بررسی شغل ها و بازار کار علم داده در ایران و خارج از کشور

اگر به محیط اطرافمان به خوبی نگاه کنیم متوجه می‌شویم که داده‌ها همه جا در اطراف ما هستند و تبدیل این داده به یک عنصر ارزشمند در زمینه کاری توسط متخصصان داده (Data Scientist) انجام می‌شود. جمع آوری داده تا وقتی که دنیای علم و فناوری پیشرفت داشته باشد ادامه دار خواهد بود. مشاغل علم داده سر و صدا‌های زیادی را ایجاد کرده است که قطعا بی دلیل نبوده است.

علم داده یکی از رشته‌هایی در صنعت فناوری است که می‌توانید انتظار داشته باشید که حقوق بالایی دریافت کنید. در این مقاله می‌خواهیم به بررسی بازار کار علم داده در ایران و خارج از کشور بپردازیم، همچنین به بررسی انواع شغل های علم داده می‌پردازیم.

مروری بر علم داده

علم داده (Data Science) مجموعه‌ای از جمع آوری داده ها، تجزیه و تحلیل و تصمیم گیری است. در واقع یادگیری داده است که می‌تواند به شما در پیدا کردن الگو (Pattern) کمک کند. ما همچنین می‌توانیم علم داده را به عنوان حوزه‌ای تعریف کنیم که در مورد فرآیندها و سیستم‌هایی است که داده‌ها را به اشکال مختلف و از منابع مختلف استخراج می‌کند، خواه داده‌ها بدون ساختار یا ساختارمند باشند. آماده‌سازی و تجزیه و تحلیل داده‌ها مهم ترین مهارت های علم داده هستند. آماده‌سازی داده‌ها به تنهایی معمولاً 60 تا 70 درصد از زمان دانشمند داده را مصرف می‌کند. به ندرت داده‌هایی به شکل اصلاح شده، ساختاریافته و بدون نویز تولید می‌شوند.

چرا علم داده مهم است؟

داده های بزرگ، بدون تخصص افراد حرفه‌ای که این داده‌ها را به عناصر ارزشمند و قابل استفاده تبدیل کنند اهمیت ندارد. امروزه شرکت‌های زیادی برای استفاده از این داده‌های بزرگ و استفاده حداکثری از آنها به کسانی که با علم داده آشنایی دارند مراجعه می‌کنند. این به یک حقیقت جهانی تبدیل شده است که مشاغل مدرن مملو از داده‌ها هستند. داده‌ها در هر زمینه و در هر شغلی قابل استفاده است. آیا می‌دانستید که خطوط هوایی ساوت وست (Southwest Airlines) در یک مقطع زمانی توانست با استفاده از داده‌ها، 100 میلیون دلار صرفه جویی کند؟ آن‌ها می‌توانند زمان بیکاری هواپیماهایشان را که در آسفالت منتظر مانده‌اند کاهش دهند و تغییری در استفاده از منابعشان ایجاد کنند.

علم داده تقاضای زیادی دارد و به کسب‌ و کارها کمک می‌کند تا تصمیم‌گیری دقیق‌تر و حیاتی‌تری داشته باشند. به طور خلاصه، امروزه برای هیچ کسب و کاری امکان تصور دنیایی بدون داده وجود ندارد. روز به روز روشن‌تر می‌شود که پردازش و تجزیه و تحلیل داده ها ارزش زیادی دارد و در اینجاست که یک دانشمند داده (Data Scientist) در کانون توجهات قرار می‌گیرد و علم داده را به یک صنعت جذاب تبدیل می‌کند و همینطور در شرکت‌های بزرگ به این مهندسان داده به عنوان ابرقهرمان‌های امروزی نگاه می‌شود. در نهایت اگر شما می‌خواهید در کسب و کارتان موفق باشید باید به سرمایه گذاری روی علم داده حساب باز کنید.

کلیو هامبی ریاضی دان و کارآفرین در زمینه علم داده :

داده ، نفت جدید است.

دوره هوش مصنوعی برای همه

همان‌طوری که از عنوان دوره مشخص است، این دوره فناوری مدرن، جذاب و پرحاشیه هوش مصنوعی را به زبانی ساده و قابل‌فهم برای تمام مخاطبین، با هر سن و میزان تحصیلات در هر رشته تحصیلی و موقعیت شغلی توضیح می‌دهد. با گذراندن این دوره می‌آموزید که : هوش مصنوعی چیست؟ ادبیات و اصطلاحات این فناوری چیست؟

مشاهده و خرید

چه چیزهایی در این دوره یاد می‌گیرید

هوش مصنوعی چیست

ادبیات رایج این حوزه

مراحل تبدیل‌شدن یک شرکت عادی به یک شرکت هوشمند

چگونگی ساخت پروژه‌های هوش مصنوعی

استفاده از هوش مصنوعی در کسب کار

هوش مصنوعی در عمل

نمونه فیلم‌هایی از جلسات هوش مصنوعی برای همه

معرفی دوره

معرفی

روند یک پروژه یادگیری ماشین

مثال ماشین خودران

نگاه واقع گرایانه

بازار کار و فرصت های شغلی علم داده

بسیاری از شرکت‌ از تحلیلگران داده (Data Analyst) برای رشد و پیشرفت شرکت خود استفاده می‌کنند. حضور دانشمندان داده هم روز به روز در شرکت‌های مختلف حیاتی می‌شود. حدود نیمی از کل دانشمندان داده در پنج شرکت بزرگ یعنی آمازون (Amazon)، اپل (Apple)، مایکروسافت (Microsoft) و فیسبوک (Facebook) در حال فعالیت هستند. فرصت های شغلی علم داده بسیار متنوع هستند. در ادامه برای شما این فرصت‌های شغلی را توضیح می‌دهیم.

دانشمند داده (Data Scientist)

دانشمندان داده، داده ها را تجزیه و تحلیل می کنند تا به الگو‌های مناسب برای تاثیرگذاری بیشتر فعالیت‌ها در سازمانشان برسند. یکی از نقش های کلیدی دانشمند داده این است که بتواند اهمیت آن داده‌ای که بر روی آن فعالیت می‌کند را به دیگر افراد در شرکت توضیح بدهد. در واقع هنر اصلی یک دانشمند داده جستجو برای جواب در میان داده های بزرگ است. دانشمندان داده نیاز دارند تا دانش آماری کافی در زبان های برنامه نویسی مختلف را برای حل مسائل سخت داشته باشند.

نمودار های درآمدی دیتا ساینتیست

همینطور ما درآمد دانشمندان داده بر اساس تجربه در قالب یک نمودار داریم که می‌توانید مشاهده کنید:

یک دانشمند داده تازه کار و با کمتر از یک سال سابقه، 86 هزار دلار درآمد دارد و سپس بعد از یک سال تجربه تا چهار سال به 97 هزار دلار درآمد افزایش پیدا می‌کند. همینطور در بازه 5 تا 9 سال تجربه کاری به درآمد 111 هزار دلار می‌رسد. اگر تجربه کاری به 10 تا 19 سال برسد فرد به درآمد 123 هزار دلار می‌رسد و اگر به بیش از 20 سال تجربه کاری برسد به 137 هزار دلار در سال افزایش حقوق خواهد داشت. همینطور میانگین حقوق پیشنهادی به دانشمندان داده در سال‌های مختلف را می‌بینیم که به مرور در حال افزایش است.

در سال 2017 میانگین حقوق متخصص علم داده حدود 55 هزار دلار در سال یوده و در سال 2018 به 61 هزار دلار پیشرفت داشته است. در سال 2019 به حدود 59 هزار دلار رسید و در نهایت در سال 2021 به حدود 65 هزار دلار رسید.

تحلیلگر داده (Data Analyst)

تحلیلگر داده در واقع موظف است که به دنبال بینش‌هایی در بین داده‌ها بگردد تا بتواند به سازمان کمک کند. تحلیل گران برای نمایش اطلاعات مفید و بینش‌ها، داده ها را به گزارش و عناصر گرافیکی تبدیل می‌کنند. نقش یک تحلیلگر داده ممکن است بر اساس نیاز یک شرکت تغییر کند. برای مثال واحد بازاریابی برای درک رفتار‌ها و نیاز‌های مصرف کننده به کمک‌های تحلیلگر داده نیاز دارد.

نمودار های درآمدی تحلیلگران داده

همینطور ما درآمد تحلیلگران داده بر اساس تجربه در قالب یک نمودار داریم که می‌توانید مشاهده کنید:

یک تحلیلگر داده تازه کار و کمتر از یک سال سابقه 58 هزار دلار درآمد دارد و سپس بعد از یک سال تجربه تا چهار سال به 63 هزار دلار درآمد افزایش پیدا می‌کند. همینطور در بازه 5 تا 9 سال تجربه کاری به درآمد 71 هزار دلار می‌رسد. اگر تجربه کاری به 10 تا 19 سال برسد فرد به درآمد 72 هزار دلار می‌رسد و اگر به بیش از 20 سال تجربه کاری برسد به 75 هزار دلار در سال افزایش حقوق خواهد داشت.

مهندس داده (Data Engineer)

مهندسان داده، سازنده، طراحان و مدیران یک پایگاه داده بزرگ هستند. کار آنها فنی است و در واقع با هسته اصلی یک سازمان فعالیت می‌کنند. همینطور وظیفه انتقال صحیح داده به قسمت‌های مختلف شرکت را برعهده دارند. نیاز به مهندسان داده زمانی احساس می‌شود که سازمان به قدری رشد می‌کند که به استفاده از علم داده نیاز دارد و در واقع بستر استفاده از علم داده در یک شرکت را فراهم می‌کنند.

تحلیلگر هوش تجاری (Business Intelligence Analyst)

یک تحلیلگر هوش تجاری فردی است که قادر است با زبان های برنامه نویسی، ابزار هوش تجاری، فناوری‌ها و سیستم‌ها به شکل حرفه‌ای کار کند. یک تحلیلگر هوش تجاری به تجزیه و تحلیل داده‌های جمع آوری شده کمک می‌کند تا کارایی شرکت را به حداکثر برساند و از این رو سود بیشتری ایجاد کند. نقش آنها بیشتر از نظر ماهیت فنی است تا تحلیلی. تحلیلگر هوش تجاری باید ارائه‌ها و سخنرانی‌هایی بابت فعالیت‌هایی از قبیل داده‌های جمع آوری شده و به اشتراک گذاشته شده و بقیه مسائلی که به رشد شرکت کمک می‌کند داشته باشد. یک تحلیلگر هوش تجاری برای داشتن دانش یک صنعت خاص مورد نیاز است.

تحلیلگر بازاریابی (Marketing Analyst)

فعالیت یک تحلیلگر بازاریابی کمک به شرکت‌ها در بخش بازاریابی است. آن ها تجزیه و تحلیل و پیشنهاد می‌کنند که کدام محصول را در مقادیر زیاد تولید کنند و کدام محصول در اندازه کم و کدام محصول را متوقف کنند. یک چشم تحلیلگر بازاریابی به رضایت مشتری است که به خدمات موجود کمک بسیار می‌کند. تصمیم گیری این که چه محصولی به چه افرادی فروخته شود و اینکه چه قیمتی داشته باشد بر عهده تحلیلگر بازاریابی است. تحلیلگران بازاریابی معمولا در محیط کار به تنهایی کارکرده و بیشتر با کامپیوتر سر و کار دارند. آنها به جمع آوری و تحلیل داده ها و تهیه گزارشات مربوطه می‌پردازند.

معمار داده (Data Architect)

یک معمار داده، سیستم‌های مدیریت داده یک کسب و کار را طراحی، توسعه و نگهداری می‌کند. دارایی‌های داده سازمان را مستند نموده، نحوه جریان داده‌ها را در سیستم‌های آن ترسیم می‌کند. مسئولیت برآورده کردن الزامات پایگاه داده با توجه به قوانین سازمان بر عهده آنها است. معماری داده با مدل سازی داده همراه است، که نمودارهایی از ساختارهای داده، قوانین کسب و کار و روابط بین عناصر داده را ایجاد می‌کند، اگرچه آنها رشته‌های مدیریت داده جداگانه‌ای هستند.

مهارت های مورد نیاز برای یک دانشمند داده

مسیر یک دانشمند داده شدن راحت نیست و نیاز به توانایی‌هایی دارد.برای یک دانشمند داده شدن شما به مهارت‌های مختلفی از جمله مهارت‌های فنی و همینطور به مهارت‌های غیرفنی نیز نیاز دارید.

مهارت های فنی یک دانشمند داده

یادگیری فناوری‌های جدید برای استفاده در کلان داده‌ها به شما کمک می‌کند تا در مسیر موفقیت و یک دانشمند داده خبره بودن قرار داشته باشید. در این مسیر شما به زبان های برنامه نویسی، پلتفرم ها و ... نیاز دارید که با هم در ادامه مرور خواهیم کرد. در صورتی که به مبحث کلا داده‌ها علاقه مند هستید، می‌توانید به مقاله‌ی بیگ دیتا یا کلان دادهبیگ دیتا (big data) یا کلان داده چیست؟ کاربردهای بیگ دیتااین صفحه فوق العاده به معرفی 0 تا 100 بیگ دیتا (big data) یا همان کلان‌داده پرداخته. بطور خلاصه بیگ دیتا به تحلیل و پردازش حجم زیادی از داده ها می‌پردازد مراجعه فرمائید.

• زبان های برنامه نویسی :

R programming , SQL(Structured Query Language) , Python , Java , C++ , C

• پلتفرم ها :

Hadoop , Apache Spark

• مصور سازی داده ها:

Matplotlib , Tableau

• یادگیری ماشینیادگیری ماشین چیست و چرا مهم است؟ - Machine learning (ML)تعریف یادگیری ماشین : ماشین لرنینگ (Machine Learning یا به اختصار ML) باعث می‌شود که خود ماشین‌ها با آنالیز داده ها امکان یادگیری و پیشرفت داشته باشند، این مقاله فوق العاده یادگیری ماشین را بصورت کامل بررسی کرده است و هوش مصنوعیهوش مصنوعی (AI) چیست؟ انواع، کاربردها، مزایا و معایبهوش مصنوعی یا Artificial Intelligence یا به اختصار AI، امروزه کاربردهای بسیاری پیدا کرده و به یکی از داغ‌ترین حوزه‌های بشر تبدیل شده است، اما با این وجود بسیاری از افراد با کاربردهای آن آشنایی کامل ندارند، به همین علت در این صفحه کاربردها، مزایا و معایب AI بطور کامل بررسی شده است (AI):

Neural networks , Reinforcement Learning , NLP(Natural Language Processing) , Recommendation Engines

• ریاضیات :

Linear Algebra , Statistics , Regression , Geometry

مهارت های غیرفنی یک دانشمند داده

این مهارت‌ها بستگی به توانایی‌های فرد در زمینه‌های غیر برنامه نویسی می‌شود.

• مهارت تحلیل و آنالیز داده همینطور چالش‌های تجارت های مختلف را شناسایی کند.
• این افراد معمولا به صورت تیمی فعالیت می کنند و باید توانایی کار گروهی داشته باشند.
• داشتن کنجکاوی در حل مسائل بسیار مهم است.
• مهارت های ارتباطی برای بدست آوردن استراتژی‌های عملی بسیار اهمیت دارد.
• تفکر در تجزیه و تحلیل باعث می‌شود سوالاتی مطرح شود و این سوالات باید در یک چارچوب معین باشد و تفسیر درست این مشکلات می‌تواند به شرکت کمک بسیار کند.

نمونه فیلم‌های دوره‌های مهارتی

بازار کار علوم داده

بر کسی پوشیده نیست که دانشمندان داده می‌توانند درآمد بسیار خوبی را بدست بیاورند. بازار کار علوم داده و علوم اطلاعات به دلیل افزایش داده‌ها در اینترنت و فضای مجازی در سالهای اخیر بسیار رونق یافته است.

حقوق دیتا ساینتیست در ایران

براساس گزارش دریافتی از جاب ویژن طی نظرسنجی از 272 نفر در مشاغل علوم داده در تهران حقوق دریافتی کارشناس علوم داده در سال 1401 بین 4.9 تا 19.2 میلیون تومان است. این درآمد‌ها در سال گذشته بین 4 تا 14 میلیون تومان بوده که به معنی افزایش 26 درصدی حقوق در سال جاری است. در دسته کارشناسان ارشد و مدیران علوم داده فعال در تهران،  در سال 1401 بین 6.5 تا 31.3 میلیون تومان درآمد دارند که نسبت به سال گذشته 25 درصد افزایش درآمد حاصل شده است.

همینطور در دیگر شهر‌های بزرگ ایران هم این نظرسنجی وجود داشته ولی به علت کافی نبودن داده‌ها به صورت تجمیعی اطلاعات درآمد‌ها وجود دارد و این درآمد‌ها بین 2.4 تا 14.3 میلیون تومان است که نسبت به سال گذشته 27 درصد افزایش درآمد حاصل شده است.

حقوق دیتا ساینتیست در خارج

درآمد دانشمندان داده به طور کلی به چندین مسئله بستگی دارد که آن را توضیح می دهیم.

• تجربه
• فیلد کاری 
• کشور

در زمینه تجربه:

در زمینه فیلد کاری:

میزان درآمد دانشمند داده در آمریکا

علاوه بر فاکتور‌های دیگر کشور محل کار نیز در درآمد تاثیراتی دارد. در آمریکا به طور میانگین دانشمندان داده 120 هزار دلار درآمد دارند.

میزان درآمد دانشمند داده در کانادا

در کانادا به طور میانگین دانشمندان داده 78 هزار دلار درآمد دارند.

میزان درآمد دانشمند داده در اروپا

میزان درآمد دانشمند داده در استرالیا

دوره‌های مهارتی رشته کامپیوتر

در استرالیا به طور میانگین دانشمندان داده 111 هزار دلار درآمد دارند.

مدرک بین المللی دیتا ساینس

گواهینامه های علم داده به شما این فرصت را می‌دهد که نه تنها مهارت‌هایی را توسعه دهید که یافتن آنها در صنعت مورد نظر شما چه در کارآموزی علم داده و چه در منتورینگ دیتا ساینس دشوار است، بلکه همچنین می‌توانید دانش علم داده خود را تأیید کنید تا استخدام کنندگان و مدیران استخدام بدانند در صورت استخدام شما چه چیزی را به دست می‌آورند.

• Cloudera Data Platform Generalist Certification
• Data Science Council of America (DASCA) Senior Data Scientist (SDS)
• Data Science Council of America (DASCA) Principal Data Scientist (PDS)
• IBM Data Science Professional Certificate

رتبه بندی کاری علم داده

دانشمندان داده رتبه سوم را در بهترین مشاغل فناوری دارند.

• رتبه سوم بهترین مشاغل فناوری
• رتبه ششم 100 کار برتر

آینده شغلی دیتا ساینس

همانطور که داده‌ها در اینترنت به طور تصاعدی رشد می‌کنند، مشارکت در علم داده نیز به همین ترتیب افزایش می‌یابد، و همچنین آینده شغلی در علم داده افزایش می یابد. چه کشف تقلب در یک بانک و چه پیدا کردن شاخص شادی یک کشور، Data Science برای مدت طولانی در دسترس خواهد بود.

جمع بندی

علم داده را می‌توان به بهترین نحو به عنوان ترکیبی از مهندسی، تحلیل و اکتشاف توصیف کرد. داده‌ها واحد پول عصر ما هستند. این باعث می‌شود مشاغل علم داده یکی از سریع‌ترین و محبوب‌ترین فرصت‌های شغلی در حال رشد و محبوبیت باشد. علم داده یکی از مشاغل شماره یک در ایالات متحده است. طبق گزارش آمار نیروی کار ایالات متحده، تقاضا برای دانشمندان داده ماهر تا سال 2026 به میزان 27.9 درصد افزایش می‌یابد.

بازارکار علوم داده در ایران رو به افزایش خواهد بود و پیشرفت چشم گیری را به زودی در این فیلد کاری خواهیم داشت. فرصت های شغلی علم داده در حال افزایش و روند رو به رشد دارند. مشاغل علم اطلاعات می‌توانند به پردرآمد ترین شغل ها در بازارکار ایران تبدیل شود. پس اگر مهارت های تحلیلی دارید و علاقه زیادی به داده دارید، سریع‌تر دست به کار شوید و رزومه دیتا ساینس خود را ایجاد کنید.

مطالب مرتبط

همه مقالات

انواع کامپیوتر از نظر قدرت پردازش ⚡️ و از نظر عملکرد

وظایف مدیر شبکه چیست؟ – مهارت های مورد نیاز ادمین شبکه

هوش مصنوعی چه کارهایی انجام می دهد؟

مزایای علم داده چیست، بررسی کامل اهمیت و مزایای علم داده