امروزه فرصت های شغلی علم داده و یا اصطلاحا دیتا ساینس به سرعت در حال افزایش می باشد، چرا که نیاز به استخدام متخصصان data science به منظور تحلیل و استفاده از انبوه اطلاعات موجود در سازمانها بیش از پیش احساس می شود . در میان مشاغل و کارهای مربوط به علم داده بیشتر آنها به سمت توسعه کسب و کار ، برخی مهندسی ، برخی تحقیقات و برخی از آنها ترکیبی بین دسته ها هستند. در این مقاله قصد داریم بیشتر با این شغل ها اشنا شویم.
فرصت های شغلی علم داده: توسعه کسب و کار
۱.تحلیل گر هوش تجاری/مهندس: (Business Intelligence Analyst / Engineer)
این مشاغل به سطح تجاری داده ها کمک می کنند. آن ها در طراحی داشبورد های مدیریتی با ابزار هایی مانند Tableau و Domo کار می کنند و تلاش می کنند سوال های به سوال های مربوط به مشاغل کمک می کنند. کار با پایگاه داده و SQL از مهارت های اصلی این مشاغل است.
۲. برنامه ریز استراتژیک : ( Analytics & Strategic Planning Associate)
یکی از فرصت های شغلی علم داده که معمولا در شرکت های فنی وجود دارد برنامه ریز استراتژیک است. البته در بعضی مواقع به این جایگاه تحلیل گر مالی نیز گفته می شود. این جایگاه مستلزم تعریف معیار های مهم برای مجموعه، کمک به برنامه ریزی برای توسعه بر اساس نتیجه مورد انتظار مجموعه است. برنامه ریز استراتژیک معمولا برای انجام کار های خود از داشبورد های مدیریتی مانند PowerBI و Tableau استفاده می کند.
۳. مترجمان تجزیه و تحلیل: (Analytics Translators)
این افراد کمک می کنند تا فاصله میان تحلیل نظری و دنیای واقعی کسب و کار را برطرف کنند. این افراد اولویت بندی کار را تعیین و مشخص می کنند. برای اطلاعات بیشتر در مورد این شغل این مطلب را مطالعه کنید.
۴. تحلیل گر بصری:(Insight Analyst)
افراد شاغل در این جایگاه معمولا در کنار کارکنان بخش ارتباط با مشتری مشغول هستند. این افراد مسئول ایجاد بخش های مختلف مانند کار بر روی آزمایش های A/B هستند. تحلیل گر بصری به پیشنیه های آماری نیاز دارد چون ممکن است مشتریان را به خوشه بندی یا تجزیه و تحلیل کند.
۵. تحلیل گر دیجیتال:(Digital Analysts)
این تحلیل گران سعی می کنند از طریق افزایش کارایی های بخش های مختلف عملکرد کلی فروش مجموعه را بیشتر کنند. این افراد با ابزار های Mixpannel و Google Analytics کار می کنند. تحلیل گران دیجیتال سعی در تحلیل رفتار دیجیتال مشتریان دارند.
۶. محققین عملیاتی:(Operation Researcher)
این افراد با بررسی روند توسعه مجموعه سعی می کنند زنجیره تولید را بهینه کنند، همچنین مشکلات را بررسی کرده و سعی در ارائه بهترین راهکار برای حل آن هستند. آن ها برای رسیدن به این هدف از ابزار هایی مانند Matlab، Octave و Fico Xpress استفاده می کنند.
مشاغل مهندسی محور علم داده
۷. مهندسین داده🙁Data Engineers)
فعالیت اصلی آنها در ورود ، ساختار و استانداردسازی و پردازش داده ها است. نقش آنها طی چند سال گذشته کاملاً تکامل یافته است و اکنون مستلزم تعامل با سیستم تحلیلی و تولید است. مهندسین داده معمولا با زبان پایتون یا R کار می کنند. از لازمه کار این افراد تسلط بر پایگاه داده ها نیز می باشد. برای اطلاعات بیشتر مربوط به مهندسین داده اینجا را مطالعه کنید
۸. مهندسین یادگیری ماشین:(Machine Learning Engineers)
مهندسی یادگیری ماشین زیر مجموعه ای از مهندسی نرم افزار است. این افراد در تلاش برای ساخت مدل برای پیش بینی وقایع هستند. یکی از زمینه های پر کاربرد این افراد طراحی سیستم های توصیه گر هستند.
۹. تحلیل گر محصول: (Product analyst)
آنها مسئول تخمین تأثیر احتمالی اجزای محصول ، تجزیه و تحلیل داده های رفتار کاربر ،تنظیم و تجزیه و تحلیل تست های آماری با روش های مهندسی و برنامه نویسی هستند. ابزاری های تحلیل گر محصول مانند Dashboarding و SQL است.
۱۰. صاحب محصول داده:(Data Product Owner)
آنها به تعریف الزامات مختلف ، داشتن نقشه راه محصول ، ارتباط با ذینفعان و همچنین مقابله با برخی از وظایف مدیریت پروژه ، از جمله هماهنگی دستیابی به داده های آموزشی لازم برای یک پروژه یادگیری ماشین کمک می کنند. اطلاعات بیشتر مربوط به این زمینه زا می توانید از اینجا مطالعه کنید.
۱۱. مهندس ترسیم داده:(Data Vizualization Engineer)
همیشه باید سعی کرد خروجی تحلیل به زیبا ترین و بهترین روش نمایش داده شوند. . مهندس ترسیم داده به طور معمول به عنوان بخشی از تیم تولید کننده داشبورد در برنامه ها کار می کنند. آنها به طور معمول با استفاده از کتابخانه هایی مانند matplotlib و plotly استفاده می کنند.
۱۲. مدیریت داده :(Data Ops)
متخصصانی که در بخش مشاغل علم داده فعالیت می کنند به آماده سازی زیر ساخت های داده به کمک استقرار کد و بررسی کیفیت داده ها کمک می کنند. برای اطلاعات بیشتر این مطلب را مطالعه کنید
موقعیت های پژوهش محور علم داده
۱۳. پژوهشگر داده:(Research Scientist)
این افراد مسئول پژوهش بر روی روش های داده و روش های تحلیل داده هستند. بررسی تکنیک های شبکه های عصبی و یادگیری عمیق از مجموعه کار های پژوهش کر داده است.
۱۴. تحلیل گر آماری:(Statisticians)
این افراد می توانند به سوالات آماری با دقت قابل قبولی پاسخ دهند. این آمار ها می تواند به دیگر مهندسین کمک بسیاری برای تهیه مدل کند.
۱۵. اقتصاد دان ها: (Economists)
برای به دست آوردن داده ها و تئوری اقتصادی به نفع شرکت ها کار می کنند. این امر می تواند شامل طراحی سیستم های حراج برای تبلیغات یا کار بر روی پیش بینی روندهای اقتصادی برای ارزیابی ریسک و تخصیص سرمایه باشد.
مشاغل ترکیبی و بین رشته ای در علم داده
۱۶. دانشمند داده: (Data Scientist)
نقش دانشمندان داده می تواند بسیار متنوع باشد ، طیف گسترده ای از مهارت ها را پوشش دهد و بسته به موقعیت خاص ، ممکن است به بخش های مختلف سازمان منتهی شود. آنها می توانند دانش R ، Python ، Scala ، Javascript را به همراه دانش SQL و noSQL پوشش دهند فرصت های شغلی علم داده در این رشته در سازمانهای بزرگ رو به افزایش است.
در صورتی که میخواهید در مورد تفاوت های مهندس داده و دانشمند داده بیشتر بدانید به شما پیشنهاد می کنیم مطلب زیر را مطالعه کنید.
تفاوت های مهندس داده و دانشمند داده
۱۷. مدیر پایگاه داده: (DataBase Administrator)
مدیران بانک اطلاعات وظیفه تنظیم و سلامت پایگاه داده را بر عهده دارند. آنها مسئول برنامه ریزی و بایگانی تهیه نسخه پشتیبان از بانک اطلاعاتی ، نظارت و بهینه سازی عملکرد بانک اطلاعاتی و نمایش داده هستند
۱۸. معمار داده :(Data Architect)
این افراد معماری معماری کلی روند پروژه را هدایت می کنند. به عنوان مدیر فنی محصول در مورد اجزا کار نظر می دهد و آنچه بخش های مختلف تحلیل یا تولید کرده اند را بررسی می کند.برای اطلاعات بیشتر مربوط به این شغل این مطلب را مطالعه کنید.
منبع MEDIUM
بازتاب: تفاوت مهندس داده و دانشمند داده | دیپ تیپ