آیا صرف دو سال برای یادگیری علم داده ارزش دارد؟

منتشر‌شده در towardsdatascience به تاریخ ۲۴ آگوست ۲۰۲۱
لینک منبع Is It Worth Spending Two Years to Learn Data Science?

علم داده مسلما امروزه جذاب‌ترین حرفه است و به احتمال زیاد محبوبیت خود را برای مدتی طولانی حفظ خواهد کرد.

داده‌ها همیشه یک دارایی ارزشمند بوده‌اند. در سال ۱۸۶۳، فلورنس نایتیتگل نمودار علل مرگ و میر در ارتش بریتانیا را ایجاد کرد که یک تجسم داده‌های شگفت‌انگیز با توجه به فن‌آوری در آن سال‌ها بود.

مطالعه او دیدگاه‌های مهمی را آشکار کرد که به آن‌ها کمک کرد تا میزان مرگ و میر را در ۱۰ سال آینده از ۶.۹ درصد به ۱.۸ درصد کاهش دهند.

پتانسیل داده چیز جدیدی نیست. آنچه تغییر کرد توانایی ما برای جمع‌آوری، انتقال، پردازش و ذخیره داده‌ها است. مقادیر بسیار زیادی از داده‌ها را می توان به راحتی با ابزارهای فعلی کنترل کرد. هرچه داده‌های بیشتری داشته باشیم، مدل‌های بهتر و موثرتری می‌توانیم ایجاد کنیم.

تمام این پیشرفت‌ها منجر به سرمایه‌گذاری‌های بزرگ در علم داده شده‌است. در نتیجه، تقاضای بالا و رو به رشدی برای افراد برای کار در این زمینه وجود دارد.

به همین دلیل است که بسیاری از افراد به دنبال یک شغل در علم داده هستند. حتی افرادی که چندین سال تجربه در حرفه دیگری دارند، در حال ایجاد تغییر شغلی برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده هستند.

چیزی که برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده لازم است سوالی است که پاسخ دادن به آن دشوار است. قطعا این کار آسانی نیست. شما احتمالا ساعت‌های طولانی را صرف مطالعه و یادگیری می‌کنید. این کار به زمان، تلاش و فداکاری نیاز دارد.

اما آیا ارزشش را دارد؟

من مدت‌زمان خاصی را در عنوان قرار دادم که دو سال است. به این معنی است که برای من چقدر طول کشید تا شغل اولم را به عنوان یک دانشمند داده پیدا کنم. این مدت ممکن است متفاوت باشد اما خیلی کوتاه‌تر نخواهد بود.

چند بار این سوال را از خودم کردم. پاسخ من شامل دو بخش است که عبارتند از پاداش‌های پولی و غیر پولی.

پاداش‌های مالی کاملا استاندارد هستند و براساس تعداد بالای مشاغل و حقوق هستند. هنگامی که شما مهارت‌ها و دانش مورد نیاز را دارید، پیدا کردن شغل نسبتا آسان است چون تقاضا بالا است.

من دلیلی برای کاهش این تقاضا در آینده نزدیک نمی‌بینم. دامنه علم داده نامحدود است. می توان از آن برای هر فرآیند یا کسب و کاری استفاده کرد که در آن می‌توانیم داده‌ها را جمع‌آوری کنیم. بنابراین، اگرچه ادعا می‌شود که برخی ابزارها تا حدی جایگزین دانشمندان داده می‌شوند، اما من هنوز فکر می‌کنم که تقاضا برای دانشمندان داده رو به افزایش خواهد بود. بنابراین نباید نگران این باشید که آیا تلاش‌های شما اتلاف وقت در آینده خواهد بود یا خیر.

در مورد حقوق و دستمزد، مقیاس بستگی به محل زندگی شما و تجربه شما دارد، اما مشاغل موجود در اکوسیستم علم داده معمولاً به خوبی پرداخت می‌شود. پورتال‌های شغلی محبوب، حقوق متوسط مشاغل مختلف را به اشتراک می‌گذارند. شما باید متوجه شده‌باشید که دانشمند داده همیشه در میان بالاترین‌ها از نظر میانگین حقوق قرار دارد.

پاداش‌های غیر پولی به اندازه پاداش‌های پولی استاندارد نیستند اما به همان اندازه مهم هستند. چیزی که من در این دسته بیشتر از همه ارزش قائل هستم رضایت شغلی است. بله، من کارهایی را انجام می‌دهم که خیلی جالب نیستند اما به طور کلی، واقعا از کاری که انجام می‌دهم لذت می‌برم.

کلمه «روتین» از دنیای یک دانشمند داده بسیار دور است. هر مجموعه داده این پتانسیل را دارد که بینش ارزشمندی به شما بدهد و یا حتی شما را شگفت‌زده کند. فرآیند کشف، تجزیه و تحلیل و مدل‌سازی یک مجموعه داده قطعا یک کار معمول یا خسته‌کننده نیست.

یک پاداش غیر پولی دیگر این است که همیشه چیزی برای یادگیری داشته باشید. ذهن شما را تازه و سالم نگه می‌دارد. اگر شما در زمینه علم داده کار کنید، همیشه چیز جدیدی برای یادگیری وجود خواهد داشت.

در اکوسیستم علم داده، ابزارهای جدید در کوتاه‌ترین زمان معرفی می‌شوند. برخی ابزارها را می‌توان قدیمی اما طلایی در نظر گرفت. با این حال، موارد جدید معمولا عملکرد بهتر و قابلیت‌های بیشتری را ارائه می‌دهند. بنابراین، شما باید آن‌ها را یاد بگیرید و تمرین کنید تا در رقابت بمانید.

ممکن است به نظر باری بر دوش بیاید اما من این نیاز را برای یادگیری به عنوان پاداش می‌بینم. هر حرفه‌ای این فرصت را به شما نمی‌دهد. ممکن است در طول چند سال مجبور باشید همین کار را با ابزارهای مشابه انجام دهید.

خلاصه داستان طولانی، من قطعا فکر می‌کنم که صرف «دو سال» برای یادگیری علم داده ارزشمند است. در واقع، یادگیری بعد از دو سال متوقف نمی‌شود. این یک فرآیند مداوم برای دانشمندان داده است. عنوان مقاله می‌تواند این باشد که آیا صرف دو سال برای پیدا کردن کار به عنوان یک دانشمند داده ارزش دارد؟

چالش‌ها و پاداش‌ها ممکن است در مورد شما متفاوت باشند. با این حال، اگر تلاش کافی برای رسیدن به هدف خود انجام دهید، نتیجه نهایی شما را خوشحال خواهد کرد.

متشکرم که مطالعه کردید.

این متن با استفاده از ربات ترجمه مقالات علم داده ترجمه شده و به صورت محدود مورد بازبینی انسانی قرار گرفته است.در نتیجه می‌تواند دارای برخی اشکالات ترجمه باشد.

مقالات لینک‌شده در این متن می‌توانند به صورت رایگان با استفاده از مقاله‌خوان ترجمیار به فارسی مطالعه شوند.