زمان تقریبی مطالعه: 5 دقیقه

تاریخ: ۱۴۰۰-۰۳-۰۲
نویسنده: سهیل
چرا مشاغل علوم داده خواهان زیادی دارند؟

شغل همان چیزیست که می تواند رویاهای مارا به واقعیت تبدیل کند. به همین دلیل است که بسیاری از متقاضیان، که با یک حرکت مهم نتوانند به مشاغل خود برسند، ترجیح می دهند به دنبال کاری باشند که بتوانند انجام دهند. بر اساس این گفته ها، شما باید بدانید که مشاغل Data Science (علم داده ها) در این دوره همه گیر رو به رشد هستند، گرچه تقاضا برای این زمینه از اوایل دهه 20 آغاز شد.

ممکن است در مورد وضعیت هایی که این رشته به طور بالقوه می تواند به داوطلبان اعم از دانشجو یا فرد 35 ساله یا بیشتر ارائه دهد، فکر کنید. بنابراین، اگر تجزیه و تحلیل شرکت های مشهور فن آوری را بیاوریم، مشاغلی که می توانید به صورت تمام وقت یا نیمه وقت انتخاب کنید، یک دانشمند داده، یک متخصص هوش مصنوعی، یک مهندس ML  و غیره است. طبق گزارشات، حقوق یک دانشمند داده به بیش از 110 هزار دلار افزایش یافته است (12-13 درصد نسبت به سال قبل افزایش یافته است).

این مقدار از حقوق فقط با کار کردن در شرکت های معروف به دست می آید. به غیر از Data Scientist، یکی دیگر از مشخصات شغلی مشهور در اینجا Data Analyst  است که به طور عمده مسئول جمع آوری، پردازش و انجام تجزیه و تحلیل آماری در یک مجموعه داده بزرگ است.

حال، با خود فکر خواهید کرد که آیا پس از آموزش در مورد این رشته پرطرفدار، آیا باید شغل فعلی خود را تغییر دهم؟ بله، شما نباید به همین جایگاه اکتفا کنید و نگاهی به نکات ذکر شده در زیر بیندازید. این نکات به شما خواهند گفت که چگونه مشاغل در زمینه علوم داده می تواند به شدت به حرفه شما شکل دهد، در نتیجه به شما کمک می کند تا رویاهای دست نیافته خود را به واقعیت تبدیل کنید.

 

1- میزان حقوق دریافتی که می تواند سبک زندگی شما را لذت بخش کند

میزان حقوق چیزی است که به شما یا مردم اجازه می دهد با آن خود را با پیرامون خود مقایسه کنید و ارزش خود را تعیین کنید. و Data Science یکی از آن حوزه های شغلی قابل توجه است که با دستمزدهای کاملاً مناسب ارائه می شود. اگر به Glassdoor’s Data  نگاهی بیندازیم، متوجه خواهیم شد که متوسط میزان پرداختی ارائه شده توسط این رشته تقریباً بیشتر از 995K INR (در هند) است.

 

2- عنوان های شغلی مختلفی در علم داده وجود دارد که نمی توانید آنها را انکار کنید

اگر کسی در مورد عنوان های شغلی این رشته صحبت بکند، تعداد بی پایانی از آنها را نام می برد. به این معنی که شما می توانید تبدیل به یک تحلیلگر داده، کارشناس آماری، دانشمند داده، معمار داده، تحلیلگر تجارت، مهندس یادگیری ماشین، و غیره شوید. اگرچه چنین نقش هایی چالش هایی را به همراه دارند، اما برای پیشرفت در این زمینه نیازی به اعتماد به دوستان یا اقوام خود ندارید. این به این دلیل است که موسساتی هستند که برای همان نقش های شغلی آموزش آنلاین و آفلاین را ارائه می دهند. از این پس، کارشناسان برجسته یا رئیس ارشد در مورد تقاضا برای دانشمندان داده، تحلیلگران یا سایر نامگذاری ها در دوره 2021 اطمینان دارند. و در نهایت، با پیشرفت زمان، افزایش می یابد.

 

 3- آن عامل ایکس که روند تصمیم گیری شما را ساده می کند

عامل X’’ معیاری است که شما را با اطمینان کافی از بقیه موارد جدا می کند. اگر مطابق تعریف پیش برویم و این را با حوزه علم داده مرتبط کنیم، می توانیم مشاهده کنیم که نقش ها و مسئولیت هایی که شخص بدست می آورد نه تنها از نظر مأموریت حیاتی نیست بلکه فوق العاده نیز هست. از جمع آوری داده ها گرفته تا تجزیه و تحلیل آمار گرفته تا پیش بینی احتمالات، همه این کارها را در این شغل انجام خواهید داد. و به همین دلیل این شغل نه تنها جذابترین کار است بلکه خلاقانه و چند بعدی نیز هست. تنها چیزی که باید به خاطر داشته باشید این است که نگرش شما در تحقیق درباره اطلاعات مورد نیازتان هرگز نباید از بین برود.

 

چرا مشاغل علوم داده خواهان زیادی دارند؟

4- رقابت آنقدر زیاد نیست که فکر می کنید !!

رقابت چیزی است که شما حتی در این دوره همه گیر نمی توانید از آن اجتناب کنید. بنابراین، فکر کردن در مورد چگونگی حفظ روحیه یادگیری Data Visualization و سایر جنبه های Data Science  امری بسیار ضروری است. این به شما کمک می کند شغل رویایی خود را بدست آورید. علاوه بر این، این زمینه در حال رشد است و درهای فرصت را برای تازه واردان و باتجربه ها باز می کند.

با این واقعیت، شما باید برنامه ریزی و استراتژی خود را در زمینه تأمین خدمات خود به شرکت های درجه یک، که به شدت به دنبال شخصی هستند که قادر به مدیریت داده های خود باشد و یک سرمایه با ارزش برای شرکت آنها تبدیل کند، مشخص کنید. برخلاف مشاغل دولتی، این شغل شما را مجبور به کسب تجربه و سابقه برای سالها نخواهد کرد. پس از کسب تجربه شش تا 10 ماهه از شرکت، چنان توانایی خواهید داشت که می توانید مشتری های خود را پیدا کنید و با ارزهای بین المللی حقوق دریافت کنید.

 

 5- کارشناسان می توانند آمارها را پیش بینی کرده و آنها را فورا حل کنند.

امروزه، آمار در همه جا وجود دارد و مشاغل از آنها برای رشد خود به طور زیادی از آنها استفاده می کنند. با کمک Data Mining، متخصصان می توانند با جرات از داده های موجود استفاده مجدد کرده و به خوبی بر روی الگوهای موجود تمرکز کنند. این به تیم ها کمک می کند تا از پیش بینی های احتمالات بهتر استفاده کنند. حال ممکن است به این فکر کنید که کارشناسان چگونه آمار را پیش بینی می کنند؟  آنها برای انجام همان کار، R، Python، SQL، Tableau و یادگیری ماشین را ترجیح می دهند. از طریق همه اینها، آنها می توانند مشکلات موجود در برنامه های موجود در شرکت، خریدهای تجارت الکترونیکی، فعالیت های سرور و همچنین پرونده های ورود به سیستم را تشخیص دهند. در همین حال، گارتنر تحقیق کرده است که 50 درصد مشاغل آماده بهبود کیفیت تصمیمات خود هستند.

و این تصمیمات حول مطالعات موارد فوری خواهد بود. همچنین آماری وجود دارد که می تواند توسط ابزارهایی مانندR  وPython  به روش بدون خطا بررسی شود. چنین تجزیه و تحلیل آماری تأیید می شود و برای تصمیم گیری بهتر عملیاتی انجام می شود. بنابراین، شرکتها به راهها یا منابعی که بدون تردید می تواند برای آنها وقت گیر باشد، نیازی ندارند.

 

6- سازمان ها اکنون می توانند مقدار زیادی از داده ها را به راحتی مدیریت کنند

طبق تحقیقات انجام شده، بیش از 75 درصد سازمان ها هنوز با مکمل های داده های ساختاری یا غیر ساختاری خود مقابله می کنند.

و به هر حال، افزایش دادن این نوع داده ها به طور غیرقابل کنترل برای آنها ضروری است. همه اینها باعث ایجاد آشفتگی در سازمانها می شود. Google Analytics  به منظور هدایت آرام مشاغل، چیزی است که می تواند به آنها در شرایط سخت کمک کند. همچنین، این برای سازمانهای ارزشمند ضروری است که این واقعیت را درک کنند که Google Analytics  یا سایر ابزارهای تحلیلی از مفاهیم اساسی یادگیری ماشین استفاده می کنند. این مفاهیم به آنها کمک می کند روند بازار را بررسی کرده و تحلیل کنند که آیا این زمان برای سرمایه گذاری در الگو های جدید مناسب است یا خیر.

در مدت طولانی ، چنین مدیریتی توسط علم داده در مورد نحوه و زمان نگهداری داده ها یا دور انداختن مجموعه های فرعی ، هدف دار است. این امر از نظر بهره وری و حاشیه سود نیزنتیجه بخش خواهد بود. آنچه که این سازمانها باید بر آن تمرکز کنند صبر و مقاومت است [به معنای سازگاری خود با الگوهای در حال تغییر] است.