مروری از رشته دانشگاهی دیتا ساینس و معرفی برترین دانشگاه‌های جهان
بهترین دانشگاه‌ها برای رشته دیتاساینس در دنیا را بشناسید
تیم تحریریه- ۸ مهر ۱۴۰۴
جیم گری، برنده جایزه تورینگ، دیتا ساینس یا علم داده را به‌عنوان «پارادایم چهارم» علم (تجربی، نظری، محاسباتی و اکنون مبتنی بر داده) تصور کرد و اظهار داشت که همه چیز در مورد علم به دلیل تأثیر فناوری اطلاعات و سیل داده‌ها در حال تغییر است. این پیش‌بینی چنان در حال عملی‌شدن است که در حال حاضر، باتوجه‌به حجم انبوه داده‌ای که تولید می‌شود، دیتا ساینس جزء ضروری بسیاری از صنایع محسوب می‌شود و یکی از موضوعات موردبحث در محافل فناوری اطلاعات است.
در عصری که داده‌ها به‌عنوان نفت جدید شناخته می‌شوند، رشته دیتا ساینس (Data Science) به یکی از پرطرف‌دارترین و آینده‌دارترین حوزه‌های تحصیلی تبدیل شده است. علم داده ترکیبی میان آمار، علوم کامپیوتر، یادگیری ماشین و تحلیل کلان‌داده‌ها است و در حوزه‌های متنوعی از اقتصاد، سلامت، علوم اجتماعی و مهندسی تا سیاست‌گذاری عمومی و علوم‌انسانی کاربرد دارد. رشد پرشتاب هوش مصنوعی نیز باعث شده است که تقاضا برای متخصصان علم داده در بازار کار جهانی به‌صورت نمایی افزایش یابد. به همین دلیل، انتخاب دانشگاهی معتبر برای تحصیل در این رشته، می‌تواند آینده حرفه‌ای دانشجویان را به طور چشمگیری تحت‌تأثیر قرار دهد.
دیتاساینس یا علم داده
دیتا ساینس یا علم داده یک حوزه میان‌رشته‌ای است که ویلیام کلیولند در سال ۲۰۰۱ عنوان کرد. وی پیشنهاد کرد که علم داده به‌عنوان یک رشته مستقل شناخته شود و البته این رشته جدید را مرتبط با علوم کامپیوتر و داده‌کاوی دانست. علم داده به آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل، طراحی و فرمول‌بندی مسائل، پردازش و استخراج الگوها، توسعه راه‌حل‌های مبتنی بر داده و در نهایت ارائه نتایج برای پشتیبانی از تصمیم‌گیری‌های کلان در حوزه‌های گوناگون می‌پردازد. این رشته ترکیبی از مهارت‌ها و دانش در حوزه‌های گوناگون است: علوم کامپیوتر، آمار، ریاضیات، علم اطلاعات، تجسم داده، طراحی گرافیک، سیستمهای پیچیده، ارتباطات و حتی مدیریت و تجارت. به همین دلیل، علم داده به‌سرعت به یکی از کلیدی‌ترین علوم کاربردی قرن بیست‌ویکم تبدیل شد.
امروزه، دانشمندان داده به‌منظور کشف اطلاعات مفید برای سازمان‌ها باید بر طیف کامل چرخه حیات علم داده تسلط داشته باشند و همچنین دارای سطحی از انعطاف‌پذیری و درک کامل برای به حداکثر رساندن بازده در هر مرحله باشند. چرخه حیات دیتا ساینس یا علم داده شامل پنج مرحله مجزا است که هر کدام وظایف خاص خود را دارد:
- ضبط (Capture): شامل گردآوری داده، ورود داده‌ها، دریافت سیگنال‌ها و استخراج منابع اطلاعاتی.
- نگهداری (Maintain): ذخیره‌سازی در پایگاه‌داده، پاک‌سازی، پردازش و طراحی معماری داده.
- فرایند (Process): داده‌کاوی، طبقه‌بندی، مدل‌سازی و خلاصه‌سازی داده‌ها.
- تحلیل (Analyze): استفاده از روش‌هایی مانند تحلیل پیش‌بینی، رگرسیون، متن‌کاوی و تحلیل کیفی.
- ارتباط (Communicate): ارائه نتایج از طریق گزارش، تجسم داده، ابزارهای هوش تجاری و پشتیبانی تصمیم‌گیری.
دانشمند داده؛ نوظهور و پرتقاضا
اصطلاح «دانشمند داده» نخستین‌بار در سال ۲۰۰۸ مطرح شد؛ زمانی که شرکت‌ها برای تحلیل و سازماندهی حجم عظیمی از داده‌های تولیدشده، به متخصصانی با مهارت‌های ترکیبی نیاز پیدا کردند. در دهه گذشته، این شغل به یکی از حیاتی‌ترین موقعیت‌ها در سازمان‌ها تبدیل شد. به‌طوری‌که در سال ۲۰۱۶، شغل «دانشمند داده» در میان سه شغل برتر ایالات متحده قرار گرفت و در سال ۲۰۲۱، لینکدین این موقعیت شغلی را یکی از امیدوارکننده‌ترین و پرتقاضاترین مشاغل جهان معرفی کرد. امروزه دانشمندان داده متخصصانی با مهارت‌های فنی پیشرفته هستند که توانایی طراحی الگوریتم‌های پیچیده کمی، سازماندهی داده‌های عظیم و ارائه تحلیل‌های دقیق برای هدایت استراتژی‌های سازمانی را دارند. این قابلیت‌ها باعث می‌شود ارزش آن‌ها در بازار کار جهانی پیوسته افزایش یابد.
چشم‌انداز شغلی رشته دیتا ساینس
با رشد فناوری‌های دیجیتال، حجم داده‌ها در سراسر جهان به طور بی‌سابقه‌ای در حال افزایش است. شرکت‌ها و سازمان‌ها عملاً بر گنجینه‌ای از داده‌ها نشسته‌اند و برای استخراج ارزش از این دارایی عظیم، نیاز به هزاران دانشمند داده ماهر دارند. به همین دلیل، بسیاری از دانشگاه‌های معتبر جهان رشته علم داده را در مقاطع تحصیلات تکمیلی ارائه می‌کنند تا نیروی انسانی موردنیاز این عرصه را تربیت کنند. انتظار می‌رود در سال‌های پیشرو، این رشته همچنان یکی از پرسودترین و پرتقاضاترین مسیرهای شغلی باقی بماند. به همین دلیل بسیاری از بهترین دانشگاه‌ها برای رشته دیتاساینس در دنیا این رشته را در مقطع تحصیلات تکمیلی ارائه می‌دهند، تا همچنان دیتا ساینس به‌عنوان یکی از امیدوارکننده‌ترین و پرتقاضاترین مسیرهای شغلی برای متخصصان ماهر به تکامل خود ادامه دهد. امروزه شرکت‌ها و سازمان‌ها با درنظرگرفتن چشم‌انداز شغلی رشته دیتا ساینس به هزاران دانشمند داده ماهر نیاز دارند، تا داده‌های خود را پردازش و تجزیه‌وتحلیل کنند و به نوبه خود به آن‌ها کمک نمایند، تا تصمیمات تجاری هوشمندانه‌تری بگیرند.
از طرفی، دیتاساینس تقریباً در هر صنعتی کاربردهای خود را پیدا کرده است:
- سلامت و پزشکی: توسعه ابزارهای تشخیصی و درمانی هوشمند.
- بازی‌های ویدئویی: طراحی و بهینه‌سازی بازی‌های دیجیتال.
- پردازش تصویر: شناسایی الگوها و اشیاء در تصاویر.
- لجستیک و حمل‌ونقل: بهینه‌سازی مسیرها و افزایش سرعت تحویل کالا.
- کشف تقلب: شناسایی تراکنش‌های مشکوک در سیستمهای مالی.
- امور مالی: ارزیابی اعتبار مشتریان و تحلیل ریسک سرمایه‌گذاری.
بهترین دانشگاه‌ها برای رشته دیتاساینس در دنیا
در دنیای امروز، شرکت‌هایی مانند گوگل، آمازون و تسلا به شدت به فارغ‌التحصیلان دیتاساینس نیاز دارند. طبق QS Rankings 2025، بیش از ۱۰۰ دانشگاه جهان دیتا ساینس را در رشته‌های تحصیلی خود گنجانده‌اند، اما تنها ۲۰ دانشگاه برتر هستند که بیش از ۵۰ درصد تحقیقات جهانی را تولید می‌کنند. دیتا ساینس یکی از مشاغلی است که سریع‌ترین رشد را در جهان دارد و بهترین دانشگاه ها برای رشته دیتاساینس در دنیا با امکانات به‌روزی که برای دانشجویان این رشته فراهم کرده‌اند، به‌نوعی با پذیرش دانشجو در حال سرمایه‌گذاری کلان در این زمینه هستند.
در ادامه به معرفی برترین دانشگاه‌های جهان برای تحصیل در رشته دیتاساینس به انتخابQS World University Rankings for Data Science and Artificial Intelligence ۲۰۲۵ می‌پردازیم. این رتبه‌بندی بر اساس شاخص‌های «شهرت کارفرمایان» (Employer Reputation)، «استنادهای تحقیقاتی» (H-index Citations and Citations per Paper) و «شهرت آکادمیک» (Academic Reputation) انجام شده است.
| رتبه | دانشگاه | امتیاز کلی (QS) | Employer Reputation | H-index | Citations per Paper | Academic Reputation |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | MIT (USA) | 98.0 | 100 | 100 | 94.8 | 96.9 |
| 2 | Carnegie Mellon (USA) | 95.5 | 87 | 100 | 95.9 | 100 |
| 3 | University of Oxford (UK) | 92.7 | 95.2 | 95.2 | 98.5 | 87.7 |
| 4 | UC Berkeley (USA) | 92.6 | 90.8 | 98.9 | 98.3 | 89.5 |
| 5 | Nanyang Technological University (NTU), Singapore | 92.0 | 89 | 99.8 | 94.2 | 90.4 |
| 6 | Harvard University (USA) | 91.8 | 98.2 | 94.4 | 92.3 | 85.9 |
| 7 | National University of Singapore (NUS) | 90.1 | 94 | 98.4 | 93.8 | 82.7 |
| 8 | ETH Zurich (Switzerland) | 89.6 | 89.9 | 94.8 | 93.1 | 86.0 |
| 9 | Yale University (USA) | 85.4 | 89.2 | 78.2 | 83.4 | 86.0 |
| 10 | University of Toronto (Canada) | 85.3 | 86.2 | 90.2 | 89.5 | 81.3 |
مؤسسه فناوری ماساچوست (MIT)
دانشگاه MIT در صدر رتبه‌بندی جهانی علم داده و هوش مصنوعی قرار دارد و به‌عنوان یکی از نوآورترین دانشگاه‌های دنیا شناخته می‌شود. شهرت جهانی این مؤسسه در تربیت نیروهای متخصص و همکاری تنگاتنگ با صنعت فناوری موجب شده است که کارفرمایان، فارغ‌التحصیلان آن را در اولویت جذب قرار دهند. پژوهش‌های MIT به‌ویژه در آزمایشگاه مشهور CSAIL، طیف وسیعی از موضوعات از یادگیری عمیق و بینایی ماشین تا پردازش زبان طبیعی و محاسبات مقیاس‌پذیر را پوشش می‌دهد. این دانشگاه علاوه بر ارائه برنامه‌های میان‌رشته‌ای در حوزه Data Science و آمار، دوره‌های کوتاه‌مدت و تخصصی متعددی برای ارتقای مهارت‌های کاربردی طراحی کرده است. رویکرد MIT به علم داده، بر ترکیب توانایی‌های نظری و مهارت‌های عملی تأکید دارد؛ به همین دلیل فارغ‌التحصیلان آن نه‌تنها پژوهشگرانی برجسته بلکه رهبران آینده صنعت داده محسوب می‌شوند.
کارنگی ملون
دانشگاه کارنگی ملون یکی از پیش‌گامان هوش مصنوعی و علم داده در جهان است و از دیرباز به‌عنوان قطب اصلی تحقیقات محاسباتی شناخته می‌شود. این دانشگاه به‌ویژه در زمینه یادگیری ماشین، رباتیک و علوم‌شناختی شهرت جهانی دارد و همکاری‌های گسترده‌ای با مراکز تحقیقاتی و شرکت‌های صنعتی برقرار کرده است. دانشجویان رشته Data Science در CMU به محیطی میان‌رشته‌ای دسترسی دارند که علوم کامپیوتر، مهندسی، آمار و کسبوکار را به هم پیوند می‌دهد. برنامه‌های تحصیلات تکمیلی این دانشگاه، مانند Master in Computational Data Science، فرصت‌های گسترده‌ای برای مشارکت در پروژه‌های صنعتی و پژوهشی فراهم می‌کنند. ترکیب شهرت علمی و تأثیر مستقیم در صنعت، کارنگی ملون را به یکی از بهترین مقاصد تحصیلی برای علاقه‌مندان به علم داده بدل کرده است.
آکسفورد
دانشگاه آکسفورد با قدمتی چندصدساله، امروز یکی از مراکز اصلی پژوهش و آموزش در حوزه علم داده است. رویکرد این دانشگاه به Data Science، فراتر از جنبه‌های فنی صرف بوده و کاربردهای اجتماعی، اخلاقی و فلسفی داده‌ها را نیز در بر می‌گیرد. آکسفورد در کنار ارائه دوره‌هایی مانند MSc in Social Data Science، میزبان مراکز تحقیقاتی برجسته‌ای است که بر تحلیل داده‌های کلان در حوزه سلامت، اقتصاد و سیاست عمومی تمرکز دارند. کیفیت بالای پژوهش‌ها در این دانشگاه، در شاخص استناد علمی به‌وضوح نمایان است و نشان می‌دهد که مقالات منتشرشده از آکسفورد اثرگذاری علمی گسترده‌ای دارند. دانشجویان این دانشگاه علاوه بر آموزش‌های تخصصی، به جامعه‌ای پویا و بین‌المللی دسترسی دارند که مباحث مربوط به آینده فناوری داده را به‌طورجدی دنبال می‌کند.
دانشگاه برکلی
دانشگاه برکلی به‌عنوان یکی از برترین مراکز آموزش عالی در ایالات متحده، نقشی کلیدی در شکل‌گیری و توسعه علم داده ایفا کرده است. این دانشگاه نه‌تنها در زمینه تحقیقات بنیادی بلکه در پروژه‌های متن‌باز و همکاری‌های صنعتی نیز فعال است. «مدرسه علم داده برکلی» با هدف یکپارچه‌سازی آموزش‌های میان‌رشته‌ای شکل گرفته و دوره‌های متنوعی در سطح کارشناسی و کارشناسی‌ارشد ارائه می‌دهد. برنامه MIDS (Master of Information and Data Science) یکی از شناخته‌شده‌ترین دوره‌های آنلاین-حضوری ترکیبی جهان است. پژوهش‌های برکلی در زمینه‌های مختلفی مانند داده‌های زیستی، علوم اجتماعی محاسباتی و تحلیل داده‌های مالی کاربرد دارند و این گستردگی باعث شده است که فارغ‌التحصیلان برکلی در بازار جهانی کار جایگاه ممتازی داشته باشند.
دانشگاه صنعتی نانیانگ سنگاپور
دانشگاه NTU در دو دهه اخیر به یکی از قطب‌های علمی آسیا در حوزه فناوری و علوم داده تبدیل شده است. این دانشگاه به دلیل سرمایه‌گذاری کلان در زیرساخت‌های تحقیقاتی و همکاری نزدیک با صنعت، جایگاهی ویژه در میان دانشگاه‌های برتر جهان پیدا کرده است. برنامه‌های آموزشی NTU در حوزه Data Science بر مهارت‌های کاربردی و پروژه‌های عملی متمرکز هستند و دانشجویان را برای ورود مستقیم به بازار کار جهانی آماده می‌کنند. آزمایشگاه‌های تحقیقاتی این دانشگاه، از پردازش زبان طبیعی و تحلیل شبکه‌های اجتماعی گرفته تا مدل‌سازی داده‌های زیستی و پزشکی، زمینه‌های متنوعی را پوشش می‌دهند. این رویکرد عمل‌گرایانه در کنار کیفیت بالای پژوهش‌ها، NTU را به مقصدی ایده‌آل برای دانشجویانی تبدیل کرده است که آینده شغلی خود را در صنعت داده می‌بینند.
دانشگاه هاروارد
هاروارد، یکی از معتبرترین دانشگاه‌های جهان، در حوزه علم داده نیز جایگاهی ممتاز دارد. Harvard Data Science Initiativeبستری میان‌رشته‌ای فراهم کرده که پژوهشگران علوم پایه، پزشکی، اقتصاد و علوم اجتماعی را گرد هم می‌آورد. این دانشگاه رویکردی جامع به علم داده دارد؛ به‌طوری که دانشجویان علاوه بر آموزش‌های فنی، در معرض پرسش‌های اجتماعی و اخلاقی مرتبط با داده‌ها نیز قرار می‌گیرند. شهرت بالای فارغ‌التحصیلان هاروارد در بازار کار نیز در شاخص Employer Reputation منعکس شده است. علاوه بر این، ارتباطات گسترده این دانشگاه با مراکز تحقیقاتی و شرکت‌های پیشرو در صنعت فناوری، فرصت‌های استثنایی برای کارآموزی و پژوهش فراهم می‌کند.
دانشگاه ملی سنگاپور
دانشگاه ملی سنگاپور به‌عنوان یکی از برترین مراکز آموزش عالی در آسیا، نقش مهمی در پرورش متخصصان علم داده ایفا می‌کند. این دانشگاه با ارائه برنامه‌های تحصیلات تکمیلی مانند MSc in Data Science and Machine Learning، بر آموزش مهارت‌های عملی و پژوهش‌های کاربردی تأکید دارد. NUS با شرکت‌های بزرگ فناوری در سنگاپور و منطقه همکاری گسترده‌ای دارد و دانشجویان را در پروژه‌های واقعی درگیر می‌کند. قدرت پژوهشی این دانشگاه در شاخص H-index و استنادها منعکس شده و نشان می‌دهد که مقالات علمی منتشرشده از NUS در سطح جهانی تأثیرگذارند. ترکیب آموزش با تجربه‌های عملی و دسترسی به بازار فناوری روبه‌رشد آسیا، این دانشگاه را به انتخابی ارزشمند برای علاقه‌مندان به علم داده تبدیل کرده است.
دانشگاه ETH زوریخ
دانشگاه ETH زوریخ، به‌عنوان معتبرترین دانشگاه فناوری در اروپا، همواره در خط مقدم نوآوری‌های علمی و مهندسی قرار داشته است. این دانشگاه با تمرکز بر ریاضیات، علوم کامپیوتر و مهندسی محاسباتی، بستری قوی برای توسعه علم داده فراهم کرده است. برنامه‌های تحصیلات تکمیلی ETH در حوزه Data Science و Computational Science، ترکیبی از آموزش‌های نظری دقیق و پروژه‌های پژوهشی پیشرفته‌اند. همکاری نزدیک این دانشگاه با صنعت فناوری اروپا و مراکز نوآوری باعث شده است فارغ‌التحصیلان آن در حوزه‌های متنوعی از تحلیل داده‌های مالی گرفته تا علوم زیستی محاسباتی نقش‌آفرین باشند. اعتبار بالای علمی و پژوهشی ETH، آن را به مقصدی برجسته برای دانشجویان بین‌المللی بدل کرده است.
دانشگاه ییل
ییل با رویکردی میان‌رشته‌ای به علم داده شناخته می‌شود و تلاش می‌کند کاربرد داده‌ها را در علوم‌انسانی، اجتماعی و پزشکی گسترش دهد. این دانشگاه علاوه بر آموزش‌های فنی، به بررسی ابعاد اخلاقی و اجتماعی داده نیز توجه ویژه‌ای دارد. مؤسسه علم داده ییل پروژه‌های تحقیقاتی گسترده‌ای را در زمینه تحلیل داده‌های زیستی، علوم اعصاب و اقتصاد رفتاری هدایت می‌کند. هرچند شاخص‌های پژوهشی ییل نسبت به برخی رقبای مستقیم کمی پایین‌تر است، اما این دانشگاه به دلیل کیفیت بالای آموزش و محیط علمی بین‌رشته‌ای، جایگاهی ویژه در میان دانشجویان علاقه‌مند به ترکیب داده با علوم اجتماعی و انسانی دارد.
دانشگاه تورنتو
دانشگاه تورنتو یکی از مراکز اصلی توسعه یادگیری عمیق و علم داده در آمریکای شمالی است. همکاری نزدیک این دانشگاه با مؤسسه Vector و پژوهشگران برجسته‌ای مانند جفری هینتون، جایگاه جهانی آن را در یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی تقویت کرده است. برنامه‌های تحصیلات تکمیلی UofT در Data Science و Applied Computing، دانشجویان را برای ورود به بازار کار در حوزه‌های فناوری، مالی و بهداشت آماده می‌کند. این دانشگاه نه‌تنها از نظر علمی و پژوهشی در سطحی بسیار بالا قرار دارد، بلکه در ایجاد ارتباط میان دانشگاه و صنعت نیز موفق عمل کرده است. ترکیب پژوهش‌های پیشگامانه و فرصت‌های شغلی گسترده، تورنتو را به یکی از بهترین انتخاب‌ها برای تحصیل در علم داده تبدیل می‌کند.
انتخاب دانشگاه برای تحصیل در علم داده، تصمیمی سرنوشت‌ساز است که نه‌تنها مسیر تحصیلی بلکه آینده شغلی و پژوهشی افراد را تعیین می‌کند. دانشگاه‌های بررسی‌شده به‌عنوان بهترین مقاصد تحصیل در علم داده شناخته می‌شوند و نه تنها دانش، بلکه شبکه‌ای از ارتباطات جهانی ارائه می‌دهند.
