چرا علم داده رو به عنوان شغل خودتون انتخاب می‌کنید؟

مجله علمی گیلادمیا | هادی احمدی (کارشناس ارشد مهندسی فناوری اطلاعات – دانشگاه تربیت مدرس تهران) | حتما دیگه یه بار به گوشتون خورده! درسته! علم داده (Data Science) به یک فناوری پرسروصدا و انقلابی تبدیل شده که به نظر می‌رسه این روزها همه دارن در موردش صحبت می‌کنن! از خود صنعت کامپیوتر گرفته تا کشاورزی و پزشکی آخرسر هم همین کرونای خودمون! همه این‌ها باعث شده تا این روزها از علم داده به عنوان یکی از بهترین مشاغل قرن بیست‌و‌یکم یاد بشه! ولی با وجود این همه تبلیغ، هنوز تعداد کمی از افراد به صورت دقیق و شفاف از ابعاد مختلف این فناوری آگاهی دارن! پس اگه قصد دارین این پرده ابهام رو کنار بزنید و به سمت دانشمند داده شدن حرکت کنید، لازمه تا همه جوانب مثبت و منفی این حوزه رو بررسی و به یک تصویر بزرگ و شفاف برسید! هدف ما از نوشتن این مقاله هم همینه! اینکه چه چیزهایی رو باید بدونیم؟

معرفی علم داده

علم داده در ساده‌ترین تعریفش یعنی مطالعه داده! به صورت دقیق‌تر علم داده به استخراج، تجزیه‌و‌تحلیل، مصورسازی ، مدیریت و ذخیره داده‌ها برای ایجاد بینش می‌پردازه و این بینش‌ها به شرکت‌ها در تصمیم‌گیری‌های قدرتمند مبتنی بر داده کمک می‌کنه! علم داده یک فیلد یا زمینه میان‌رشته‌ای هست که ریشه در آمار، ریاضیات و علم کامپیوتر داره. به دلیل فراوانی موقعیت شغلی علم داده و درآمد بالایی که داره، این روزها می‌شه از علم داده به عنوان یکی از محبوب‌ترین شاخه‌های فعلی علوم کامپیوتر یاد کرد. حالا بیایید با هم مزایا و معایب علم داده رو بررسی کنیمو توجه داشته باشین که حوزه علوم داده خیلی گسترده هست و طبیعتا دارای امتیازات و محدودیت‌های مختلفی هم هست. این مقاله به شما کمک می‌کنه تا اولا شرایط فعلی خودتون رو به درستی ارزیابی کنید و در صورت تصمیم به ادامه این مسیر، دوره‌های آموزشی مناسبی رو انتخاب کنید:

مزایای علم داده

از جمله مزایای علم داده می‌تونیم به موارد زیر اشاره کنیم:

• همیشه مورد تقاضاست: متقاضیان شغل علم داده در آینده فرصت‌های خیلی زیادی رو دارن! چه تو ایران، چه تو آمریکا و چه تو قلب آفریقا! جالبه بدونید که این شغل سریع‌ترین رشد رو تو لینکدین (به عنوان شبکه متخصصین) داشته و پیش‌بینی می‌شه تا سال 2026 یازده و نیم میلیون شغل جدید در این حوزه ایجاد بشه! (البته علاوه بر مشاغل فعلی).
• فراوانی موقعیت‌ها: تعداد بسیار کمی از افراد هستن که مجموعه مهارت‌های لازم برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده رو به صورت کامل در اختیار داشته باشن و بشه بهشون گفت متخصص! این باعث شده که علم داده در مقایسه با سایر بخش‌های فناوری اطلاعات، اشباع کمتری رو داشته باشه! دانشمند شدن که الکی نیست! پس اینطور نتیجه‌گیری کنیم که رشته علم داده تقاضای بسیار زیادی داره اما از نظر تعداد دانشمندان خیلی جای کار داره!
• شغلی بسیار پردرآمد: علم داده یکی از مشاغل پردرآمده! طبق گفته Glassdoor (یکی از معتبرترین وب‌سایت‌های استخدامی دنیا)، دانشمندان داده به طور متوسط ​​سالانه 116،100 دلار درآمد کسب می‌کنن، یعنی با نرخ دلار امروز (28.000 تومان) حدودا بالای 300 میلیون تومان در سال درمیاد! (البته کلا کار اشتباهیه این تبدیل دلار به ریال تو دو موقعیت جغرافیایی مختلف، اما کلا بدمون نمیاد از این کار).
• علم داده همه کاره‌ست: کاربردهای بی‌شماری از علم داده وجود داره و این روزها به طور گسترده در صنایع مختلف، شهرها و کارخانجات هوشمند، پزشکی، بهداشت، بانک و بیمه، تجارت الکترونیکی و … مورد استفاده قرار می‌گیره! علم داده یک حوزه بسیار متنوعه! بنابراین فرصت کاری برای هر زمینه‌ای وجود داره!
• ارتقای کیفی داده‌ها: یعنی چی دقیقا؟ شرکت‌ها برای پردازش و تجزیه‌و‌تحلیل داده‌هاشون به دانشمندان ماهر داده احتیاج دارن! خب بعدش؟ اونا نه تنها داده‌هارو تجزیه‌و‌تحلیل می‌کنن، که کیفیت اونارو هم از طریق پاکسازی، حذف داده‌های پرت و … بهبود می‌دن!
• پرستیژ و کلاس کاری بالا: چه چیزی مهم‌تر از این؟ (: دانشمندان داده به شرکت‌ها اجازه می‌دهن تا تصمیمات تجاری دقیق‌تری رو بگیرن! شرکت‌ها به دانشمندان داده اعتماد می‌کنن و از تخصص اونا برای ارائه نتایج بهتر به مشتریان خودشون استفاده می‌کنن! این باعث ارتقاء جایگاه دانشمندان داده تو محیط کار می‌شه! چون کارشون خیلی مهم و تاثیرگذاره!
• دیگه کارها خسته‌کننده نیستن: علم داده به صنایع مختلف کمک کرده تا وظایف اضافی‌شون رو به صورت خودکار انجام بدن! شرکت‌ها برای انجام کارهای تکراری از داده‌های تاریخی (داده‌هایی که قبلا وجود داشتن و ذخیره شدم) برای آموزش ماشین‌ها استفاده می‌کنن. این کار مشاغل طاقت‌فرسایی رو که قبلا بشر به عهده گرفته بود رو ساده کرده!
• علم داده محصولات رو هوشمندتر می‌کنه: علم داده شامل استفاده از یادگیری ماشینه که به صنایع امکان ایجاد محصولات بهتر و متناسب با تجارب مشتری رو می‌ده. به عنوان مثال سیستم‌های توصیه‌گر که توسط وب‌سایت‌های تجارت الکترونیکی مثل آمازون، دیجی‌کالا و … برای پیشنهاد دادن خرید کالاها استفاده می‌شه که هدف اصلی‌شون، ارائه یک بینش شخصی مبتنی بر تجربات گذشته حرید به کاربرانه. این امر کامپیوترها رو قادر به درک رفتار انسان و تصمیم‌گیری مبتنی بر داده کرده.
• علم داده می‌تونه زندگی رو حفظ کنه: بخش بهداشت تو این سال‌ها، با بهره‌گیری از علم داده بهبود زیادی پیدا کرده. با ظهور یادگیری ماشین، تشخیص تومورهای مرحله اولیه خیلی آسون‌تر شده. به علاوه، بسیاری از صنایع بهداشتی از علم داده برای کمک به مشتریان خودشون استفاده می‌کنن.
• علم داده می‌تونه شما رو به شخص بهتری تبدیل کنه: علم داده نه تنها به شما یک شغل عالی رو پیشنهاد می‌ده، بلکه به شما در رشد شخصی هم کمک می‌کنه! بنابراین شما قادر هستین تا نگرش حل مسئله داشته باشید! از اونجا که بسیاری از نقش‌های علم داده پلی بین فناوری اطلاعات و مدیریته، شما می‌تونید از هر دو لذت ببرید.

معایب علم داده

در حالی که علم داده یک گزینه شغلی بسیار پردرآمد است ، اما معایب مختلفی نیز در این زمینه وجود دارد. برای درک تصویر کامل علم داده، باید محدودیت های علم داده را نیز بدانیم. برخی از آنها به شرح زیر است.

1.علم داده اصطلاحی مبهم است.
علم داده یک اصطلاح بسیار کلی است و تعریف مشخصی ندارد. در حالی که این به یک کلید واژه تبدیل شده است ، نوشتن معنی دقیق دانشمند داده بسیار دشوار است. نقش خاص یک دانشمند داده به زمینه ای که شرکت در آن تخصص دارد بستگی دارد. در حالی که برخی افراد علم داده را چهارمین پارادایم علوم توصیف کرده اند ، تعداد کمی از منتقدان آن را صرفاً تغییر نام تجاری آمار خوانده اند.

2.تسلط بر علوم داده تقریباً غیرممکن است.
علم داده که ترکیبی از بسیاری از زمینه ها است ، از آمار ، علوم کامپیوتر و ریاضیات نشأت می گیرد. تسلط بر هر زمینه و داشتن مهارت در همه آنها بسیار دور از امکان است. در حالی که بسیاری از دوره های آنلاین در تلاشند تا خلأ مهارتی را که صنعت علوم داده با آن روبرو است ، پر کنند ، اما با توجه به گستردگی رشته ، هنوز مهارت در آن وجود ندارد.شخصی که سابقه فعالیت در آمار را دارد ممکن است نتواند در مدت کوتاهی بر علوم کامپیوتر تسلط یابد تا بتواند به یک دانشمند متبحر تبدیل شود.بنابراین ، این یک زمینه پویا و در حال تغییر است که فرد را ملزم به ادامه یادگیری مسیرهای مختلف علم داده می کند.

3.مقدار زیادی از دانش دامنه مورد نیاز است.
از دیگر معایب علم داده وابستگی آن به دانش دامنه است. شخصی با سابقه قابل توجه در آمار و علوم کامپیوتر در حل مسأله در حوزه علم داده بدون دانش دامنه با مشکل مواجه خواهد شد. برعکس همین مسئله صدق می کند. به عنوان مثال ، یک صنعت مراقبت های بهداشتی که در زمینه تجزیه و تحلیل توالی های ژنومی کار می کند ، به یک کارمند مناسب با دانش ژنتیک و زیست شناسی مولکولی نیاز دارد.
این به دانشمندان داده اجازه می دهد تا برای کمک به شرکت تصمیمات حساب شده اتخاذ کنند. با این حال ، کسب دانش خاص دامنه برای یک دانشمند داده از زمینه ای دیگر دشوار می شود.

4.داده های دلخواه ممکن است نتایج غیر منتظره ای به همراه داشته باشد.
یک دانشمند داده ، داده ها را تجزیه و تحلیل می کند و به منظور تسهیل روند تصمیم گیری ، پیش بینی های دقیق انجام می دهد. بارها داده های ارائه شده دلخواه هستند و نتایج مورد انتظار را ندارند.این امر همچنین می تواند به دلیل ضعف مدیریت و استفاده ضعیف از منابع ، شکست بخورد.

5.مشکل حریم خصوصی داده
برای بسیاری از صنایع ، داده ها سوخت آنها هستند.دانشمندان داده به شرکت ها در تصمیم گیری های داده محور کمک می کنند. با این حال ، داده های استفاده شده در این فرآیند ممکن است حریم خصوصی مشتریان را نقض کند.داده های شخصی مشتریان برای شرکت مادر قابل مشاهده است و ممکن است به دلیل از بین رفتن امنیت ، گاهی اوقات باعث نشت داده شود.موضوعات اخلاقی مربوط به حفظ حریم خصوصی داده ها و استفاده از آن برای بسیاری از صنایع نگران کننده بوده است.

خلاصه
پس از سنجش جوانب مثبت و منفی علم داده، می توانیم تصویر کاملی از این زمینه را تصور کنیم. در حالی که علم داده یک رشته با مزایای بسیار سودآور است ، اما از معایب آن نیز رنج می برد. یک حوزه با اشباع کم و پردرآمد که انقلابی در زمینه های مختلف زندگی ایجاد کرده است ، با توجه به گستردگی این رشته و ماهیت میان رشته ای آن ، زمینه های خاص خود را نیز دارد.علم داده یک حوزه در حال پیشرفت است که سالها طول می کشد تا مهارت کسب کنید. در پایان ، این شما هستید که تصمیم می گیرید که آیا جوانب مثبت علم داده به شما انگیزه می دهد که این کار را بعنوان شغل آینده خود بپذیرید یا معایبی که به شما در تصمیم گیری دقیق کمک می کند!

امیدوارم که مقاله ما در مورد موافقان و مخالفان علم داده مورد توجه شما قرار گرفته باشه. لطفا نظرات خود را با ما به اشتراک بگذارید.