כל מה שרציתם לדעת על חיפוש עבודה בהייטק

מה זה אומר להיות Data Scientist?

Data Scientist

בשנים האחרונות, אנחנו שומעים יותר ויותר מושגים כמו "דאטה", "מדע נתונים" ו"דאטה סיינטיסט". למקרה שתהיתם – זה לא סתם טרנד מלאכותי, ויש לזה קשר למה שקורה בעולם הטכנולוגי של המאה ה-21.

Data Scientist – הכוכב העולה של עולם הטכנולוגיה

האנושות אוגרת מידע ועושה בו שימוש כבר מאות ואלפי שנים, ולא חסרים פתגמים ומשפטים מעוררי השראה הרומזים על כוחו של הידע.

אבל בעשורים האחרונים, השימוש במאגרי ידע ונתונים תפס תאוצה מטורפת והפך חלק משמעותי יותר מפיתוחים טכנולגיים רבים ומהמוצרים של כמה מהחברות הגדולות בעולם כמו פייסבוק וגוגל.

בעשור האחרון, פותחו טכנולוגיות רבות המאפשרות לבנות מסדי נתונים גדולים, נרחבים ואיכותיים יותר וגם כלים המאפשרים לסדר את הנתונים בצורה נוחה יותר, לנתח את הנתונים האלו, ולהסיק מהם מסקנות.

היום, אפשר למצוא Data Scientist בהמון חברות טכנולוגיה, בין אם זה אצל סטארט-אפ צעיר שלפני שבוע עוד היה קיים רק בתיאוריה ובין אם זה תאגיד הייטק בינלאומי עם הכנסות של מיליארדי דולרים בשנה.

לא רק בטכנולוגיה

אבל למעשה, תפקיד ה-Data Scientist לא קיים רק בחברות טכנולוגיה, אלא בעוד המון סקטורים אחרים. בחברות רבות נעשה מעקב אחרי נתונים, בניית מסדי נתונים גדולים, וניתוח הנתונים במטרה להוציא מהם תובנות בעלות ערך.

תפקיד ה-Data Scientist קיים כיום גם בחברות ביטוח, בחברות הקשורות לעולם הבריאות, בבתי השקעות, בעולם האקדמי, בתעשיית הפרסום ואפילו בתעשייה הביטחונית.

גם המוסדות האקדמיים מזהים את הענף המתפתח ומכירים בחשיבותו, ולכן הם מקדמים קורסים בנושא ופותחים חוגים המתמקדים באופן ספציפי במדע נתונים.

מה עושה Data Scientist?

אם חיפשתם משרות הייטק לאחרונה, בוודאי נתקלתם במודעות דרושים של חברות המחפשות Data Scientist שיצטרף לשירותיהן.

אבל זה לא רק שהביקוש למקצוע גבוה, לא לא – יש עוד הרבה סיבות להסתקרן במה הוא כולל ואיך אפשר להיכנס לעניינים. התפקיד מגיע גם עם אתגרים ועניין רב, וגם מלווה בשכר גבוה. אכן לא מזיק.

בפועל, מה שמדעני נתונים עושים בעבודתם הוא לקחת נתונים ולעשות מהם מטעמים. הם מתחילים לא פעם עם מסדי נתונים מבולגנים, מה שנקרא בעגה המקצועית Databases, ומסדרים אותם בצורה שתאפשר להם לעבוד עם אותם מסדים בצורה אפקטיבית.

בעזרת מאגרי נתונים, הדאטה סיינטיסט יכול לקחת את הנתונים היבשים האלו ולנתח אותם באמצעות כלים שונים (וגם באמצעות אינטלגנציה אנושית כמובן). ניתוח הנתונים מאפשר ל-Data Scientist "לחלץ" ממסדי נתונים שמלאים בפרטי מידע רבים שנראים כאילו אינם קשורים אחד לשני, מידע שיכול לעזור לארגון להשיג את המטרות שלו בצורה טובה יותר.

כמובן שעבודתו של כל Data Scientist משתנה בתלות בצרכים של אותה החברה בה הוא עובד, וישנם גם שימושים נוספים למדע נתונים. למשל, תחום ה-Data Science קשור בצורה הדוקה גם לעולם ה-Machine Learning וה-AI, או בעברית – למידת מכונה ובינה מלאכותית.

איך Data Scientist יכול להשתלב ב-ML ו-AI?

בכל לוח משרות שקשור לעולם ההייטק, אפשר למצוא המון משרות הייטק בחברות למידת מכונה ובינה מלאכותית. אומרים לנו שהתחומים האלו ישנו את העולם ולמעשה, התחומים האלו מבוססים על נתונים.

עולם ה-Machine Learning מתבסס על שימוש באלגוריתמים האוספים נתונים ומשתמשים בהם כדי ללמוד ולהסיק מסקנות שיאפשרו למערכות להשתפר לאורך זמן ולהיות טובות יותר.

בטכנולוגיות אלו, היכולת להפיק דאטה איכותי, ויותר מזה – היכולת להשתמש בדאטה הזה בצורה מתוחכמת ואינטליגנטית – הן יכולות ששוות זהב. לכן, מומחי דאטה סיינס הם חלק אינטגרלי מכל חברה העוסקת בפיתוח אלגוריתמים ומערכות בינה מלאכותית ולמידת מכונה.

מאמרים נוספים

דילוג לתוכן