مهارت‌ های ضروری برای دانشمندان داده (Data Scientists)

تقاضا برای استخدام دانشمندان داده (Data Scientists) در حال رشد است و برای تأمین این تقاضا، نیاز به افزایش تعداد دیتا ساینتیست‌ها وجود دارد. علم داده یک فیلد گسترده است که در هر صنعت و هر نوع سازمانی قابل استفاده است. بدین ترتیب، دانشمندان داده می‌توانند در هر سازمانی تأثیرگذار باشند.
اگر به‌عنوان دیتا ساینتیست، در حال گسترش دانش و مهارت‌های خود در این زمینه هستید، می‌دانید که آموزش قدم اول است. با این حال، علاوه بر برنامه‌های آموزشی فنی، مهارت‌های علم داده وجود دارند که از حوزه‌های مختلف قابل استفاده هستند. تمرین و توسعه این مهارت‌ها به شما کمک می‌کند تا از جمع متقاضیان شغل و داده‌شناسان در این حوزه متمایز شوید و به‌عنوان فرد موفق در این حوزه پیشرفت کنید.

9 مهارت ضروری علم داده برای مبتدیان

برای بررسی و تجزیه و تحلیل داده‌ها بصورت صحیح، داده‌شناسان باید مجموعه‌ای از مهارت‌های سخت (hard skills) را داشته باشند که نیاز به آموزش و تحصیلات خاص دارند. علاوه بر این، داشتن مجموعه‌ای از مهارت‌های نرم (soft skills) نیز همان‌قدر اهمیت دارد.

آشنایی اولیه با داده (Basic Data Literacy)

برای تعامل با داده و افرادی که با آن کار می‌کنند، باید اصطلاحات، مفاهیم و زبان مرتبط با داده را درک کنید. این درک به‌طور عام به‌عنوان دانش داده شناخته می‌شود. با توسعه دانش داده خود، می‌توانید به طور مؤثر درباره انواع مختلف داده، منابع داده، تحلیل داده، بهداشت داده و همچنین ابزارها، تکنیک‌ها و چارچوب‌های کلیدی صحبت کنید. همچنین می‌توانید از مراحل چرخه عمر داده - که پایه بسیاری از پروژه‌های داده است - و اجزای اکوسیستم داده بهره ببرید.
اگر شما آشنایی پایه با داده را نداشته باشید، ممکن است با مشکلاتی در هنگام بحث و استفاده از داده مواجه شوید. بنابراین توسعه این مهارت برای مبتدیان یکی از مهم‌ترین مهارت‌های علم داده است.

تسلط به حوزه کاری (Domain Fluency)

برای بهره‌برداری مؤثر از داده، ابتدا باید درک قوی‌ای از حوزه کاری خود داشته باشید: روندها، توسعه‌ها، چالش‌ها، فرصت‌ها و سایر عواملی که نه تنها بر صنعت و سازمان شما تأثیر می‌گذارند، بلکه بر کاری که انجام می‌دهید نیز تأثیر دارند.
اگرچه تسلط به حوزه کاری خود در واقعیت مهارت علم داده به‌شمار نمی‌آید، اما بدون آن ممکن است دشوار باشد بفهمید کدام نقاط داده مرتبط با کار و صنعت شما هستند. به‌همین دلیل، ممکن است دشواری در تولید، جمع‌آوری، ارزیابی و تجزیه و تحلیل داده داشته باشید. آشنایی با حوزه کاری به شما کمک می‌کند تا در میان تنوع داده‌ها، معیارها و نقاط داده‌ای که بیشترین ارتباط با کارتان دارند را شناسایی کنید و از آن‌ها استفاده کنید.

تولید و جمع ‌آوری داده (Data Generation and Collection)

قبل از اینکه بتوانید داده‌ها را برای استخراج اطلاعات مورد استفاده قرار دهید، باید ابتدا داده‌ها تولید و جمع‌آوری شوند. به‌همین دلیل، تولید و جمع‌آوری داده‌ها مراحل ابتدایی و بدوی در چرخه عمر داده‌ها هستند که به‌طور قابل انکاری جزء مهم‌ترین مراحل به‌حساب می‌آید.
باتوجه به نقش شما، ممکن است در موقعیتی نباشید که بتوانید داده را تولید یا جمع‌آوری کنید. با این حال، مهم است که روش‌های مختلفی که ممکن است برای تولید و جمع‌آوری داده استفاده شود را بفهمید، مانند نظرسنجی‌ها یا پرسشنامه‌ها. با این شناخت، بهتر می‌توانید با کسانی که مسئول تولید و جمع‌آوری داده هستند، ارتباط برقرار کنید و نیازها و الزامات خود را به آن‌ها بیان کنید.

تغییر داده (Data Manipulation)

داده‌ها به صورت خام به ندرت مفید هستند. این به خاطر این است که تقریباً هر مجموعه داده شامل خطاها، اندازه‌گیری‌های غیرضروری یا اطلاعاتی است که با سوال تجاری مورد نظر مرتبط نیست. برای اینکه داده تجزیه و تحلیل شود، برای تجزیه و تحلیل داده‌ها، ابتدا باید آن‌ها تحت فرآیند تغییر قرار گیرند و به شکلی تبدیل شوند که به‌راحتی قابل استفاده باشند.
دیتاها می‌توانند به چندین روش تغییر کنند. آماده‌سازی داده (Data wrangling) شامل پاکسازی مجموعه داده با حذف خطاها و پر کردن خلل‌ها است. رمزگذاری داده امنیت مجموعه داده را افزایش می‌دهد، همچنین فشرده‌سازی داده باعث ذخیره‌سازی و استعلام آسان‌تر مجموعه داده می‌شود. اگرچه نیازی به دانستن چگونگی انجام همه این فعالیت‌ها نیست، درک آنکه چه چیزی در هر کدام از این فعالیت‌ها صورت می‌گیرد، به شما امکان می‌دهد اصطلاحات مربوطه را به کار ببرید و درک کنید که چگونه بر پروژه شما تأثیر می‌گذارند.

مهارت های تحلیلی (Analytical Skills)

مهارت‌های تحلیلی در نهایت به شما این امکان را می‌دهند که به تحلیل مجموعه داده بپردازید و بازدهی‌هایی که به استراتژی تجاری و سایر تصمیمات کمک می‌کنند، به دست آورید. در نظر داشته باشید که در تجزیه و تحلیل داده‌ها، عموما به‌دنبال جستجو و شناسایی روندها، الگوها یا نقاط ناهنجار در داده‌ها هستیم. تجزیه و تحلیل داده می‌تواند به روش‌های مختلفی انجام شود. مدل‌سازی آماری، داده کاوی، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و الگوریتم‌ها همه ابزارهای قدرتمندی هستند که می‌توانید از آن‌ها برای به سرعت فهمیدن حجم زیادی از اطلاعات استفاده کنید.
اگر قصد دارید از داده‌ها در نقش خود بهره‌برداری کنید، توسعه یک ذهنیت تحلیلی که توانایی و راحتی در کار با اعداد را داشته باشد، امری بسیار حیاتی است. برای درک تفاوت داده (Data) و اطلاعات (Information) می توانید مقالات مربوط به این موضوع را بخوانید.

اخلاق داده (Data Ethics)

سازمان‌هایی که داده‌ها را جمع‌آوری، ذخیره و تجزیه و تحلیل می‌کنند، مسئول حفاظت از آن داده‌ها در برابر سوءاستفاده هستند. این شامل داده‌های حساس مانند اطلاعات پزشکی و داده‌های به نظر می‌آیند کمتر حساس مانند تاریخچه خرید می‌شود. سازمان‌هایی که نتوانند داده‌ها را در برابر دسترسی غیرمجاز محافظت کنند یا از آن به نحو نامناسب استفاده کنند، در خطر از دست دادن اعتماد مشتریان قرار می‌گیرند و ممکن است با جرایم مالی و جرایم قانونی مواجه شوند.
بنابراین بهتر است که قوانین، قواعد و مقرراتی را که نحوه استفاده از داده‌ها در صنعت و سازمان شما را مشخص می‌کنند، بفهمید. آشنایی با مفاهیم و اصول اصلی اخلاق داده، حریم خصوصی داده و حاکمیت داده نیز توصیه می‌شود.

توانایی تفکر انتقادی (Critical Thinking Abilities)

تفکر انتقادی ضروری‌ترین مهارت در این فهرست است. با استفاده از توانایی‌های تفکر انتقادی می‌توانید:
>>>> معیارهایی را که بیشترین اهمیت برای پروژه شما دارند و باید جمع‌آوری شوند، شناسایی کنید.
>>>> مجموعه داده را برای اطمینان از کیفیت آن‌ها بررسی کنید.
>>>> روندها و الگوها را شناسایی کرده و سعی کنید به دلیل آنها پی ببرید.
>>>> احتمال وجود انحراف‌ها، اشتباه‌ها و تغییرات ناخواسته در داده‌ه یا تحلیل را تشخیص دهید.
>>>> برداشت‌هایی استخراج کنید که ‌می‌توانید از آن‌ها برای استراتژی تجاری استفاده کنید.
بدون داشتن مهارت‌های تفکر انتقادی قوی، انجام این فعالیت‌ها دشوارتر می‌شود و خطر بیشتری وجود دارد که داده‌های نادرست یا تحلیل‌های نادرست را قبول کنید.

مهارت‌های ارتباطی (Communication Skills)

اگرچه داده‌ها ابزاری قدرتمند هستند، اما اگر نتوانید تحلیل‌های خود را به شیوه‌ای که برای مخاطبان قابل درک و مؤثر باشد، ارائه دهید، تبدیل بینش‌ها به‌عمل ممکن است دشوار شود. به‌همین دلیل یادگیری چگونگی تعریف یک داستان با داده‌ها بسیار حائز اهمیت است. معمولا، به این معناست که شما باید از روش‌های ارتباطی متنوعی استفاده کنید که بسته به مخاطبان‌تان متفاوت باشد.
برای نمونه، زمانی‌که با کسی در ارتباط هستید که در حوزه داده‌ آگاهی بیشتری دارد، استفاده از اصطلاحات و واژگان مناسب و تخصصی بسیار مهم است تا به‌عنوان فردی که در این زمینه آگاهی کافی ندارید، شناخته نشوید. برعکس، اگر با فردی در ارتباط هستید که در زمینه داده دانش کمتری دارد، ممکن است نیاز به ساده‌تر کردن پیام داشته باشید. در چنین مواردی، تجسم داده (Data visualization) می‌تواند ابزاری بسیار قدرتمند باشد. با استفاده از ابزارها و تکنیک‌های تجسم داده، می‌توانید گرافیک‌ها و نمودارهای ساده قابل درکی ایجاد کنید، که در ارتباط با افرادی که با داده‌ها راحت نیستند، بسیار مفید خواهند بود.

مهارت‌های ریاضی و برنامه نویسی (Mathematical and Programming Skills)

زمانی که به‌کار با مجموعه‌های داده بزرگ و انجام تجزیه و تحلیل‌های پیچیده می‌پردازید، داشتن مهارت‌های ریاضی و برنامه‌نویسی قوی می‌تواند به‌طرز چشمگیری فرآیند را آسان کند. این‌ها مهارت‌های فنی پیشرفته در حوزه علم داده هستند. اگرچه این مهارت‌ها برای دیتا ساینتیست‌ها و تحلیل‌گران اهمیت دارند، اما برای مبتدیانی که در حال یادگیری مبانی داده هستند، اولویت کمتری دارند.
برای علم داده، برخی از مهارت‌های ریاضی حائز اهمیت شامل آمار، احتمالات، جبر و حساب دیفرانسیل چند متغیره هستند. همچنین، در علم داده، برخی از مهارت‌های برنامه‌نویسی و کدنویسی ارزشمند شامل زبان‌های R، Python و SQL است. به‌علاوه، درک کاملی از نحوه کار یادگیری ماشین و هوش مصنوعی نیز بسیار مهم است.

خلاصه کلام

به‌دلیل نیاز به مهارت‌های فنی زیاد، علم داده حوزه‌ای است که نمی‌توان در عرض چند هفته یا از طریق دوره‌های آنلاین ساده، دوره‌های آموزش کدنویسی و بوت کمپ‌ها (bootcamps) به‌طور کامل آن را یاد گرفت. معمولا، دانشمند داده درجه‌های تحصیلی و گواهینامه‌های مختلفی دارد و در یادگیری مداوم شرکت کرده تا در جریان آخرین تکنیک‌ها و ابزارهای علم داده باقی بماند.
کسانی که قصد ورود به حوزه علم داده را دارند، برای دریافت مشاوره می‌توانند با شماره 02191303096 تماس بگیرند.