معرفی مشاغل داده محور – راهنمای کاربردی

«دانشمند داده» (Data Scientist)

دانشمند داده کسی است که دانش خوبی در حوزه آمار و احتمال و ریاضیات دارد. تخصص دانشمند داده در یک زمینه خاص، او را به یک تحلیل‌گر ذاتی در آن زمینه مبدل می‌کند. دانشمند داده برنامه‌نویسی می‌داند و دانش قابل توجهی پیرامون مدل‌سازی در «یادگیری ماشین» (Machine Learning) و «هوش مصنوعی» (Artificial Intelligence) دارد.

یک دانشمند داده دارای «دانش دامنه» (Domain Knowledge) و بینیش کسب‌و‌کاری است که موجب می‌شود بتواند به سازمان در رسیدن به موفقیت کمک کند.

دانشمند داده به تعریف فرضیه‌ها، آزمودن تناسب داده‌ها و هدف، بررسی مسائل مربوط با گردآوری داده، ساخت نمونه‌های اولیه، آموزش و تنظیم مدل، مستندسازی و تشریح نتایج می‌پردازد. همچنین، توانایی برقرار کردن تعامل بصری و شفاهی میان بینش کسب شده از داده‌ها با افراد درگیر پروژه شامل رهبران تیم، ذینفعان کسب‌و‌کار و سایر افراد را دارد.

«مهندس داده» (Data Engineer)

فیلم آموزش کلان‌داده یا Big Data در فرادرس

کلیک کنید

مهندس یادگیری ماشین (Machine Learning Engineer)

با رشد یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، یک نقش شغلی جدید شکل گرفت، که «مهندس یادگیری ماشین» نام دارد. این نقش، جایگاهی در میان دانشمند داده و مهندس داده دارد. صاحب این نقش در واقع دانشمند داده و مهندس داده‌ای است که در نقاط ضعف این نقش‌ها قوی است.

یک مهندس یادگیری ماشین، دانشمند داده‌ای با مهارت‌های برنامه‌نویسی قوی‌تر یا مهندس داده‌ای با مهارت‌های تحلیل بهتر محسوب می‌شود. با این وجود، مهندس یادگیری ماشین نیز همچنان در یکی از این مهارت‌ها بهتر عمل می‌کند.

مدیر داده (Data Manager)

مدیر داده، یک نقش مدیریتی است که روی حصول اطمینان از عملیات کارآمد و موثر و استفاده از داده‌ها متمرکز شده است. این نقش، همچون رابطی برای دیگر گروه‌های شریک تحویل سرویس عمل می‌کند (برای مثال، سیستم‌های کسب‌و‌کار، مرکز داده)، و مسئول حصول اطمینان از یکپارچه‌سازی موثر فرآیند مدیریت داده با دیگر فرآیندها به منظور تامین خواسته‌های سطح سرویس است.

فیلم آموزش متن‌کاوی در فرادرس

کلیک کنید

مدیر داده در قبال «مالک فرآیند داده» (Data Process Owner) مسئول است. از جمله مسئولیت‌های مدیر داده می‌توان به مدیریت پیاده‌سازی موثر فرآیند تهیه نسخه پشتیبان و بازیابی اطلاعات، ایجاد تغییر و ارتقای استانداردها، روال‌ها و فناوری‌های تهیه نسخه پشتیبان، تعیین گزارش‌هایی که باید تهیه شوند و برنامه ارائه گزارش‌ها اشاره کرد.

معمار داده (Data Architect)

یک معمار داده مسئول طراحی، ساخت، استقرار و مدیریت معماری داده یک سازمان است. معمار داده چگونگی ذخیره‌سازی، مصرف، یکپارچه‌سازی و مدیریت داده‌ها توسط موجودیت‌های داده و سیستم‌های IT گوناگون را تعیین می‌کند. یک معمار داده در گام اول اطمینان حاصل می‌کند که سازمان یک استاندارد داده رسمی را مورد استفاده قرار می‌دهد و دارایی‌های داده آن در جهت معماری داده تعریف شده و اهداف کسب‌و‌کار قرار دارند.

معمولا یک معمار داده بر مدیریت داده‌ها نظارت داشته، پایگاه داده و دیگر منابع داده را بهینه می‌کند و کارهای متعدد دیگری را در این حوزه انجام می‌دهد.

تحلیل‌گر داده (Data Analyst)

تحلیل‌گر داده، داده‌ها را تفسیر و آن‌ها را به اطلاعات تبدیل می‌کند و بر همین اساس راه‌هایی را برای بهبود کسب‌و‌کار ارائه می‌کند. تحلیل‌گر داده اطلاعات را از منابع گوناگون گردآوری کرده و الگوها و گرایش‌های موجود در آن‌ها مورد تحلیل قرار می‌دهد. هنگامی که داده‌ها گردآوری و تفسیر شدند، تحلیلگر داده آنچه را در  یک مطالعه جامع کشف شده به همکاران کسب‌و‌کاری یا دیگر افراد مربوطه گزارش می‌دهد.

فیلم آموزش تجزیه‌ و تحلیل داده‌ ها با پایتون در فرادرس

کلیک کنید

تحلیل‌گر داده اغلب پیشنهادهایی پیرامون روش‌ها و راهکارهای مورد استفاده‌ای دارد که سازمان را قادر به بهبود کیفیت و کارایی سیستم داده می‌سازد. تحلیل‌گر داده باید توانایی‌های زیر را داشته باشد. البته شرایط بیان شده در زیر، همه موارد مورد نیاز نیستند، بلکه برخی از مهم‌ترین‌ها محسوب می‌شوند.

فیلم آموزش مسیر تبدیل شدن به دانشمند علم داده در فرادرس

کلیک کنید

• گردآوری و تفسیر داده‌ها
• تحلیل نتایج
• گزارش دادن نتایج به شرکا و ذینفعان پروژه
• شناسایی الگوها و گرایش‌ها در مجموعه داده
• کار کردن با تیم کسب‌و‌کار و یا تیم مدیریتی به منظور تامین نیازهای کسب‌و‌کار

تحلیل‌گر داده نیاز به دانستن ریاضیات، علوم کامپیوتر، آمار و احتمال و اقتصاد دارد. همچنین، مواردی نیز وجود دارد که از دانشمند داده انتظار می‌رود به آن‌ها مسلط باشد و از این جمله می‌توان به توانایی تحلیل مجموعه داده‌های بزرگ، تجربه در ساخت مدل‌های داده، توانایی نوشتن گزارش‌های جامع، مهارت‌های ارتباطی نوشتاری و شفاهی قوی، توجه به جزئیات و همچنین بهره‌مندی از ذهن تحلیلی اشاره کرد.

فیلم مجموعه آموزش داده کاوی و یادگیری ماشین – مقدماتی تا پیشرفته در فرادرس

کلیک کنید

اگر نوشته بالا برای شما مفید بوده، آموزش‌های زیر نیز به شما پیشنهاد می‌شود:

• مجموعه آموزش‌های آمار، احتمالات و داده‌کاوی
• مجموعه آموزش‌های یادگیری ماشین و بازشناسی الگو
• مجموعه آموزش‌های شبکه‌های عصبی مصنوعی
• مجموعه آموزش‌های هوش محاسباتی
• مجموعه آموزش‌های برنامه نویسی پایتون (Python)
• آموزش برنامه‌نویسی R و نرم‌افزار R Studio
• مجموعه آموزش‌های برنامه نویسی متلب (MATLAB)

^^