ההכרה בחשיבות ה-Data ובצורך באחסון וגיבוי, הובילו לבניית פתרונות ופריימווקים לאחסון מידע. כיום, ההתמקדות היא בעיבוד וניתוח של ה-Data. תפקידו של ה- Data Scientist, כלומר מדען נתונים, הוא אחד התפקידים החשובים והוא מהווה את העתיד של הבינה המלאכותית. על Data Scientist נרחיב במאמר הבא.
מהו Data Scientist?
בעבר, השימוש היה בדאטה מסורתית, כלומר נתונים מובנים בהיקפים קטנים יחסית. את הנתונים הללו היה ניתן לנתח על ידי מערכות BI
בסיסיות. כיום, רוב הדאטה אינה מובנית או מובנית באופן חלקי והיא מופקת ממגוון רחב של מקורות כמו לוגים, עסקאות כלכליות, קבצי טקסט ועוד. כלי BI בסיסיים לא מסוגלים לנתח ולעבד כמויות כאלה של דאטה. לכן, יש צורך בכלים מורכבים יותר ומתקדמים יותר על מנת לעבד, לנתח ולהפיק מסקנות מהנתונים.
על ידי Data Scientist ניתן להבין את הדרישות של הלקוחות שלכם, כיצד להתאים להם מוצרים, מה היסטוריית הקנייה שלהם, מה רמת ההכנסה שלהם ועוד. כך אתם יכולים םלבנות אסטרטגיית מכירה שמתאימה ללקוחות שלכם ולהתאים להם מוצרים אופטימליים. בנוסף, Data Scientist יוכל לבנות מודלים ולהתאים ללקוח מוצר מותאם אישית על מנת למקסם את סיכויי הרכישה.
מה ההבדל בין Data Scientist לבין BI?
BI, כלומר Business Intelligence, הוא פיתוח וניתוח בינה עסקית. BI הוא בעצם תחום בטכנולוגיית המידע בו בונים מערכות שעוזרות לארגון להפיק מידע משמעותי מבחינה עסקית מתוך מכלול הנתונים הנאספים בארגון. על ידי מערכות BI מסופק מידע היסטורי, מידע עכשווי ותחזיות בנוגע לפעילות עסקית של הארגון. בזכות המידע הזה הארגון יוכל לאתר דפוסים משמעותיים לניהול, ליצור דוחות, התראות ואיתותים ולקבל החלטות ניהוליות.
לעומת זאת, Data Science הוא ערבוב של כלים שונים, אלגוריתמים ועקרונות של למידת מכונה. על ידי Data Science ניתן ללמוד ולגלות תבניות סמויות של נתונים גולמיים. Data Scientist משתמש בטכנולוגיות מתקדמות על מנת לזהות סיכויים של אירוע מסוים בעתיד. Data Scientist יסתכל על הנתונים שנאספו ממספר זוויות שונות.
מקצוע ה-Data Scientist בעולם
מקצוע ה- Data Scientistהוא מקצוע איכותי ומבוקש מאוד. חברות רבות מחפשות עובדים רבים שישמשו כ-Data Scientists. מגזין הרווארד, מגזין יוקרתי במיוחד הכתיר את משרת ה-Data Scientist כמשרה מצוינת ועל פי נתונים שונים ניתן לראות כי הביקוש למדעני נתונים רק הולך ועולה עם השנים. בדרך כלל הדרישה בתחום תהיה לאנשים בעלי רקע אלגוריתמי, אנליטי, חישובי וסטטיסטי. Data Scientist איכותי, יבין גם בנתונים וגם בביזנס עצמו ובמאפייני הלקוחות.
קורס Data Scientist
כפי שהבנו עד עתה, Data Scientist הוא תפקיד נחשק במיוחד בתעשיית ההייטק. קורסData Scientist מכשיר את המשתתפים לביצוע התפקיד, מעניק להם את הכלים הנדרשים ומאפשר להם להעמיק בעולם הדאטה המתפתח. במהלך קורס Data Scientist המשתתפים ילמדו על מגוון עקרונות טכנולוגיים שמאפשרים להפיק תובנות מנתונים עסקיים ולייעל תהליכים ארגוניים שונים.
קורס Data Scientist מתאים לעובדים מנוסים בעולם הטכנולוגיה וה-IT, בתחומי הפיתוח, בניתוח מערכות ובפיתוח בסביבת שרת.
בדרך כלל קורס Data Scientist יארך מספר חודשים, כאשר ניתן לבחור בין קורסים המתקיימים בשעות הבוקר לבין קורסים המתקיימים בשעות הערב. במהלך הקורס המשתתפים יאלצו להגיש פרויקטים מעשיים שונים וכך יצברו ניסיון מעשי חשוב. בדרך כלל בסוף הקורס המשתתפים יבצעו פרויקט גמר שמסכם את כל העקרונות שנלמדו בקורס.
מה לומדים בקורס Data Scientist?
במהלך קורס Data Scientist המשתתפים ילמדו לעומק על עולם הדאטה, על הכלים המרכזיים שמשמשים את ה- Data Scientist ועל מגמות עכשוויות בעולם התוכנה. במהלך הקורס המשתתפים יסקרו יתרונות וחסרונות של שיטות שונות לניתוח נתונים ויבחנו את התרומה של השיטות השונות לצרכים של הארגון. במסגרת קורס Data Scientist המשתתפים יכירו שלל שפות תוכנה כמו פייתון, שפת R, שפת ג'אבה ועוד.
בין נושאי הלימוד שנלמדים בקורס Data Scientist יהיו-
- שפת פייתון
- בינה עסקית
- ניתוח נתונים
- תכנות בשפת R
- מנועי חיפוש SOLR
- כלים בעבודת Data Scientist
ועוד רבים.
מה תנאי הקבלה לקורס Data Scientist?
קשה לענות באופן חד משמעי מה תנאי הקבלה לקורס Data Scientist מאחר שהם משתנים בין מוסד למוסד ומעת לעת בהתאם
לדרישות השוק. בדרך כלל תנאי הקבלה ידרשו ידע קודם וניסיון מקצועי נרחב בתחומי מערכות מידע, בסיסי נתונים וחקר ביצועים. כמו כן, המועמדים צריכים להכיר שפות פיתוח שונות ושפות Script. בדרך כלל תהיה עדיפות למנתחי מערכות, מנהלי פיתוח, אנשי BI וראשי צוותים. יש לקחת בחשבון שבחלק ממוסדות הלימוד תנאי הקבלה כוללים תואר ראשון לפחות בתחומים שונים כמו הנדסה, מתמטיקה, כלכלה, פיזיקה, סטטיסטיקה ומדעים. כמו כן המועמדים נדרשים לדעת אנגלית טכנית. ברוב מוסדות הלימוד המועמדים יעברו מבחני מיון וראיון אישי על מנת להעריך את התאמתם לקורס.
אפשרויות תעסוקה של Data Scientist
אפשרויות התעסוקה לבוגרים של קורס Data Scientist הן רבות ומגוונות. בתום קורס Data Scientist הבוגרים יקבלו תעודת גמר על ידי מוסד הלימודים. תעודת הגמר תהווה את כרטיס הכניסה לחברות השונות שמחפשות מדעני נתונים. בדרך כלל כמות המשרות הפתוחות של מדעני נתונים גבוהה יותר באופן משמעותי מאשר מדעני הנתונים שמחפשים עבודה. מלבד להיצע הנמוך והביקוש הגבוה, התפקיד דורש יכולות טכנולוגיות מורכבות. מהסיבה הזו קודם כל יש לקחת בחשבון שמדובר בתפקיד עם שכר גבוה ומתגמל במיוחד. עבור Data Scientist עם ניסיון קצר, השכר יכול להגיע ל-30 אלף שקלים ואפילו יותר. בדרך כלל על מנת להתקבל לתפקיד Data Scientist יש צורך בניסיון בבניית מודלים על ידי פייתון או R. יש לקחת בחשבון שעם השנים השימוש בפייתון הופך לנפוץ יותר ומבוקש יותר.
כמובן שבוגרי הקורסים יוכלו לבחור להמשיך גם ללימודים אקדמאיים או ללימודי תעודה נוספים על מנת להרחיב את ההסמכה שלהם.
איפה לומדים קורס Data Scientist?
קיימים מוסדות לימוד שונים בהם ניתן ללמוד קורס Data Scientist. על מנת לבחור באיזה מוסד לימודים ללמוד יש לקחת בחשבון מספר שיקולים-
- מקום מגורים- מומלץ לבחור במוסד לימודים שקרוב למקום המגורים שלכם. קיימים מוסדות לימודים רבים בכל הארץ, מהצפון ועד הדרום. לכן, חשוב לבחור מקום שיהיה לכם קל להגיע ממנו ואליו הביתה ושלא תבזבזו זמן רב בדרכים.
- קשרים- יש מוסדות לימוד עם קשרים לחברות ההייטק השונות. בדרך כלל הבוגרים של אותו קורס מקבלים עדיפות לעבודה באותה חברה וזה שיקול שיש לקחת בחשבון.
- שעות הלימוד- אם אתם מתכננים לשלב את הלימודים עם עבודה חשוב לבחור בשעות לימוד שיתאימו לכם. כלומר, אם אתם עובדים בבוקר בחרו במוסד לימודים בו הקורס מועבר בשעות הערב.
- קורס מקוון- בחלק ממוסדות הלימוד ניתן לבחור בקורס מקוון. קורס מקוון עוזר בשילוב הלימודים עם עבודה או משפחה מאחר שהוא מאפשר גמישות רבה. לכן, חשבו האם אתם מעדיפים קורס מקוון ובחרו במוסד בהתאם.
- תנאי הקבלה- עוד שיקול חשוב שיש לקחת בחשבון בבחירת מוסד הלימודים הוא תנאי הקבלה למוסד. אם אתם לא מתאימים למוסד לימודים בגלל תנאי הקבלה בו תוכלו לברר על מוסד לימודים אחר אליו תוכלו להתאים. בדרך כלל הלימודים יהיו זהים ברוב מוסדות הלימוד ואם תהיו טובים במה שתעשו אתם תקבלו עבודה בלי קשר ליוקרתיות של המוסד בו למדתם.
