בדור האחרון, הטכנולוגיה מקיפה אותנו כל הזמן. והיישומים הטכנולוגים, אולי בניגוד לראש האנושי, מסוגלים לאסוף ולאגור עוד ועוד מידע, כל הזמן ובהיקפים בלתי נתפסים. המידע עלינו ועל סביבתנו נאסף מכל מקום, מהיכן שאנו גולשים, הולכים, קוראים, רושמים, מחפשים וכד', בכל ממשק טכנולוגי שבו אנו נמצאים.
יתרה מכך, העובדה שכיום כמעט כל גוף משתמש ואוגר מידע, החל מבנקים, ארגונים ממשלתיים, שירותים ציבוריים, חברות עסקיות, רשתות חברתיות, גופי תוכן ועוד יוצרת מאסה עצומה של מידע אצל כל אחד מן הגופים הללו. ולמידע הזה יש ערך רב מאוד. בשימוש נכון, בניתוח ובחיזוי מגמות, ניתן לנצל את המידע כדי להגיע לתובנות בתחומים רבים הנוגעים לארגון ובכך לזהות מראש מגמות, לקבל החלטות מבוססות יותר ולפעול על פי המגמות העולות מן המידע, ולשפר את סיכויי ההצלחה. זו גם הסיבה מדוע לימודי data science הפכו לכל כך נחשקים ומדוע מדען הנתונים, כפי שהוא מכונה, הפך לאחד מהמקצועות המבוקשים ביותר עבור החברות הגדולות.
מהו ה- data science
ה-Data Scientist הוא השם הכולל לפעולות שמטרתן לבצע מחקרים על מאגרי מידע, מתוך רצון וכוונה להפיק באמצעותן תובנות עסקיות ומודיעין שיקדם את העסק או הארגון. מדען הנתונים יצטרך לארגן ולסדר את המידע, למטב אותו לצורך המחקר, לכתוב קוד שיאפשר לו לחקור את המידע, להפעיל אלגוריתמים שונים ומודלים, מתוך מטרה ליצור למידת מכונה וכריית מידע איכותיים, לזקק את המידע הגולמי שנצבר בעקבות כך. באמצעות כלים ותהליכים מורכבים אחרים, תחום ה- data science מאפשר אופטימזיצה של הנתונים ולפיכך הסקת מסקנות ואפילו חיזוי של דפוסים ומגמות שיכולים לסייע לארגון.
חשוב לציין כי פעולות אלו אינן פשוטות כלל ועיקר והם דורשים ידע רב, תכנון, יצירתיות וכתיבת והפעלת כלים טכנולוגיים מתקדמים. השפע העצום של הנתונים רק הולך ומתגבר והזיקוק של הגרעין המבוקש הופך מסובך גם הוא. היכולת לתכנן, לנתח, למצות, להסיק מסקנות וגם להציג אותן בצורה הפרקטית, הן חשובות וקריטיות ולפיכך לימודי data science נחשבים ללימודים משמעותיים מאוד ומאתגרים לא פחות.
יחד עם זאת, העובדה כי data science הוא תחום מבוקש מאוד שרק ימשיך לצמוח ולגדול, הופכת את לימודי data science לשער הכניסה לעולם מרתק ומסעיר, ששכרו הרב בצידו. חברות רבות מבקשות אנשי data science איכותיים. יחד עם זאת, בשל המחסור החמור במדעני נתונים, חברות רבות מקבלות לשורותיהן גם בוגרי לימודי data science ללא ניסיון, מתוך כוונה שההתפתחות תקרה בתוך החברה עצמה. לשם כך מציעות החברות תנאים מפנקים במיוחד, כאמור, גם לבוגרי קורסים טריים.
יכולות של מדען נתונים
כאמור, עולם חקר המידע הוא עצום ונמצא רק בראשית התפתחותו . חשבו למשל על למידת מכונה או AI. כיום, המטרה של המדען היא לאתר נתונים מתוך ים המידע, באמצעות תוכנות מתקדמות ומתוך נתונים אלו לגבש תובנות על מגמות, תבניות, דפוסים ודברים נוספים שיכולים לחזות בכל הקשור לעסק או לפעולות הארגון.
לצורך כך, משתמש מדען הנתונים בכלים מתקדמים רבים שהוא לומד בעת לימודי data science. בין השאר הוא נדרש לכלים סטטיסטיים, כלי ניתוח (אנליזה), אלגוריתמים שונים, למידת מכונה, כריית מידע ונתונים וכלים ומודלים לחיזוי. אחד מהכלים הללו הוא PYTHON, שפת המחשב, המשמשת לכתיבת קודים שיעשו את כל המהלכים הללו. שפת הפייתון מאפשרת לבנות תוכנות קטנות אשר יכולות לבצע ניתוח עומק לקבצי מידע עצומים, בין אם הם מופיעים כטקסט, מסמכים, נתונים, תמונות קבצי וידאו וכד'.
למי מיועדים לימודי data science
בניגוד ללימודים אחרים בעולמות הטכנולוגיה, לימודי data science לא מיועדים למתחילים, בלי רקע בתחום. אל הקורסים מגיעים עובדי שהם כבר בעלי רקע וניסיון עשיר בתחומי הפיתוח, ניתוח מידע, אנשי ITועוד. לרוב הלימודים נערכים במטרה להתקדם לדרגות בכירות יותר בארגון. יש צורך בהיכרות מעמיקה עם שפות פיתוח, כמו פייתון, SQL, JAVA ועוד לצד היכרות עם עולם ה-WEB. מלבד ניתוח נתונים וזיהוי מגמות באמצעות מחקרים, הלימודים עוסקים גם בסטטיסטיקה, לימודי BIG DATA מתקדמים ותחומים משלימים אחרים, שיקנו להם כלים אפקטיביים לביצוע המשימה.
חלק נכבד מהאנשים, לומדים לימודי data science כחלק מהתמחות ספציפית במסגרת התואר האקדמי במדעי המחשב. בפועל, הדבר אינו הכרח. כיום ישנם קורסים רבים המאפשרים ללמוד רק לימודי data science בצורה ממוקדת, בדגש על הלימוד הפרקטי וההכנה לתעסוקה בתחום.
איפה לומדים?
כמובן שתחום לימודי data science שונה בין מוסד לימוד אחד למשנהו. הדברים נוגעים הן לאורך של הקורס שיכול להמשך החל מכמה חודשים בודדים ועד לשנה שלמה. הדבר תלוי בשעות הלימוד ובמספר ימי הלימוד. מכיוון שבמרבית המקרים, לימודי data science מיועדים עבור אנשים שכבר עובדים בתחום, הוקמו קורסים בהם הלימודים נערכים בשעות הערב ואפילו באמצעות למידה מרחוק או בצורה היברידית של גם וגם. לימוד מרחוק אינו פשוט ולפני שתכנסו להרפתקה, נסו לבחון אילו כלים ישמשו את מוסד הלימודים כדי להציג בפניכם שיטות ותכני לימוד טובים וסביבת למידה אפקטיבית.
כמו בהרבה מקצועות הנלמדים בקורסים ממוקדים, עיקר הדגש ניתן על הצד הפרקטי. גם במקרה של לימודי data science יש משמעות ללמידה מעשית ולביצוע מספר רב של פרויקטים המהווים תרגול טוב. בחלק מן המוסדות פרויקט הגמר הוא ביצוע עבודה אמיתית על חברה אמיתית, תוך איסוף הנתונים, ניתוח והצגת הנתונים והמסקנות להנהלת החברה. במקרים כאלו ובכלל, ישנה חשיבות מרובה למרצים והמורים בקורס ויש יתרון עצום לכאלו שהם בעלי ניסיון עשיר בתחום ועובדים בו בפועל.
בתום הלימודים מקבלים הבוגרים תעודה מטעם מוסד הלימודים ולמרות העובדה שהביקוש למדעני מידע רב, עדיין טוב שמוסד הלימודים יסייע גם הוא בהשמה בתחום.
