מדען נתונים מה זה?

מדען נתונים הוא איש מקצוע לניתוח של נתונים ולחילוץ של דפוסים תובנות, ותחזיות. לצורך זאת הוא משתמש במתמטיקה, סטטיסטיקה ותכנות, וממה זה בעצם דאטה סיינס ולמה כולם מדברים על זה? איך נראית העבודה? כמה באמת מרוויחים? ואיזה רקע צריך כדי להתחיל?  בעידן שבו כל פעולה דיגיטלית מייצרת כל כך הרבה נתונים, דאטה סיינטיסטים הפכו לכוח מניע מרכזי בארגונים  מחברות הייטק ועד מערכות בריאות. במאמר הזה נסביר את יסודות התחום, נבחן את אפשרויות הקריירה השונות, ונראה איך אפשר להתחיל את הדרך בתחום מרתק זה.בעידן שבו כל קליק, רכישה או אינטראקציה דיגיטלית מייצרים כמויות אדירות של מידע, הביקוש לאנשי מקצוע שיודעים לנתח את הנתונים הללו רק הולך וגובר. מדען נתונים (Data Scientist) הוא אחד מתפקידי הדאטה הנחוצים ביותר בשביל פתרון בעיות כגון בניית אלגוריתם לחיזוי מחירים של מוצרים באמזון, בניית מודל לנהיגה אוטונמית בטסלה, למעשה לוקחים נתוניים גולמיים ויוצרים מהם תובנות עסקיות קריטיות ולטכנולוגיות חדשניות. אם אתם שואפים לקריירה מרתקת, מתגמלת ומשפיעה בחזית הטכנולוגיה, תחום ה-Data Science ללא ספק יכול להיות הכיוון הנכון עבורכם.

אז מה זה בעצם Data Science, ולמה כולם מדברים על זה?

Data Science הוא תחום רחב העוסק במיצוי ידע ותובנות ממסדי נתונים עצומים ומורכבים, הידועים גם כ-Big Data. זהו שילוב מרתק של מתמטיקה, סטטיסטיקה, מדעי המחשב וידע עסקי, המאפשר לארגונים להבין טוב יותר את המציאות, לחזות מגמות עתידיות ולקבל החלטות מושכלות.

הצורך בדאטה סיינס נובע מכך שרוב הנתונים כיום הם לא מובנים או מובנים חלקית (לדוגמה: לוגים, טקסטים, קבצי מולטימדיה, נתוני חיישנים). כלי BI (בינה עסקית) מסורתיים אינם מסוגלים להתמודד עם היקפים כאלה של נתונים בצורות מגוונות. כאן נכנס לתמונה מדען נתונים, המשתמש בטכניקות מתקדמות של בינה מלאכותית (AI) ולמידת מכונה (Machine Learning) כדי לעבד, לנתח ולהפיק תובנות משמעותיות מהנתונים.

לדוגמה, מערכות המלצה באתרים כמו נטפליקס או אמזון, כלי רכב אוטונומיים, או מודלים לחיזוי מחלות ברפואה – כולם מבוססים על יכולות של דאטה סיינס, Machine Learning ו-AI שמאפשרים להפוך רעיונות שהיו פעם מדע בדיוני למציאות.

למה קריירה ב-Data Science כל כך אטרקטיבית?

בחירת קריירה היא החלטה משמעותית, ותחום ה-Data Science מציע מספר יתרונות בולטים:

• ביקוש גבוה ושכר מרשים: העולם מוצף בנתונים, והצורך במומחים שיודעים לנתח אותם הוא בשיאו. הביקוש ל-Data Scientist גדל באופן אקספוננציאלי, מה שמוביל לשכר הנחשב בין הגבוהים ביותר בתעשיית ההייטק.
• השפעה על העתיד: מדעני נתונים אינם רק מנתחים מידע; הם מעצבים את ההחלטות הגדולות בארגונים, משפיעים על פיתוח מוצרים חדשים, שירותים, ואף על האסטרטגיה העסקית.
• תחום מגוון: העבודה כדאטה סיינטיסט פותחת דלתות למגוון עצום של תעשיות – ממכשור רפואי וראייה ממוחשבת, דרך פיננסים וקמעונאות, ועד ארגונים ממשלתיים.
• התפתחות אישית ומקצועית מתמדת: העולם הטכנולוגי מתפתח בקצב מסחרר, ועל כן העבודה כמדען נתונים דורשת למידה והתמודדות יומיומית עם אתגרים חדשים, מה שמבטיח צמיחה אישית ומקצועית מתמדת.

אז איך נראית העבודה בפועל? תפקידים ומשימות של מדען נתונים

תפקידו של מדען נתונים הוא רב-גוני ודורש שילוב של יכולות אנליטיות, טכניות ועסקיות. במרכז העבודה עומדת מתודולוגיית End-to-End Machine Learning Lifecycle, הכוללת את השלבים הבאים:

1. הבנת הבעיה: שיח עם בעלי העניין להבנת הבעיה העסקית והנתונים הזמינים. זהו שלב קריטי להצלחת הפרויקט.
2. הכנת נתונים (Data Preparation): איסוף נתונים ממקורות מגוונים (מאגרי מידע, API-ים, סקרים), ניקוי ועיבוד שלהם והפיכתם לסט נתונים נקי ומוכן לניתוח.
3. בניית ואימון מודלים (BUILD & TRAIN): שימוש בנתונים המוכנים לבנייה ואימון של מודלי למידת מכונה (ML) כדי לחזות תוצאות או לזהות דפוסים.
4. הטמעה (Deployment): הטמעת הפתרונות בענן ושילוב המודלים לשימוש חוזר בארגון.
5. ניהול וניטור: מעקב אחר ביצועי המודלים, זיהוי סטיות וביצוע אופטימיזציות נדרשות.

חשוב לציין שבחברות גדולות, תהיה לרוב הפרדה בין תפקידים: דאטה אנליסט אוסף ומנתח נתונים קיימים, דאטה אנג'יניר מכין את הנתונים לעבודה, ודאטה סיינטיסט אחראי על בניית המודלים המתקדמים. בסטארטאפים קטנים, לעומת זאת, ייתכן שאדם אחד או שניים יבצעו את כל התהליך.

כלים ומיומנויות של Data Scientist: מה צריך לדעת?

כדי להצליח כמדען נתונים, נדרש שילוב של ידע ב-3 עולמות תוכן עיקריים:

• מתמטיקה וסטטיסטיקה: הבנה עמוקה במודלים סטטיסטיים, הסתברות ואלגוריתמים היא חיונית לניתוח נתונים מתקדם.
• מדעי המחשב: יכולת לכתוב קוד, להכיר שפות תכנות וספריות רלוונטיות.
• ידע עסקי: הבנה מעמיקה של התחום העסקי שבו פועל הארגון, כדי להפיק תובנות רלוונטיות ומשמעותיות.

כלים פופולריים בהם מדען נתונים משתמש:

• שפות תכנות: Python ו-R הן השפות המובילות, עם ספריות עשירות המקלות על עיבוד וניתוח נתונים. כיום, השימוש ב-Python הולך ונעשה נפוץ יותר ויותר.
• ניתוח וניהול נתונים: SQL (לניהול מאגרי נתונים), Excel, וכלים לטיפול בBig Data כמו Hadoop ו-Spark.
• ויזואליזציה: כלים כמו Tableau או Power BI להצגת תובנות בצורה חזותית וברורה.
• למידת מכונה (Machine Learning): מומחיות בפיתוח והטמעה של מודלי למידת מכונה, הבנה עמוקה של האלגוריתמים והמתמטיקה שמאחוריהם.
• למידה עמוקה (Deep Learning): טכניקות המבוססות על רשתות נוירונים מתקדמות, הרלוונטיות במיוחד לתחומים כמו ראייה ממוחשבת ועיבוד שפה טבעית.

איך מגיעים לתפקיד Data Scientist?

ישנן מספר דרכים נפוצות להיכנס לעולם ה-דאטה סיינס:

1. מסלול אקדמי: לרוב, מגיעים לתחום עם רקע של תואר ראשון בתחומי מדעי המחשב, מתמטיקה, סטטיסטיקה, פיזיקה או הנדסה.
2. צמיחה מתוך הארגון: ניתן להתחיל בתפקידי דאטה אחרים כגון דאטה אנליסט או BI Analyst, ולצבור ידע וכישורים נוספים תוך כדי תנועה כדי "לגדול" לתפקיד Data Scientist.
3. קורסים ייעודיים: לאור הביקוש הגובר, קמו מסגרות לימוד ייעודיות שמספקות את הידע והכישורים הנדרשים. קורסים אלה מיועדים לעיתים לבעלי רקע אקדמי או ניסיון מסוים, אך קיימים גם מסלולים ארוכים יותר שאינם דורשים ניסיון קודם. למידה עצמאית דרך פלטפורמות כמו Coursera או Udemy אפשרית גם היא, אך דורשת משמעת עצמית גבוהה.

שכר Data Scientist

בעולם שבו נתונים הם "המטבע החדש", Data Science הוא המפתח להבנת המגמות וההתפתחויות של העתיד. זוהי הזדמנות עצומה לא רק להצטרף לתעשייה מתפתחת ומתגמלת, אלא גם להיות חלק משמעותי ביצירת העתיד הטכנולוגי.

אם אתם מוכנים לעשות את הצעד הבא בקריירה שלכם ולהיות בחזית מהפכת הנתונים, הגיע הזמן להירשם לקורס דאטה סיינס!

רוצים לשמוע על קורס דאטה סיינס שלנו במכללת INT? לחצו כאן