آشنایی با برترین مهارت‌ های فعلی و آتی متخصصین علم‌ داده و بازار کار تخصص های امروزه و آینده آی تی و فناوری اطلاعات و درک پایتون و کاربردهای آن به عنوان برترین زبان در حوزه علوم داده

بازار کار آی تی و فناوری اطلاعات امروزه در اختیار چه تخصص هایی است و در آینده به کدام سمت و سو می رود؟

برترین مهارت ‌های فعلی متخصصین علم‌ داده کدامند؟

 برترین مهارت ‌های آتی کارشناسان علم‌ داده کدامند؟

کاربردهای پایتون به عنوان برترین زبان برنامه‌ نویسی در حوزه علم داده چیست؟

معرفی دوره MBA یکساله تحلیل پیشرفته کسب‌ و‌ کار و علم داده

چند پیشنهاد درباره بازار کار تخصص های علم داده

بازار کار آی تی و فناوری اطلاعات امروزه در اختیار چه تخصص هایی است و در آینده به کدام سمت و سو می رود؟

به ‌تازگی توسط وب ‌سایت kdnuggets یک نظرسنجی از متخصصین علوم داده مبنی بر مهارت ‌های فعلی (Have Skill) و تخصص ‌های آتی (Want Skill) مورد نیاز بازار کار آی تی و فناوری اطلاعات پرسیده شده است که با توجه به جامعیت نظرسنجی فوق می ‌تواند راهنمایی مناسبی جهت تحلیل مهارت ‌های مورد نیاز بازار علم ‌داده در آینده باشد.

برترین مهارت ‌های فعلی متخصصین علم‌ داده

برترین مهارت ‌های فعلی متخصصین علم‌ داده بر اساس نظر خواهی های صورت گرفته از کارشناسان این علوم و برآورد وبسایت kdnuggets شامل موارد زیر می گردد:

پایتون (Python)
مصورسازی داده ها (Data Visualization)
تفکر انتقادی (Critical Thinking)
اکسل (Excel)
مهارت های ارتباطی (Communications Skills)
یادگیری ماشین (Machine Learning)
آمار (Statistics)
مهارت های پایگاه داده (SQL/Database Coding)
فهم کسب و کار (Business Understanding)
ریاضی (Math)
 

برترین مهارت ‌های آتی کارشناسان علم‌ داده

 برترین مهارت ‌های آتی (توسعه دانش) کارشناسان علم‌ داده و بهترین تخصص هایی را که متخصصین این حوزه می توانند در آینده دنبال نمابند به ترتیب زیر می باشد:

یادگیری عمیق (Deep Learning)
کتابخانه یادگیری عمیق تنسورفلو (TensorFlow)
یادگیری ماشین (Machine Learning)
پایتون (Python)
آپاچی اسپارک (Apache Spark)
پردازش زبان طبیعی (NLP - Text Processing)
کتابخانه یادگیری عمیق پایتورچ (Pytorch)
آمار (Statistics)
داده های غیرساخت یافته (Unstructured Data)
سایر ابزارهای کلان داده (Other Big Data Tools)

زبان برنامه نویسی پایتون (Python)، برترین زبان در حوزه علم داده

افزایش میزان توجهات به کتابخانه یادگیری عمیق Pytorch، زبان Scala و ابزارهای Big Data با توجه به درصد رشد آن قابل‌ توجه است. در میان زبان‌ های برنامه‌ نویسی، کسب نشان برترین زبان و رتبه نخست توسط پایتون و کاهش جایگاه زبان‌های برنامه‌ نویسی R و Matlab، این زبان برنامه‌ نویسی را تبدیل به برترین زبان در حوزه علم‌ داده کرده است.

قرار گرفتن دو مهارت نرم (Soft Skill) تفکر انتقادی و مهارت‌ های ارتباطی جز 5 مهارت برتر فعلی متخصصین علم‌ داده نشان از میزان توجهات به این قبیل مهارت‌ ها در بازار کار آی تی و فناوری اطلاعات دارد.

معرفی دوره MBA یکساله تحلیل پیشرفته کسب‌ و‌ کار و علم داده

هدف اصلی دوره MBA in Business Analytics and Data Science ارائه مجموع ه‌ای از مهارت‌ های مناسب برای استفاده از ابزارهایی جهت تحلیل پیشرفته و درک حجم انبوهی از داده‌هایی (کلان داده‌) است که در اختیار بیشتر کسب‌ و‌ کارها یا سازمان‌ ها می‌باشد. گواهینامه دوره آموزش MBA یکساله تحلیل پیشرفته کسب‌ و‌ کار و علم داده از دانشکده مدیریت دانشگاه تهران صادر می گردد.

کاربردهای زبان برنامه‌ نویسی پایتون

به تازگی توسط IEEE Spectrum زبان برنامه نویسی پایتون بر اساس مولفه‌ های میزان تقاضا، رشد، محبوبیت و... بعنوان برترین زبان برنامه‌ نویسی سال 2019 انتخاب شده است. این زبان برنامه‌ نویسی در حال حاضر در حوزه های مرتبط با علم‌ داده، تحلیل کلان‌ داده و... نیز جز برترین زبان های برنامه‌ نویسی است. زبان پایتون علاوه بر حوزه تحلیل‌ داده در سایر فیلدهای مرتبط با فناوری اطلاعات و مهندسی نرم‌ افزار نیز دارای قابلیت‌ های متعددی است. در شکل زیر کاربردهای اصلی زبان پایتون به همراه کتابخانه‌ های مطرح آن معرفی شده است.

معرفی کتاب  Learning Pyspark

کتاب Learning Pyspark یکی از منابع آموزشی مفید جهت یادگیری پلتفرم پردازشی کلان ‌داده اسپارک در زبان پایتون است. این کتاب برای تمامی توسعه دهندگان و تحلیلگران کلان داده که قصد یادگیری کار با پلتفرم Spark با زبان پایتون را دارند توصیه میشود. سرفصل‌های اصلی این کتاب به شرح زیر است.

Chapter 1: Understanding Spark

Chapter 2: Resilient Distributed Datasets

Chapter 3: DataFrames

Chapter 4: Prepare Data for Modeling

Chapter 5: Introducing MLlib

Chapter 6: Introducing the ML Package

Chapter 7: GraphFrames

Chapter 8: TensorFrames

Chapter 9: Polyglot Persistence with Blaze

Chapter 10: Structured Streaming

Chapter 11: Packaging Spark Applications

چند پیشنهاد به علاقمندان تخصص های علم داده

به علاقمندانی که قصد ورود به بازار کار هر یک از تخصص های علم داده را دارند پیشنهاد می گردد که با انتخاب نقشه راه مناسب بر اساس تخصص، دانش و علاقمندی خود، آموزش علوم را شروع کنند تا به موفقیت دست یابند.

به مدیران کسب و کارها نیز توصیه می شود می گردد چنانچه به دنبال استخدام کارشناس در هر یک از تخصص های حوزه علم داده هستند نخست تعدادی از شرح شغلی های اعلامی شرکت های موفق را بررسی نموده تا علاوه بر نیازمندی های فعلی شرکتشان بتوانند دیگر نیازمندی های آتی خود را نیز پوشش دهند.

بعضی از شرکت ها گاهی در اطلاعیه های استخدامی خود برخی از مهارت ها و توانمندیهای مورد نیاز چند سمت شغلی را با یکدیگر تجمیع و همه تخصص ها را از یک فرد درخواست می کنند. بر اساس تجربه، این نوع اقدامات، برای جذب نیروی مورد نظر کارآمد نخواهد بود و به مدیران شرکت ها پیشنهاد می گردد با شکل دهی یک گروه ویژه از هر کارشناس در جایگاه تخصصی خود بهره ببرند.

برای کسب اطلاعات بیشتر درباره برترین تخصص های فعلی و آتی کارشناسان علم‌ داده مطلب برترین مهارت‌ های پایه و داغ متخصص علم داده سال 2020 را مطالعه نمایید.