می توان وجه تمایز اصلی یک دانشمند داده (دیتاساینتیست) با تحلیلگران داده محور یا تکنسین های دیتاساینس را در دو مورد اصلی خلاصه کرد:
- درک عمیقتر از پشت پرده و ریاضیات الگوریتم ها جهت ایجاد تغییر و بهبود عملکرد آنها
- مهارت کار کردن با انواع داده های غیر ساخت یافته همچون داده های متن، تصویر و …
در این مسیر آموزشی، بسیاری از الگوریتم هایی که در گذشته آشنا شدیم و کار کردیم را از زوایه ای آکادمیک تر مورد بررسی قرار می دهیم و بصورت همزمان با استفاده از برنامه نویسی پایتون مهارت خود را در توسعه و بهبود الگوریتم ها ارتقا می دهیم. همچنین با یادگیری الگوریتم های مدرن یادگیری عمیق (دیپ لرنینگ)، قابلیت ساخت مدلهای هوشمند روی داده های متنی، تصویر و … را آموزش می بینیم.
پیشنیاز ورود به این مسیر مهارتها و دانش لازم در مسیر تحلیلگر داده محور و مسیر تکنسین دیتاساینس می باشد.
محتوای این مسیر به عنوان گام سوم مسیر دانشمند داده، آمادگی لازم برای موقعیت شغلی جونیور دیتاساینتیست را فراهم می کند.
جونیور دیتاساینتیست چه جایگاهی دارد؟!
جونیور دیتاساینتیست آمادگی ورود به پروژه های جدی و تیم های حرفه ای دیتاساینس را دارد. هر آنچه از یک دیتاساینتیست انتظار می رود از درک عمیق روش ها و الگوریتم ها، ابزارها و انواع داده ها در منابع مختلف برای پیاده سازی راهکارهای هوشمند و داده محور را آشناست و توانایی قرار گرفتن در تیم حل مسئله در کنار افراد حرفه ای را فراهم کرده است.
کسب تجربه و افزایش مهارت های نرم در کنار یادگیری ابزارهای مرتبط با سایر حوزه های دیتاساینس از قبیل مهندسی داده، مسیر رشد یک جونیور دیتاساینتیست به سمت سینیور شدن می باشد.
در واقع کاری که از یک جونیور دیتا ساینتیسیت می توان انتظار داشت این است که، با کمترین محدودیت در دانش و مهارت، در کنار سایر اعضای تیم دیتاساینس پیاده سازی و بهبود مدل های هوشمند را در مسیر درست انجام دهد.
