7 مهارتی که برای تبدیل شدن به یک متخصص علوم داده به آن‌ها نیاز دارید

اگر به علوم داده علاقه دارید اما حجم انبوه اطلاعات درباره دوره‌های آموزشی علوم داده شما را خسته کرده، با هوشیو همراه باشید تا 7 مهارت کاربردی  که برای یک متخصص علوم داده مورد نیاز است را مرور کنیم. این مهارت‌ها بعد از ساعت‌ها بحث و بررسی با آدم‌های سرشناسی در حوزه علوم داده مثل سرپرست تحلیل داده‌ها در گوگل، سرپرست ارشد مهندسی انویدیا و معاون مهندسی و علوم داده ولث‌سیمپل Wealthsimple جمع‌آوری شده است.

از آنجایی که تفاوت معنی‌داری بین شرح آگهی‌های شغلی و آنچه واقعا یک دانشمند داده انجام می‌دهد وجود دارد، بهتر است مهارت‌های ضروری علوم داده را از زبان متخصصان این حوزه بررسی کنیم.

احتمالا تعجب خواهید کرد که چرا هیچ کدام از 7 مهارت پیشنهادی ربطی به یادگیری ماشین یا یادگیری عمیق ندارند. این نکته اتفاقا عمدی است. در حال حاضر تقاضای زیادی برای مهارت‌هایی وجود دارد که مربوط به مراحل پیش و پس از مدل‌سازی هستند.

از همین رو 7 مهارت علوم داده که در ادامه معرفی می‌شوند با مهارت‌های یک تحلیل‌گر داده، مهندس نرم‌افزار یا مهندس داده هم‌پوشانی دارد. اکنون زمان معرفی این 7 مهارت علوم داده است که توسط مدیران گوگل، انویدیا و شرکت‌های بزرگ دیگری توصیه شده است.

1) اس‌کیو‌ال برای متخصصان علوم داده

اس‌کیو‌ال زبان جهانی دنیای داده‌ها است. فرقی نمی‌کند دانشمند علوم داده، مهندس یا تحلیلگر داده باشید، نکته مهم این است که شما باید اس‌کیو‌ال را یاد بگیرید. از اس‌کیو‌ال برای استخراج، تغییر و ایجاد مسیر‌های داده‌ای Data pipelines استفاده می‌شود. این زبان برنامه‌‌نویسی نقش حیاتی در مراحل پیشا تحلیل و قبل از مدل‌سازی در چرخه حیات داده بازی می‌کند.

توانایی ایجاد کوئری‌های موثر و مقیاس‌پذیر که بتوانند با چندین پتابایت داده کار کنند، به طور روزافزون مورد توجه شرکت‌ها قرار گرفته است. از همین رو توسعه مهارت‌های برجسته در زبان برنامه‌نویسی اس‌کیو‌ال به عنوان مهارتی برای یادگیری علوم داده، سطح تحلیل‌ها، تصویرسازی و مدل‌سازی شما را به شکل معنی‌داری افزایش می‌دهند. با اس‌کیو‌ال می‌توانید به شکلی کاملا متفاوت از قبل با داده‌ها کار کنید.

2) تصویرسازی و قصه‌گویی با داده‌ها

«یک تصویر به اندازه هزار کلمه حرف می‌زند»، این قاعده معروف اینجا هم وجود دارد. در دنیای علوم داده شما به عنوان متخصص علوم داده دائما نیازمند ارائه گزارش‌ به مدیران یا کارفرمایان هستید. در نتیجه می‌توان گفت تصویرسازی و قصه‌گویی از داده‌ها نه فقط مختص به تحلیل داده‌هاست، بلکه در علم داده هم کاربرد دارند.

منظور از تصویرسازی با داده‌ها نمایش گرافیکی داده‌ها در قالب‌هایی مثل نمودار است، البته همیشه راه‌های خلاقانه‌تری هم وجود دارد که یکی از آن‌ها قصه‌گویی است. قصه‌گویی با داده‌ها میزان درک تصویری از داده‌ها را افزایش داده و بر پایه این مفهوم شکل‌گرفته که یک متخصص علوم داده چگونه نظرات تخصصی‌اش درباره داده‌ها را به دیگران انتقال می‌دهد. مثلا یک کتاب قصه تصویری، طراحی‌های زیبایی دارد که توسط یک روایت قوی و جذاب در سراسر کتاب به همدیگر وصل شده‌اند.

تقویت مهارت‌های تصویر‌سازی و قصه‌گویی با داده‌ها در علوم داده بسیار ضروری است و به نوعی درآمد متخصصان این حوزه را تضمین می‌کند. این نکته مخصوصا در ارتباط با افرادی که اطلاعات کمتری نسبت به فناوری هوش مصنوعی دارند مهم است.

3) پایتون

به نظر می‌رسد پایتون در حال ربودن گوی سبقت از زبان برنامه‌نویسی R است؛ نه اینکه با یادگیری زبان R نتوانید در زمینه علوم داده تخصص کسب کنید، اما تسلط بر پایتون یک امتیاز فوق‌العاده است. کار کردن با R مثل حرف زدن با زبانی است که خیلی‌ها آن‌ را متوجه نمی‌شوند.

زبان برنامه‌نویسی پایتون به شما این امکان را می‌دهد تا با استفاده از کتابخانه‌های متنوع، اپلیکیشن و مدل‌های جدیدی را توسعه دهید. این زبان برنامه‌نویسی یکی از زیرساخت‌های اصلی برای توسعه اپلیکیشن‌های ویرایش داده، طراحی مدل‌های یادگیری ماشین و نگارش فایل‌های دگ است.

4) جایگاه پانداس در علوم داده

پانداس Pandas یکی از کتابخانه‌های معروف پایتون است. بسیاری از متخصصان علم داده برای اجرای پروژه‌ها از این کتابخانه استفاده می‌کنند. در واقع می‌توان گفت تمام مراحل پاک‌سازی، اکتشاف و تغییر داده‌ها از طریق این کتابخانه قابل انجام است.

محبوبیت پانداس در علم داده و هوش مصنوعی نه فقط به خاطر کارایی‌اش، بلکه به این دلیل است که جدول‌های داده DataFrames به یکی از استانداردهای داده‌ای در مدل‌های یادگیری ماشین تبدیل شده‌اند.

5) گیت و کنترل ورژن

معضل نام‌گذاری بر روی ورژن‌های مختلف یک فایل هنوز از مسائل به ظاهر ساده اما مهمی است که آدم‌ها با آن سر و کار دارند. مثلا شما وقتی دانشجو بودید و قرار بود فایل مقاله پایان ترم را به استاد تحویل دهید، باید مجموعه‌ای از ورژن‌های مختلف با نام‌های مختلف را جستجو می‌کردید که هیچ منطقی پشت آن نبود.

از این داستان که بگذریم، گیت یکی از ابزارها و مهارت‌های مهم برای متخصص علوم داده است. با گیت می‌توانید فرایند نام‌گذاری ورژن‌های مختلف کدهای نوشته شده را به صورت محلی و توزیع شده ذخیره و مدیریت کنید.

سایر دلایلی که مهارت کار کردن با گیت را مهم می‌کند:

• امکان بازگشت به ورژن‌های قبلی کدها
• میسر کردن کار با چندین کدنویس و برنامه‌نویس به صورت همزمان
• امکان کار بر روی یک مخزن کد مشابه در حین فعالیت بر روی پروژه‌های مختلف

6) داکر

داکر یک پلتفرم ایزوله‌سازی است که به یک متخصص علوم داده اجازه می‌دهد تا بتوانند اپلیکیشن‌ها از جمله مدل های یادگیری ماشین را تعریف و اجرا کنند. اگرچه متن آگهی‌های شغلی همیشه دقیق نیستند، اما اکثر آن‌ها از متخصصان علوم داده می‌‌خواهند که توانایی راه‌اندازی مدل‌ها را نیز داشته باشند.

به هر حال مدلی که قابلیت راه‌اندازی نداشته باشد، ارزش تجاری نیز ندارد. از همین رو داکر مهارتی است که در دنیای علوم داده به متخصصان کمک می‌کند تا برای مدل‌های‌شان ارزش افزوده ایجاد کنند.

7) ایرفلو

ایرفلو یکی از ابزارهای مدیریت چرخه کار است که مجموعه این فرایند را به شکل خودکار درآورده است. به عبارت دیگر وظیفه ایرفلو در جهان علوم داده خودکارسازی چرخه‌های گردش کار برای مسیرهای داده‌ای و یادگیری ماشین است. ایرفلو ابزار قدرتمندی برای به کارگیری جدول‌ها برای تحلیل بیشتر و یا مدل‌سازی است.

از سوی دیگر کسب این مهارت به شما اجازه می‌دهد تا مدل‌های یادگیری ماشین را نیز راه‌اندازی کنید. در پایان ذکر این نکته ضروری است که مسیرهای متنوعی برای دستیابی به هدف‌تان وجود دارد. اما اگر به علم داده علاقه‌مندید و می‌خواهید از تجربه آموخته دیگران استفاده کنید، این 7 مهارت کاربردی در زمینه علوم داده را فراموش نکنید.