بازار کار علم داده در ایران: فرصت‌های شغلی، درآمد و مهارت‌های مورد نیاز

صنعت علم داده (Data science)، به عنوان یکی از رشته‌های پرطرفدار و آینده‌دار در دنیای امروز، نقش بسیار مهمی در پیشرفت کسب‌وکارها و سازمان‌ها ایفا می‌کند. با افزایش حجم داده‌ها و پیچیدگی آن‌ها، نیاز به متخصصان داده هر روز بیشتر احساس می‌شود. در این مقاله، به بررسی بازار کار علم داده در ایران و جهان، فرصت‌های شغلی، مهارت‌های لازم، درآمد، چالش‌ها و آینده این رشته خواهیم پرداخت. با جهاد دانشگاهی صنعتی شریف همراه باشید.

بازار جهانی علم داده هر ساله در حال افزایش است به طوری که نرخ رشد آن از سال ۲۰۲۳ تا سال ۲۰۲۷، ۱۵.۶% افزایش خواهد یافت. این رشد چشمگیر و سریع می‌تواند به علت فاکتور‌های متفاوتی از جمله  پیشرفت‌های سریع در هوش مصنوعی (Artificial Intelligence ) و تکنولوژی یادگیری ماشین (Machine learning) باشد.

علم داده در ایران

علم داده در ایران نیز همچون سایر کشورهای جهان، با رشد چشمگیری مواجه شده است. شرکت‌های مختلف در صنایع گوناگون از جمله بانکداری، بیمه، بازاریابی، تولید و… به اهمیت داده و تحلیل آن پی برده‌اند و به دنبال جذب متخصصان داده هستند.

فرصت‌های شغلی علم داده در ایران

فرصت‌های شغلی در حوزه علم داده بسیار متنوع هستند و شامل موارد زیر می‌شود:

دانشمند داده (Data Scientist): دانشمندان داده سوالاتی را که تیم آنها باید بپرسد را تعیین می کنند و چگونگی پاسخ به آن سوالات را با استفاده از داده ها مشخص می کنند. آنها اغلب مدل های پیش بینی را برای نظریه پردازی و پیش بینی توسعه می دهند.

مهندس داده (Data Engineer): مهندسان داده داده هایی را که شرکت ها در پایگاه داده‌ها و سایر فرمت‌ها دارند، آماده و سازماندهی می‌کنند. آنها همچنین زیر ساخت‌هایی می‌سازند که داده ها را در اختیار دانشمندان داده قرار می‌دهد. با این حال، دانشمندان داده از همه این داده‌ها برای تجزیه و تحلیل و سایر پروژه‌هایی استفاده می کنند که عملیات و نتایج کسب و کار را بهبود می بخشد.

تحلیلگر داده (Data Analyst): تحلیلگر داده فردی است که با جمع‌آوری، تمیزسازی، تجزیه و تحلیل داده‌های خام، اطلاعات ارزشمندی را استخراج می‌کند. این اطلاعات به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا تصمیمات بهتری بگیرند، مشکلات را شناسایی کنند و فرصت‌های جدید را کشف کنند.

متخصص یادگیری ماشین (Machine Learning Engineer): مهندس یادگیری ماشین فردی است که با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، مدل‌های پیش‌بینی‌کننده و هوشمند ایجاد می‌کند. این مدل‌ها قادرند از روی داده‌های موجود، الگوها و روابط پیچیده‌ای را شناسایی کرده و بر اساس آن، تصمیم‌گیری کنند یا پیش‌بینی‌های دقیقی انجام دهند.

متخصص هوش مصنوعی (AI Specialist): متخصص هوش مصنوعی فردی است که با استفاده از اصول و تکنیک‌های هوش مصنوعی، سیستم‌ها و نرم‌افزارهایی را طراحی و توسعه می‌دهد که قادر به انجام وظایف پیچیده و شبیه به انسان باشند. این وظایف می‌تواند شامل یادگیری، استدلال، حل مسئله و تشخیص الگو باشد.

پیشنهاد مطالعه: یادگیری ماشین چیست؟ ۰ تا ۱۰۰ ماشین لرنینگمهارت‌های لازم برای علم داده

برای موفقیت در حوزه علم داده، به مجموعه متنوعی از مهارت‌ها نیاز است. برخی از مهم‌ترین این مهارت‌ها عبارتند از:

مهارت‌های فنی دیتا ساینتیست:

آمار و احتمال: آمار و احتمال دو پایه اساسی و جدایی‌ناپذیر علم داده هستند.

ابزارهای تجزیه و تحلیل داده: تسلط بر ابزارهایی مانند اکسل، Power BI

زبان برنامه‌نویسی: تسلط بر زبان‌های برنامه‌نویسی مانند پایتون، R و SQL

یادگیری ماشین: یادگیری ماشین کمک می‌کند تا از داده‌های حجیم و پیچیده، الگوها و بینش‌های ارزشمندی را استخراج کنیم.

داده کاوی: داده کاوی همان توانایی استخراج اطلاعات مفید از مجموعه داده‌های بزرگ است.

مهارت‌های غیر فنی دیتا ساینتیست:

تفکر انتقادی: توانایی تحلیل مسائل پیچیده، شناسایی الگوها و کشف ریشه مشکلات.

مهارت‌های ارتباطی: توانایی انتقال پیچیدگی‌های تحلیل داده به زبان ساده برای مخاطبان غیر فنی.

داستان‌سرایی با داده: توانایی تبدیل داده‌ها به داستان‌هایی جذاب و قابل درک برای تصمیم‌گیران.

کار گروهی: توانایی همکاری با تیم‌های مختلف و مشارکت در پروژه‌های گروهی.

کنجکاوی: علاقه به یادگیری مداوم و دنبال کردن آخرین پیشرفت‌ها در حوزه علم داده.

درک کسب‌ و کار: توانایی درک نیازهای کسب‌وکار و ارائه راهکارهای مبتنی بر داده

همچنین برای آشنایی بیش‌تر با علم داده و نقشه راه این شغل می‌توانید مقاله کامل‌ترین نقشه راه و منابع آموزش علم داده را مطالعه کنید.

درآمد یک متخصص علم داده چقدر است؟

طبق گفته Glassdoor، متوسط ​​حقوق دانشمند داده در ایالات متحده ۱۵۷۰۰۰ دلار است که از ۱۳۲۰۰۰ تا ۱۹۰۰۰۰ دلار متغیر است. با این حال، مطالعه ما نشان می‌دهد که متداول‌ترین بازه حقوقی ۱۶۰۰۰۰ تا ۲۰۰۰۰۰ دلار در سال است.

علاوه بر این، دستمزدها به میزان قابل توجهی با توجه به سال ها تجربه متفاوت است.

در زیر برآوردهای Glassdoor از میانگین کل دستمزد سالانه برای دانشمندان داده در ایالات متحده بر اساس سالهای تجربه آورده شده است:

۰-۱ سال: $۱۱۷,۲۷۶

۱-۳ سال: $۱۲۸,۴۰۳

۴-۶ سال: $۱۴۱,۳۹۰

۷-۹ سال: $۱۵۲,۹۶۶

۱۰-۱۴ سال: $۱۶۶,۸۱۸

۱۵+ سال: $۱۸۹,۸۸۴

البته عواملی مانند صنعت، مکان، تحصیلات و اندازه شرکت نیز بر حقوق‌های علم داده تأثیر می‌گذارند. با این حال، علم داده یک حرفه پردرآمد با مسیر رو به رشد است. میانگین دستمزد دانشمند داده که توسط Glassdoor در سال ۲۰۲۳ گزارش شده بود، ۱۲۵۲۴۲ دلار در سال بود، که با موقعیت های ابتدایی که از ۸۳۰۱۱ دلار در سال شروع می‌شود.

آیا آینده بازار کار علم داده روشن است؟

خوشبختانه پاسخ این سوال بله است. اما نکته‌ای که وجود دارد این است که برخی از موارد در این شغل در آینده دستخوش تغییر قرار خواهد گرفت.

پیگیری شغلی در علم داده در سال ۲۰۲۴ یک تصمیم عاقلانه و پرسود باقی می‌ماند. آینده علم داده روشن است، با فرصت های جدیدی که به ترکیبی از مهارت های مختلف از جمله تجزیه و تحلیل تا توسعه مدل هوش مصنوعی نیاز دارد. با تقویت این چشم انداز مثبت، رتبه بندی U.S News & World Report علم داده را در رتبه چهارم بهترین مشاغل فناوری، هفتم در بهترین مشاغل STEM (مخفف علوم، فناوری، مهندسی و ریاضیات) و رتبه هشتم در ۱۰۰ شغل برتر در سال ۲۰۲۴ قرار می‌دهد. این رتبه بندی ها تقاضای قوی برای متخصصان علوم داده و اهمیت این رشته را برجسته می کند. در بازار کار فعلی این مسیر شغلی با ترکیبی از تقاضای بالا، حقوق قابل توجه و نقش محوری در شکل دادن به آینده فناوری و تجارت، پاداش های فوری و پتانسیل بلندمدت را ارائه می دهد.

تغییرات کلیدی در آینده تحلیلگر داده

تمرکز بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: تحلیلگران داده آینده باید به خوبی با مفاهیم هوش مصنوعی و یادگیری ماشین آشنا باشند. این تکنولوژی‌ها به تحلیلگران اجازه می‌دهند تا الگوهای پیچیده را در داده‌ها شناسایی کنند و پیش‌بینی‌های دقیق‌تری انجام دهند.

اهمیت داده‌های بزرگ (Big Data): حجم عظیمی از داده‌ها تولید می‌شود و تحلیلگران باید بتوانند این داده‌های بزرگ را مدیریت و تحلیل کنند. ابزارها و تکنیک‌های جدید برای پردازش این داده‌ها به طور مداوم در حال توسعه هستند.

ابزارهای خودکارسازی: بسیاری از وظایف تکراری تحلیلگران داده در آینده توسط ابزارهای خودکارسازی انجام خواهد شد. این امر به تحلیلگران اجازه می‌دهد تا بر روی کارهای پیچیده‌تر و خلاقانه‌تر تمرکز کنند.

سخن پایانی

نتیجه می‌گیریم که بازار کار دانشمند داده در سال ۲۰۲۴ پایدار، تخصصی و با تاکید قابل توجه بر توانایی های پیشرفته خواهد بود. تغییر به سمت تخصصی شدن و ادغام هوش مصنوعی اجتناب ناپذیر است. شرکت در دوره جامع علم داده جهاد دانشگاهی صنعتی شریف، راهی برای یافتن شغلی پایدار در بازار امروز است.

همانطور که بازار کسب و کار در حال تکامل است، دانشمندان داده باید با فناوری‌ها و تکنیک‌های جدید سازگار شوند تا در یک محیط به سرعت در حال تغییر، جزء دارایی‌های قابل اعتماد باقی بمانند. کارشناسان علم داده که دارای ترکیب صحیح دانش فنی و مهارت‌های تجاری هستند در مسیر شکوفایی در این زمینه رو به رشد هستند.

در گروه آموزشی علوم داده جهاد دانشگاهی صنعتی شریف دوره ‌های مختلفی از جمله: آموزش یادگیری عمیق (Deep Learning)، تربیت دانشمند داده (Data Scientist)، دوره جامع آموزش پایتون و غیره ارائه می‌شود. ما در این دپارتمان هر آنچه که برای موفقیت شما در این مسیر لازم است را، به صورت جامع و کاربردی آموزش می‌دهیم.