آموزش و راهنمایی

مسیر تبدیل شدن به دانشمند علم داده در ایران

در مورد مسیر تبدیل شدن به یک دانشمند علم داده قبلاً توضیحات مفصلی در این سایت داده شده است بخصوص مطلب اخیری که سایت آنالیتیکزویدیا در مورد مسیر کامل یادگیری این علم در ابتدای سال ۲۰۱۷ منتشر کرده بود و در سایت مهندسی داده به آن پرداخته ایم.

با این وجود جناب آقای محمدرضا محتاط که از فعالان حوزه علم داده در ایران است، برای علاقه مندان این حوزه ، توصیه های زیر را در کانال تلگرامی علم داده (@dataanalysis) ارائه نموده اند که بازنشر آنرا در سایت مهندسی داده، خالی از لطف نمی دانیم. مطلب زیر عیناً از کانال فوق، ذکر می شود :

با توجه به علاقه مندی دانشجویان و افزایش توجهات به حوزه علم داده و سوالات مطرح شده توسط علاقه مندان این حوزه، مسیر فرآیندی زیر جهت دستیابی به تخصص کافی جهت ورود به بازار کار توصیه می شود:

۱دستیابی به تخصص در یکی از زبان های پایتون و R:
انتخاب هر یک از دو زبان ها کامل هوشمندانه می باشد و هر دو زبان جز برترین زبان های حوزه علم داده می باشند. زبان های مانند اسکالا و جاوا بیش از حوزه علم داده در بخش Big Data Developer مطرح می باشد و در علم داده کارایی مانند پایتون و R را نخواهند داشت.
۲ کسب تخصص در نرم افزارهای مرجع داده کاوی:
در میان نرم افزارهای رایج داده کاوی یادگیری یک الی دو نرم افزار از میان Knime, Spss Modeler و رپیدماینر توصیه می شود.
۳ آشنایی با مفاهیم اصلی یادگیری ماشین و آمار:
بهترین مرجع جهت یادگیری کاربردی دو حوزه آمار و الگوریتم های یادگیری ماشین دوره های آنلاین وب سایت کرسرا و کتاب های مرجع داده کاوی می باشد. گفتنی است بهترین یادگیری، یادگیری در حین انجام پروژه عملی می باشد.
۴– پلتفرم های هوش تجاری:
در ایران به دلیل تجربیات موفق شرکت ها معمولا حوزه هوش تجاری مورد توجه قرار گرفته است. در همین راستا معمولا در فرصت های شغلی مرتبط با حوزه علم داده کسب دانش در حوزه BI و برخی پلتفرم های آن لازم می باشد. در این حوزه توصیه به یادگیری یک نرم افزار مطرح هوش تجاری همچون Qlik یا Tableau و پلتفرم های BI پایگاه داده هایی مانند Sql یا اراکل می باشد.
۵- پلتفرم های Big Data: حوزه Big Data فرصت های شغلی مختص خود را دارد و کسب تخصص کامل در تمامی پلتفرم ها در مدت زمان کوتاه امری نشدنی خواهد بود. در حوزه علم داده نیاز به کسب دانش در پلتفرم های Big Data Analytics شامل کتابخانه های یادگیری ماشین و تحلیل شبکه اجتماعی هدوپ، اسپارک و… را خواهید داشت. جهت زبان برنامه نویسی در این بخش توصیه پایتون می باشد.
مروری بر مفاهیم اصلی علم داده و مسیر دستیابی به آنرا در ارائه زیر می توانید مشاهده کنید :

در ارایه فوق که در دانشگاه خوارزمی ارایه گردیده است موارد ذیل پوشش داده شده است:
۱٫مفاهیم حوزه علم داده
۲٫ مهارت ها و ابزارهای مورد نیاز جهت تبدیل شدن به یک دانشمند علم داده
۳. معرفی دوره های آنلاین برتر، کتاب های مرجع و مسابقات مطرح مرتبط با حوزه علم داده
۴٫تحلیل بازار کار ایران و معرفی مشاغل جذاب مرتبط با علم داده در آن

@dataanalysis

ارادتمند
محمدرضا محتاط

مجتبی بنائی

دانشجوی دکترای نرم‌افزار دانشگاه تهران، مدرس دانشگاه و فعال در حوزه مهندسی‌ نرم‌افزار و علم داده که تمرکز کاری خود را در چند سال اخیر بر روی مطالعه و تحقیق در حوزه کلان‌داده و تولید محتوای تخصصی و کاربردی به زبان فارسی و انتشار آنها در سایت مهندسی داده گذاشته است. مدیریت پروژه‌های نرم‌افزاری و طراحی سامانه‌های مقیاس‌پذیر اطلاعاتی از دیگر فعالیتهای صورت گرفته ایشان در چند سال گذشته است.
0 0 vote
Article Rating
Subscribe
Notify of
guest

این سایت از اکیسمت برای کاهش هرزنامه استفاده می کند. بیاموزید که چگونه اطلاعات دیدگاه های شما پردازش می‌شوند.

3 Comments
Oldest
Newest Most Voted
Inline Feedbacks
View all comments
دکمه بازگشت به بالا
3
0
Would love your thoughts, please comment.x
()
x