مشاغل مرتبط با کلان داده ها

در پست قبلی با کلان داده ها و اهمیت آن‌ها آشنا شدیم. در این پست قصد داریم تا ۶ شغل برتر در دنیا درحوزه کلان داده ها را مورد بررسی قرار دهیم، و مهارت‌های کلی که هر فردی برای فعالیت در این حوزه نیازمند است را بیان کنیم:

بسیاری از سازمان‌ها در بخش‌های مختلف شروع به جمع‌آوری، سازمان‌دهی، ذخیره‌سازی و تفسیر حجم انبوهی از داده‌های مرتبط با فعالیت خود کرده‌اند. بر اساس تحقیقاتی که توسط NewVantage Partners در سال ۲۰۱۹ انجا گرفته است، ۶/۹۱ درصد از مدیران در حال افزایش سرمایه گذاری‌های خود بر روی کلان داده ها هستند و این سرمایه گذاری برای تبدیل کسب و کار آن‌ها به یک فعالیت پویا و رقابتی، بسیار ضروری است. این فرصت، برای افرادی که به دنبال شغل و فعالیت در حوزه کلان داده ها هستند، بسیار خبر خوبی خواهد بود.

جایگاه مشاغل مرتبط با کلان داده ها:

بر اساس توسعه فراوانی که در برنامه‌های کاربردی در موضوع کلان داده ها صورت گرفته است، تقاضا برای کارمندان این حوزه به صورت چشم گیری رو به افزایش است. بر اساس اخباری که در سال ۲۰۱۸ توسط LinkedIn منتشر شده است (Workforce Report )، در آمریکا کمبود قابل توجهی در تعداد کارمندان علوم داده وجود دارد که این تعداد به ۱۵۱،۷۱۷ نفر با مهارت‌های علوم داده می‌رسد، و به صورت جزیی در شهر نیویورک این کمبود نیرو برابر ۳۴،۰۳۲ نفر، در سان فرانسیسکو به ۳۱،۷۹۸ نفر و در لس آنجلس به ۱۲،۲۵۱ نفر می‌رسد.

۶ شغل  مرتبط با کلان داده ها:

۱- متخصص داده (Data Scientist):

فرصت‌های فراوانی برای متخصصین داده در حوزه تکنولوژی فناوری وجود دارد. این افراد قادر هستند تا داده‌های پیچیده را از میان انبوهی از داده‌ها به دست آورده و آن‌ها را تفسیر نمایند، آن‌ها با همکاری متقابلی که با تیم فناوری اطلاعات سازمان مربوطه دارند، می‌توانند مدل‌های متنوعی را از داده‌های آماری ایجاد کنند و در نتیجه پیشنهادات و توصیه‌های درستی را برای فعالیت‌های آینده به سازمان بدهند.

توانمندی‌های متخصص داده:

متخصیص داده باید دانش وسیعی از روش‌های مختلف داده کاوی مانند خوشه‌بندی، رگرسیون ،درخت تصمیم و ماشین‌های پشتیبانی بردار داشته باشند. در اغلب موارد این افراد نیازمند مدرک ارشد و یا دکتری در حوزه علوم کامپیوتر هستند، و البته سال‌ها تجربه کاری در همین حوزه لازمه رسیدن به این جایگاه شغلی می‌باشد.

۲- مهندس داده (Data Engineer):

مهندسین داده از مهارت‌های علوم کامپیوتر و مهندسی خود استفاده می‌کنند تا مجموعه داده‌های بسیار عظیم را تجمیع، تحلیل و دست‌کاری نمایند. وظایف مهندسین داده شامل ایجاد و تبدیل الگوریتم‌های کامپیوتری به کدهای مدل، ایجاد فرآیند‌های فنی برای بهبود دسترسی به داده‌ها، گزارش‌های طراحی، ابزارها و برنامه‌های کاربر می‌باشد.

توانمندی‌های مهندس داده:

کارفرماها معمولا برای پست مهندس داده به دنبال افرادی هستند که تحصیلات دانشگاهی خود را در حوزه علوم کامپیوتر، مهندسی و یا حوزه‌های مرتبط به اتمام رسانده باشند و در حالت ایده آل سه تا پنج سال در این حوزه فعالیت کرده باشند. مهارت‌های فنیِ مطلوب برای مهندسین داده شامل دانش سیستم‌های لینوکس، طراحی پایگاه داده SQL، توانایی کدنویسی با استفاده از برنامه‌هایی مانند Java, Python, Kafka, Hive یا Storm می‌باشد. توانمندی‌هایی دیگری که می‌تواند برای پذیرفته شدن در این شغل بسیار تاثیرگذار باشد شامل توانایی برقراری ارتباط به صورت شفاهی و کتبی و همچنین فعالیت انفرادی و گروهی است.

۳- تحلیل‌گر داده (Data Analyst):

تحلیل‌گران داده اطلاعات مفید در حوزه‌های مختلف را با استفاده از طراحی و اجرای تحقیقات گسترده جمع‌آوری می‌کنند. از جمله وظایف آن‌ها هماهنگی با شرکت‌کنندگان در تحقیق، جمع‌آوری و تفسیر داده‌های به دست آمده و تبدیل یافته‌ها و نتایج به چارت‌ها، گزارشات و فرمت‌های دیجیتالی می‌باشد.

توانمندی‌های تحلیلگر داده:

افرادی که به دنبال شغلی در حوزه تحلیل‌گر داده هستند، باید با برنامه‌های کامپیوتری مانند مایکروسافت اکسل، مایکروسافت اکسس، share point و پایگاه داده‌های SQL آشنا باشند.

 به علاوه آن‌ها باید دارای مهارت ارائه و ارتباط با افراد بوده و توانایی تفسیر و تبدیل اطلاعات پیچیده به اهداف سازمان را داشته باشند.

۴- مهندس امنیت (Security engineer):

مهندسین امینت نقش بسیار حیاتی را در مواقع بحرانی فناوری اطلاعات ایفا می‌کنند. آن‌ها از قرار گرفتن شرکت در معرض ریسک و خطر جلوگیری می‌کنند و این عملیات را با استفاده از پیاده‌سازی و تنظیم فایروال‌های کامپیوتری، تشخیص و پاسخ به حملات رایانه‌ای و تشخیص دقیق نقاط ضعف امنیتی شرکت انجام می‌دهند. همچنین آن‌ها برنامه‌های آزمایشی را برای سخت افزارها و نرم افزارهای جدید و به روز رسانی شده‌ی شرکت ایجاد و پیاده‌سازی می‌کنند و پروتکل‌های دفاعی چندین لایه را برای شبکه‌های کامپیوتری سازمان اجرا می‌نمایند.

توانمندی‌های مهندس امنیت:

فردی با مدرک کارشناسی در حوزه مهندسی، علوم کامپیوتر و یا حوزه‌های مرتبط دیگر برای این شغل مناسب هستند البته داشتن سال‌ها تجربه کاری مرتبط و مدارک آزمون‌های دوره امنیت نیز بسیار مهم است. این افراد به جز داشتن درک فنی از زبان‌های کامپیوتری و سیستم‌های عامل، باید دارای مهارت‌های حل مسئله و ریاضیاتی بسیار خوبی باشند و قابلیت کار انفرادی و بدون وابستگی به سرپرست را داشته باشند.

۵- مدیر پایگاه داده:

مدیران پایگاه داده بسیار حرفه‌ای و دارای مهارت‌های فراوانی در مدیریت پروژه‌ها و انجام فعالیت‌های چند وظیفه‌ای هستند. آن‌ها پایگاه داده های بسیار پیچیده را ترمیم و در صورت وجود ایراد، مشکلات بالقوه را شناسایی می‌کنند. آن‌ها همچنین درخواست‌های متعدد برای مصرف داده‌های مختلف را مورد بررسی قرار می‌دهند و منابع داده‌ها را ارزیابی می‌کنند تا بتوانند این منابع ورودی را بهبود بخشند، همچنین آن‌ها به طراحی و نصب سخت افزارهای ذخیره‌سازی کمک می‌کنند.

توانمندی‌های مدیر پایگاه داده:

توامندی‌های مورد نیاز برای مدیر پایگاه داده معمولا مدرک کارشناسی در تکنولوژی اطلاعات و حداقل ۵ سال کاری در حوزه پایگاه داده را به صورت ایده‌آل در بر می‌گیرد. همچنین افرادی که خواستار این شغل هستند، باید در حوزه‌های نرم افزاری پایگاه داده‌ها مانند SQL و Oracle نیز تخصص داشته باشند.

۶- معمار داده (Data Architect):

معماران داده از دانش خود در حوزه زبان‌های کامپیوتری مرتبط با داده‌ها به منظور سازمان‌دهی و نگهداری داده‌ها در پایگاه داده‌های نسبی و مخازن داده شرکت استفاده می‌کنند. این افراد استراتژی معماری داده‌ها را برای هریک از مدل‌های داده سازمان ایجاد می‌کند.

توانمندی‌های معمار داده:

مهارت‌های عمومی و مشخصه‌های اصلی که معماران داده نیازمند آن هستند شامل تخصص فنی بالا در زبان‌هایی مانند SQL و XML، توانمندی تحلیل عالی، دید خلاقانه، مهارت‌های حل مسئله و جهت‌گیری قوی بر اساس جزییات می‌باشد. اغلب معماران داده در پایین‌ترین حالت دارای مدرک کارشناسی در حوزه علوم کامپیوتر و رشته‌های مرتبط دیگر می‌باشند.

مهارت‌هایی که متخصصین کلان داده ها در حوزه‌های مختلف با آن رو به رو خواهند شد:

زبان‌های برنامه نویسی:

داشتن مهارت‌های برنامه نویسی در تمامی مشاغل به عنوان یک مزیت محسوب خواهد شد و حوزه کلان داده ها نیز از این امر مستثنی نمی‌باشد. زبان‌های برنامه نویسی که امروزه به صورت گسترده در حوزه کلان داده ها قابل استفاده می‌باشند شامل پایتون، R، جاوا، SQL، Scala، متلب، Tensorflow است. در صورتی که شغل شما مرتبط با کلان داده ها باشد امکان روبه رو شدن شما با کدنویسی بسیار بالا خواهد بود و داشتن دانش برنامه نویسی با استفاده از این زبان ها یک دستاور بزرگ محسوب می‌شود.

 یادگیری ماشین و هوش مصنوعی:

مهارت‌های دیجیتالی افراد باعث شده است که بسیاری از شرکت‌ها در رقابت همیشگی به دنبال یافتن متخصصانی در حوزه  کلان داده ها باشند که تخصصی در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی دارند. این مهارت‌ها شامل شبکه‌های عصبی، یادگیری تقویتی، درخت تصمیم، رگرسیون، یادگیری ماشین تحت نظارت و … می‌باشد. هر چقدر مهارت‌های شما در این حوزه‌ها بالاتر باشد، امکان پذیرفته شدن شما برای مشاغل کلان داده بالاتر خواهد رفت.

مهارت تحلیل کمی:

تحلیل و آنالیز کمی یکی از ویژگی‌های همیشگی کلان داد ها می‌باشد زیرا تمام چیزی که در کلان داده ها وجود دارد در مورد تعداد و اعداد است. یک پیش زمینه قوی در ریاضیات و آمار شما را یک قدم جلوتر قرار خواهد داد و آشنایی با ابزارهایی مانند SPSS و R بسیار کمک‌کننده خواهند بود.

داده کاوی:

کلان داده ها به صورت کاملا مستقیم با مهارت‌های داده کاوی در ارتباط هستند در نتیجه داشتن دانش در حوزه داده کاوی می‌تواند برای پذیرفته شدن در مشاغل کلان داده بسیار موثر باشند.

حل مسئله:

افرادی که دارای ذهنی با مهارت‌های تحلیلی و حل مسئله هستند، یک گام از دیگران برای پذیرفته شدن در این شغل جلوتر خواهند بود.

پایگاه داده‌ها:

SQL بستر حرکتی کلان داده ها و مرکز مخازن داده‌ی هدوپ (Hadoop Scala warehouses) می‌باشد. همچنین پایگاه داده‌های NoSQL مانند MongoDB به سرعت در حال جایگزینی با همتایان خود مانند DB2 یا Oracle  هستند که اجازه ذخیره‌سازی بهتر و دسترسی آسان‌تر را می‌دهند. آشنایی با مهارت‌های مختلف پایگاه داده به شما اجازه می‌دهد تا به فرصت‌های شغلی بسیاری دسترسی پیدا کنید.

ساختار داده‌ها و الگوریتم‌ها:

زمانی که صحبت از کلان داده ها می‌شود مجموعه‌ای از مهارت‌های پایه‌ای وجود دارد که افراد می‌بایست حرفه خود را بر اساس آن ایجاد کنند. در نتیجه بهبود این مهارت‌ها در طول زمان یکی از بهترین راه‌های پیشرفت در این حوزه می‌باشد.

با یادگیری در مورد ساختار داده‌ها و الگوریتم‌ها شما با انواع داده‌ها (مانند پشته‌ها، صف‌ها و …)، الگوریتم‌های جستجو (مانند جستجوی سریع، جستجوی هیپ و …)؛ ساختار داده‌ها (مانند درخت‌های جستجو، جدول‌های هَش و …) آشنا خواهید شد.

همچنین در تمامی شغل‌های مرتبط با کلان داده شما نیاز خواهید داشت که در مورد داده‌های بدون ساختار نیز دانشی داشته باشید (مانند ویدیوها، بلاگ‌ها، بازخورد مشتریان، صدا و یا پست‌های شبکه‌های اجتماعی). این نوع از داده‌ها بسیار ارزشمند هستند زیرا افق دید عمیق‌تری را برای گرفتن تصمیمات بعدی به شما می‌دهند. برای مثال هر دانشمند کلان داده می‌بایست این گونه از داده‌ها را درک کرده و قادر باشد آن‌ها را دست‌کاری و به داده‌های مفید تبدیل نماید.

تفسیر و دید داده‌ای:

یک کسب و کار موفق، بدون تحلیل داده‌ها و به دست آوردن اطلاعات ارزشمند از دلِ آن‌ها نمی‌تواند به صورت مفید و موثری فعالیت کند. شما به عنوان یک متخصص حوزه داده باید درک درستی از محیط کسب و کار و محدوده عملیاتی آن داشته باشید.

توانایی بصری‌سازی و تفسیر داده‌ها یکی از مهارت‌های بسیار مهم در حوزه کلان داده ها می‌باشند که نیازمند ابتکار، تخیل و روحیه کنجکاوی بالایی بوده و نیز خلاقیت و دانش فراوانی را به دنبال خواهد داشت.