پست حمایت شده

همه‌گیری کووید-19 رشد علم داده را متوقف نکرده است - کسب‌وکارها در تمام صنایع همچنان به استفاده از قدرت داده‌ها برای مزیت رقابتی ادامه می‌دهند. اداره آمار کار ایالات متحده رشد سریع اشتغال در زمینه علم داده در دهه آینده را پیش بینی می کند و پیش بینی می کند که تعداد مشاغل تا سال 31 حدود 2030 درصد افزایش خواهد یافت.

علم داده همچنین حوزه ای است که صنایع متعددی را در بر می گیرد و مهارت های کمی و خلاقانه را در بر می گیرد. با افزایش علاقه و تقاضا، دامنه معنای دانشمند داده بودن به طور قابل توجهی در کنار افزایش سرمایه گذاری در علم داده و زمینه های تحلیلی گسترده تر، تکامل یافته است. شرکتی که برای یک دانشمند داده استخدام می‌کند یا یک تیم علم داده می‌سازد، می‌تواند به دنبال یک آمارگیر، یک مهندس یادگیری ماشین یا مدیر پایگاه داده، از جمله نقش‌های متعدد دیگر باشد.

تسلط بر علم داده به مجموعه‌ای از مهارت‌های اصلی نیاز دارد، از ریاضیات پیشرفته گرفته تا توانایی نگاه کردن به هر مسئله‌ای و فکر کردن در مورد اینکه چه مجموعه داده‌ها و روش‌های آماری می‌توانند به شما در کشف راه‌حل کمک کنند. با این حال، دانشمندان داده هنوز باید در یک دامنه تخصص داشته باشند.

تخصص به شما این امکان را می دهد که خود را به عنوان یک منبع قابل اعتماد در دامنه خود معرفی کنید و به شما کمک می کند تا زمانی که نیاز دارید تخصص خود را در یک رزومه نشان دهید، یا زمانی که نیاز دارید ایده های خود را به سایر ذینفعان یک سازمان ارائه دهید، نفوذ خود را افزایش دهید. مهمتر از همه، تخصص به شما آزادی بیشتری می دهد تا از نقاط قوت خود استفاده کنید و روی پروژه هایی کار کنید که به خصوص به آنها علاقه دارید.

بسیاری از دانشمندان داده به دنبال آن هستند تحصیلات تکمیلی به عنوان راهی برای به دست آوردن مجموعه مهارت های جامعی که برای پیمایش موفق در این زمینه نیاز دارند. یکی از مهم ترین عواملی که باید در نظر گرفته شود برنامه داده های علمی این گزینه برای سفارشی کردن برنامه درسی با توجه به علایق منحصر به فرد شما با انتخاب دروس انتخابی شما است. دوره های انتخابی به شما این امکان را می دهد که بر روی موضوعاتی تمرکز کنید که مناسب مسیر شغلی شما هستند تا بتوانید شروع به توسعه یک تخصص منحصر به فرد کنید.

بیایید نگاهی به برخی از زمینه های تخصصی در علم داده بیندازیم.

داده کاوی و تجزیه و تحلیل آماری

 
داده کاوی شامل تجزیه و تحلیل مجموعه های بزرگ داده برای تولید اطلاعات معنادار است. کارشناسان در این تخصص از آمار و مدل های پیش بینی برای آشکار کردن الگوها، روندها و همبستگی ها در داده ها استفاده می کنند. از این اطلاعات می توان برای پیش بینی نتایج آینده و توسعه راه حل های تجاری استفاده کرد.

مهندسی داده

 
شما می توانید یک تیم علم داده را به عنوان یک مسابقه رله تصور کنید، جایی که یک مهندس داده باتوم را به یک دانشمند داده می دهد. مهندسان داده چارچوب هایی را ایجاد و نگهداری می کنند که داده ها را به قالبی تبدیل می کند که برای تجزیه و تحلیل مفید است. این شامل یکپارچه سازی، پاکسازی و ساختار داده ها از منابع مختلف در یک انبار واحد است.

مدیریت و معماری پایگاه داده

 
معماران داده «طرح‌نامه» را برای چارچوب دیجیتال کامل یک سازمان تجسم و طراحی می‌کنند. متخصصان در این حوزه اغلب با رهبران کسب و کار و تیم های علم داده کار می کنند تا راه حل های جدیدی برای نحوه سازماندهی و استفاده اطلاعات در یک سازمان توسط سهامداران مختلف ایجاد کنند. معماران داده معمولاً کار خود را به عنوان مهندس داده آغاز می کنند و با توسعه تخصص در مدیریت اطلاعات، در جایگاه بالاتری قرار می گیرند.

مهندسی یادگیری ماشین

 
بیایید به قیاس تیم علم داده که یک مسابقه رله است برگردیم. در آخرین مرحله مسابقه، یک دانشمند داده باتوم را به یک مهندس یادگیری ماشین می دهد. دانشمندان داده مدل‌های نظری را توسعه می‌دهند که مهندسان یادگیری ماشینی آن‌ها را به نرم‌افزارهای خودگردان وارد می‌کنند تا این مدل در مقیاس بزرگ‌تر کار کند. در مقایسه با دانشمندان داده عمومی، مهندسان یادگیری ماشین تمرکز زیادی بر اصول مهندسی نرم افزار دارند.

هوش تجاری و استراتژی

 
تحلیلگران هوش تجاری دست در دست با دانشمندان داده کار می کنند تا داده ها را تجزیه و تحلیل کنند و بینش هایی را توسعه دهند که می تواند به بهبود عملکرد تجاری کمک کند. از طریق استفاده از تجسم داده ها، تجزیه و تحلیل داده ها و مدل سازی داده ها، تحلیلگران هوش تجاری الگوها و روندهایی را شناسایی می کنند که به اطلاع رسانی استراتژی آینده شرکت کمک می کند. دانشمندان داده اساساً بر طراحی الگوریتم‌های جدید برای پاسخ به سؤالات فرضی تمرکز می‌کنند، در حالی که تحلیلگران هوش تجاری از الگوریتم‌های موجود برای کشف اطلاعات مربوط به عملکرد یک تجارت استفاده می‌کنند.

تجسم داده ها

 
متخصصان تجسم داده ها داده ها را با ابزارهای بصری تعاملی مانند نمودارها، نمودارها و اینفوگرافیک ها ارائه می کنند. ابزارهای بصری به تیم های علم داده این امکان را می دهد که روندها، نقاط دورافتاده و الگوهای داده ها را بهتر درک کنند تا بتوانند بینش معناداری از داده ها به دست آورند. از ابزارهای بصری نیز می توان برای انتقال اطلاعات به ذینفعان کسب و کار به روشی تاثیرگذار استفاده کرد.

تجزیه و تحلیل داده های عملیات

 
تحلیلگران عملیات با استفاده از داده های ارائه شده توسط سایر اعضای تیم علم داده، زمینه های بهبود در عملیات تجاری را شناسایی می کنند. سپس از نرم افزارهای آماری برای ارزیابی راه حل های عملی برای مشکلات تجاری استفاده می کنند و به مدیران در مورد بهترین اقدام مشاوره می دهند. تخصص تحلیلگر عملیات به مهارت های پیچیده حل مسئله نیاز دارد، اما نسبت به سایر حوزه های علم داده فنی کمتری دارد.

تجزیه و تحلیل داده های بازاریابی

 
تجزیه و تحلیل بازاریابی، عمل مطالعه داده ها برای اندازه گیری و بهبود اثربخشی کمپین های بازاریابی است. ابزارهای تجزیه و تحلیل به تحلیلگران بازاریابی کمک می کند تا بازگشت سرمایه تلاش های بازاریابی را تعیین کنند، روندهای بازاریابی تصویری بزرگ را درک کنند و فرصت هایی را که با ترجیحات مشتری مطابقت دارند شناسایی کنند.

 
دانشگاه پیس کارشناسی ارشد آنلاین در علوم داده ویژگی های برنامه درسی تعیین شده توسط STEM که می تواند دانش شما را در مورد حکمرانی موثر داده گسترش دهد و شما را برای استفاده از ابزارهای استاندارد صنعتی آماده کند. دوره های علوم داده در پیس توسط هیئت علمی سیدنبرگ، از جمله متخصصان با پیشینه در بخش خصوصی و محققانی که به طور فعال مرزهای این رشته را پیش می برند، هدایت می شود. شما مفاهیم نظری و بهترین شیوه ها را که برای عملیات روزانه و همچنین برنامه ریزی استراتژیک بلندمدت برای سازمان ها حیاتی شده اند، بررسی خواهید کرد.

دانش آموزان در برنامه کارشناسی ارشد علوم داده ایجاد مهارت برای:

• ابزارهایی از جمله Spark، Hadoop، MapReduce، MATLAB و Weka را پیاده سازی کنید
• بینش های استراتژیک را از طریق داده کاوی و تجزیه و تحلیل پیش بینی کشف کنید
• استقرار اتوماسیون برای مدیریت کارآمد و اخلاقی داده ها
• از زبان های برنامه نویسی مانند پایتون، R و SQL استفاده کنید
• داده ها را برای برنامه های مختلف تمیز و ساختار دهید
• با الگوریتم های یادگیری ماشین کار کنید

اطلاعات بیشتر