המדען ממפה נתונים על מנת ליצור מודלים חזותיים לשכלול קבלת ההחלטות. מדען נתונים נחשב כיום לשחקן מרכזי בהצלחה של הארגון הן בזיהוי בעיות והן ביצירת פתרונות יישומיים לבעיות וחיזוי מגמות. הוא בעל הכרות עם למידת מכונה וכן בינה עסקית ויכול לקדם את הארגון גם מההיבט הטכנולוגי. זהו מקצוע חדש יחסית שצובר תאוצה בשנים האחרונות עם כמות הנתונים הגדלה מיום ליום.
רוצים להפוך בעצמכם למדעני נתונים – כוכבים נחשקים בתעשייה שיכולים להשתלב במשרות מבוקשות, ליהנות מעבודה דינאמית, מרתקת ומאתגרת ותנאים מפרגנים? דעו מה מצופה מכם.
שילוב מנצח בין מדע טכנולוגיה ועסקים
מדען נתונים הוא מקצוע המשלב בין כישורים אנליטיים לחשיבה מתמטית וטכנית והבנה מחקרית.
מי שניגש לתחום נדרש להתעסק על בסיס יומיומי בסטטיסטיקה ותהליכי ניתוח מורכבים המתבססים על תהליכים מבוססי למידת מכונה. תהליכי עבודה שדורשים חשיבה אסטרטגית ארוכת טווח וביצוע ניסויים אנליטיים, התמדה ושיטתיות.
העבודה היא אומנם משרדית בעיקרה מול מחשב, אבל כוללת גם אינטראקציה, שיתופי פעולה וסיעור מוחות עם צוות מדעני נתונים, המחלקה העסקית והמהנדסים בחברה. המקצוע מתאים למי שניחן בכישורי מתמטיקה בייחוד סטטיסטיקה ואלגברה ויכולת גבוהה לפתרון בעיות ויחסים בינאישיים מצוינים.
הבנה עסקית היא אלמנט חיוני להצלחה. על מנת לזהות את מקורות הנתונים הרלבנטיים יש להבין את היעדים, המטרות והשוק בו פועל הארגון. חשוב לזכור שהארגון סומך על מדעני הנתונים שיפיקו עבורו תובנות עסקיות יקרות ערך ומבסס את ההחלטה, למשל, להיכנס לשווקים חדשים או להשקיע במיזמים מסוימים על פי הנתונים הללו.
כמובן שהגישה של המדען תלויה בענף הספציפי ובצרכים הייחודיים של התעשייה והארגון. למשל, הפחתת הונאות בבנקים באמצעות מעקב אחר מידע וניתוח ההיסטוריה של החולה להענקת טיפול רפואי מותאם אישית או ניתוח היסטוריית הקניות של הצרכן על מנת להציע לו מוצרים שיש סיכוי גבוה יותר שהוא ירכוש. בכל אופן, המקצוע נדרש במגוון נישות ותחומים בהם זקוקים לפירוש נתונים ברמה גבוהה. לפעמים המידע סמוי ולפעמים הוא גלוי והמדען נדרש להתמודד עם מידע מכל סוג.
היצירתיות אף היא מסייעת למדען הנתונים בעבודתו, חשיבה מחוץ לקופסה ודרכים מקוריות להגיע לפרשנות בעלת ערך. מדעני נתונים מבינים ויודעים כיצד שינויים התנהגותיים ופעילות אסטרטגית מבוססת נתונים יכולים להשפיע על הפעילות וההצלחה של הארגון.
להתנהל ולהצליח במציאות מורכבת של זרם נתונים
את הנתונים שואב המדען ממגוון מקורות כאשר החלוקה היא לנתונים מובנים ולנתונים שאינם מובנים. נתונים מובנים הם לרוב נתונים שנאספו על ידי מכשירים אלקטרוניים ומסווגים לפי קטגוריות ועולמות תוכן בעוד נתונים שאינם מובנים מגיעים מרשתות חברתיות וכדומה ואינם מגיעים בצורה מאורגנת.
חלק בלתי נפרד מהעבודה קשור לוויזואליציה של מידע והצגת הנתונים בצורה גרפית חזותית שתאפשר להגיע למסקנות בדרך פשוטה גם בקרב מי שאינו מגיע מהתחום ונזקק לפרשנות החזותית של הנתונים. לרוב מדען נתונים גם משתמש בתבניות כדי לזהות דפוסים ומגמות וכן ממיר את הנתונים לפורמט אחיד כדי שניתן יהיה לצרוך אותם בקלות. הוא גם בוחן נתונים ומפיק מהם טקסטים כדי להפיק תובנות עסקיות וכמובן מייצר דוחות מסכמים לטובת מקבלי ההחלטות בארגון.
כמובן שכדי להצליח בתחום יש להשתמש באלגוריתמים וכלים סטטיסטיים כאשר מטרת המדען היא תמיד לשפר ולייעל את תהליך איסוף המידע וחילוץ הנתונים באמצעות טכניקות סריקה מהירות ויעילות יותר. כיום עומדים לרשותם של המדענים מגוון כלי אוטומציה שמייעלים את תהליכי העיבוד ומקצרים זמן תגובה באופן משמעותי, אך כמובן שיש לכיר את הכלים ולדעת כיצד לתפעל אותם בצורה מיטבית. במהלך עבודתו Data scientist מפתח גם מדדים לניהול וקבלת החלטות עסקיות.
איך מכירים לתחום? שלבים בדרך לקריירה מצליחה
הדרישות הטכניות ממי שמאייש משרה של Data scientist כוללות, בין היתר, הכרות עם שפות תכנות כמו Java ,Python, SAS וכן הכרות עם מסדי נתונים, כלים טכנולוגיים שונים, במיוחד כלי בינה עסקית, תכנון ויישם פתרונות AI מתקדמים, ביצוע אנליזות מתקדמות ע" שימוש ב SQL, R ו Python.וכן יכולת כתיבת שאילתות מסועפות ומורכבות ב-SQL.
המועמדים ללימודים מגיעים לרוב מרקע אקדמי במדעים או הנדסה ונדרשים לרקע בשפת תכנות מודרנית. לאחר השתלבות וצבירת ניסיון, ניתן להתקדם לתפקידי מפתח בתחום הדאטה וכן להובלת צוותים ופרויקטים בתחום. מכאן השמיים הם הגבול.
Data scientist מהווה גורם מכריע בתהליכי קבלת החלטות בארגונים. בואו ללמוד את התחום המדובר של השנים האחרונות ולהצטרף לנבחרת המשפיענים בארגונים.
