با دوره‌های استخدامی یادبگیر و استخدام شو!

مشاهده
دیتا ساینس

بازار کار و درآمد رشته دیتا ساینس در ایران

بازار کار دیتا ساینس در ایران در حال رونق است. شرکت‌های مختلف از صنایع مختلف، از جمله بانکداری، بیمه، فناوری اطلاعات، بازاریابی و بهداشت، به دنبال متخصصان دیتا ساینس برای تحلیل داده‌های خود و بهبود تصمیم‌گیری‌های کسب‌وکار خود هستند. با توجه به رشد روزافزون اقتصاد دیجیتال در ایران، انتظار می‌رود تقاضا برای متخصصان رشته دیتا ساینس در آینده نیز افزایش یابد.

در سال ۱۳۹۷، دانشگاه شهید بهشتی برای اولین بار از طریق آزمون ورودی مجموعه ریاضی، در مقطع کارشناسی ارشد و در رشته “ریاضی کاربردی با گرایش علوم داده” دانشجو پذیرش کرد. در سال ۱۳۹۸، دانشگاه‌های شهید بهشتی و خواجه نصیر هر دو در این رشته پذیرش داشتند.

اما در همین سال، دانشگاه تربیت مدرس رشته‌ای جدید و میان‌رشته‌ای با عنوان “علم داده‌ها” را معرفی کرد.

تفاوت اصلی این دو رشته در آزمون‌های ورودی آن‌ها است. برای ورود به رشته “ریاضی کاربردی با گرایش علوم داده”، داوطلبان باید آزمون ورودی مجموعه ریاضی را بدهند، در حالی که برای رشته “علم داده‌ها” در دانشگاه تربیت مدرس، داوطلبان باید آزمون ورودی مجموعه آمار را بگذرانند.

هر دو آزمون اصلی هستند، به این معنا که داوطلبان نمی‌توانند هر دو را انتخاب کنند و تنها باید یکی را امتحان دهند. این مسئله باعث نگرانی می‌شود، به خصوص با توجه به شباهت‌های زیاد در محتوای هر دو آزمون و شباهت نزدیک برنامه‌های درسی رشته‌های “ریاضی کاربردی با گرایش علوم داده” و “علم داده‌ها”. در نتیجه، دانشجویانی که قصد دارند در مقطع کارشناسی ارشد در حوزه داده‌کاوی تخصص پیدا کنند، مجبورند بین این دو رشته یکی را انتخاب کنند.

رشته دیتا ساینس به دلیل رشد روزافزون داده‌ها و نیاز به تحلیل‌های دقیق، به یکی از پردرآمدترین حوزه‌های فناوری تبدیل شده است. متخصصین این حوزه از توانایی‌های خود در تحلیل داده‌ها برای بهینه‌سازی تصمیم‌گیری‌ها استفاده می‌کنند و این مهارت‌ها به آن‌ها اجازه می‌دهد تا درآمدی قابل توجه کسب کنند.

درآمد متخصصین دیتا ساینس تحت تأثیر چندین عامل قرار دارد. تجربه کاری، مهارت‌های فنی، موقعیت جغرافیایی و نوع صنعت، همگی در تعیین سطح درآمد نقش دارند. به عنوان مثال، افرادی که در شرکت‌های بزرگ فناوری یا صنایع مالی فعالیت می‌کنند، معمولاً درآمد بالاتری نسبت به دیگران دارند.

جدول زیر نشان‌دهنده درآمد تقریبی در موقعیت‌های مختلف شغلی دیتا ساینس است:

موقعیت شغلیمیزان درآمد (ماهیانه)
تحلیل‌گر داده (Data Analyst)۲۰ تا ۳۰ میلیون تومان
دانشمند داده (Data Scientist)۳۰ تا ۵۰ میلیون تومان
مدیر داده (Data Manager)۴۰ تا ۶۰ میلیون تومان
مهندس داده (Data Engineer)۳۵ تا ۵۵ میلیون تومان

با توجه به رشد سریع تکنولوژی و افزایش نیاز به تحلیل داده‌ها، پیش‌بینی می‌شود که درآمد رشته دیتا ساینس در سال‌های آینده به طور مداوم افزایش یابد. این رشته به یکی از پرتقاضاترین و پردرآمدترین رشته‌ها در دنیای فناوری تبدیل شده است و به همین دلیل، انتخابی عالی برای کسانی است که به دنبال فرصت‌های شغلی با درآمد بالا هستند.

علوم کامپیوتر و مهندسی پایه‌های اصلی علوم داده را تشکیل می‌دهند. این حوزه بر الگوریتم‌ها، برنامه‌نویسی و سیستم‌هایی که داده‌ها را پردازش و تحلیل می‌کنند، تمرکز دارد. در ایران، دانشگاه‌هایی نظیر دانشگاه صنعتی شریف و دانشگاه تهران برنامه‌های قوی در این زمینه ارائه می‌دهند. دانشجویان اغلب به زیرشاخه‌هایی مانند یادگیری ماشین، هوش مصنوعی (AI) و داده‌کاوی می‌پردازند که برای کارهای پیشرفته علوم داده ضروری هستند.

آمار یکی از رشته‌های علمی حیاتی است که به طور مستقیم از علوم داده پشتیبانی می‌کند. در ایران، دانشگاه‌هایی مانند دانشگاه صنعتی امیرکبیر بر روش‌های آماری برای تحلیل داده‌ها تأکید دارند. ریاضیات کاربردی، که اغلب با آمار ترکیب می‌شود، پایه نظری برای مدل‌سازی و حل مشکلات پیچیده مرتبط با داده‌ها را فراهم می‌کند. این حوزه‌ها به دانشمندان داده کمک می‌کنند تا داده‌ها را به‌درستی تفسیر کنند و بر اساس شواهد آماری تصمیمات آگاهانه بگیرند.

حوزه‌های IT و سیستم‌های اطلاعاتی برای مدیریت زیرساخت‌هایی که فعالیت‌های علوم داده را پشتیبانی می‌کنند، حیاتی هستند. در ایران، موسساتی نظیر دانشگاه علم و صنعت ایران بر توسعه و مدیریت پایگاه‌های داده، شبکه‌ها و سیستم‌های نرم‌افزاری تمرکز دارند. این حوزه تحصیلی به دانشجویان مهارت‌هایی می‌دهد تا پروژه‌های علوم داده را به‌طور روان و امن در یک بستر سازمانی اجرا کنند.

تحلیل کسب و کار داده‌ها را با استراتژی کسب و کار ادغام می‌کند. این حوزه در ایران در حال کسب اهمیت است و دانشگاه‌هایی مانند دانشکده مدیریت تهران دوره‌های تخصصی در زمینه تحلیل کسب و کار ارائه می‌دهند. دانشجویان در این حوزه یاد می‌گیرند که تکنیک‌های علوم داده را برای حل مشکلات کسب و کار، بهینه‌سازی عملیات و هدایت تصمیم‌گیری‌های استراتژیک به کار ببرند. این حوزه برای کسانی که به دنبال کاربرد علوم داده در محیط‌های تجاری هستند، اهمیت ویژه‌ای دارد.

با درک این حوزه‌های اصلی آکادمیک، دانشجویان در ایران می‌توانند به طور مؤثرتری در فضای چند رشته‌ای علوم داده حرکت کنند. این حوزه‌ها پایه‌های محکمی فراهم می‌کنند که به دانشمندان داده آینده کمک می‌کند تا از طریق داده‌های جامع و نوآوری‌ها در صنایع مختلف مشارکت کنند.

علوم دادهعلم داده‌هاداده‌کاوی
شهید بهشتیتربیت مدرسدانشگاه علوم پایه زنجان
خواجه نصیرعلامه طباطباییدانشگاه خوارزمی
تربیت مدرسدانشگاه دولتی بیرجنددانشگاه شاهد تهران
دانشگاه شاهددانشگاه بین‌المللی قزویندانشگاه دولتی زاهدان
دانشگاه خاتم تهراندانشگاه زنجانشهید بهشتی تهران
دانشگاه اصفهانشهید بهشتیصنعتی امیرکبیر تهران
شهین باهنر کرماندانشگاه یزددانشگاه تربیت مدرس
فردوسی مشهددانشگاه غیاث‌الدین جمشید کاشانی آبیکموسسه غیرانتفاعی سلمان مشهد
دانشگاه گیلان
دانشگاه صنعتی اصفهان
دانشگاه غیرانتفاعی علم و فرهنگ تهران

در کشورهای غربی، به ویژه کانادا و آمریکا، برنامه‌های گسترده‌ای برای پرورش نیروهای متخصص و حرفه‌ای در زمینه علم داده در حال اجرا است. این کشورها با سیاست‌های تشویقی، دانشجویان رشته‌های مرتبط مانند مهندسی نرم‌افزار، مهندسی کامپیوتر، علم داده، و یادگیری ماشین را جذب و حمایت می‌کنند. اگر قصد ادامه تحصیل در این کشورها را دارید، خواهید دید که از فرآیند پذیرش ساده گرفته تا فراهم کردن فرصت‌های شغلی در شرکت‌های معتبر، امکانات زیادی در اختیار شما قرار می‌گیرد. برخی از دانشگاه‌های برتر در زمینه آموزش علم داده در آمریکا و کانادا عبارت‌اند از:

  • دانشگاه تورنتو
  • دانشگاه واترلو
  • دانشگاه بریتیش کلمبیا (UBC)
  • موسسه فناوری ماساچوست (MIT)
  • دانشگاه کلمبیا
  • دانشگاه نیویورک (NYU)
  • دانشگاه ایلینوی Urbana-Champaign (UIUC)
  • دانشگاه میشیگان آن آربور (UMich)

دیتا ساینس به سرعت به یک رشته علمی حیاتی تبدیل شده است که ترکیبی از ریاضیات، آمار، علوم کامپیوتر و دانش‌های تخصصی حوزه‌های مختلف را در بر می‌گیرد. دانشگاه‌های سراسر جهان با شناخت اهمیت این حوزه، برنامه‌های آموزشی و دوره‌های میان‌رشته‌ای مختص به آن را راه‌اندازی کرده‌اند تا دانشجویان را برای مواجهه با چالش‌های پیچیده مبتنی بر داده‌ها آماده کنند. وضعیت علمی داده‌کاوی به طور مستمر در حال رشد است و فرصت‌های تحقیقاتی، برنامه‌های تخصصی و همکاری‌های قوی با صنعت را فراهم می‌آورد. این رشد اطمینان می‌دهد که داده‌کاوی همچنان در پیش‌روی نوآوری باقی بماند و نسل آینده متخصصان را با مهارت‌های لازم برای پیشبرد پیشرفت‌ها در حوزه‌های مختلف مجهز کند.

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

دکمه بازگشت به بالا

به خبرنامه دانشکار بپیوند!

اگر می‌خوای از جدیدترین مطالب حوزه‌های مختلف کاری، دوره‌های جدید، وبینارهای رایگان و ... زودتر از همه باخبر بشی، اطلاعات خودت رو ثبت کن تا عضو خبرنامه دانشکار بشی.