בעידן הדיגיטלי שבו אנו חיים, כל פעולה שאנחנו מבצעים מייצרת מידע יקר ערך. אז מה זה דאטה סיינס ואיך זה קשור לזה? Data Science הוא תחום העוסק בהבנה וניתוח המידע הזה, והמרתו לתובנות שיכולות להשפיע על החלטות עסקיות, טכנולוגיות חדשניות, ואפילו על חיי היומיום שלנו. דאטה סיינטיסט (Data Scientist), הוא האיש.ה שמאחורי הקסם הזה.
אם אתה שואפים לפתח קריירה מרתקת בתעשיית ההייטק, ולהיות בחזית החדשנות, קריירה כ- Data Scientist עשויה להיות הבחירה הנכונה בשבילכם! במאמר הזה ננסה להבין את החשיבות של דאטה סיינס עבור ארגונים מודרניים, מה מושך אנשים לתחום, ואיך ניתן להשתלב בתפקיד הזה.
תוכן עניינים
מה זה דאטה סיינס? חשיבות התחום בתעשייה
כמויות המידע העצומות שזורמות מדי יום במערכות מידע של ארגונים כמו בנקים, קופות חולים, ארגונים ממשלתיים היא עצומה. זה מה שמעלה את הצורך לבנות פתרונות שיאפשרו לנו להתמודד עם האתגרים המתלווים לניהול כמויות גדולות כאלו של מידע. ברמה הכי בסיסית, דאטה סיינס בעצם מתייחס לדרך שלנו להסיק תובנות עסקיות מהנתונים האלה.
דאטה סיינטיסט משתמש בטכנולוגיות מתקדמות של בינה מלאותית כמו Machine Learning שמאפשרות לנתח כמות עצומה של נתונים. למידת מכונה (או Machine Learning) היא לא סתם באזזוורד שזורקים לאויר, אלא ממש גיים צ'יינג'ר שמאפשר לחברות להבין איך לפעול. ארגונים שמאמצים פתרונות ML מדווחים על שיפור פרודקטיביות, הפחתת עלויות, קיצור זמני פיתוח ועוד.
מה הופך את תחום הדאטה סיינס לכל כך אטרקטיבי
כל החלטה בקשר לקריירה שלכם היא החלטה גדולה, וישנם הרבה גורמים לשקול. אז למה דווקא דאטה סיינס? הנה מספר סיבות שהפכו את התחום לכל כך פופולרי.
ביקוש גבוה: העולם היום מתמודד עם כמויות מידע אדירות, והצורך במומחים שיכולים להבין ולנתח את המידע הזה הוא בשיאו. הביקוש לדאטה סיינטיסטים גדל באופן תדיר, והוא צפוי להמשיך ולגדול בשנים הקרובות.
שכר מרשים: בזכות הביקוש הגבוה, השכר בתחום הדאטה סיינס הוא בין הגבוהים ביותר בתעשיית ההייטק. זו הזדמנות לבנות קריירה מצליחה ומתגמלת במיוחד.
השפעה על העתיד: דאטה סיינטיסטים אינם רק מנתחים מידע – הם גם משפיעים על ההחלטות הגדולות של החברות והארגונים בהם הם עובדים. הם יכולים להשפיע על מוצרים חדשים, שירותים, ואפילו על התרבות של החברה.
תחום מגוון: הדאטה סיינס אינו מוגבל לתעשייה אחת. דאטה סיינטיסטים עובדים בתחומים שונים מאוד, ממכשור רפואי ועד ראיה ממוחשבת (Computer Vision), טכנולוגיות פיננסיות, קמעונות ועוד. האפשרויות הן אינסופיות.
התפתחות אישית ומקצועית: העבודה בדאטה סיינס מצריכה למידה תדירה והתמודדות עם אתגרים חדשים באופן יומיומי. זו הזדמנות להתפתח, ללמוד, ולהרחיב את הידע שלכם.
| תחום | 0-2 שנים | 2-3 שנים | 4-5 שנים | משרות ניהול |
|---|---|---|---|---|
| דאטה אנליסט – Data Analyst | 11-14 | 12-18 | 16-20 | 19-25 |
| BI Developer – פיתוח BI | 11-14 | 13-17 | 16-22 | 20-24 |
| ניהול מסד נתונים – DBA | 14-18 | 17-24 | 23-30 | 26-33 |
| דאטה סיינטיסט – Data Scientist | 18-25 | 25-30 | 29-37 | 34-42 |
| דאטה אנג’ניר – Data Engineer | 15-21 | 20-28 | 25-32 | 30-38 |
>> לקריאה נוספת: סקירת משכורות בתחום הדאטה >>
מה זה Data Scientist – איך נראית העבודה בתחום?
כאשר שומעים את המילים "דאטה סיינטיסט", אפשר לדמיין אדם שיושב מאחורי מחשב ועובר דרך שורות אינסופיות של קוד ונתונים. אך האמת היא שמדובר בתפקיד מרתק שדורש יכולות מגוונות.
דאטה סיינטיסט עוסק בחיפוש אחר תובנות חדשות. הוא מנתח, מאבחן, ומגלה דרכים חדשות להבין את המידע שבידיו, וכיצד הוא יכול להשפיע על הארגון. יחד עם זאת, לא כל הנתונים מגיעים בצורה נקייה ומסודרת. דאטה סיינטיסט יודע איך להפוך נתונים "גולמיים" למידע שימושי, ולהציג אותו בצורה ברורה ומובנת. ומאחורי כל הדבר הזה עומדת מתודולוגיה ברורה שנקראת End-to-End Machine Learning Lifecycle.
כמה מילים על מתודולוגיית העבודה
מתודולוגיית End-to-End Machine Learning Lifecycle מתייחסת ל- 5 שלבים עיקריים בבנייה של פתרון:
- הבנת הבעיה – בשלב זה מדברים עם בעלי העניין, מבינים מהם הנתונים שעומדים לרשותנו ומנסים לקבל תמונה אמיתית של המצב. השלב הזה הוא קריטי כי אם לא נאפיין את הבעיה כמו שצריך יהיה לנו מאוד קשה לפתור אותה.
- דאטה פרפריישן – בשלב הזה מכינים את הנתונים עבור המודלים. זאת אומרת הופכים נתונים גולמיים לתכונות של ממש.
- BUILD & TRAIN – בשלב הזה משתמשים בנתונים מהשלב הקודם כדי לאמן מודל ML.
- הטמעה – בשלב הזה מבצעים DEPLOYMENT של הפתרונות שלנו בענן, ומשלבים את המודלים לשימוש חוזר.
- ניהול וניטור – השלב האחרון במחזור החיים של למידת מכונה.
שימו לב, זה לא אומר שדאטה סיינטיסט הוא בהכרח מי שאחראי לכל השלבים האלו. בחברות גדולות בדרך כלל תהיה הפרדה בתפקידים - בין הדאטה אנליסט שאוסף את הנתונים, לדאטה אנג'ניר שמכין את הדאטה לעבודה, ולדאטה סיינטיסט שאחראי על בניית המודל עצמו. לעומת זאת, בסטארטאפים קטנים יכול להיות בנאדם אחד או שניים בלבד שאחראיים לכל התהליך הזה.
>> רוצה להפוך ל- Data Scientist? לצפייה בסקירה מקיפה של קורסים מומלצים >>
מיומנויות וכלים של דאטה סיינטיסט: מה צריך לדעת כדי להצליח להשתלב בתחום?
קריירה בדאטה סיינס תדרוש מכן רקע ב-3 עולמות תוכן שונים: מתמטיקה וסטטיסטיקה, מדעי המחשב, וידע עסקי. הרקע המתמטי חשוב כיוון שבעבודה תעשו שימוש במודלים סטטיסטיים שונים. כדי ליישם את הפתרונות השונים תצטרכו לדעת לכתוב קוד ולהכיר שפות תכנות שונות. יחד עם זאת, כדי להצליח להפיק תובנות משמעויות לא מספיק "רק" לדעת לתכנת ולהיות טוב במתמטיקה. חייבים גם להכיר את עולם התוכן של העסק. גם אם אתה דוקטור למתמטיקה שיודע לתכנת מעולה, לא בטוח שתוכל להפיק תובנות לארגון המפתח מוצר רפואי, אם אינך מכיר לעומק את הבעיה שהמצור נועד לפתור ואת קהל היעד של החברה.
אילו כלים נדרשים לדאטה סיינסטיסט?
ישנם מספר מיומנויות וכלים שכדאי להכיר ולהתמקצע בהם אם אתם מתכננים לעבוד בתחום. בתור התחלה כדאי לרכוש ידע בתחומים הבאים:
שפות תכנות: Python ו-R הם שתי השפות הפופולריות ביותר בתחום הדאטה סיינס. הן מצוידות בספריות רבות שמקלות על עיבוד וניתוח הנתונים.
ניתוח נתונים: היכולת להבין ולנתח נתונים היא ליבת התפקיד. זה כולל יכולת לעבוד עם מאגרי נתונים, לבצע חישובים סטטיסטיים, ולהבין את התובנות המתגלות מהנתונים.
כלים לניתוח נתונים: כלים כמו SQL, Excel, וכלים מתקדמים יותר כמו Hadoop ו-Spark הם חיוניים לעבודה בתחום.
כלי ויזואליזציה: לאחר שהנתונים מנותחים, יש צורך להצגתם בצורה ברורה ומובנת. כלים כמו Tableau או Power BI יכולים לעזור בהצגת התובנות בצורה חזותית.
כלים מתקדמים של דאטה סיינטיסט
המיומנויות שציינו בסעיף הקודם רלוונטיות גם לתפקידים אחרים בעולם הדאטה כמו BI או ניתוח נתונים. מעבר לכך, ישנן כמה מיומנויות ייחודיות עבור דאטה סיינטיסטים, כמו למשל:
למידת מכונה (Machine Learning): דאטה סיינטיסטים מתמחים בפיתוח והטמעה של מודלים מתקדמים של למידת מכונה, הם יודעים איך לאמן, לבדוק וליישם אלגוריתמים שונים.
הבנה עמוקה של האלגוריתמים: לא רק היכולת להשתמש באלגוריתמים, אלא גם להבין את המתמטיקה שמאחוריהם ואיך להתאים אותם לבעיות מסוימות.
ניתוח נתונים מתקדם: היכולת לעבוד עם נתונים בלתי מסודרים, לבצע ניתוחים סטטיסטיים מתקדמים ולהבין את ההשפעות הסטטיסטיות של הנתונים.
למידה עמוקה (Deep Learning): טכניקות המבוססות על רשתות נוירונים מתקדמות, המיועדות בעיקר לתחומים כמו הבנה ויצירת תמונה, תרגום אוטומטי, ועוד.
בעוד שישנה חפיפה מסוימת בין דאטה סיינטיסטים לבין מקצועות אחרים בתחום הדאטה, המיומנויות המתקדמות והמומחיות המעמיקה הן אלה שהופכות את תפקיד הדאטה סיינטיסט לכל כך ייחודי.
איך מגיעים לתפקיד?
יש מגוון דרכים אפשריות להגיע לתפקיד דאטה סיינטיסט. במאמר הזה בחרנו להתמקד ב- 3 דרכים נפוצות לרכוש מיומניות בתחום ולהשתלב בתפקיד:
1. מתארים אקדמיים מתקדמים – בדרך כלל עם רקע של תואר ראשון בתחומים כמו: מדעי המחשב,מתמטיקה, סטטיסטיקה, פיזיקה ועוד.
2. צמיחה מתוך הארגון – להתשלב בארגון בתפקידי דאטה אחרים, כמו למשל דאטה אנליסט, ביזנס אנליסט או תפקידי BI התחלתיים. משם ניתן לרכוש מיומניות נוספות ו"לגדול" לתוך תפקיד הדאטה סיינטיסט.
3. למידה במסגרת קורס ייעודי – בעקבות הדרישה הגוברת לאנשי מקצוע איכותיים, בשנים האחרונות קמו יותר ויותר מסגרות שנועדו ללמד אתכם את הכישורים הדרושים כדי להשתלב בתחום. חלק מהקורסים נועדו לאנשים עם רקע מסויים בתחום (תואר אקדמי או נסיון כלשהו), אך יש גם קורסים ארוכים יותר שאינם דורשים ניסיון קודם.
>> רוצה להפוך ל- Data Scientist? לצפייה בסקירה מקיפה של קורסים מומלצים >>
*כמובן שאפשר ללמוד גם בצורה עצמאית דרך אתרים כמו יודמי, קורסרה וכו'. אך הדרך הזאת דורשת משמעת עצמית גבוהה יותר ולא מתאימה לכל האנשים
כמה מילים לסיום
בעולם שבו נתונים הם המטבע החדש, דאטה סיינס הוא המפתח להבנת המגמות וההתפתחויות של העתיד. התחום הזה אינו רק עניין של טכנולוגיה, אלא גם של הבנה עמוקה של האנושות והחברה בה אנחנו חיים. הזדמנויות הלמידה בתחום הדאטה סיינס הן אינסופיות, והפוטנציאל להשפעה על החברה והכלכלה הוא אדיר.
אז אם אתם מחפשים לעשות את הצעד הבא בקריירה שלכם, הגיע הזמן לפעול ולהירשם לקורס דאטה סיינס! העתיד הוא לא משהו שקורה לנו – אלא משהו שאנו יוצרים. ואתם יכולים להיות חלק מהיצירה הזו.
