، (اخبار رسمی): ما در این مقاله نقشه راه یادگیری علم داده را به شکل کلی مورد بحث قرار داده ایم و شما میتوانید راه دانشمند داده شدن را مورد مطالعه قرار دهید.
در این مطلب نقشه راه یادگیری علم داده و اقداماتی که شما را به یک متخصص علم داده تبدیل می‌کند را گردآوری کرده‌ایم. همچنین بهترین منابع برای یادگیری را نیز به شما معرفی می‌کنیم. با ما همراه شوید و با هرآنچه که برای تبدیل شدن به یک مهندس یا دانشمند داده نیاز دارید، آشنا شوید.
نقشه راه مهندسین داده
براساس بررسی‌های هاروارد بیزنس ریویو (HBR) دانشمند داده به‌عنوان جذاب‌ترین شغل قرن معرفی شد. این بررسی در سال 2012 انجام شد، اما 10 سال بعد از آن یعنی در سال 2022، تقاضا برای دانشمندان داده بیشتر از انتظارات HBR شد اداره آمار کار ایالات متحده از افزایش 36درصدی این تقاضا در 10 سال آینده گزارش می‌دهد. این سرعتِ افزایش تقاضا را در هیچ‌کدام از مشاغل دیگر نمی‌بینیم. بنابراین می‌توان نتیجه گرفت که علم داده یکی از استثنایی‌ترین حوزه‌های شغلی است و قرار است هنوز هم در جایگاه و موقعیت خود باقی بماند و حتی پیشرفت کند.
در اینجا ابتدا تعریفی از نقشه راه علم داده ارائه داده‌ایم. پس از آن با بیان نقشه راه یادگیری علم داده به شما کمک می‌کنیم که به یک دانشمند دادهٔ موفق تبدیل شوید.
- نقشه راه علم داده چیست؟
نقشه راه علم دیتاها یا همان داده‌ها برنامه‌ای استراتژیک شامل مراحل ضروری، دانش و مهارت‌های لازم برای موفقیت درزمینهٔ وسیع دیتا ساینس است. دیتاساینس (Data Science) یا همان علم مختص به داده‌ها یک دانش میان‌رشته‌ای است. این دانش با به‌کارگیری ابزارها، الگوریتم‌ها و اصول مختلف ماشین لرنینگ ماشین الگوهای پنهان در داده‌های خام را کشف می‌کند.
- تفاوت متخصص دیتاسایسنس با متخصصان آمار و تحلیلگران داده
یک دانشمند داده کار متفاوتی از کار متخصصان آمار و تحلیلگران داده انجام می‌دهد. تحلیلگران داده با بررسی و مطالعه‌ٔ تاریخچهٔ داده‌ها، وضعیت فعلی را توضیح می‌دهند. در مقابل متخصصان داده با کمک الگوریتم‌های مختلف ماشین لرنینگ (Machine learning)، وقوع رویداد‌ها در آینده را پیش‌بینی می‌کنند.
- دانشمند داده کیست؟
دانشمندان داده یا دیتا ساینتیست‌ها در حل مسائل داده پیچیده تخصص دارند. این افراد با زمینه‌های گوناگون ازجمله ریاضیات، آمار، علوم کامپیوتر و ... آشنا هستند و از آن‌ها برای تحلیل درست داده‌ها استفاده می‌کنند. دانشمندان داده آخرین متد و فناوری‌ها را برای پیدا کردن راه‌حل به‌کار می‌گیرند و نتایجی که منجر به رشد و توسعهٔ سازمان میشود را به‌دست می‌آورند. در یک تعریف ساده‌تر دانشمند داده با کمک ابزارهای موجود، داده‌های خام را به داده‌های مفید و قابل استفاده تبدیل می‌کند.
برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده موفق، باید نقشه راه یادگیری علم داده را بلد باشید. ما هم از اینجای مقاله به بعد کاملاً بر این موضوع متمرکز شده‌ایم. هرچند که مطالب ذکرشده بیشتر برای افراد مبتدی مناسب است، اما یک یا دو مورد مناسب نیز برای دانشمندان جوان در آن وجود دارد. پس سعی کنید تمامی مطالب را با دقت مطالعه کنید. اینجا شکاف‌های زیادی پُر کرده‌ایم تا بتوانید با اعتمادبه‌نفس شروع به کار کنید.
- علوم کامپیوتر؛ زبان‌های برنامه‌نویسی و مفاهیم کامپیوتری کاربردی
برای کسب موفقیت و پایداری آن در هر شغلی، به یک پایهٔ قوی نیاز خواهد بود. دانشمندان داده یا دیتاساینتیست این پایهٔ قوی را با کسب مهارت در علوم کامیپوتر و تسلط بر حداقل یک زبان برنامه‌نویسی به‌دست می‌آورند. بنابراین هر دانشمند و متخصص داده‌ای باید با زبان‌های برنامه‌نویسی و مفاهیم کامپیوتری از قبیل پایتون، جاوا، اسکالا، آر، SQL، MongoDB، لینوکس، Git، خراش دادن وب، برنامه‌نویسی شی‌گرا و ساختارهای داده آشنا باشد.
- پایتون؛ بهترین زبان برنامه‌نویسی برای شروع
هرچند که زبان‌های برنامه‌نویسی متنوعی برای آموزش علم داده وجود دارد، اما پایتون به‌عنوان یک زبان برنامه‌نویسی ساده محبوبیت بیشتری دارد. ما هم در این نقشهٔ راه به شما پیشنهاد می‌کنیم با یادگیری Python شروع کنید. با شرکت در یک دورهٔ آنلاین یادگیری پایتون یا شرکت در کلاس‌های حضوری و با تمرین پایتون، به‌زودی میتوانید مهارت لازم را در این زمینه کسب کنید و به تبدیل شدن به یک دانشمند موفق داده نزدیک‌تر شوید. Python همچنین در دیتاماینینگ یا همان داده کاوی به شما کمک می‌کند.
- دیتاماینینگ و دیتاساینس
توجه داشته باشید که دو مقولهٔ دیتاماینینگ (Data Mining) یا همان داده کاوی با مفهوم دیتا ساینس (Data Science) از لحاظ ماهیت، اهداف و حوزه کاربرد متفاوت است. داده‌کاوی به فرایند استخراج اطلاعات مفید، الگوها، آنالیز داده‌های خام موجود در بیگ دیتا و ارائه اطلاعات مفید برای بهبود و پیشرفت تجارت گفته میشود. اما دیتا ساینس با کمک ابزارها و تکنیک‌های مختلف بینش ارزشمندی از داده‌های بدون ساختار و ساختار یافته را ارائه می‌دهد.با مراجعه به لینک زیر میتوانید تفاوت های داده کاوی و علم داده را بهتر درک کنید:
https://propezh.ir/what-is-data-mining/
- ریاضیات و آمار
گفتیم که تقاضا بر دانشمندان داده، مهندسان ماشین لرنینگ، مهندسان دیتاماینینگ و... روزبه‌روز در حال افزایش است. بوت کمپ‌ها خوبی هم در این زمینه وجود دارد. اما این گروه‌های آموزشی اغلب از اهمیت ریاضیات و آمار غافل مانده‌اند. ریاضیات و آمار جایگاه مهمی در نقشه راه یادگیری علم داده دارند و در تبدیل شدن به بهترین دانشمند علم داده بسیار مؤثر هستند. شما میتوانید از بوت‌کمپ‌های ریاضیات بهره بگیرید و تسلط خود را در ماشین لرنینگ بیشتر کنید. یادگیری و کسب مهارت در آمار نیز در تجزیه و تحلیل کسب‌وکار و علم داده کاربرد دارد.
- هوش مصنوعی، یادگیری عمیق، یادگیری ماشین ( AL, DL, ML)
اگر قصد دارید به یک دانشمند داده حرفه‌ای تبدیل شوید و مفاهیم یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را بهتر درک کنید، هوش مصنوعی (Artificial intelligence) را نادیده نگیرید. AI هر سه حوزه را پوشش می‌دهد و شما را به اهداف حرفه‌ایتان می‌رساند.
- پیاده‌سازی مهارت‌ها در قالب پروژه‌ها
اگر مهارت‌های کسب‌شدهٔ خود را در حل مشکلات به‌صورت عملی به‌کار ببرید، پیشرفتی سریع خواهید داشت. پروژه‌هایی که دربارهٔ علم دیتاها، یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و ... هستند به شما کمک می‌کنند تا مهارت‌های کسب‌شدهٔ خود را تثبیت کنید.
- رزومهٔ قوی بسازید
هنگامی که مهارت‌های لازم را کسب کرده‌اید و حتی چند پروژه هم زیر دست‌وبال خود دارید، وقت آن می‌رسد که برای درخواست شغل اقدام کنید. درخواست شغل و تأیید آن نیازمند ارائه یک روزمهٔ قوی است. یک رزومهٔ عملی داده خوب که معرف شما و مهارت‌هایتان خواهد بود و به احتمال زیاد برای مصاحبهٔ اولیه دعوت خواهید شد.
- آماده شدن برای مصاحبه
شما تا اینجای مطلب آمده‌اید، مسلماً هم شما و هم همهٔ افرادی که به دنبال نقشه راه یادگیری علم داده هستند، برای یافتن شغل تلاش می‌کنند. این بخش شاید ترسناک و نگران‌کننده باشد، اما با کمبود شغل مواجه نمی‌شوید، چراکه موقعیت‌های شغلی زیاد است. باوجوداین آماده شدن برای مصاحبه دشوار است و حتی احتمال شکست در مصاحبه وجود دارد. مطالب فراوانی باید به خاطر سپرده شوند و استرس مصاحبه ممکن است نگذارند آن‌ها را به یاد بیاورید. شما میتوانید با کمک راهنمای مصاحبهٔ علوم دیتا و دیگر منابع موجود، آمادگی‌های لازم برای مصاحبه را به‌دست بیاورید.
- شروع یادگیری
مواردی که در این مقاله ذکر شد برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده کمک کننده و گاهاً ضروری هستند. اما این فقط نقشه راه یادگیری علم داده است. شروع یادگیری و انجام اقدام عملی بسیار مهم است. بنابراین مهم‌ترین اقدام این است که یادگیری و آموزش علم داده را به‌طور جدی شروع کنید و ادامه دهید. روش‌های مختلفی برای یادگیری وجود دارد و روند یادگیری نیز طولانی است. با دنبال کردن یک برنامه‌ٔ منظم و انتخاب یکی از منابع آموزشی کاربردی و سودبخش از قبیل وب‌سایت‌های خارجی و سایت‌های ایرانی آموزش دیتا ساینس، کتاب‌های آموزشی، بهترین پیج‌های اینستاگرام و ... قدم‌های محکم و آینده‌داری بردارید.
بهترین منابع برای یادگیری data science
برخی از بهترین وب‌سایت‌های آموزش علم دیتاها ازجمله Towards Data Science، KDnuggets، Springboard، ProPezh و ... هستند وب‌سایت پروپژ یکی از بهترین منابع برای یادگیری دیتا ساینس است که با استفاده از بهترین مِتُد آموزشی، جدیدترین مطالب و آموزش‌های این حوزه را ارائه می‌دهد.
سخن پایانی
در این مطلب مراحل و اقدامات لازم برای یادگیری دیتا ساینس و به عبارتی نقشه راه یادگیری این علم را به شما آموزش دادیم. منابع زیادی برای یادگیری علم دیتاها و مفاهیم پیرامون آن وجود دارد. شما میتوانید از مقالات جامع و دوره‌های آموزشی وب‌سایت‌های برتری همچون سایت پروپژ که با مدیریت و تدریس مهندس پژمان اقبالی اداره میشود، بهره ببرید.
### پایان خبر رسمی