بازار کار مهندسی داده

بازار کار مهندسی داده به دلیل افزایش داده‌ها در اینترنت و فضای مجازی در سالهای اخیر بسیار رونق یافته است. بنابراین شما برای تبدیل شدن به یک مهندس داده موفق در  بازار کار مهندسی داده باید از یک سری مهارت ها و تخصص های لازم در این رشته برخوردار باشید.

آشنایی با رشته مهندسی داده

مهندسی داده ها و اطلاعات، طراحی و ساخت سیستم هایی برای جمع آوری ، ذخیره و تجزیه و تحلیل داده ها در مقیاس وسیع است. این یک حوزه گسترده با برنامه های کاربردی تقریباً در هر صنعت است. سازمانها توانایی جمع آوری حجم عظیمی از داده ها را دارند و به افراد و فناوری مناسب احتیاج دارند تا اطمینان حاصل کنند که داده ها تا زمانی که به دانشمندان و تحلیلگران داده برسد در وضعیت بسیار قابل استفاده قرار می گیرد.

مهندس داده به کسی گفته می شود که( پیاده سازی و نگهداری انبارهای  داده ،استقرار فرایند های ETL،مدیریت جریان داده ها،طراحی معماری برای داده ها، توسعه وگسترش سیستم های نرم افزاری مبتنی بر داده ها و کنترل و گزارش گیری از داده ها و…)را بر عهده دارد.

آینده شغلی رشته مهندسی داده

مهندسان داده، مخازنی را برای داده‌ها می‌سازند و در مدیریت این مخازن و مدیریت داده‌هایی که در حجم زیاد به واسطه فعالیت‌های دیجیتالی تولید می‌شوند، نقش کلیدی دارند. آن‌ها وظیفه توسعه، ساخت، آزمایش و مدیریت معماری ذخیره‌ سازی داده‌ها همچون پایگاه داده و سیستم‌ های پردازش داده‌‌‌ ها در مقیاس بزرگ را بر عهده دارند. همانند مهندسی که یک ساختمان را می‌سازد، یک مهندس بزرگ داده‌ها، خطوط لوله  مرتبط با یکدیگر را پیاده‌سازی می‌کند که حجم زیادی از اطلاعات فیلتر شده را مبادله می‌کنند. این خطوط انتقال اطلاعات به دانشمندان داده‌ها اجازه می‌دهند مجموعه داده‌های کاربردی را برای تجزیه و تحلیل به این مخازن وارد یا از آن خارج کنند. به بیان دقیق‌‌تر، اصلی‌ترین وظیفه یک مهندس داده ساخت کانال‌های انتقال اطلاعات است که به آن‌ها خطوط لوله می‌گویند.

در ادامه برخی از مشاغل و شرح شغلی‌های مطرح و جذاب در حوزه مهندسی داده معرفی میکنیم:

 متخصص علم‌داده:

جهت ورود به حوزه علم‌داده نیاز به کسب دانش و تخصص در موضوعاتی همانند مهندسی نرم‌افزار، ریاضیات، آمار، متخصص حوزه‌ و... خواهید داشت. ساخت مدل‌های توصیفی، پیش‌بینانه‌، استقرار مدل‌‌های مبتنی بر یادگیری ماشین و آمار از وظایف کلیدی یک متخصص علم‌داده است. آشنایی با زبان‌های پایتون و R، نرم‌افزارهای رپیدماینر، Knime، SPSS Modeler و توانایی کار با پایگاه داده‌های رابطه و زبان SQL از مؤلفه‌های موفقیت در این فیلد شغلی در بازار کار کشور است. توجه به مهارت‌های نرم همانند خلاقیت، فنون مذاکره، کار تیمی و... سبب تمایز شما در بازار کار خواهد شد.

متخصص هوش‌تجاری:

هوش‌تجاری مجموعه‌ای از ابزارها، برنامه‌های کاربردی و متدولوژی‌ها است که با جمع‌آوری داده‌ها و تحلیل بلادرنگ آن، سبب اتخاذ تصمیمات داده‌‍محور بهینه و بهبود فرایندها در کسب‌وکار می‌شود. درصورتی‌که علاقه‌مند به ورود به حوزه هوش‌تجاری هستید آشنایی و کسب دانش تخصص در پلتفرم‌ها و فریم‌ورک‌های هوش‌تجاری پایگاه داده‌های Microsoft SQL Server یا Oracle توصیه می‌شود. آشنایی با نرم‌افزارها و ابزارهای مطرح داشبورد سازی و مصورسازی همانند Qlik, Power BI و Tableau از پیش‌نیازها می‌باشد.

مهندس یادگیری ماشین:

بر اساس آمار برترین مشاغل در ایالات‌متحده آمریکا، امسال برترین شغل حوزه مهندسی یادگیری ماشین می‌باشد. حوزه‌ای کاملا جذاب و جدید که در آینده در داخل کشور نیز توجهات به آن افزایش پیدا خواهد کرد. توانایی پیاده‌سازی الگوریتم‌های تخصصی یادگیری ماشین، آشنایی با فریم‌ورک‌ها و پلتفرم‌های یادگیری عمیق، بهینه‌سازی و توسعه مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های عملیاتی، استقرار مدل‌ها و الگوریتم‌های توزیعی و...از وظایف یک مهندس یادگیری ماشین خواهد بود.

توسعه‌دهنده کلان داده:

یکی از مشاغل کلیدی در حوزه Big Data، توسعه‌دهنده کلان داده می‌باشد. وظیفه اصلی یک توسعه‌دهنده کلان داده استقرار و توسعه محصولات و سامانه‌های نرم‌افزاری در مقیاس کلان داده خواهد بود. آشنایی با پایگاه داده‌های غیر رابطه‌ای(NoSQL) و رابطه‌ای، تخصص در پلتفرم‌ها و کتابخانه‌های اکوسیستم آپاچی هدوپ و اسپارک، توانایی مدیریت، نگه‌داری و انتقال بلادرنگ داده‌ها، آشنایی با معماری‌های پردازشی توزیع‌شده و... از وظایف این حوزه کاری می‌باشد.

تحلیلگر کلان داده:

در فیلد Big Data Analysis و فرصت‌های شغلی این حوزه هدف اصلی استقرار مدل‌های تحلیلی بر روی دادگان حجیم می‌باشد. آشنایی با پلتفرم‌ها و کتابخانه‌های تحلیلی کلان داده همانند کتابخانه‌های یادگیری ماشین هدوپ(Mahout)، اسپارک(Spark Mllib)، تخصص در مفاهیم یادگیری ماشین و استقرار مدل‌های پیش‌بینانه و توصیفی از نیازمندی‌های این حوزه هست. در این فیلد نیز زبان پایتون بهترین انتخاب خواهد بود.

متخصص متن‌کاوی:

یکی از فیلدها جذاب که به‌تازگی توجهات به آن بر اساس کاربردها و کارکردهای که دارد افزایش یافته است حوزه متن‌کاوی می‌باشد. در این حوزه هدف استقرار مدل‌هایی در جهت تحلیل و آنالیز دادگان متنی و بدون ساختار موجود در سازمان همانند باشگاه مشتریان، شبکه‌های اجتماعی، کامنت‌ها و... می‌باشد. جهت ورود به این حوزه نیاز به آشنایی با زبان‌های برنامه‌نویسی همانند پایتون، جاوا یا R خواهید داشت. آشنایی با مفاهیم اصلی و پایه‌ یادگیری ماشین و داده‌کاوی نیز از پیش‌نیازها ورود به این حوزه است.

وظایف مهندس داده

در این بخش به وظایف مهندس داده در بازار کار مهندسی داده پرداختیم:

مهندسان داده در تنظیمات مختلفی برای ساختن سیستم هایی که داده های خام را جمع آوری ، مدیریت و تبدیل می کند به اطلاعات قابل استفاده برای دانشمندان داده و تحلیلگران تجاری ، کار می کنند. هدف نهایی آنها این است که داده ها را در دسترس قرار دهند تا سازمانها بتوانند از آنها برای ارزیابی و بهینه سازی عملکرد خود استفاده کنند.

اینها برخی از کارهای متداولی است که ممکن است هنگام کار با داده ها انجام دهید:

• مجموعه های داده ای را تهیه کنید که با نیازهای تجاری هماهنگ است
• توسعه الگوریتم هایی برای تبدیل داده ها به اطلاعات مفید و قابل اجرا
• ایجاد ، آزمایش و نگهداری معماری خط لوله پایگاه داده
• برای درک اهداف شرکت با مدیریت همکاری کنید
• ایجاد روشهای جدید اعتبار سنجی داده ها و ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ها
• اطمینان از مطابقت با حاکمیت داده ها و سیاست های امنیتی

کار در شرکتهای کوچکتر غالباً به معنای انجام تنوع بیشتری از وظایف مربوط به داده در یک نقش کلی است. برخی از شرکت های بزرگتر مهندسین داده ای را برای ساخت خطوط داده اختصاص داده اند و برخی دیگر بر مدیریت انبارهای داده متمرکز شده اند - هم انبارها با داده ها پر شده اند و هم برای ایجاد پیگیری مکان ذخیره داده ها ، طرحواره های جدول ایجاد کرده اند.

تفاوت بین تحلیلگر داده و مهندس داده چیست؟

دانشمندان داده ها و تحلیلگران داده ها مجموعه داده ها را برای جمع آوری دانش و بینش تجزیه و تحلیل می کنند. مهندسان داده سیستم هایی برای جمع آوری ، اعتبار سنجی و آماده سازی آن داده های با کیفیت بالا ایجاد می کنند. مهندسان داده ها داده ها را جمع آوری و آماده می کنند و دانشمندان داده ها از داده ها برای ارتقاء تصمیمات تجاری بهتر استفاده می کنند.

چرا باید حرفه ای در مهندسی داده دنبال کرد؟

حرفه ای در این زمینه می تواند هم مفید و هم چالش برانگیز باشد. شما نقش مهمی در موفقیت یک سازمان ایفا خواهید کرد و دسترسی آسان تری به داده هایی که دانشمندان داده ها ، تحلیلگران و تصمیم گیرندگان برای انجام وظایف خود نیاز دارند فراهم می کنید. برای ایجاد راه حل های مقیاس پذیر ، به مهارت برنامه نویسی و حل مسئله خود تکیه می کنید.تا زمانی که داده هایی برای پردازش وجود داشته باشد ، مهندسان داده مورد تقاضا خواهند بود. در حقیقت ، Dice Insights در سال 2019 گزارش داد که مهندسی داده یکی از شغل های پرطرفدار در صنعت فناوری است که دانشمندان کامپیوتر ، طراحان وب و معماران پایگاه داده را شکست داده است . LinkedIn آن را به عنوان یکی از مشاغل در حال افزایش خود در سال 2021 ذکر کرده است.

مهارت های لازم برای ورود به بازار کار مهندسی داده

افراد برای موفقیت و ورود به بازار کار مهندسی داده ملزم به یادگیری یک سری مهارت های مختص این رشته هستند. با مجموعه ای از مهارت ها و دانش مناسب، می توانید حرفه ای ارزشمند را در مهندسی داده راه اندازی کنید. در ادامه به مهارت های لازم برای ورود به بازار کار مهندسی داده پرداختیم:

دانش تخصصی برنامه نویسی:

یکی از مهم ترین و پر کاربرد ترین مهارت هایی که یک مهندس داده نیاز دارد دانش برنامه نویسی است ،کسب دانش برنامه نویسی در حوزه سیستم عامل های مبتنی بر لینوکس و زبان های برنامه نویسی همچون SCALA،Python وR بنا به قابلیت های آن در حوزه کلان داده ها(Big Data) از شرایط اصلی و پایه ای برای ورود به این حوزه تخصصی می باشد.

استقرار فرآیند ETL:

طراحی و پیاده سازی فرآیند ETL بنا به دغدغه ها ونیازمندی ها، مدیریت جریان داده های سازمان و توانایی کار با انواع پایگاه داده نیز در این فیلد کاری حائز اهمیت است و توانمند بودن در این موضوع می تواند شما را حرفه ای تر سازد .

موتورهای پردازشی کلان داده :

با توجه به گذر زمان و افزایش حجم داده ها ،حوزه های فعالیت مهندسان داده به توسعه دهندگان کلان داده بسیار نزدیک شده است و اگر قصد دارید تا یک مهندس داده حرفه ای باشید باید توانایی کار با کلان داده ها را در خود تقویت کنید  .

مدیریت جریان بلادرنگ داده:

یکی ازمولفه های کلان داده حوزه Velocity  یا سرعت نرخ تولید داده ها می باشد .در صورت افزایش حجم داده ها ی ورودی به سیستم های نرم افزاری با بهره گیری از ابزار ها و پلتفرم هایی از قبیل Kafka،آپاچی Strom  یا Flink امکان مدیریت این داده ها فراهم خواهد گردید.

مهندسی یادگیری ماشین:

توسعه مدل های مبتنی بر یادگیری ماشین از وظایف اصلی متخصصین داده یا Data scientist می باشد . در حوزه مهندسی داده گام استقرار مدل های توسعه داده شده وخودکار سازی این فرآیند ها صورت می پذیرد.

بازار کار مهندسی داده در ایران

بازار کار مهندسی داده‌ها از جمله مشاغلی است که پیوسته در تکامل است و می‌تواند زندگی کاری جذاب و البته چالش ‌برانگیزی را برای مهندسان داده‌ها به وجود آورد. به رغم پیچیدگی‌ های زیاد، فرصت‌های شغلی زیادی در بازار کار مهندسی داده در دسترس مهندسان داده‌ها قرار دارد. شما می‌توانید به عنوان یک مهندس داده، مهندس داده ارشد، مهندس بزرگ داده‌ها و مشاغل مرتبط با داده‌ها در سازمان‌ها یا شرکت‌ها مشغول کار شوید. اگر عاشق کار با ابزارهای جدید هستید و می‌توانید به چیزهایی فراتر از یک پایگاه داده رابطه‌ای فکر کنید، پس صلاحیت آن ‌را دارید تا به شرکت‌ها کمک کنید نیازهای دائما در حال تغییر و روبه‌ رشد خود را با تحولات دنیای فناوری‌ اطلاعات هماهنگ کنند.

قطعاً چون تعداد افرادی که در دیتا ساینس متخصص هستند در کشور بسیار کم است، داشتن دانش و مدرک در این زمینه، در آینده، شخص را در ایران بیکار نخواهد گذاشت. اما همه‌ی اینها بستگی به سواد و روابط فرد دارد. در خیلی از کتاب‌های علم داده یا دیتا ساینس، توصیه می‌شود که شخص باید بتواند قدرت مجاب کردن دیگران را داشته باشد که این مستلزم داشتن روابط اجتماعی بالاست. مثالی هم می‌زنند که فرض کنید شما مسئول یک تیم تحقیقاتی در خصوص خط تولید یک کارخانه هستید. بعد از اینکه اطلاعات را کاملاً آنالیز کردید و نتیجه‌گیری نمودید، باید بیائید و یافته‌هایتان را برای هیات مدیره‌ی آن مجموعه ارائه نمائید و آنها را متقاعد کنید که این داده‌ها و اطلاعات ما را به سمت انجام چنین کاری سوق می‌دهند، باید به آنها ثابت نمائید که انجام اینکار باعث منفعت‌های مادی فراوانی برای مجموعه است، در غیر اینصورت کار شما بی‌فایده است.

بازار کار مهندسی داده در خارج کشور

رشته دیتا ساینس اخیراً یکی از فرصت‌های شغلی رو به رشد در سرتاسر دنیا است. با داشتن مدرک کارشناسی ارشد دیتا ساینس در کانادا می‌توانید درآمدی سالانه بین 95 هزار تا 120 هزار دلار کانادا (CAD) داشته باشید.

باید توجه داشت که همانند اکثر رشته‌ها از نظر تجربه و سابقه کاری، افرادی که وارد بازار کار رشته دیتا ساینس در کانادا می‌شوند دستمزدهای متفاوتی نیز دارند. چنانچه تجربه کاری کمتر از ۱ سال دارید به‌عنوان تازه‌کار مشغول می‌شوید و تجربه کاری کمتر از ۴ سال، تجربه کاری ۵ تا ۹ سال و تجربه کاری بیش از ۱۰ سال تقسیم‌بندی‌هایی هستند که حدوداً با توجه به این سابقه‌های شغلی، حقوق دریافتی نیز تعیین می‌شود.

درآمد رشته مهندسی داده

سایت PaScale میانگین حقوق دریافتی یک مهندس داده در سال 2019 را 91 هزار دلار اعلام کرده است. که این رقم از رقم 64 هزار دلار در سال آغاز شده و در نهایت به رقم 131 هزار دلار در سال می‌رسد. که البته هرچه سابقه کار شما در این زمینه بیشتر باشد به همان نسبت حقوق دریافتی نیز بیشتر خوهد بود.

مهاجرت از طریق رشته مهندسی داده

با پیشرفت فناوری در جهان نه‌ تنها محافل آکادمیک نیاز به رشته جدید دیتا ساینس را احساس می کنند بلکه کارآفرینان و صاحبان کسب‌ و کار نیز متوجه اهمیت این رشته شده‌اند؛ بنابراین اگر به دنبال یادگیری کار با داده در جهت اتخاذ تصمیمات بهتر و مؤثر هستید، در برنامه کارشناسی ارشد دیتا ساینس در کانادا ثبت‌نام کنید.

دانشگاه‌ها و کالج‌های زیادی در کانادا وجود دارند که دانشجویان می‌توانند در رشته دیتاساینس در آن‌ها ثبت‌ نام کنند.