مالی و بیمه
امور مالی و بیمه در واقع صنعتی است که بیشترین تقاضا را برای استعدادهای منحصر به فرد در علم داده و تجزیه و تحلیل را دارد. اما چه چیزی یک دانشمند دادههای مالی را متمایز میکند، تجربه و دانش حوزه مالی آنها است. بنابراین، اگر میخواهید عنوان دانشمند دادههای مالی را به دست آورید، قطعاً باید در مورد بازارهای مالی، تجزیه و تحلیل ریسک، سودآوری، بزهکاری، و بسته شدن و سایر مفاهیم مهم و کاربردی آگاه باشید. و باید این نکته را نظر داشته باشید که این شغلی نیست که بدون تجربه چندین ساله بتوانید بدست آورید و مستلزم تجربه کاری زیادی است. اگر به عنوان یک تحلیلگر مالی شروع کنید، با مطالعه فراوان و کسب تجربه و مهارت مطمئناً میتوانید به جایگاه ارزشمند دانشمند دادههای مالی برسید.
مراقبتهای بهداشتی
بر اساس مطالعهای که در مجله انجمن انفورماتیک پزشکی آمریکا (JAMIA) منتشر شده است، تقاضای صنعت مراقبتهای بهداشتی برای دانشمندان ماهر داده، همراه با افزایش کمیت و اهمیت دادههای بزرگ در مراقبت های بهداشتی در حال افزایش است. کلان داده کلید کشف راهحلهای نوآورانه و بهبود کیفیت مراقبت است. در عین حال، کلان داده میتواند منجر به کارایی بیشتر شود و در نتیجه هزینههای مراقبتهای بهداشتی را کاهش دهد. با این اوصاف، تعجبی نیست که اگر بگوییم مهارتهای اولیه علوم دادهای که از یک دانشمند داده مراقبتهای بهداشتی انتظار میرود عبارتند از: «آمار، R، یادگیری ماشین و پایتون». البته، کسب تجربه قبلی به عنوان یک دانشمند کلان داده در هر صنعت دیگر، مطمئناً درها را برای حرفه علم داده در مراقبت های بهداشتی باز میکند. پس تجربه داشتن بسیار کلیدی است.
ساخت
آیا درباره Oden Technologies چیزی شنیده اید؟ این شرکت استارت آپی ،یک پلت فرم اینترنت اشیاء صنعتی (IioT) ایجاد کرده است که به تولیدکنندگان کمک میکند تا فرآیندهای خود را بهینه کنند و ببینند تغییراتی که ایجاد میکنند چگونه بر تولید آنها در زمان واقعی تأثیر میگذارد. و این تنها یک نمونه از این است که چگونه علم داده در حال تبدیل شدن به یک عامل ضروری برای موفقیت تولیدکنندگان امروزی است. روباتهای صنعتی مجهز به هوش مصنوعی، توسعه محصول و سیستمهای نظارت بر بینایی رایانهای احتمالاً رایجتر خواهند شد. که کاملا منطقی است: آنها کیفیت را افزایش میدهند و در نتیجه مزایای بیشتری را برای شرکتها به ارمغان میآورند. بنابراین، اگر به دنبال فرصتهای شغلی عالی در بلندمدت هستید، این مورد ذکر شده در حوزه علم داده قطعاً صنعتی است که باید به آن توجه کنید.
و آخرین نکته! اگر میخواهید دانشمند دادههای مراقبت های بهداشتی شوید، تقویت مهارتهای داده کاوی خود را فراموش نکنید. این یک پیش نیاز خاص برای مشاغل مراقبت های بهداشتی علم داده است، زیرا بسیاری از دادههای بالینی بدون ساختار در قالب یادداشت هستند. و باید آموزش SQL، Python و R را بیاموزید.
انواع سازمانهای علم داده
هنگام جستجوی فرصتهای شغلی دانشمند داده، مهم است که در مورد انواع سازمانهای علم داده، آنچه ارائه میدهند و اینکه آیا در نهایت با نیازهای شغلی شما مطابقت دارند، آگاهی داشته باشید. پس، دیگر لازم نیست که شما ساعتها را صرف تحقیق در مورد مشاغل مرکز داده کنید، در حالی که گزینههای عالی دیگر وجود دارد.
شرکتهای مشاوره علم داده
مشاوران علم داده بستههای پاداش و فرصتهای توسعه برجسته را ارائه میکنند. در واقع، اگر در مسیر شغلی برای دانشمند داده هستید، نباید خود را دست کم در نظر بگیرید. و شروع به تحقیق در مورد شرکتهای برتر در این زمینه کنید. و به شما کمک خواهد کرد که آیا برای شما ماسب است یا خیر. یادداشت نویسنده: اگر میخواهید درباره بازیگران بزرگ اطلاعات بیشتری کسب کنید، میتوانید مقاله ما را در مورد 15 شرکت برتر مشاوره علم داده که اکنون استخدام میکنند بخوانید.
استارتاپهای علم داده
استارتآپها به شما این شانس را میدهند که بهطور مستقل با چالشها روبرو شوید و کلاههای متعددی به سر داشته باشید. کار در یک استارتاپ میتواند به شما کمک کند تا مهارتهای خود را در مدت زمان نسبتاً کوتاهی به طور فوق العادهای افزایش دهید. این امر به ویژه اگر آن را با کار در شرکتهای بزرگ مقایسه کنید که ممکن است قبل از بالا رفتن از نردبان علم داده سالها کار تکراری طول بکشد، صادق است.
مشاغل علم داده دولتی
اگرچه این شغلها ممکن است محبوبترین انتخاب شغلی نباشد، اما تعداد فزایندهای از کشورها به اهمیت نوآوری مبتنی بر دادهها و مزایای اجتماعی، اقتصادی که میتواند به همراه داشته باشد، پی بردهاند. چگونه میتوان یک شغل علم داده برای دولت پیدا کرد؟ به عنوان اولین قدم، میتوانید از فهرستهای مشاغل دولتی زیر دیدن کنید:
مشاغل ایالات متحده، اگر در ایالات متحده مستقر هستید و میخواهید طیف گستردهای از مسیرهای استخدام علم داده را کشف کنید.
بریتانیا، دولت بریتانیا نیز در حال استخدام استعدادهای درجه یک در علم داده است.
GovtJobsPortal ، اگرچه یافتن شغل دولتی در علم داده در هند چالش برانگیز است، اما موقعیتهای زیادی در زمینه فناوری اطلاعات و علوم کامپیوتر وجود دارد که میتواند ورودی عالی برای فرصت های شغلی آینده در علم داده باشد.
اکنون که از گزینههای استخدام در علم داده، انواع دانشمندان داده، نقشها، مسیرهای شغلی و چشم انداز شغلی آگاه هستید، به تمام دانشی که برای برداشتن اولین قدم در سفر شغلی علم داده نیاز دارید مجهز شده اید.
با این حال، یک چیز دیگر وجود دارد که باید به خاطر داشته باشید، این است که هر کاری ارزشمند نیاز به زمان و کار سخت دارد. بنابراین، به یادگیری و بهبود مهارتهای خود ادامه دهید، بیحرکت نمانید، بر فناوریهای مختلف مسلط شوید و از فرصتهای شغلی که فراهم میشود، غافل نشوید.
نتیجهگیری:
با این راهنما، هدف ما روشن کردن همه چیز مربوط به شروع یک شغل در علم داده بود. ما از کاوش در پردرآمدترین نقشهای شغلی علم داده، از طریق فهرست کردن مدارک و مهارتهایی که برای تبدیل شدن به یک حرفهای در علم دادههای رقابتی نیاز دارید، تا کمک به شما در برداشتن اولین گامهای مطمئن در فرآیند جستجوی شغل خود، راه را طی کردیم. امیدواریم به شما کمک کند تا دیدگاه خود را گسترش دهید. علاوه بر این، ما مطمئن هستیم که نه تنها به شما در درک چگونگی تبدیل شدن به یک دانشمند داده، بلکه در انتخاب بهترین مسیر شغلی برای ورود به حوزه علم داده نیز کمک میکند.
توصیه آخر:
با کنجکاوی و خوشبینانه بودن، یاد بگیرید. و از اشتباه کردن در این مسیر نترسید. فقط سخت کار کنید، همیشه بهترین کار خود را انجام دهید، و آنگاه خواهید دید که بقیه موفقیتها به دنبال هم خواهند آمد!
ایلیا یکی از بنیانگذاران 365 Data Science است. او فارغ التحصیل رشته مالی است که مسیر هیجان انگیز یک کارآفرین استارتاپی را انتخاب کرد. ایلیا نویسنده دوره های آنلاین ما در ریاضیات، آمار، یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق است. یلیا از دوران کودکی علاقه زیادی به اعداد نشان داده است و در طول سالیان متمادی برنده بیش از 90 جایزه ملی و بین المللی شده است. او ابتدا تدریس در دانشگاه را در حالی آغاز کرد که به سایر دانشجویان در زمینه آمار و مطالعات اقتصاد سنجی کمک میکرد. در حال حاضر، ایلیا 5 دوره آنلاین را تالیف و آموزش داده است (و تعداد دورهها همواره در حال افزایش است) و او خوشحال است که تخصص خود را در علم داده با تمام متخصصان مشتاق در این زمینه به اشتراک میگذارد.
Reference:
Starting a Career in DATA SCIENCE, From Iliya Valchanov (Co-Founder and Instructor at 365 Data Science)
نسرین تلخی
دانشجوی دکتری آمار زیستی
مشاور آمار، دیتاساینتیست، علاقه مند به برنامه نویسی
دیدگاهتان را بنویسید