מדען נתונים הוא איש מקצוע לניתוח של נתונים ולחילוץ של דפוסים ותובנות. לצורך זאת הוא משתמש במתמטיקה, סטטיסטיקה ותכנות, ומכאן ניתן להבין שמדובר במקצוע מורכב שמצריך חשיבה אנליטית. ניתוח הנתונים מסייע לא רק כדי לקבל החלטות, אלא גם לחיזוי של מגמות עתידיות. כלי העבודה המרכזי של מדען הנתונים הוא הביג דאטה – מאגרי נתונים גולמיים המוזרמים ממספר מקורות מתוך הארגון ומחוצה לו.
ביג דאטה – מרחב העבודה של מדען נתונים
תפקידו של מדען נתונים הפך חשוב יותר עם הצמיחה של מאגרי נתונים וכניסה של כלי ניתוח מתקדמים. עולם הביג דאטה הוא עולם מלא, אליו מוזרמת כמות עצומה ולא סדורה של נתונים ממקורות שונים, בפורמטים מגוונים, אשר מתעדכנים במהירות. ללא המומחיות של מדעני הנתונים, אשר יודעים לשאול את השאלות הנכונות, לגזור את הערכים הרלוונטיים ולהסיק מסקנות – אין כל ערך של ממש באיסוף הנתונים.
וקצת יותר לעומק – מה זה ביג דאטה?
ביג דאטה, כאמור, הוא מגרש המשחקים של מדען הנתונים. כיום כל חברה וארגון, בין אם מדובר בחברה למטרות רווח ובין אם לאו, מאחסנים כמויות גדולות של מידע, שמה שמאפיין אותו הוא נפח, מהירות ומגוון. המידע, שנוצר במהירות בזמן אמת, מגיע ממקורות מגוונים כדוגמת מדיה חברתית, חיישנים ורשומות עסקאות. כפי שצוין מעלה הנתונים מגיעים במצב גולמי, כך שללא ביצוע של פעולות טכניות לא ניתן לקרוא ולהבין אותן בעין שאיננה מומחית.
מה זה מדען נתונים? לדעת לנסח את השאלות הנכונות
בנוסף לכישורים טכניים, מדעני נתונים נדרשים לחשיבה ביקורתית. הם צריכים, בין היתר, לדעת לנסח את השאלות הנכונות והרלוונטיות שיביאו את הנתונים להם הם זקוקים. בנוסף, גם תקשורת יעילה היא מיומנות חיונית נוספת עבור מדעני נתונים, מכיוון שהם צריכים להסביר את ממצאיהם לבעלי תפקיד שאינם מהתחום הטכני ולשתף פעולה עם צוותים מרקעים מגוונים.
מהי העבודה של מדען נתונים בפועל?
ניתוח של מאגרי נתונים לצורך תובנות וזיהוי מגמות זה דבר ענק, בפועל העבודה עוברת דרך משימות יום-יומיות שמטרתן לקבל את הנתונים הרלוונטיים לכם וליצור כלי עבודה לניתוח:
- אסוף נתונים – איסוף רלוונטיים ממקורות שונים, כולל מסדי נתונים, ממשקי API ומערכי נתונים חיצוניים
- טיפול ראשוני בנתונים – כדי להבטיח את איכות הנתונים יש להסיר ערכים חסרים או חריגים ומידע לא רלוונטי.
- ניתוח נתונים חקרני (EDA) – ניתוח סטטיסטי והדמיה על גבי הנתונים במטרה להבין דפוסים, מגמות ויחסים בתוך מערך הנתונים
- הנדסת תכונות ופיתוח מודלים – בניית מודלים באמצעות אלגוריתמים של למידת מכונה לביצוע תחזיות ולסיווג של הנתונים
- הטמעה של המודלים במערכות – הטמעת מודלים כל שיהפכו לנגישים לתחזיות בזמן אמת ויתמכו בקבלת החלטות
אימון מודל של למידת מכונה
ניתוח הנתונים והפקת תובנות נעשה באמצעות למידת מכונה. חלק ניכר מעבודתו של מדען נתונים הוא אימון מודלים של למידת מכונה, כלומר לימוד של המודל לבצע תחזיות ולקבל החלטות מדויקות על סמך הנתונים ועל סמך המטרות של הארגון. המטרה של אימון המודל והטיוב שלו היא קריטית – לצמצם את ההבדל בין התפוקה החזויה לתפוקה המתקבלת בפועל. ככל שיותר דוגמאות עם יותר נתונים מוזנים למודל, כך הוא יכול להפיק תחזיות מדויקות.
באילו צמתים ומהלכים בארגון/חברה מדען נתונים נמצא ומסייע?
חשיבותו של מדען נתונים כבר ברורה, וניתן למצוא אותו בחברות, מוסדות וארגונים רבים ממגוון תחומים, כשגם בתוך הארגון הוא יכול לבצע את תפקידו במחלקות שונות במטרה לייעל אותן: מעבודה לצד המנכ"ל, דרך עבודה במחלקת השיווק והמכירות ועד לעבודה במחלקת כוח האדם. לכן, אפשרויות התעסוקה של מדען נתונים הן מגוונות ואף כמעט בלתי מוגבלות, בשפע של תחומים וענפים – צבא וביטחון, בריאות, קמעונאות, מחקר, שיווק, ספורט, בידור ועוד.
- מייעץ להנהלה – מדען נתונים אמנם לא נמנה על צוות ההנהלה באופן רשמי, אך הוא ללא ספק נחשב לשותף לדרך, בזכות יכולתו לייעץ על סמך נתונים מוכחים – רלוונטיות של פלחי שוק מסוימים, אפקטיביות של מהלכים שבוצעו וחיזוי של מהלכים מתוכננים.
- מסמן קהל יעד – עקרון קריטי בשיווק הוא זיהוי קהל היעד של המוצר או השירות במטרה לחסוך עלויות של פרסום ואף עוד קודם לכן – לעשות תכנון וייצור מדויקים יותר.
- סיוע למערך הפיתוח והמכירות – מדען נתונים יכול לדעת אילו מוצרים נמכרים, מהו יום המכירות החזק ביותר בשבוע, מיהו הרוכש הטיפוסי ובאיזו פלטפורמה הוא מבצע רכישה, באיזה שלב הכי הרבה גולשים נוטשים בתהליך הרכישה ואפילו מהי החוויה ההמשכית של מי שרכשו את המוצר. בזכות נתונים אלה ניתן לשפר את המוצרים/שירותים ובאופן כללי לייעל את מערך המכירה.
- סיכול הונאות – בדרך של זיהוי מגמות ודפוסי התנהגות אשר חוזרים על עצמם ניתן לצמצם ואף למנוע מצבים של הונאות. לדוגמה, חברות אשראי, חברות השקעות, בנקים ועוד.
- גיוס עובדים מוכשרים – גיוס עובדים כיום, בפרט בחברות הייטק ובחברות מכירות, הוא המשימה החשובה ביותר. במקום לעבור על מאות קורות חיים – ניתן להסתייע במדען נתונים שאוסף אליו מקורות מידע רלוונטיים כמו רשתות חברתיות, אפליקציות ורשומות אינטרנטיות נוספות – וחותך מהם את מה שרלוונטי.
- עידוד עובדים מצטיינים – מדען נתונים יכול לעקוב אחר הביצועים של העובדים ולמדוד את הצלחותיהם / כישלונותיהם לפי פרמטרים שהוגדרו. באמצעות התובנות הללו ניתן לקדם את העובדים הבולטים לטובה, או לכל הפחות לתת להם כלים שיעזרו להם לעשות את קפיצת המדרגה הנוספת.
רוצים לשמוע על קורס דאטה סיינס שלנו במכללת INT? לחצו כאן
