مقایسه مهارت های متخصص علم داده (Data Science) و کارشناس تحلیلگر بازاریابی هوشمند و داده محور برای شناخت دقیق تر مشتریان بالقوه و بالفعل با تکیه بر توانمندی‌های مرتبط با هوش تجاری، داشبورد خوانی، داستان سرایی از داده‌ها و مهارت های تخصصی حوزه تبلیغات دیجیتال و بازاریابی اینترنتی
مقایسه مهارت های متخصص علم داده و تحلیلگر بازاریابی
یکی از کارکردهای اصلی حوزه علم داده (Data Science) در سازمان‌ها، تحلیل داده‌های مشتریان جهت بازاریابی هوشمند است. بازاریابی داده محور یکی از رویکرد هاییست که سبب شناخت دقیق تر مشتریان بالقوه و بالفعل خواهد شد. در شکل زیر مهارت های دو حوزه متخصص علم داده و تحلیلگر بازاریابی دیجیتال اینترنتی مقایسه شده است. توانمندی‌های مرتبط با هوش تجاری، داشبورد خوانی، داستان سرایی از داده‌ها و مهارت‌های تخصصی حوزه بازاریابی از پیش‌نیازهای کلیدی جهت موفقیت در جایگاه شغلی بازاریابی داده محور در سطح اینترنت و فضای آنلاین است.
برترین مهارت ها در فرصت های شغلی مورد نیاز یک دانشمند داده
براساس تحلیل بیش از 300 فرصت شغلی دانشمندان علم داده در سال 2019 به ترتیب زبان‌های برنامه نویسی پایتون، R و SQL همچنان در رتبه‌های اول قرار دارند. از نکات قابل توجه در فرصت های شغلی متخصصین علم داده، رشد مهارت‌ها و تخصص های مرتبط با Big Data و پلتفرم‌های هدوپ و اسپارک می‌باشد. این میزان از 17 درصد در سال 2015 به 59 درصد در سال 2018 رسیده است.
در میان فریم‌ورک های یادگیری عمیق نیز فریم ورک های تنسورفلو، Keras و Pytorch دارای بیشترین فراخوانی در آگهی های متخصیین علم داده بوده‌اند. از میان کتابخانه های تحلیلی زبان برنامه نویسی پایتون به ترتیب کتابخانه های Scikit Learn, Pandas و Numpy بیشتر مورد توجه بوده است. پایش مستمر فرصت های شغلی مرتبط با حوزه فعالیت کاری یکی از مولفه های موثر در جهت یادگیری و توسعه هدفمند ابزارها و مفاهیم نوین است.
ارزيابی بلوغ قابلیت های تحليلی و كلان داده سازمان
زبدگی در فناوری‌های تحول آفرین تحليل داده و قابلیت های تحليلي مبتني بر كلان داده يكي از گام‌های كليدي در افزايش اثربخشي در فرآیندهاي کسب و کار، بهینه سازی و اخذ تصميمات داده محور در جهت دستیابی به اهداف راهبردي و استراتژيك سازمان ها و خلق تجربه دیجیتال مشتریان می‌باشد.
جهت ارزيابي بلوغ قابلیت های تحليل داده و كلان داده بعضاً مدل های متنوعي مطرح شده است كه تنها در سطوح کاملاً فني سطح بلوغ سازمان را موردبررسی قرار می‌دهد. این در حالی است که در حوزه ارزیابی بلوغ تحلیل داده و کلان داده Big Data مدلی بهینه خواهد بود که همزمان معیارها و مؤلفه های فني و مديريتي سازمان را مورد بررسی و ارزيابي قرار دهد.
مولفه های همانند کسب و کار داده محور، رهبري، تكنولوژي، داده‌ها، اهداف و راهبردها، تيم تخصصي تحليل داده سازمان و... از مولفه‌های کلیدی هستند که جهت ارزیابی بلوغ می‌بایست به آنها توجه شود و درنهایت راهكارهايي در جهت برطرف سازي خلأها و مشكلات موجود ارائه گردد. در واقع سازمان های پیشرو امروزی، با سرمایه گذاری بهینه در فناوری‌های تحلیل داده و کلان‌داده، از آنها برای ایجاد منابع جدید درآمدی و همچنین تحلیل داده‌های تولید شده، باهدف بهبود فرایندها، خلق تجربه هایی خوشایند و منحصر به فرد برای مشتریان، بهره می‌گیرند. لازم هست به سؤال زیر بیش از گذشته فکر نمایید! ميزان بلوغ شركت شما در حوزه تحليل داده و بیگ‌دیتا و بهره‌برداری از فرصت‌های متنوع این حوزه چه ميزان می‌باشد؟!
برترین کتابخانه های یادگیری ماشین
در ادامه برترین کتابخانه های یادگیری ماشین زبان های برنامه نویسی پایتون و R براساس میزان استفاده در پروژه‌های علم داده ذکر گردیده است.
1- Scikit Learn
2- Tensorflow
3- Keras
4- randomForest
5- Xgboost
6- PyTorch
7- Caret
8- Lightgbm
9- Spark MLlib
10- H2O
نویسنده: محمدرضا محتاط
نماد اعتماد الکترونیکی: مشاهده 
واتس اپ: برای گفتگوی آنلاین 
کانال تلگرام: 
اینستاگرام: