علم داده در سال‌های اخیر به‌عنوان حوزه‌ای بسیار پرطرفدار ظاهر شده است، با متخصصانی که برای استخراج بینش‌های ارزشمند از حجم وسیعی از داده‌ها مجهز شده‌اند. با افزایش تقاضا برای تصمیم گیری مبتنی بر داده، اهمیت دانشمندان داده ماهر نیز افزایش می‌یابد. در این مقاله، میانگین دستمزد دانشمندان داده را بررسی می‌کنیم و چشم‌انداز آینده علم داده را بررسی می‌کنیم.

نمودار‌ درآمدی دانشمندان داده

یک دانشمند داده تازه کار و با کمتر از یک سال سابقه، 86 هزار دلار درآمد دارد و سپس بعد از یک سال تجربه تا چهار سال به 99 هزار دلار درآمد افزایش پیدا می‌کند. همینطور در بازه 5 تا 9 سال تجربه کاری به درآمد 115 هزار دلار می‌رسد. اگر تجربه کاری به 10 تا 19 سال برسد فرد به درآمد 126 هزار دلار می‌رسد و اگر به بیش از 20 سال تجربه کاری برسد به 140 هزار دلار در سال افزایش حقوق خواهد داشت.

علاوه بر حقوق پایه، دانشمندان داده اغلب مزایای اضافی مانند پاداش، گزینه سهام و مزایای سلامتی دریافت می‌کنند. دانشمندان داده باتجربه، به ویژه کسانی که در موقعیت های مدیریتی یا رهبری هستند، می‌توانند بسیار بالاتر از حد متوسط درآمد داشته باشند، و گاهی اوقات به حقوق‌های شش رقمی می‌رسند. پتانسیل درآمد بالا نشان دهنده ارزشی است که سازمان‌ها برای بینش‌های داده محور قائل هستند و تأثیری که متخصصان ماهر می‌توانند در استفاده مؤثر از داده‌ها داشته باشند.

تحلیلگر داده (Data Analyst)

 

تحلیلگر داده در واقع موظف است که به دنبال بینش‌هایی در بین داده‌ها بگردد تا بتواند به سازمان کمک کند. تحلیل‌گران برای نمایش اطلاعات مفید و بینش‌ها، داده‌ها را به گزارش و عناصر گرافیکی تبدیل می‌کنند. نقش یک تحلیلگر داده ممکن است بر اساس نیاز یک شرکت تغییر کند.

نمودار درآمدی تحلیلگران داده

یک تحلیلگر داده تازه کار و کمتر از یک سال سابقه 59 هزار دلار درآمد دارد و سپس بعد از یک سال تجربه تا چهار سال به 67 هزار دلار درآمد افزایش پیدا می‌کند. همینطور در بازه 5 تا 9 سال تجربه کاری به درآمد 76 هزار دلار می‌رسد. اگر تجربه کاری به 10 تا 19 سال برسد فرد به درآمد 78 هزار دلار می‌رسد و اگر به بیش از 20 سال تجربه کاری برسد به 80هزار دلار در سال افزایش حقوق خواهد داشت.

مهندس داده (Data Engineer)

مهندسان داده، سازنده، طراحان و مدیران یک پایگاه داده بزرگ هستند. کار آنها فنی است و در واقع با هسته اصلی یک سازمان فعالیت می‌کنند. همینطور وظیفه انتقال صحیح داده به قسمت‌های مختلف شرکت را برعهده دارند. نیاز به مهندسان داده زمانی احساس می‌شود که سازمان به قدری رشد می‌کند که به استفاده از علم داده نیاز دارد و در واقع بستر استفاده از علم داده در یک شرکت را فراهم می‌کنند.

تحلیلگر هوش تجاری (Business Intelligence Analyst)

یک تحلیلگر هوش تجاری فردی است که قادر است با زبان های برنامه نویسی، ابزار هوش تجاری، فناوری‌ها و سیستم‌ها به شکل حرفه‌ای کار کند. یک تحلیلگر هوش تجاری به تجزیه و تحلیل داده‌های جمع آوری شده کمک می‌کند تا کارایی شرکت را به حداکثر برساند و از این رو سود بیشتری ایجاد کند. نقش آنها بیشتر از نظر ماهیت فنی است تا تحلیلی. تحلیلگر هوش تجاری باید ارائه‌ها و سخنرانی‌هایی بابت فعالیت‌هایی از قبیل داده‌های جمع آوری شده و به اشتراک گذاشته شده و بقیه مسائلی که به رشد شرکت کمک می‌کند داشته باشد.

حقوق دانشمندان داده در ایران

براساس گزارش دریافتی از جاب ویژن در مشاغل علوم داده در شهر تهران حقوق دریافتی کارشناس علوم داده در سال 1402 بین 7 تا 19 میلیون تومان است. این درآمد‌ها در سال گذشته بین 5 تا 16 میلیون تومان بوده که به معنی افزایش 26 درصدی حقوق در سال جاری است. در دسته کارشناسان ارشد و مدیران علوم داده فعال در تهران،  در سال 1402 بین 9 تا 40 میلیون تومان درآمد دارند که نسبت به سال گذشته 25 درصد افزایش درآمد حاصل شده است.

آینده علم داده 

در دنیای امروز، تعداد کسب و کارهایی که بدون استفاده از داده بتواند موفق شود، کم است. همین موضوع هم زمینه‌ساز شکل‌گیری کسب و کارهای جدید در حوزه خدمات داده، و عناوین شغلی جدید شده است. امروز می‌توانید هرکاری را با داده و تحلیل داده ترکیب کنید؛ مثلا بازاریابی داده-محور، طراحی داده-محور، تجزیه و تحلیل داده-محور و … داده تا جایی اهمیت دارد که شما در هر زمینه‌ای هم که فعالیت کنید، آرام آرام به سمت یادگیری این حوزه وسیع و عمیق، سوق داده می‌شوید.

طبق بررسی‌های انجام شده در سطح بین‌المللی، تا چند سال آینده همه چیز بر مبنای داده پیش خواهد رفت. به گفته هال واریان (Hal Varian)، استاد اقتصاد، کسب و کار و علوم ارتباطات دانشگاه برکلی: «توانایی جمع‌آوری، درک، پردازش، استخراج ارزش، تصویرسازی و انتقال داده، یکی از مهارت‌های بسیار مهم در دهه‌های آینده خواهد بود.»

برخی از روندهای کلیدی که این رشته را شکل می دهند آورده شده است:

افزایش تقاضا: از آنجایی که کسب‌وکارها به تولید مقادیر زیادی داده ادامه می‌دهند، انتظار می‌رود تقاضا برای دانشمندان داده افزایش یابد. سازمان‌ها در سراسر صنایع پتانسیل تصمیم‌گیری مبتنی بر داده‌ها را برای هدایت رشد و بهبود کارایی عملیاتی تشخیص می‌دهند.

پیشرفت‌ها در هوش مصنوعی و اتوماسیون: هوش مصنوعی (AI) و اتوماسیون انقلابی در زمینه تحقیقات داده‌ها ایجاد کرده‌اند. همانطور که الگوریتم‌ها پیچیده‌تر می‌شوند، دانشمندان داده به جای انجام کارهای تکراری تجزیه و تحلیل داده‌ها، بر آموزش، پالایش و تفسیر خروجی‌های سیستم‌های هوش مصنوعی تمرکز خواهند کرد. این تغییر، دانشمندان داده را قادر می سازد تا بر مشکلات پیچیده تر و تصمیم گیری استراتژیک تمرکز کنند.

همکاری بین رشته‌ای: دانشمندان داده به طور فزاینده‌ای در تیم های چند رشته‌ای کار می کنند و با کارشناسان حوزه‌های مختلف مانند کارشناسان حوزه، آماردانان و مهندسان نرم‌افزار همکاری می‌کنند. این همکاری نوآوری را تقویت می‌کند، زیرا دیدگاه‌های مختلف به درک جامع مشکلات پیچیده کمک می‌کند.

تخصص : علم داده حوزه وسیعی است و متخصصانی که در حوزه‌ها یا صنایع خاصی تخصص دارند، تقاضای زیادی خواهند داشت. تخصص در زمینه‌هایی مانند مراقبت‌های بهداشتی، مالی، بازاریابی یا امنیت سایبری یک مزیت رقابتی ایجاد می کند.

یادگیری مستمر و ارتقاء مهارت: با توجه به پیشرفت های سریع در فناوری و روش شناسی، دانشمندان داده باید از یادگیری مادام العمر استقبال کنند. به روز ماندن با ابزارها، تکنیک‌ها و زبان‌های برنامه نویسی نوظهور برای حفظ ارتباط حرفه ای بسیار مهم است.

نتیجه‌گیری

از آنجایی که اهمیت تصمیم گیری مبتنی بر داده همچنان در حال افزایش است، دانشمندان داده می‌توانند آینده روشنی را در پیش رو داشته باشند. با حقوق رقابتی و فرصت‌های در حال تحول، این رشته مسیر شغلی امیدوارکننده ای را برای کسانی که علاقه‌مند به استفاده از داده‌ها برای هدایت نوآوری، حل مشکلات پیچیده و شکل دادن به آینده هستند، ارائه می‌دهد.

منابع

https://www.recruiter.com